Differenza chiave – Classificazione vs previsione
Classificazione e predicazione sono due termini associati al data mining. I dati sono importanti per quasi tutta l'organizzazione per aumentare i profitti e comprendere il mercato. I dati semplici non hanno molto valore. Pertanto, i dati dovrebbero essere trattati al fine di ottenere informazioni utili. Il data mining è la tecnologia che estrae informazioni da una grande quantità di dati. Aiuta a ottenere un'ampia comprensione dei dati. Alcune applicazioni del data mining sono l'analisi di mercato, il controllo della produzione e il rilevamento delle frodi. La classificazione e la predicazione sono due termini associati al data mining. Questo articolo discute la differenza tra classificazione e predicazione. La classificazione è il processo di identificazione della categoria o dell'etichetta di classe della nuova osservazione a cui appartiene. La predicazione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. Questa è la differenza chiave tra classificazione e predicazione. La predicazione non riguarda l'etichetta della classe come nella classificazione.
Cos'è la classificazione?
La classificazione serve a identificare la categoria o l'etichetta di classe di una nuova osservazione. Innanzitutto, un insieme di dati viene utilizzato come dati di addestramento. L'insieme dei dati di input e le uscite corrispondenti vengono forniti all'algoritmo. Pertanto, il set di dati di addestramento include i dati di input e le etichette di classe associate. Utilizzando il set di dati di addestramento, l'algoritmo deriva un modello o il classificatore. Il modello derivato può essere un albero decisionale, una formula matematica o una rete neurale. Nella classificazione, quando un dato senza etichetta viene fornito al modello, dovrebbe trovare la classe a cui appartiene. I nuovi dati forniti al modello sono il set di dati del test.
La classificazione è il processo di classificazione di un record. Un semplice esempio di classificazione è verificare se piove o meno. La risposta può essere sì o no. Quindi, c'è un numero particolare di scelte. A volte possono esserci più di due classi da classificare. Questa si chiama classificazione multiclasse. Nella vita reale, la banca deve analizzare se concedere un prestito a un determinato cliente è rischioso o meno. In questo esempio, viene costruito un modello per trovare l'etichetta di categoria. Le etichette sono rischiose o sicure.
Cos'è la predicazione?
Un altro processo di analisi dei dati è la predicazione. Viene utilizzato per trovare un output numerico. Come nella classificazione, il set di dati di addestramento contiene gli input e i corrispondenti valori numerici di output. In base al set di dati di addestramento, l'algoritmo ricava il modello o un predittore. Quando vengono forniti i nuovi dati, il modello dovrebbe trovare un output numerico. A differenza della classificazione, questo metodo non ha l'etichetta di classe. Il modello prevede una funzione a valori continui o un valore ordinato.
La regressione viene generalmente utilizzata per la predicazione. La previsione del valore di una casa in base a fatti quali il numero di stanze, la superficie totale, ecc. è un esempio di previsione. Un'azienda potrebbe trovare la quantità di denaro spesa dal cliente durante una vendita. Questo è anche un esempio di previsione.
Qual è la somiglianza tra classificazione e predicazione?
Sia la classificazione che la previsione sono forme di analisi dei dati utilizzate nel data mining
Qual è la differenza tra classificazione e predicazione?
Classificazione vs Pronostico |
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| La classificazione è il processo per identificare a quale categoria appartiene una nuova osservazione sulla base di un set di dati di addestramento contenente osservazioni di cui è nota l'appartenenza alla categoria. | La predicazione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. |
| Precisione | |
| Nella classificazione, l'accuratezza dipende dal trovare correttamente l'etichetta della classe. | Nella predicazione, l'accuratezza dipende da quanto bene un dato predicatore può indovinare il valore di un attributo predicato per un nuovo dato. |
| Modello | |
| Un modello o un classificatore viene costruito per trovare le etichette categoriali. | Verrà costruito un modello o un predittore che prevede una funzione a valore continuo o un valore ordinato. |
| Sinonimi per il modello | |
| Nella classificazione, il modello può essere conosciuto come classificatore. | Nella previsione, il modello può essere conosciuto come il predittore. |
Riepilogo – Classificazione vs previsione
L'estrazione di informazioni significative da un enorme set di dati è nota come data mining. Questo articolo discute due metodi di analisi dei dati nel data mining, come la classificazione e la predicazione. La velocità, la scalabilità e la robustezza sono fattori considerevoli nei metodi di classificazione e previsione. La classificazione è il processo di identificazione della categoria o dell'etichetta di classe della nuova osservazione a cui appartiene. La predicazione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. Questa è la differenza tra classificazione e predicazione.
