Ključna razlika – Klasifikacija naspram predviđanja
Klasifikacija i predikacija su dva pojma povezana sa rudarenjem podataka. Podaci su važni gotovo cijeloj organizaciji za povećanje profita i razumijevanje tržišta. Obični podaci nemaju veliku vrijednost. Stoga podatke treba obraditi kako bi se dobile korisne informacije. Data mining je tehnologija koja izdvaja informacije iz velike količine podataka. Pomaže da se dobije široko razumijevanje podataka. Neke primjene rudarenja podataka su analiza tržišta, kontrola proizvodnje i otkrivanje prijevara. Klasifikacija i predikacija su dva pojma povezana sa rudarenjem podataka. Ovaj članak govori o razlici između klasifikacije i predikacije. Klasifikacija je proces identifikacije kategorije ili oznake klase novog zapažanja kojem pripada. Predikacija je proces identifikacije nedostajućih ili nedostupnih numeričkih podataka za novo opažanje. To je ključna razlika između klasifikacije i predikacije. Predikacija se ne tiče oznake klase kao u klasifikaciji.
Šta je klasifikacija?
Klasifikacija je identifikacija kategorije ili oznake klase novog zapažanja. Prvo, skup podataka se koristi kao podaci za obuku. Skup ulaznih podataka i odgovarajućih izlaza daju se algoritmu. Dakle, skup podataka za obuku uključuje ulazne podatke i njihove pridružene oznake klasa. Koristeći skup podataka za obuku, algoritam izvodi model ili klasifikator. Izvedeni model može biti stablo odlučivanja, matematička formula ili neuronska mreža. U klasifikaciji, kada se modelu daju neoznačeni podaci, on treba da pronađe klasu kojoj pripada. Novi podaci koji se pružaju modelu su testni skup podataka.
Klasifikacija je proces klasifikacije zapisa. Jedan jednostavan primjer klasifikacije je provjeriti pada li kiša ili ne. Odgovor može biti ili da ili ne. Dakle, postoji određeni broj izbora. Ponekad može postojati više od dvije klase za klasifikaciju. To se zove višeklasna klasifikacija. U stvarnom životu banka treba da analizira da li je davanje kredita određenom klijentu rizično ili ne. U ovom primjeru, model je konstruiran da pronađe kategoričku oznaku. Oznake su rizične ili sigurne.
Šta je predikacija?
Još jedan proces analize podataka je predikacija. Koristi se za pronalaženje numeričkog izlaza. Kao iu klasifikaciji, skup podataka za obuku sadrži ulaze i odgovarajuće numeričke izlazne vrijednosti. Prema skupu podataka za obuku, algoritam izvodi model ili prediktor. Kada se daju novi podaci, model bi trebao pronaći numerički izlaz. Za razliku od klasifikacije, ova metoda nema oznaku klase. Model predviđa funkciju kontinuirane vrijednosti ili naređenu vrijednost.
Regresija se generalno koristi za predikaciju. Predikiranje vrijednosti kuće ovisno o činjenicama kao što su broj soba, ukupna površina itd. je primjer za predikaciju. Kompanija može otkriti količinu novca koju je kupac potrošio tokom prodaje. To je također primjer za predviđanje.
Koja je sličnost između klasifikacije i predikacije?
I klasifikacija i predikacija su oblici analize podataka koji se koriste u rudarenju podataka
Koja je razlika između klasifikacije i predikacije?
Klasifikacija vs predikacija |
|
| Klasifikacija je proces identifikacije kojoj kategoriji pripada novo zapažanje na osnovu skupa podataka za obuku koji sadrži zapažanja čije je članstvo u kategoriji poznato. | Predikacija je proces identifikacije nedostajućih ili nedostupnih numeričkih podataka za novo zapažanje. |
| Preciznost | |
| U klasifikaciji, tačnost zavisi od pravilnog pronalaženja oznake klase. | U predikaciji, tačnost zavisi od toga koliko dobro dati predikator može pogoditi vrijednost predikovanog atributa za novi podatak. |
| Model | |
| Model ili klasifikator je konstruisan da pronađe kategoričke oznake. | Biće konstruisan model ili prediktor koji predviđa funkciju kontinuirane vrijednosti ili naređenu vrijednost. |
| Sinonimi za model | |
| U klasifikaciji, model može biti poznat kao klasifikator. | U predikaciji, model može biti poznat kao prediktor. |
Sažetak – Klasifikacija naspram predviđanja
Izdvajanje značajnih informacija iz ogromnog skupa podataka poznato je kao rudarenje podataka. Ovaj članak govori o dvije metode analize podataka u rudarenju podataka kao što su klasifikacija i predikacija. Brzina, skalabilnost i robusnost su značajni faktori u metodama klasifikacije i predviđanja. Klasifikacija je proces identifikacije kategorije ili oznake klase novog zapažanja kojem ono pripada. Predikacija je proces identifikacije nedostajućih ili nedostupnih numeričkih podataka za novo opažanje. To je razlika između klasifikacije i predikacije.
