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 afin d'augmenter les profits et de comprendre le marché. Les données brutes n'ont pas beaucoup de valeur. Par conséquent, les données doivent être traitées afin d'obtenir des informations utiles. Le data mining est la technologie qui extrait des informations à partir d'une grande quantité de données. Cela aide à avoir une compréhension globale 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 traite de 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 prédiction est le processus d'identification des données numériques manquantes ou indisponibles 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.
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'apprentissage. L'ensemble des données d'entrée et les sorties correspondantes sont données à l'algorithme. Ainsi, l'ensemble de données d'apprentissage 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 classifieur. Le modèle dérivé peut être un arbre de décision, une formule mathématique ou un réseau de neurones. En 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 constituent 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. C'est ce qu'on 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 dans la classification, l'ensemble de données d'apprentissage 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 prédication. Une entreprise peut trouver le montant d'argent dépensé par le client lors d'une vente. C'est aussi un exemple de prédiction.
Quelle est la similitude entre la classification et la prédiction ?
La classification et la prédiction sont des formes d'analyse de données utilisées dans l'exploration de données
Quelle est la différence entre la classification et la prédiction ?
Classification vs Prédication |
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| La classification est le processus d'identification à quelle catégorie 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 prédiction est le processus d'identification des données numériques manquantes ou indisponibles 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 pour prédire une fonction à valeur continue ou une valeur ordonnée. |
| Synonymes pour le modèle | |
| Dans la classification, le modèle peut être appelé classificateur. | Dans la prédication, le modèle peut être appelé prédicteur. |
Résumé – Classement vs Prédiction
L'extraction d'informations significatives à partir d'un énorme ensemble de données est connue sous le nom d'exploration de données. Cet article traite de deux méthodes d'analyse de données dans l'exploration de données telles que la classification et la prédication. La rapidité, 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 prédiction est le processus d'identification des données numériques manquantes ou indisponibles pour une nouvelle observation. C'est la différence entre la classification et la prédication.
