Հիմնական տարբերություն – Դասակարգում ընդդեմ կանխատեսման
Դասակարգումը և կանխորոշումը երկու տերմին են, որոնք կապված են տվյալների հանքարդյունաբերության հետ: Տվյալները կարևոր են գրեթե բոլոր կազմակերպության համար՝ շահույթը մեծացնելու և շուկան հասկանալու համար: Պարզ տվյալները մեծ արժեք չունեն։ Հետևաբար, տվյալները պետք է մշակվեն՝ օգտակար տեղեկատվություն ստանալու համար: Տվյալների մայնինգը տեխնոլոգիա է, որը տեղեկատվություն է քաղում մեծ քանակությամբ տվյալներից: Այն օգնում է ստանալ տվյալների լայն պատկերացում: Տվյալների մայնինգի որոշ կիրառություններ են շուկայի վերլուծությունը, արտադրության վերահսկումը և խարդախության հայտնաբերումը: Դասակարգումը և կանխատեսումը երկու տերմին են, որոնք կապված են տվյալների հանքարդյունաբերության հետ:Այս հոդվածը քննարկում է դասակարգման և կանխորոշման միջև եղած տարբերությունը: Դասակարգումը նոր դիտարկման կատեգորիայի կամ դասի պիտակի նույնականացման գործընթացն է, որին այն պատկանում է: Կանխատեսումը նոր դիտարկման համար բացակայող կամ անհասանելի թվային տվյալների նույնականացման գործընթաց է: Դա դասակարգման և կանխատեսման հիմնական տարբերությունն է: Նախաբանը չի վերաբերում դասի պիտակին, ինչպես դասակարգման մեջ:
Ի՞նչ է դասակարգումը:
Դասակարգումը նոր դիտարկման կատեգորիայի կամ դասի պիտակի նույնականացումն է: Նախ, տվյալների հավաքածուն օգտագործվում է որպես վերապատրաստման տվյալներ: Մուտքային տվյալների հավաքածուն և համապատասխան ելքերը տրվում են ալգորիթմին: Այսպիսով, վերապատրաստման տվյալների հավաքածուն ներառում է մուտքային տվյալները և դրանց հետ կապված դասի պիտակները: Օգտագործելով ուսուցման տվյալների բազան, ալգորիթմը ստանում է մոդել կամ դասակարգիչ: Ստացված մոդելը կարող է լինել որոշման ծառ, մաթեմատիկական բանաձև կամ նեյրոնային ցանց: Դասակարգման մեջ, երբ մոդելին տրվում է չպիտակավորված տվյալ, այն պետք է գտնի այն դասը, որին պատկանում է:Մոդելին տրամադրված նոր տվյալները փորձարկման տվյալների հավաքածուն են։
Դասակարգումը գրառումների դասակարգման գործընթացն է: Դասակարգման պարզ օրինակներից մեկն է՝ ստուգել՝ անձրև է գալիս, թե ոչ: Պատասխանը կարող է լինել այո կամ ոչ: Այսպիսով, կա որոշակի թվով ընտրություններ: Երբեմն դասակարգելու համար կարող է լինել ավելի քան երկու դաս: Դա կոչվում է բազմադասային դասակարգում: Իրական կյանքում բանկը պետք է վերլուծի` որոշակի հաճախորդին վարկ տալը ռիսկային է, թե ոչ: Այս օրինակում կառուցված է մոդել՝ կատեգորիկ պիտակը գտնելու համար: Պիտակները ռիսկային են կամ անվտանգ։
Ի՞նչ է կանխորոշումը:
Տվյալների վերլուծության մեկ այլ գործընթաց կանխատեսումն է: Այն օգտագործվում է թվային ելք գտնելու համար: Ինչպես դասակարգման դեպքում, վերապատրաստման տվյալների հավաքածուն պարունակում է մուտքեր և համապատասխան թվային ելքային արժեքներ:Ըստ ուսուցման տվյալների բազայի, ալգորիթմը բխում է մոդելը կամ կանխատեսիչը: Երբ տրվում են նոր տվյալները, մոդելը պետք է գտնի թվային արդյունք: Ի տարբերություն դասակարգման, այս մեթոդը չունի դասի պիտակ: Մոդելը կանխատեսում է շարունակական արժեքով ֆունկցիա կամ պատվիրված արժեք։
Ռեգեսիան սովորաբար օգտագործվում է կանխորոշման համար: Տան արժեքը կանխորոշելը` կախված այնպիսի փաստերից, ինչպիսիք են սենյակների քանակը, ընդհանուր մակերեսը և այլն, կանխատեսման օրինակ է: Ընկերությունը կարող է գտնել գնորդի ծախսած գումարը վաճառքի ժամանակ: Սա նաև կանխատեսման օրինակ է։
Ո՞րն է նմանությունը դասակարգման և կանխորոշման միջև:
Եվ դասակարգումը և կանխատեսումը տվյալների վերլուծության ձևեր են, որոնք օգտագործվում են տվյալների արդյունահանման մեջ:
Ո՞րն է տարբերությունը դասակարգման և կանխորոշման միջև:
Դասակարգում ընդդեմ կանխորոշման |
|
| Դասակարգումը պարզելու գործընթացն է, թե որ կատեգորիային է պատկանում նոր դիտարկումը՝ հիմնվելով վերապատրաստման տվյալների հավաքածուի վրա, որը պարունակում է դիտարկումներ, որոնց կատեգորիայի անդամությունը հայտնի է: | Նախագուշակումը նոր դիտարկման համար բացակայող կամ անհասանելի թվային տվյալների նույնականացման գործընթաց է: |
| Ճշգրտություն | |
| Դասակարգման մեջ ճշգրտությունը կախված է դասի պիտակը ճիշտ գտնելուց: | Նախագուշակման մեջ ճշգրտությունը կախված է նրանից, թե տվյալ պրեդիկատորը որքանով կարող է կռահել պրեդիկացված հատկանիշի արժեքը նոր տվյալների համար: |
| Մոդել | |
| Մոդելը կամ դասակարգիչը կառուցված է դասակարգային պիտակները գտնելու համար: | Կկառուցվի մոդել կամ կանխատեսող, որը կանխատեսում է շարունակական արժեքով ֆունկցիա կամ պատվիրված արժեք: |
| Մոդելի հոմանիշներ | |
| Դասակարգման մեջ մոդելը կարող է հայտնի լինել որպես դասակարգիչ: | Նախագուշակման մեջ մոդելը կարող է հայտնի լինել որպես կանխատեսող: |
Ամփոփում – Դասակարգում ընդդեմ կանխատեսման
Տվյալների հսկայական հավաքածուից բովանդակալից տեղեկատվության կորզումը հայտնի է որպես տվյալների հանքարդյունաբերություն: Այս հոդվածը քննարկում է տվյալների վերլուծության երկու մեթոդներ, ինչպիսիք են դասակարգումը և կանխատեսումը: Արագությունը, մասշտաբայնությունը և ամրությունը զգալի գործոններ են դասակարգման և կանխատեսման մեթոդներում: Դասակարգումը նոր դիտարկման կատեգորիայի կամ դասի պիտակի նույնականացման գործընթացն է, որին այն պատկանում է: Կանխատեսումը նոր դիտարկման համար բացակայող կամ անհասանելի թվային տվյալների նույնականացման գործընթաց է: Դա դասակարգման և կանխորոշման միջև տարբերությունն է։
