Sự khác biệt giữa phân loại và dự đoán

Sự khác biệt chính - Phân loại so với Sự dự đoán
 

Phân loại và tiền định là hai thuật ngữ liên quan đến khai thác dữ liệu. Dữ liệu rất quan trọng đối với hầu hết tất cả các tổ chức để tăng lợi nhuận và hiểu thị trường. Dữ liệu đơn giản không có nhiều giá trị. Do đó, dữ liệu nên được xử lý để có được thông tin hữu ích. Khai thác dữ liệu là công nghệ trích xuất thông tin từ một lượng lớn dữ liệu. Nó giúp để có được một sự hiểu biết rộng rãi về dữ liệu. Một số ứng dụng khai thác dữ liệu là phân tích thị trường, kiểm soát sản xuất và phát hiện gian lận. Phân loại và tiền định là hai thuật ngữ liên quan đến khai thác dữ liệu. Bài viết này thảo luận về sự khác biệt giữa phân loại và tiền định. Phân loại là quá trình xác định danh mục hoặc nhãn lớp của quan sát mới mà nó thuộc về. Dự đoán là quá trình xác định dữ liệu số bị thiếu hoặc không có sẵn cho một quan sát mới. Đó là sự khác biệt chính giữa phân loại và tiền định. Mục đích không quan tâm đến nhãn lớp như trong phân loại.

NỘI DUNG

1. Tổng quan và sự khác biệt chính
2. Phân loại là gì
3. Dự đoán là gì
4. Điểm tương đồng giữa phân loại và dự đoán
5. So sánh cạnh nhau - Phân loại so với dự đoán ở dạng bảng
6. Tóm tắt

Phân loại là gì?

Phân loại là để xác định danh mục hoặc nhãn lớp của một quan sát mới. Đầu tiên, một bộ dữ liệu được sử dụng làm dữ liệu đào tạo. Tập hợp dữ liệu đầu vào và đầu ra tương ứng được đưa ra cho thuật toán. Vì vậy, tập dữ liệu huấn luyện bao gồm dữ liệu đầu vào và nhãn lớp liên quan của chúng. Sử dụng tập dữ liệu huấn luyện, thuật toán lấy ra một mô hình hoặc bộ phân loại. Mô hình dẫn xuất có thể là cây quyết định, công thức toán học hoặc mạng lưới thần kinh. Trong phân loại, khi một dữ liệu chưa được gắn nhãn được đưa ra cho mô hình, nó sẽ tìm thấy lớp mà nó thuộc về. Dữ liệu mới được cung cấp cho mô hình là tập dữ liệu thử nghiệm.

Phân loại là quá trình phân loại một hồ sơ. Một ví dụ đơn giản về phân loại là kiểm tra xem trời có mưa hay không. Câu trả lời có thể là có hoặc không. Vì vậy, có một số lượng lựa chọn cụ thể. Đôi khi có thể có nhiều hơn hai lớp để phân loại. Cái đó được gọi là phân loại đa lớp. Trong cuộc sống thực, ngân hàng cần phân tích xem việc cho vay đối với một khách hàng cụ thể có rủi ro hay không. Trong ví dụ này, một mô hình được xây dựng để tìm nhãn phân loại. Các nhãn là rủi ro hoặc an toàn.

Dự đoán là gì?

Một quá trình phân tích dữ liệu khác là sự tiên đoán. Nó được sử dụng để tìm một đầu ra số. Giống như trong phân loại, tập dữ liệu huấn luyện chứa các đầu vào và các giá trị đầu ra số tương ứng. Theo tập dữ liệu đào tạo, thuật toán xuất phát từ mô hình hoặc một yếu tố dự đoán. Khi dữ liệu mới được đưa ra, mô hình sẽ tìm thấy một đầu ra số. Không giống như trong phân loại, phương thức này không có nhãn lớp. Mô hình dự đoán một hàm có giá trị liên tục hoặc giá trị được sắp xếp.

Hồi quy thường được sử dụng cho mục đích. Dự đoán giá trị của một ngôi nhà tùy thuộc vào các sự kiện như số lượng phòng, tổng diện tích, vv là một ví dụ cho mục đích. Một công ty có thể tìm thấy số tiền mà khách hàng đã bỏ ra trong một lần bán hàng. Đó cũng là một ví dụ cho dự đoán.

Sự giống nhau giữa phân loại và dự đoán là gì?

• Cả Phân loại và Dự đoán đều là các hình thức phân tích dữ liệu được sử dụng trong khai thác dữ liệu.

Sự khác biệt giữa phân loại và dự đoán là gì?

Phân loại so với dự đoán
Phân loại là quá trình xác định danh mục nào, một quan sát mới thuộc về cơ sở của tập dữ liệu huấn luyện có chứa các quan sát có thành viên danh mục được biết đến.	Dự đoán là quá trình xác định dữ liệu số bị thiếu hoặc không có sẵn cho một quan sát mới.
Sự chính xác
Trong phân loại, độ chính xác phụ thuộc vào việc tìm nhãn lớp chính xác.	Theo dự đoán, độ chính xác phụ thuộc vào mức độ của một công cụ dự đoán cụ thể có thể đoán giá trị của thuộc tính được cung cấp cho dữ liệu mới.
Mô hình
Một mô hình hoặc phân loại được xây dựng để tìm các nhãn phân loại.	Một mô hình hoặc một công cụ dự đoán sẽ được xây dựng để dự đoán hàm có giá trị liên tục hoặc giá trị được sắp xếp.
Từ đồng nghĩa với Model
Trong phân loại, mô hình có thể được gọi là phân loại.	Theo dự đoán, mô hình có thể được gọi là dự đoán.

Tóm lược - Phân loại so với Sự dự đoán

Trích xuất thông tin có ý nghĩa từ một tập dữ liệu khổng lồ được gọi là khai thác dữ liệu. Bài viết này thảo luận về hai phương pháp phân tích dữ liệu trong khai thác dữ liệu như phân loại và dự đoán. Tốc độ, khả năng mở rộng và độ mạnh là những yếu tố đáng kể trong phương pháp phân loại và dự đoán. Phân loại là quá trình xác định danh mục hoặc nhãn lớp của quan sát mới mà nó thuộc về. Dự đoán là quá trình xác định dữ liệu số bị thiếu hoặc không có sẵn cho một quan sát mới. Đó là sự khác biệt giữa phân loại và tiền định.

Tài liệu tham khảo:

1. Điểm, Hướng dẫn. Phân loại & dự đoán khai thác dữ liệu trên cung cấp dữ liệu, điểm, hướng dẫn, ngày 8 tháng 1 năm 2018. Có sẵn tại đây  
2. Phân loại thống kê. Wikipedia, Wikimedia Foundation, ngày 6 tháng 3 năm 2018. Có sẵn tại đây 

Hình ảnh lịch sự:

1.'2729773 'của GDJ (Miền công cộng) qua pixabay