تفاوت بین طبقه بندی و پیش بینی

2024 نویسنده: Alex Aldridge | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-17 13:37

تفاوت کلیدی - طبقه بندی در مقابل پیش بینی

طبقه بندی و پیش بینی دو اصطلاح مرتبط با داده کاوی هستند. داده ها تقریباً برای همه سازمان ها برای افزایش سود و درک بازار مهم هستند. داده های ساده ارزش زیادی ندارند. بنابراین، داده ها باید پردازش شوند تا اطلاعات مفیدی به دست آید. داده کاوی فناوری است که اطلاعات را از مقدار زیادی داده استخراج می کند. به درک گسترده ای از داده ها کمک می کند. برخی از کاربردهای داده کاوی عبارتند از تجزیه و تحلیل بازار، کنترل تولید و کشف تقلب. طبقه بندی و پیش بینی دو اصطلاح مرتبط با داده کاوی هستند.این مقاله تفاوت بین طبقه بندی و پیش بینی را مورد بحث قرار می دهد. طبقه بندی فرآیند شناسایی دسته یا برچسب کلاس مشاهده جدیدی است که به آن تعلق دارد. پیش‌بینی فرآیند شناسایی داده‌های عددی گمشده یا در دسترس برای یک مشاهده جدید است. این تفاوت اصلی بین طبقه بندی و پیش بینی است. پیشگویی مانند طبقه بندی به برچسب کلاس مربوط نمی شود.

طبقه بندی چیست؟

طبقه بندی برای شناسایی دسته یا برچسب کلاس یک مشاهده جدید است. ابتدا مجموعه ای از داده ها به عنوان داده های آموزشی استفاده می شود. مجموعه داده های ورودی و خروجی های مربوطه به الگوریتم داده می شود. بنابراین، مجموعه داده‌های آموزشی شامل داده‌های ورودی و برچسب‌های کلاس مرتبط با آنها می‌شود. با استفاده از مجموعه داده آموزشی، الگوریتم یک مدل یا طبقه بندی کننده را استخراج می کند. مدل مشتق شده می تواند یک درخت تصمیم، فرمول ریاضی یا یک شبکه عصبی باشد. در طبقه‌بندی، وقتی داده‌ای بدون برچسب به مدل داده می‌شود، باید کلاسی را که به آن تعلق دارد، پیدا کند.داده های جدید ارائه شده به مدل مجموعه داده های آزمایشی است.

طبقه بندی فرآیند طبقه بندی یک رکورد است. یک مثال ساده از طبقه بندی این است که بررسی کنید که آیا باران می بارد یا خیر. پاسخ می تواند بله یا خیر باشد. بنابراین، تعداد خاصی از انتخاب وجود دارد. گاهی اوقات ممکن است بیش از دو کلاس برای طبقه بندی وجود داشته باشد. که طبقه بندی چند طبقه ای نامیده می شود. در زندگی واقعی، بانک باید تجزیه و تحلیل کند که آیا دادن وام به یک مشتری خاص ریسک دارد یا خیر. در این مثال، مدلی برای یافتن برچسب دسته بندی ساخته شده است. برچسب‌ها خطرناک یا ایمن هستند.

پیش‌گیری چیست؟

فرایند دیگر تجزیه و تحلیل داده ها پیش بینی است. برای یافتن خروجی عددی استفاده می شود. همانند طبقه بندی، مجموعه داده آموزشی حاوی ورودی ها و مقادیر خروجی عددی مربوطه است.با توجه به مجموعه داده آموزشی، الگوریتم مدل یا یک پیش بینی کننده را استخراج می کند. هنگامی که داده های جدید داده می شود، مدل باید یک خروجی عددی پیدا کند. برخلاف طبقه بندی، این روش دارای برچسب کلاس نیست. مدل یک تابع با ارزش پیوسته یا مقدار مرتب شده را پیش‌بینی می‌کند.

رگرسیون عموماً برای پیش‌بینی استفاده می‌شود. پیش بینی ارزش خانه با توجه به واقعیت هایی مانند تعداد اتاق ها، مساحت کل و غیره نمونه ای برای پیش بینی است. یک شرکت ممکن است مقدار پولی را که مشتری در حین فروش خرج کرده است، پیدا کند. این نیز نمونه ای برای پیش بینی است.

شباهت بین طبقه بندی و پیشگویی چیست؟

هم طبقه بندی و هم پیش بینی اشکالی از تجزیه و تحلیل داده ها هستند که در داده کاوی استفاده می شوند

تفاوت بین طبقه بندی و پیشگویی چیست؟

طبقه بندی در مقابل پیش بینی
طبقه‌بندی فرآیندی است برای تشخیص اینکه یک مشاهده جدید به کدام دسته تعلق دارد، بر اساس مجموعه داده‌های آموزشی حاوی مشاهداتی که عضویت آنها در دسته مشخص است.	پیش‌بینی فرآیند شناسایی داده‌های عددی گمشده یا در دسترس برای یک مشاهده جدید است.
دقت
در طبقه بندی، دقت به یافتن برچسب کلاس به درستی بستگی دارد.	در پیش‌بینی، دقت به این بستگی دارد که یک پیش‌گوی معین چقدر می‌تواند مقدار یک ویژگی پیش‌بینی‌شده را برای یک داده جدید حدس بزند.
مدل
یک مدل یا طبقه‌بندی برای یافتن برچسب‌های دسته‌بندی ساخته شده است.	یک مدل یا یک پیش‌بینی‌کننده ساخته می‌شود که یک تابع با ارزش پیوسته یا مقدار مرتب شده را پیش‌بینی می‌کند.
مترادف برای مدل
در طبقه بندی، مدل را می توان به عنوان طبقه بندی کننده شناخته شد.	در پیش‌بینی، مدل را می‌توان به عنوان پیش‌بینی‌کننده شناخته شد.

خلاصه - طبقه بندی در مقابل پیش بینی

استخراج اطلاعات معنی دار از یک مجموعه داده عظیم به عنوان داده کاوی شناخته می شود. این مقاله دو روش تجزیه و تحلیل داده در داده کاوی مانند طبقه بندی و پیش بینی را مورد بحث قرار می دهد. سرعت، مقیاس پذیری و استحکام عوامل قابل توجهی در روش های طبقه بندی و پیش بینی هستند. طبقه بندی فرآیند شناسایی دسته یا برچسب طبقه مشاهده جدیدی است که به آن تعلق دارد. پیش‌بینی فرآیند شناسایی داده‌های عددی گمشده یا در دسترس برای یک مشاهده جدید است. این تفاوت بین طبقه بندی و پیشگویی است.