ძირითადი განსხვავება - კლასიფიკაცია პროგნოზის წინააღმდეგ
კლასიფიკაცია და პრედიკაცია ორი ტერმინია დაკავშირებული მონაცემთა მოპოვებასთან. მონაცემები მნიშვნელოვანია თითქმის ყველა ორგანიზაციისთვის მოგების გასაზრდელად და ბაზრის გასაგებად. უბრალო მონაცემებს დიდი მნიშვნელობა არ აქვს. ამიტომ, მონაცემები უნდა დამუშავდეს სასარგებლო ინფორმაციის მისაღებად. მონაცემთა მოპოვება არის ტექნოლოგია, რომელიც ამოიღებს ინფორმაციას დიდი რაოდენობით მონაცემებიდან. ეს ხელს უწყობს მონაცემთა ფართო გაგებას. მონაცემთა მოპოვების ზოგიერთი პროგრამაა ბაზრის ანალიზი, წარმოების კონტროლი და თაღლითობის გამოვლენა. კლასიფიკაცია და წინასწარმეტყველება არის ორი ტერმინი, რომელიც დაკავშირებულია მონაცემთა მოპოვებასთან.ეს სტატია განიხილავს განსხვავებას კლასიფიკაციასა და წინასწარმეტყველებას შორის. კლასიფიკაცია არის ახალი დაკვირვების კატეგორიის ან კლასის ეტიკეტის იდენტიფიცირების პროცესი, რომელსაც ის ეკუთვნის. პრედიკაცია არის ახალი დაკვირვებისთვის დაკარგული ან მიუწვდომელი რიცხვითი მონაცემების იდენტიფიცირების პროცესი. ეს არის მთავარი განსხვავება კლასიფიკაციასა და წინასწარმეტყველებას შორის. პრედიკაცია არ ეხება კლასიფიკაციის ეტიკეტს, როგორც კლასიფიკაციაში.
რა არის კლასიფიკაცია?
კლასიფიკაცია არის ახალი დაკვირვების კატეგორიის ან კლასის ეტიკეტის იდენტიფიცირება. პირველ რიგში, მონაცემთა ნაკრები გამოიყენება როგორც სასწავლო მონაცემები. შეყვანის მონაცემების ნაკრები და შესაბამისი გამომავალი მოცემულია ალგორითმს. ამრიგად, სასწავლო მონაცემთა ნაკრები მოიცავს შეყვანის მონაცემებს და მათთან დაკავშირებულ კლასის ეტიკეტებს. სასწავლო მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, ალგორითმი იღებს მოდელს ან კლასიფიკატორს. მიღებული მოდელი შეიძლება იყოს გადაწყვეტილების ხე, მათემატიკური ფორმულა ან ნერვული ქსელი. კლასიფიკაციაში, როდესაც მოდელს ეძლევა არალეიბლიანი მონაცემები, მან უნდა იპოვნოს კლასი, რომელსაც ეკუთვნის.მოდელისთვის მიწოდებული ახალი მონაცემები არის ტესტის მონაცემთა ნაკრები.
კლასიფიკაცია არის ჩანაწერის კლასიფიკაციის პროცესი. კლასიფიკაციის ერთი მარტივი მაგალითია იმის შემოწმება, წვიმს თუ არა. პასუხი შეიძლება იყოს დიახ ან არა. ასე რომ, არსებობს არჩევანის გარკვეული რაოდენობა. ზოგჯერ შეიძლება იყოს ორზე მეტი კლასის კლასიფიკაცია. ამას ჰქვია მრავალკლასობრივი კლასიფიკაცია. რეალურ ცხოვრებაში, ბანკმა უნდა გააანალიზოს, არის თუ არა კონკრეტული მომხმარებლისთვის სესხის გაცემა რისკიანი. ამ მაგალითში, მოდელი აგებულია კატეგორიული ეტიკეტის მოსაძებნად. ეტიკეტები სარისკოა ან უსაფრთხოა.
რა არის პრედიკაცია?
