Différence Entre Classification Et Prédiction

2024 Auteur: Mildred Bawerman | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 08:38

Différence clé - Classification vs prédiction

La classification et la prédication sont deux termes associés à l'exploration de données. Les données sont importantes pour presque toute l'organisation pour augmenter les profits et comprendre le marché. Les données simples n'ont pas beaucoup de valeur. Par conséquent, les données doivent être traitées afin d'obtenir des informations utiles. L'exploration de données est la technologie qui extrait des informations d'une grande quantité de données. Cela aide à avoir une compréhension large des données. Certaines applications de l'exploration de données sont l'analyse de marché, le contrôle de la production et la détection des fraudes. La classification et la prédication sont deux termes associés à l'exploration de données. Cet article explique la différence entre la classification et la prédication. La classification est le processus d'identification de la catégorie ou de l'étiquette de classe de la nouvelle observation à laquelle elle appartient. La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou non disponibles pour une nouvelle observation. C'est la principale différence entre la classification et la prédication. La prédication ne concerne pas l'étiquette de classe comme dans la classification.

CONTENU

1. Aperçu et différence clé

2. Qu'est-ce que la classification

3. Qu'est-ce que la prédiction

4. Similitudes entre la classification et la prédiction

5. Comparaison côte à côte - Classification vs prédiction sous forme tabulaire

6. Résumé

Qu'est-ce que la classification?

La classification consiste à identifier la catégorie ou l'étiquette de classe d'une nouvelle observation. Tout d'abord, un ensemble de données est utilisé comme données d'entraînement. L'ensemble des données d'entrée et les sorties correspondantes sont donnés à l'algorithme. Ainsi, l'ensemble de données d'entraînement comprend les données d'entrée et leurs étiquettes de classe associées. À l'aide de l'ensemble de données d'apprentissage, l'algorithme dérive un modèle ou le classificateur. Le modèle dérivé peut être un arbre de décision, une formule mathématique ou un réseau neuronal. Dans la classification, lorsqu'une donnée non étiquetée est donnée au modèle, il doit trouver la classe à laquelle elle appartient. Les nouvelles données fournies au modèle sont l'ensemble de données de test.

La classification est le processus de classification d'un enregistrement. Un exemple simple de classification consiste à vérifier s'il pleut ou non. La réponse peut être oui ou non. Donc, il y a un certain nombre de choix. Parfois, il peut y avoir plus de deux classes à classer. Cela s'appelle la classification multiclasse. Dans la vraie vie, la banque doit analyser si l'octroi d'un prêt à un client particulier est risqué ou non. Dans cet exemple, un modèle est construit pour trouver l'étiquette catégorielle. Les étiquettes sont risquées ou sûres.

Qu'est-ce que la prédication?

Un autre processus d'analyse des données est la prédication. Il est utilisé pour trouver une sortie numérique. Comme pour la classification, le jeu de données d'entraînement contient les entrées et les valeurs de sortie numériques correspondantes. Selon l'ensemble de données d'apprentissage, l'algorithme dérive le modèle ou un prédicteur. Lorsque les nouvelles données sont fournies, le modèle doit trouver une sortie numérique. Contrairement à la classification, cette méthode n'a pas d'étiquette de classe. Le modèle prédit une fonction à valeur continue ou une valeur ordonnée.

La régression est généralement utilisée pour la prédication. Prédire la valeur d'une maison en fonction de faits tels que le nombre de pièces, la superficie totale, etc. est un exemple de prédiction. Une entreprise peut trouver le montant dépensé par le client lors d'une vente. C'est aussi un exemple de prédiction.

Quelle est la similitude entre la classification et la prédication?

La classification et la prédication sont des formes d'analyse de données utilisées dans l'exploration de données

Quelle est la différence entre la classification et la prédication?

Diff article au milieu avant la table

Classification vs prédication
La classification est le processus d'identification de la catégorie à laquelle appartient une nouvelle observation sur la base d'un ensemble de données d'apprentissage contenant des observations dont l'appartenance à la catégorie est connue.	La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou non disponibles pour une nouvelle observation.
Précision
Dans la classification, la précision dépend de la recherche correcte de l'étiquette de classe.	Dans la prédication, la précision dépend de la capacité d'un prédicateur donné à deviner la valeur d'un attribut prédiqué pour une nouvelle donnée.
Modèle
Un modèle ou le classificateur est construit pour trouver les étiquettes catégorielles.	Un modèle ou un prédicteur sera construit qui prédit une fonction à valeur continue ou une valeur ordonnée.
Synonymes du modèle
Dans la classification, le modèle peut être appelé classificateur.	En prédication, le modèle peut être appelé prédicteur.

Résumé - Classification vs prédiction

L'extraction d'informations significatives à partir d'un vaste ensemble de données est appelée exploration de données. Cet article décrit deux méthodes d'analyse des données dans l'exploration de données, telles que la classification et la prédication. La vitesse, l'évolutivité et la robustesse sont des facteurs considérables dans les méthodes de classification et de prédiction. La classification est le processus d'identification de la catégorie ou de l'étiquette de classe de la nouvelle observation à laquelle elle appartient. La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou non disponibles pour une nouvelle observation. C'est la différence entre la classification et la prédication.