Sammenligningstabel
| Grunnlag for sammenligning | Klassifisering | regresjon |
|---|---|---|
| grunn~~POS=TRUNC | Oppdagelsen av modell eller funksjoner der kartlegging av objekter gjøres i forhåndsdefinerte klasser. | En utviklet modell der kartlegging av objekter er gjort i verdier. |
| Involves prediksjon av | Diskrete verdier | Kontinuerlige verdier |
| algoritmer | Beslutningstreet, logistisk regresjon, etc. | Regresjonstreet (tilfeldig skog), Lineær regresjon, etc. |
| Naturen av de forutsagte dataene | uordnet | bestilt |
| Beregningsmetode | Målingsnøyaktighet | Måling av root mean square error |
Definisjon av klassifisering
Klassifisering er prosessen med å finne eller oppdage en modell (funksjon) som hjelper til med å skille dataene i flere kategoriske klasser. Ved klassifisering identifiseres gruppemedlemskapet til problemet, noe som betyr at dataene er kategorisert under forskjellige etiketter i henhold til enkelte parametere, og deretter er etikettene forutsatt for dataene.
De avledede modellene kan demonstreres i form av "IF-THEN" -regler, beslutningstrender eller nevrale nettverk etc. Et beslutningstreet er i utgangspunktet et flytdiagram som ligner en trestruktur hvor hver intern knute viser en test på et attributt, og dens grener viser resultatet av testen. Klassifiseringsprosessen behandler problemene der dataene kan deles inn i to eller flere diskrete etiketter, med andre ord to eller flere uhensiktsmessige sett.
La oss ta et eksempel, antar vi vil forutsi muligheten for regnet i noen regioner på grunnlag av noen parametere. Da ville det være to etiketter regn og ikke regn under hvilke forskjellige regioner kan klassifiseres.
Definisjon av regresjon
Regresjon er prosessen med å finne en modell eller funksjon for å skille dataene til kontinuerlige reelle verdier i stedet for å bruke klasser. Matematisk, med et regresjonsproblem, forsøker man å finne funksjonen tilnærming med minimum feilavvik. I regresjon er data numerisk avhengighet spådd å skille den ut.
Regresjonsanalysen er den statistiske modellen som brukes til å forutsi talldata i stedet for etiketter. Det kan også identifisere distribusjonsbevegelsen avhengig av tilgjengelige data eller historiske data.
La oss ta det tilsvarende eksemplet i regresjon også, der vi finner muligheten for regn i enkelte regioner ved hjelp av noen parametere. I dette tilfellet er det en sannsynlighet forbundet med regnet. Her klassifiserer vi ikke regionene innenfor regn og ingen regnemerker i stedet, vi klassifiserer dem med tilhørende sannsynlighet.
Viktige forskjeller mellom klassifisering og regresjon
- Klassifiseringsprosessen modellerer en funksjon der dataene forutsies i diskrete klassemerker. På den annen side er regresjon prosessen med å skape en modell som forutsier kontinuerlig mengde.
- Klassifikasjonsalgoritmene involverer beslutningstreet, logistisk regresjon, etc. I kontrast er regresjonstreet (f.eks. Tilfeldig skog) og lineær regresjon eksemplene på regresjonsalgoritmer.
- Klassifisering forutsier uordnede data mens regresjon forutsetter bestilte data.
- Regresjon kan evalueres ved hjelp av root mean square error. Tvert imot blir klassifiseringen vurdert ved å måle nøyaktigheten.
Konklusjon
Klassifiseringsteknikken gir den prediktive modellen eller funksjonen som forutsier de nye dataene i diskrete kategorier eller etiketter ved hjelp av de historiske dataene. Omvendt modellerer regresjonsmetoden kontinuerlige verdierte funksjoner, noe som betyr at det forutsier dataene i kontinuerlig numerisk data.
