Jämförelsediagram
| Grunder för jämförelse | Klassificering | regression |
|---|---|---|
| Grundläggande | Upptäckten av modell eller funktioner där kartläggning av objekt görs i fördefinierade klasser. | En tänkt modell där kartläggning av objekt görs i värden. |
| Inspelar förutsägelse av | Diskreta värden | Kontinuerliga värden |
| algoritmer | Beslutstree, logistisk regression etc. | Regressionstryck (slumpmässig skog), linjär regression etc. |
| Typ av förutspådda data | Obeställd | Beordrade |
| Beräkningsmetod | Mätnoggrannhet | Mätning av root-kvadratfel |
Definition av klassificering
Klassificering är processen att hitta eller upptäcka en modell (funktion) som hjälper till att separera data i flera kategoriska klasser. I klassificeringen identifieras gruppmedlemskapet till problemet, vilket innebär att uppgifterna kategoriseras under olika etiketter enligt vissa parametrar och då förutspås etiketterna för data.
De härledda modellerna kan demonstreras i form av "IF-THEN" -regler, beslutsträd eller neurala nätverk etc. Ett beslutsträd är i grunden ett flödesdiagram som liknar en trädstruktur där varje intern nod visar ett test på ett attribut, och dess grenar visar resultatet av testet. Klassificeringsprocessen handlar om problemen där data kan delas in i två eller flera diskreta etiketter, det vill säga två eller flera disjoint uppsättningar.
Låt oss ta ett exempel, antar att vi vill förutsäga möjligheten för regnet i vissa regioner på grundval av vissa parametrar. Då skulle det finnas två etiketter regn och inget regn under vilka olika regioner kan klassificeras.
Definition av regression
Regression är processen att hitta en modell eller funktion för att skilja data till kontinuerliga verkliga värden istället för att använda klasser. Matematiskt, med ett regressionsproblem, försöker man att hitta funktionens approximation med minsta felavvikelsen. Vid regression förutses det datatalberberoende att skilja det.
Regressionsanalysen är den statistiska modellen som används för att förutse numeriska data istället för etiketter. Det kan också identifiera fördelningsrörelsen beroende på tillgänglig data eller historiska data.
Låt oss ta det liknande exemplet i regression också, där vi finner möjligheten att regna i vissa specifika regioner med hjälp av vissa parametrar. I detta fall är det en sannolikhet som är förknippad med regnet. Här klassificerar vi inte regionerna inom regn och inga regntecken istället klassificerar vi dem med deras associerade sannolikhet.
Viktiga skillnader mellan klassificering och regression
- Klassificeringsprocessen modellerar en funktion genom vilken data förutses i diskreta klassetiketter. Å andra sidan är regression processen att skapa en modell som förutsätter kontinuerlig kvantitet.
- Klassificeringsalgoritmerna innefattar beslutsträd, logistisk regression etc. I motsats är regressionsträdet (t.ex. slumpmässig skog) och linjär regression exemplen på regressionsalgoritmer.
- Klassificering förutsäger oorderad data medan regression förutsäger beställd data.
- Regression kan utvärderas med hjälp av root mean square error. Tvärtom utvärderas klassificering genom mätning av noggrannhet.
Slutsats
Klassificeringsteknik ger den prediktiva modellen eller funktionen som förutspår de nya data i separata kategorier eller etiketter med hjälp av historiska data. Omvänt modellerar regressionsmetoden kontinuerliga värderingsfunktioner, vilket innebär att den förutspår data i kontinuerlig numerisk data.
