Mahalagang Pagkakaiba – Pag-uuri kumpara sa Prediction
Ang Classification at predication ay dalawang terminong nauugnay sa data mining. Ang data ay mahalaga sa halos lahat ng organisasyon upang madagdagan ang kita at upang maunawaan ang merkado. Ang simpleng data ay walang gaanong halaga. Samakatuwid, ang data ay dapat na iproseso upang makakuha ng kapaki-pakinabang na impormasyon. Ang data mining ay ang teknolohiyang kumukuha ng impormasyon mula sa malaking halaga ng data. Nakakatulong ito upang makakuha ng malawak na pag-unawa sa data. Ang ilang mga aplikasyon ng data mining ay ang market analysis, production control at fraud detection. Ang klasipikasyon at predikasyon ay dalawang terminong nauugnay sa data mining. Tinatalakay ng artikulong ito ang pagkakaiba sa pagitan ng klasipikasyon at predikasyon. Ang pag-uuri ay ang proseso ng pagtukoy sa kategorya o label ng klase ng bagong obserbasyon kung saan ito nabibilang. Ang predikasyon ay ang proseso ng pagtukoy sa nawawala o hindi available na numerical data para sa isang bagong obserbasyon. Iyon ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng pag-uuri at predikasyon. Ang predication ay walang kinalaman sa label ng klase tulad ng sa classification.
Ano ang Classification?
Ang Classification ay upang tukuyin ang kategorya o ang label ng klase ng isang bagong obserbasyon. Una, isang set ng data ang ginagamit bilang data ng pagsasanay. Ang set ng input data at ang kaukulang mga output ay ibinibigay sa algorithm. Kaya, kasama sa set ng data ng pagsasanay ang data ng pag-input at ang kanilang mga nauugnay na label ng klase. Gamit ang dataset ng pagsasanay, nakukuha ng algorithm ang isang modelo o ang classifier. Ang hinangong modelo ay maaaring isang decision tree, mathematical formula o isang neural network. Sa pag-uuri, kapag ang isang walang label na data ay ibinigay sa modelo, dapat nitong mahanap ang klase kung saan ito nabibilang. Ang bagong data na ibinigay sa modelo ay ang test data set.
Ang Classification ay ang proseso ng pag-uuri ng isang tala. Isang simpleng halimbawa ng pag-uuri ay upang suriin kung umuulan o hindi. Ang sagot ay maaaring oo o hindi. Kaya, mayroong isang partikular na bilang ng mga pagpipilian. Kung minsan, maaaring mahigit sa dalawang klase ang pag-uuri. Iyon ay tinatawag na multiclass classification. Sa totoong buhay, kailangang suriin ng bangko kung delikado o hindi ang pagbibigay ng pautang sa isang partikular na customer. Sa halimbawang ito, ang isang modelo ay binuo upang mahanap ang kategoryang label. Ang mga label ay mapanganib o ligtas.
Ano ang Predication?
Ang isa pang proseso ng pagsusuri ng data ay ang predikasyon. Ito ay ginagamit upang makahanap ng isang numerical na output. Kapareho ng sa pag-uuri, ang dataset ng pagsasanay ay naglalaman ng mga input at kaukulang numerical output value. Ayon sa dataset ng pagsasanay, nakukuha ng algorithm ang modelo o isang predictor. Kapag ang bagong data ay ibinigay, ang modelo ay dapat makahanap ng isang numerical na output. Hindi tulad sa pag-uuri, ang pamamaraang ito ay walang label ng klase. Ang modelo ay hinuhulaan ang isang tuluy-tuloy na pinahahalagahan na function o nakaayos na halaga.
Ang Regression ay karaniwang ginagamit para sa predication. Ang paghula sa halaga ng isang bahay depende sa mga katotohanan tulad ng bilang ng mga silid, ang kabuuang lugar atbp ay isang halimbawa para sa predication. Maaaring makita ng isang kumpanya ang halaga ng pera na ginastos ng customer sa panahon ng isang pagbebenta. Isa ring halimbawa iyon para sa hula.
Ano ang Pagkakatulad sa Pagitan ng Pag-uuri at Predikasyon?
Ang parehong Classification at Predication ay mga paraan ng pagsusuri ng data na ginagamit sa data mining
Ano ang Pagkakaiba sa pagitan ng Klasipikasyon at Predikasyon?
Classification vs Predication |
|
| Ang pag-uuri ay ang proseso ng pagtukoy kung saang kategorya, kabilang ang isang bagong obserbasyon batay sa set ng data ng pagsasanay na naglalaman ng mga obserbasyon na kilala ang pagiging miyembro ng kategorya. | Ang predikasyon ay ang proseso ng pagtukoy sa nawawala o hindi available na numerical data para sa isang bagong obserbasyon. |
| Katumpakan | |
| Sa pag-uuri, nakadepende ang katumpakan sa paghahanap ng tama sa label ng klase. | Sa predikasyon, ang katumpakan ay nakadepende sa kung gaano kahusay mahulaan ng ibinigay na predicator ang halaga ng isang predicated na attribute para sa isang bagong data. |
| Model | |
| Ang isang modelo o ang classifier ay ginawa upang mahanap ang mga kategoryang label. | Ang isang modelo o isang predictor ay gagawa na hinuhulaan ang isang tuluy-tuloy na pinahahalagahan na function o nakaayos na halaga. |
| Mga kasingkahulugan para sa Modelo | |
| Sa pag-uuri, maaaring kilalanin ang modelo bilang classifier. | Sa predication, ang modelo ay maaaring kilalanin bilang predictor. |
Buod – Pag-uuri vs Prediction
Ang pagkuha ng makabuluhang impormasyon mula sa isang malaking set ng data ay kilala bilang data mining. Tinatalakay ng artikulong ito ang dalawang paraan ng pagsusuri ng data sa data mining tulad ng pag-uuri at predikasyon. Ang bilis, scalability at tibay ay malaking salik sa pag-uuri at mga pamamaraan ng paghula. Ang pag-uuri ay ang proseso ng pagtukoy sa kategorya o label ng klase ng bagong obserbasyon kung saan ito nabibilang. Ang predikasyon ay ang proseso ng pagtukoy sa nawawala o hindi available na numerical data para sa isang bagong obserbasyon. Iyan ang pagkakaiba sa pagitan ng klasipikasyon at predikasyon.