მონაცემთა ანალიზის კიდევ ერთი პროცესი არის პრედიკაცია. იგი გამოიყენება რიცხვითი გამოსავლის მოსაძებნად. ისევე, როგორც კლასიფიკაციაში, ტრენინგის მონაცემთა ნაკრები შეიცავს შენატანს და შესაბამის ციფრულ გამომავალ მნიშვნელობებს.ტრენინგის მონაცემთა ნაკრების მიხედვით, ალგორითმი იღებს მოდელს ან პროგნოზირს. როდესაც ახალი მონაცემები მოცემულია, მოდელმა უნდა მოძებნოს რიცხვითი გამომავალი. კლასიფიკაციისგან განსხვავებით, ამ მეთოდს არ აქვს კლასის ეტიკეტი. მოდელი პროგნოზირებს უწყვეტი მნიშვნელობის ფუნქციას ან შეკვეთილ მნიშვნელობას.
რეგრესია ჩვეულებრივ გამოიყენება პრედიკაციისთვის. სახლის ღირებულების წინასწარ განსაზღვრა ისეთ ფაქტებზეა დამოკიდებული, როგორიცაა ოთახების რაოდენობა, მთლიანი ფართობი და ა.შ. კომპანიამ შესაძლოა აღმოაჩინოს კლიენტის მიერ გაყიდვისას დახარჯული თანხის ოდენობა. ეს ასევე პროგნოზირების მაგალითია.
რა მსგავსებაა კლასიფიკაციასა და წინასწარმეტყველებას შორის?
ორივე კლასიფიკაცია და პრედიკაცია მონაცემთა ანალიზის ფორმებია, რომლებიც გამოიყენება მონაცემთა მოპოვებაში
რა განსხვავებაა კლასიფიკაციასა და წინასწარმეტყველებას შორის?
კლასიფიკაცია პრედიკაციის წინააღმდეგ |
|
| კლასიფიკაცია არის პროცესი, რათა დადგინდეს, რომელ კატეგორიას მიეკუთვნება ახალი დაკვირვება სასწავლო მონაცემთა ნაკრების საფუძველზე, რომელიც შეიცავს დაკვირვებებს, რომელთა კატეგორიის წევრობა ცნობილია. | პრედიკაცია არის ახალი დაკვირვებისთვის დაკარგული ან მიუწვდომელი რიცხვითი მონაცემების იდენტიფიცირების პროცესი. |
| სიზუსტე | |
| კლასიფიკაციაში სიზუსტე დამოკიდებულია კლასის ეტიკეტის სწორად პოვნაზე. | პრედიკაციაში, სიზუსტე დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენად კარგად შეუძლია მოცემულმა პრედიკატორმა გამოიცნოს პრედიკატორული ატრიბუტის მნიშვნელობა ახალი მონაცემებისთვის. |
| მოდელი | |
| მოდელი ან კლასიფიკატორი აგებულია კატეგორიული ეტიკეტების მოსაძებნად. | შეიქმნება მოდელი ან პროგნოზირებადი, რომელიც იწინასწარმეტყველებს უწყვეტი მნიშვნელობის ფუნქციას ან შეკვეთილ მნიშვნელობას. |
| მოდელის სინონიმები | |
| კლასიფიკაციაში მოდელი შეიძლება იყოს ცნობილი როგორც კლასიფიკატორი. | წინასწარმეტყველებაში, მოდელი შეიძლება ცნობილი იყოს როგორც პროგნოზირება. |
შეჯამება – კლასიფიკაცია პროგნოზის წინააღმდეგ
მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მოპოვება მონაცემთა უზარმაზარი ნაკრებიდან ცნობილია როგორც მონაცემთა მოპოვება. ეს სტატია განიხილავს მონაცემთა ანალიზის ორ მეთოდს მონაცემთა მოპოვებაში, როგორიცაა კლასიფიკაცია და პრედიკაცია. სიჩქარე, მასშტაბურობა და გამძლეობა მნიშვნელოვანი ფაქტორებია კლასიფიკაციისა და პროგნოზირების მეთოდებში. კლასიფიკაცია არის ახალი დაკვირვების კატეგორიის ან კლასის ეტიკეტის იდენტიფიცირების პროცესი, რომელსაც იგი ეკუთვნის. პრედიკაცია არის ახალი დაკვირვებისთვის დაკარგული ან მიუწვდომელი რიცხვითი მონაცემების იდენტიფიცირების პროცესი. ეს არის განსხვავება კლასიფიკაციასა და წინასწარმეტყველებას შორის.
