Unterschied Zwischen Klassifikation Und Vorhersage

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 08:37

Hauptunterschied - Klassifizierung vs. Vorhersage

Klassifizierung und Prädikation sind zwei Begriffe, die mit Data Mining verbunden sind. Daten sind für fast alle Unternehmen wichtig, um den Gewinn zu steigern und den Markt zu verstehen. Einfache Daten haben nicht viel Wert. Daher sollten die Daten verarbeitet werden, um nützliche Informationen zu erhalten. Das Data Mining ist die Technologie, die Informationen aus einer großen Datenmenge extrahiert. Es hilft, ein umfassendes Verständnis der Daten zu erhalten. Einige Anwendungen des Data Mining sind Marktanalyse, Produktionskontrolle und Betrugserkennung. Die Klassifizierung und Prädikation sind zwei Begriffe, die mit Data Mining verbunden sind. Dieser Artikel beschreibt den Unterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation. Bei der Klassifizierung wird die Kategorie oder Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung identifiziert, zu der sie gehört. Bei der Vorhersage werden die fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung identifiziert. Das ist der Hauptunterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation. Die Prädikation betrifft nicht die Klassenbezeichnung wie bei der Klassifizierung.

INHALT

1. Überblick und Hauptunterschied

2. Was ist Klassifikation

? 3. Was ist Vorhersage?

4. Ähnlichkeiten zwischen Klassifikation und Vorhersage.

5. Vergleich nebeneinander - Klassifikation gegen Vorhersage in tabellarischer Form.

6. Zusammenfassung

Was ist Klassifizierung?

Die Klassifizierung dient dazu, die Kategorie oder das Klassenlabel einer neuen Beobachtung zu identifizieren. Zunächst wird ein Datensatz als Trainingsdaten verwendet. Der Satz von Eingabedaten und die entsprechenden Ausgaben werden dem Algorithmus übergeben. Der Trainingsdatensatz enthält also die Eingabedaten und die zugehörigen Klassenbezeichnungen. Unter Verwendung des Trainingsdatensatzes leitet der Algorithmus ein Modell oder den Klassifikator ab. Das abgeleitete Modell kann ein Entscheidungsbaum, eine mathematische Formel oder ein neuronales Netzwerk sein. Wenn bei der Klassifizierung dem Modell unbeschriftete Daten zugewiesen werden, sollte es die Klasse finden, zu der es gehört. Die neuen Daten, die dem Modell zur Verfügung gestellt werden, sind der Testdatensatz.

Bei der Klassifizierung wird ein Datensatz klassifiziert. Ein einfaches Beispiel für die Klassifizierung ist die Überprüfung, ob es regnet oder nicht. Die Antwort kann entweder Ja oder Nein sein. Es gibt also eine bestimmte Anzahl von Möglichkeiten. Manchmal können mehr als zwei Klassen klassifiziert werden. Das nennt man Mehrklassenklassifikation. Im wirklichen Leben muss die Bank analysieren, ob die Gewährung eines Kredits an einen bestimmten Kunden riskant ist oder nicht. In diesem Beispiel wird ein Modell erstellt, um die kategoriale Bezeichnung zu finden. Die Etiketten sind riskant oder sicher.

Was ist Prädikation?

Ein weiterer Prozess der Datenanalyse ist die Prädikation. Es wird verwendet, um eine numerische Ausgabe zu finden. Wie bei der Klassifizierung enthält der Trainingsdatensatz die Eingaben und die entsprechenden numerischen Ausgabewerte. Gemäß dem Trainingsdatensatz leitet der Algorithmus das Modell oder einen Prädiktor ab. Wenn die neuen Daten angegeben werden, sollte das Modell eine numerische Ausgabe finden. Anders als bei der Klassifizierung verfügt diese Methode nicht über die Klassenbezeichnung. Das Modell sagt eine stetig bewertete Funktion oder einen geordneten Wert voraus.

Regression wird im Allgemeinen zur Prädikation verwendet. Die Vorhersage des Wertes eines Hauses in Abhängigkeit von Fakten wie der Anzahl der Räume, der Gesamtfläche usw. ist ein Beispiel für die Vorhersage. Ein Unternehmen kann den Geldbetrag ermitteln, den der Kunde während eines Verkaufs ausgegeben hat. Das ist auch ein Beispiel für die Vorhersage.

Was ist die Ähnlichkeit zwischen Klassifikation und Prädikation?

Sowohl die Klassifizierung als auch die Vorhersage sind Formen der Datenanalyse, die beim Data Mining verwendet werden

Was ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Prädikation?

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Klassifikation gegen Prädikation
Bei der Klassifizierung wird anhand eines Trainingsdatensatzes, der Beobachtungen enthält, deren Kategoriemitgliedschaft bekannt ist, ermittelt, zu welcher Kategorie eine neue Beobachtung gehört.	Bei der Vorhersage werden die fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung identifiziert.
Richtigkeit
Bei der Klassifizierung hängt die Genauigkeit davon ab, ob das Klassenetikett richtig gefunden wurde.	Bei der Prädikation hängt die Genauigkeit davon ab, wie gut ein bestimmter Prädikator den Wert eines prädizierten Attributs für neue Daten erraten kann.
Modell
Ein Modell oder der Klassifikator wird erstellt, um die kategorialen Bezeichnungen zu finden.	Es wird ein Modell oder ein Prädiktor konstruiert, der eine stetig bewertete Funktion oder einen geordneten Wert vorhersagt.
Synonyme für das Modell
Bei der Klassifizierung kann das Modell als Klassifizierer bezeichnet werden.	In der Prädikation kann das Modell als Prädiktor bezeichnet werden.

Zusammenfassung - Klassifikation gegen Vorhersage

Das Extrahieren aussagekräftiger Informationen aus einem riesigen Datensatz wird als Data Mining bezeichnet. In diesem Artikel werden zwei Methoden zur Datenanalyse im Data Mining beschrieben, z. B. Klassifizierung und Prädikation. Die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Robustheit sind wesentliche Faktoren bei Klassifizierungs- und Vorhersagemethoden. Bei der Klassifizierung wird die Kategorie oder Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung identifiziert, zu der sie gehört. Bei der Vorhersage werden die fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung identifiziert. Das ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Prädikation.