Differenza tra classificazione e previsione

Differenza chiave - Classificazione vs Predizione
 

Classificazione e previsione sono due termini associati al data mining. I dati sono importanti per quasi tutta l'organizzazione per aumentare i profitti e capire il mercato. I semplici dati non hanno molto valore. Pertanto, i dati devono essere elaborati al fine di ottenere informazioni utili. Il data mining è la tecnologia che estrae le informazioni da una grande quantità di dati. Aiuta a ottenere una comprensione ampia dei dati. Alcune applicazioni del data mining sono analisi di mercato, controllo della produzione e rilevamento di frodi. La classificazione e la previsione sono due termini associati al data mining. Questo articolo discute la differenza tra classificazione e previsione. La classificazione è il processo di identificazione della categoria o dell'etichetta di classe della nuova osservazione a cui appartiene. La predizione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. Questo è il differenza chiave tra classificazione e previsione. La previsione non riguarda l'etichetta di classe come nella classificazione.

CONTENUTO

1. Panoramica e differenza chiave
2. Cos'è la classificazione
3. Cos'è la Predizione
4. Somiglianze tra classificazione e previsione
5. Confronto affiancato - Classificazione vs Predizione in forma tabulare
6. Sommario

Cos'è la classificazione?

La classificazione consiste nell'identificare la categoria o l'etichetta di classe di una nuova osservazione. Innanzitutto, un set di dati viene utilizzato come dati di allenamento. L'insieme di dati di input e le uscite corrispondenti sono dati all'algoritmo. Pertanto, il set di dati di addestramento include i dati di input e le relative etichette di classe associate. Usando 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. In classifica, quando un dato senza etichetta viene dato al modello, dovrebbe trovare la classe a cui appartiene. I nuovi dati forniti al modello sono il set di dati di 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 particolare numero di scelte. A volte ci possono essere più di due classi da classificare. Questo è chiamato classificazione multiclasse. Nella vita reale, la banca deve analizzare se dare un prestito a un determinato cliente è rischioso o meno. In questo esempio, viene costruito un modello per trovare l'etichetta categoriale. Le etichette sono rischiose o sicure.

Cos'è la Predication?

Un altro processo di analisi dei dati è la previsione. È usato per trovare un risultato numerico. Come nella classificazione, il set di dati di addestramento contiene gli input e i corrispondenti valori numerici di output. Secondo il set di dati di addestramento, l'algoritmo deriva il modello o un predittore. Quando vengono dati i nuovi dati, il modello dovrebbe trovare un risultato numerico. A differenza della classificazione, questo metodo non ha l'etichetta di classe. Il modello prevede una funzione a valore continuo o un valore ordinato.

La regressione viene generalmente utilizzata per la previsione. Predicare il valore di una casa a seconda dei fatti come il numero di stanze, l'area totale ecc. È un esempio di previsione. Una società potrebbe trovare la quantità di denaro speso dal cliente durante una vendita. Questo è anche un esempio di previsione.

Qual è la somiglianza tra classificazione e predizione?

• Sia la Classificazione che la Predicazione sono forme di analisi dei dati utilizzate nel data mining.

Qual è la differenza tra la classificazione e la predizione?

Classificazione vs Predication
La classificazione è il processo di identificazione a quale categoria, una nuova osservazione appartiene alla base di un set di dati di addestramento contenente osservazioni la cui appartenenza alla categoria è nota.	La predizione 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 previsione, l'accuratezza dipende da quanto un determinato predicatore può indovinare il valore di un attributo previsto per un nuovo dato.
Modello
Un modello o il classificatore è 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
In classifica, il modello può essere conosciuto come classificatore.	Nella previsione, il modello può essere conosciuto come predittore.

Sommario - Classificazione vs Predizione

Estrarre informazioni significative da un enorme set di dati è noto come data mining. Questo articolo discute due metodi di analisi dei dati nel data mining come la classificazione e la previsione. 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 predizione è il processo di identificazione dei dati numerici mancanti o non disponibili per una nuova osservazione. Questa è la differenza tra classificazione e previsione.

Riferimento:

1. Punto, esercitazioni. "Classificazione e previsione del data mining.", Punto tutorial, 8 gennaio 2018. Disponibile qui  
2. "Classificazione statistica". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 6 marzo 2018. Disponibile qui 

Cortesia dell'immagine:

1. "2729773" di GDJ (Public Domain) via pixabay