Hauptunterschied – Klassifizierung vs. Vorhersage
Klassifizierung und Vorhersage sind zwei Begriffe, die mit Data Mining in Verbindung gebracht werden. Daten sind für fast alle Organisationen wichtig, um Gewinne zu steigern und den Markt zu verstehen. Reine Daten haben keinen großen Wert. Daher sollten die Daten verarbeitet werden, um nützliche Informationen zu erh alten. Das Data Mining ist die Technologie, die Informationen aus einer großen Datenmenge extrahiert. Es hilft, ein breites Verständnis der Daten zu bekommen. Einige Anwendungen von Data Mining sind Marktanalysen, Produktionskontrolle und Betrugserkennung. Die Klassifizierung und die Vorhersage sind zwei Begriffe, die mit Data Mining verbunden sind. Dieser Artikel beschreibt den Unterschied zwischen Klassifikation und Prädikation. Klassifikation ist der Prozess der Identifizierung der Kategorie- oder Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung, zu der sie gehört. Vorhersage ist der Prozess der Identifizierung fehlender oder nicht verfügbarer numerischer Daten für eine neue Beobachtung. Das ist der Hauptunterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation. Die Prädikation betrifft nicht die Klassenbezeichnung wie bei der Klassifikation.
Was ist Klassifizierung?
Klassifizierung dient dazu, die Kategorie oder die Klassenbezeichnung einer neuen Beobachtung zu identifizieren. Zunächst wird ein Datensatz als Trainingsdaten verwendet. Der Satz von Eingabedaten und die entsprechenden Ausgaben werden dem Algorithmus gegeben. 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 Netz sein. Wenn bei der Klassifizierung unbeschriftete Daten an das Modell übergeben werden, sollte es die Klasse finden, zu der es gehört. Die neuen Daten, die dem Modell bereitgestellt werden, sind der Testdatensatz.
Klassifizierung ist der Prozess der Klassifizierung eines Datensatzes. 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 Auswahlmöglichkeiten. Manchmal müssen mehr als zwei Klassen klassifiziert werden. Das nennt man Mehrklassenklassifikation. Im wirklichen Leben muss die Bank analysieren, ob die Vergabe eines Kredits an einen bestimmten Kunden riskant ist oder nicht. In diesem Beispiel wird ein Modell konstruiert, um das kategoriale Label zu finden. Die Etiketten sind riskant oder sicher.
Was ist Vorhersage?
Ein weiterer Prozess der Datenanalyse ist die Vorhersage. 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 gegeben sind, sollte das Modell eine numerische Ausgabe finden. Anders als bei der Klassifikation hat diese Methode kein Klassenlabel. Das Modell sagt eine kontinuierliche Funktion oder einen geordneten Wert voraus.
Regression wird im Allgemeinen zur Vorhersage verwendet. Die Vorhersage des Wertes eines Hauses in Abhängigkeit von Fakten wie der Anzahl der Zimmer, 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 eine Vorhersage.
Was ist die Ähnlichkeit zwischen Klassifikation und Prädikation?
Sowohl Klassifizierung als auch Vorhersage sind Formen der Datenanalyse, die beim Data Mining verwendet werden
Was ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Prädikation?
Klassifizierung vs. Vorhersage |
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| Klassifizierung ist der Prozess der Identifizierung, zu welcher Kategorie eine neue Beobachtung gehört, auf der Grundlage eines Trainingsdatensatzes, der Beobachtungen enthält, deren Kategoriezugehörigkeit bekannt ist. | Prädikation ist der Prozess der Identifizierung fehlender oder nicht verfügbarer numerischer Daten für eine neue Beobachtung. |
| Genauigkeit | |
| Bei der Klassifizierung hängt die Genauigkeit davon ab, ob die Klassenbezeichnung richtig gefunden wird. | Bei der Vorhersage hängt die Genauigkeit davon ab, wie gut ein bestimmter Prädikator den Wert eines vorhergesagten Attributs für neue Daten erraten kann. |
| Modell | |
| Ein Modell oder der Klassifikator wird konstruiert, um die kategorialen Bezeichnungen zu finden. | Ein Modell oder ein Prädiktor wird konstruiert, der eine kontinuierliche Funktion oder einen geordneten Wert vorhersagt. |
| Synonyme für das Modell | |
| Bei der Klassifizierung kann das Modell als Klassifikator bezeichnet werden. | Bei der Vorhersage kann das Modell als Prädiktor bezeichnet werden. |
Zusammenfassung – Klassifikation vs. Vorhersage
Das Extrahieren sinnvoller Informationen aus einem riesigen Datensatz wird als Data Mining bezeichnet. In diesem Artikel werden zwei Methoden der Datenanalyse im Data Mining erörtert, z. B. Klassifizierung und Vorhersage. Die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Robustheit sind wesentliche Faktoren bei Klassifizierungs- und Vorhersageverfahren. Klassifikation ist der Prozess der Identifizierung der Kategorie- oder Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung, zu der sie gehört. Vorhersage ist der Prozess der Identifizierung fehlender oder nicht verfügbarer numerischer Daten für eine neue Beobachtung. Das ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Prädikation.
