Разница между классификацией и прогнозом

Ключевая разница - классификация против прогнозирование
 

Классификация и предикатность - два термина, связанных с интеллектуальным анализом данных. Данные важны практически для всей организации, чтобы увеличить прибыль и понять рынок. Обычные данные не имеют большого значения. Поэтому данные должны быть обработаны, чтобы получить полезную информацию. Интеллектуальный анализ данных - это технология, которая извлекает информацию из большого объема данных. Это помогает получить широкое понимание данных. Некоторые приложения интеллектуального анализа данных - анализ рынка, контроль производства и обнаружение мошенничества. Классификация и предикатность - это два термина, связанных с интеллектуальным анализом данных. В этой статье обсуждается разница между классификацией и предикацией. Классификация - это процесс определения категории или метки класса нового наблюдения, которому оно принадлежит. Предикат - это процесс определения отсутствующих или недоступных числовых данных для нового наблюдения. Это ключевое различие между классификация и предикация. Предикация не касается маркировки класса, как в классификации.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Обзор и основные отличия
2. Что такое классификация
3. Что такое предсказание
4. Сходство между классификацией и прогнозом
5. Сравнение бок о бок - классификация и прогноз в табличной форме
6. Резюме

Что такое классификация?

Классификация должна идентифицировать категорию или метку класса нового наблюдения. Во-первых, набор данных используется в качестве обучающих данных. Набор входных данных и соответствующие выходы передаются алгоритму. Итак, набор обучающих данных включает в себя входные данные и связанные с ними метки классов. Используя набор обучающих данных, алгоритм выводит модель или классификатор. Производная модель может быть деревом решений, математической формулой или нейронной сетью. В классификации, когда немаркированные данные передаются модели, она должна найти класс, к которому она принадлежит. Новые данные, предоставленные модели, представляют собой набор тестовых данных..

Классификация - это процесс классификации записи. Один простой пример классификации - проверить, идет ли дождь или нет. Ответ может быть да или нет. Итак, есть определенное количество вариантов. Иногда может быть более двух классов для классификации. Это называется мультиклассовая классификация. В реальной жизни банк должен проанализировать, рискованно или нет давать кредит конкретному клиенту. В этом примере модель создается для поиска категориальной метки. Этикетки опасны или безопасны.

Что такое предикат?

Еще один процесс анализа данных - предикация. Используется для поиска числового результата. Как и в классификации, обучающий набор данных содержит входные данные и соответствующие числовые выходные значения. Согласно обучающему набору данных, алгоритм выводит модель или предиктор. Когда даются новые данные, модель должна найти числовой вывод. В отличие от классификации, этот метод не имеет метки класса. Модель предсказывает непрерывную функцию или упорядоченное значение.

Регрессия обычно используется для предикации. Прогнозирование стоимости дома в зависимости от фактов, таких как количество комнат, общая площадь и т. Д., Является примером предикативности. Компания может найти сумму денег, потраченную клиентом во время продажи. Это также пример для прогнозирования.

В чем сходство между классификацией и предсказанием?

• И Классификация, и Предикат являются формами анализа данных, используемыми в интеллектуальном анализе данных..

В чем разница между классификацией и прогнозированием?

Классификация против Предикации
Классификация - это процесс определения, к какой категории принадлежит новое наблюдение, на основе набора обучающих данных, содержащих наблюдения, принадлежность к категории которых известна..	Предикат - это процесс определения отсутствующих или недоступных числовых данных для нового наблюдения.
точность
В классификации точность зависит от правильного нахождения метки класса.	В предикации точность зависит от того, насколько хорошо данный предиктор может угадать значение предикатного атрибута для новых данных..
модель
Модель или классификатор создаются для поиска категориальных меток.	Будет построена модель или предиктор, который предсказывает непрерывную функцию или упорядоченное значение..
Синонимы для модели
В классификации модель может быть известна как классификатор.	В предикации модель может быть известна как предиктор.

Резюме - Классификация против прогнозирование

Извлечение значимой информации из огромного набора данных известно как интеллектуальный анализ данных. В этой статье рассматриваются два метода анализа данных в интеллектуальном анализе данных, такие как классификация и предикация. Скорость, масштабируемость и надежность являются значительными факторами в методах классификации и прогнозирования. Классификация - это процесс определения категории или метки класса нового наблюдения, которому оно принадлежит. Предикат - это процесс определения отсутствующих или недоступных числовых данных для нового наблюдения. В этом разница между классификацией и предикацией.

Ссылка:

1.Point, учебники. «Классификация и прогнозирование интеллектуального анализа данных», учебное пособие, 8 января 2018 г.  
2. «Статистическая классификация». Википедия, Фонд Викимедиа, 6 марта 2018. Доступно здесь 

Изображение предоставлено:

1.'2729773 'от GDJ (Public Domain) через pixabay