Perbezaan Utama - Klasifikasi vs Ramalan
Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang berkaitan dengan perlombongan data. Data penting bagi hampir semua organisasi untuk meningkatkan keuntungan dan memahami pasaran. Data biasa tidak mempunyai banyak nilai. Oleh itu, data harus diproses untuk mendapatkan maklumat yang berguna. Perlombongan data adalah teknologi yang mengekstrak maklumat dari sejumlah besar data. Ini membantu mendapatkan pemahaman yang luas mengenai data. Beberapa aplikasi perlombongan data adalah analisis pasaran, kawalan pengeluaran dan pengesanan penipuan. Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang berkaitan dengan perlombongan data. Artikel ini membincangkan perbezaan antara klasifikasi dan predikasi. Klasifikasi adalah proses mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru yang menjadi miliknya. Predikasi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. Itulah perbezaan utama antara klasifikasi dan predikasi. Prediksi itu tidak mementingkan label kelas seperti dalam klasifikasi.
KANDUNGAN
1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu Klasifikasi
3. Apa itu Ramalan
4. Persamaan Antara Pengelasan dan Ramalan
5. Perbandingan Berdampingan - Klasifikasi vs Ramalan dalam Borang Jadual
6. Ringkasan
Apa itu Pengelasan?
Klasifikasi adalah untuk mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru. Pertama, sekumpulan data digunakan sebagai data latihan. Kumpulan data input dan output yang sesuai diberikan kepada algoritma. Jadi, set data latihan merangkumi data input dan label kelas yang berkaitan. Dengan menggunakan set data latihan, algoritma memperoleh model atau pengkelasan. Model yang diturunkan dapat berupa keputusan, formula matematik atau rangkaian saraf. Dalam klasifikasi, apabila data yang tidak berlabel diberikan kepada model, ia harus mencari kelas yang menjadi miliknya. Data baru yang diberikan kepada model adalah set data ujian.
Klasifikasi adalah proses pengkelasan rekod. Salah satu contoh klasifikasi yang mudah ialah memeriksa sama ada hujan atau tidak. Jawapannya boleh jadi ya atau tidak. Jadi, ada sebilangan pilihan. Kadang-kadang boleh ada lebih dari dua kelas untuk dikelaskan. Itu dipanggil klasifikasi multikelas. Dalam kehidupan sebenar, bank perlu menganalisis sama ada pemberian pinjaman kepada pelanggan tertentu berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, model dibina untuk mencari label kategori. Labelnya berisiko atau selamat.
Apa itu Predikasi?
Satu lagi proses penganalisisan data adalah ramalan. Ia digunakan untuk mencari output berangka. Sama seperti dalam klasifikasi, set data latihan mengandungi input dan nilai output berangka yang sesuai. Menurut kumpulan data latihan, algoritma memperoleh model atau ramalan. Apabila data baru diberikan, model harus mencari output berangka. Tidak seperti dalam klasifikasi, kaedah ini tidak mempunyai label kelas. Model meramalkan fungsi yang dinilai berterusan atau nilai yang diperintahkan.
Regresi secara amnya digunakan untuk ramalan. Meramalkan nilai rumah bergantung pada fakta seperti jumlah bilik, jumlah kawasan dan lain-lain adalah contoh untuk ramalan. Syarikat mungkin mencari jumlah wang yang dibelanjakan oleh pelanggan semasa penjualan. Itu juga contoh untuk ramalan.
Apakah Kesamaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?
Kedua-dua Klasifikasi dan Predikasi adalah bentuk analisis data yang digunakan dalam perlombongan data
Apakah Perbezaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?
Artikel Diff Tengah sebelum Jadual
Pengelasan vs Predikasi |
|
| Klasifikasi adalah proses mengenal pasti kategori mana, pemerhatian baru dimiliki berdasarkan kumpulan data latihan yang berisi pemerhatian yang keanggotaan kategorinya diketahui. | Predikasi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. |
| Ketepatan | |
| Dalam klasifikasi, ketepatan bergantung pada mencari label kelas dengan betul. | Dalam ramalan, ketepatan bergantung pada seberapa baik prediktor yang diberikan dapat meneka nilai atribut predikat untuk data baru. |
| Model | |
| Model atau pengkelasan dibina untuk mencari label kategori. | Model atau ramalan akan dibina yang meramalkan fungsi bernilai berterusan atau nilai tertib. |
| Sinonim untuk Model | |
| Dalam klasifikasi, model boleh dikenali sebagai pengkelasan. | Dalam ramalan, model boleh dikenali sebagai peramal. |
Ringkasan - Pengelasan vs Ramalan
Pengambilan maklumat yang bermakna dari set data yang besar dikenali sebagai data mining. Artikel ini membincangkan dua kaedah analisis data dalam perlombongan data seperti klasifikasi dan predikasi. Kelajuan, skalabiliti dan ketahanan adalah faktor yang cukup besar dalam kaedah klasifikasi dan ramalan. Klasifikasi adalah proses mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru yang menjadi miliknya. Predikasi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. Itulah perbezaan antara klasifikasi dan predikasi.
