კლასიფიკაციასა და რეგრესიის ხეს შორის მთავარი განსხვავება ისაა, რომ კლასიფიკაციაში დამოკიდებული ცვლადები არის კატეგორიული და შეურიგებელი, ხოლო რეგრესიაში დამოკიდებული ცვლადები არის უწყვეტი ან მოწესრიგებული მთელი მნიშვნელობები.
კლასიფიკაცია და რეგრესია არის სწავლის ტექნიკა შეგროვებული მონაცემებიდან პროგნოზის მოდელების შესაქმნელად. ორივე ტექნიკა გრაფიკულად არის წარმოდგენილი, როგორც კლასიფიკაციისა და რეგრესიის ხეები, უფრო სწორად, ნაკადების დიაგრამები მონაცემთა გაყოფით ყოველი ნაბიჯის შემდეგ, უფრო სწორად, ხეში "ტოტი". ამ პროცესს რეკურსიული დანაყოფი ეწოდება. ისეთ სფეროებში, როგორიცაა მაინინგი, იყენებს ამ კლასიფიკაციისა და რეგრესიის სწავლის ტექნიკას.ეს სტატია ყურადღებას ამახვილებს კლასიფიკაციის ხეზე და რეგრესიის ხეზე.
რა არის კლასიფიკაცია?
კლასიფიკაცია არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება სქემამდე მისასვლელად, რომელიც აჩვენებს მონაცემთა ორგანიზებას დაწყებული წინამორბედი ცვლადით. დამოკიდებული ცვლადები არის ის, რაც კლასიფიცირებს მონაცემებს.
სურათი 01: მონაცემთა მოპოვება
კლასიფიკაციის ხე იწყება დამოუკიდებელი ცვლადით, რომელიც ორ ჯგუფად იყოფა არსებული დამოკიდებული ცვლადებით განსაზღვრული. ის მიზნად ისახავს პასუხების გარკვევას დამოკიდებული ცვლადების მიერ გამოწვეული კატეგორიზაციის სახით.
რა არის რეგრესია
რეგრესია არის პროგნოზირების მეთოდი, რომელიც დაფუძნებულია სავარაუდო ან ცნობილ რიცხვით გამომავალ მნიშვნელობაზე. ეს გამომავალი მნიშვნელობა არის რეკურსიული დაყოფის სერიის შედეგი, ყოველ ნაბიჯს აქვს ერთი რიცხვითი მნიშვნელობა და სხვა დამოკიდებული ცვლადების ჯგუფი, რომელიც განშტოება სხვა წყვილზე, როგორიცაა ეს.
რეგრესიის ხე იწყება ერთი ან მეტი წინამორბედი ცვლადით და მთავრდება ერთი საბოლოო გამომავალი ცვლადით. დამოკიდებული ცვლადები არის უწყვეტი ან დისკრეტული რიცხვითი ცვლადები.
რა განსხვავებაა კლასიფიკაციასა და რეგრესიას შორის?
კლასიფიკაცია რეგრესიის წინააღმდეგ |
|
| ხის მოდელი, სადაც სამიზნე ცვლადს შეუძლია მიიღოს მნიშვნელობების დისკრეტული ნაკრები. | ხის მოდელი, სადაც სამიზნე ცვლადს შეუძლია მიიღოს უწყვეტი მნიშვნელობები, როგორც წესი, რეალური რიცხვები. |
| დამოკიდებული ცვლადი | |
| კლასიფიკაციის ხისთვის, დამოკიდებული ცვლადები კატეგორიულია. | რეგრესიის ხისთვის, დამოკიდებული ცვლადები რიცხვითია. |
| ღირებულებები | |
| აქვს შეუკვეთავი მნიშვნელობების დაყენებული რაოდენობა. | აქვს ან დისკრეტული, მაგრამ მოწესრიგებული მნიშვნელობები ან არადისკრეტული მნიშვნელობები. |
| მშენებლობის მიზანი | |
| რეგრესიული ხის აგების მიზანია რეგრესიის სისტემის მორგება თითოეულ განმსაზღვრელ ტოტზე ისე, რომ გამოვიდეს მოსალოდნელი გამომავალი მნიშვნელობა. | კლასიფიკაციის ხე იშლება, როგორც ეს განისაზღვრება წინა კვანძიდან მიღებული დამოკიდებული ცვლადით. |
შეჯამება – კლასიფიკაცია რეგრესიის წინააღმდეგ
რეგრესია და კლასიფიკაციის ხეები არის დამხმარე ტექნიკა იმ პროცესის გამოსათვლელად, რომელიც მიუთითებს შესწავლილ შედეგზე, იქნება ეს კლასიფიკაციაში თუ ერთი რიცხვითი მნიშვნელობა. განსხვავება კლასიფიკაციის ხესა და რეგრესიის ხეს შორის არის მათი დამოკიდებული ცვლადი. კლასიფიკაციის ხეებს აქვთ დამოკიდებული ცვლადები, რომლებიც კატეგორიული და უწესრიგოა. რეგრესიის ხეებს აქვთ დამოკიდებული ცვლადები, რომლებიც არიან უწყვეტი მნიშვნელობები ან მოწესრიგებული მთლიანი მნიშვნელობები.
