Perbezaan Utama – Klasifikasi lwn Ramalan
Pengkelasan dan predikat ialah dua istilah yang dikaitkan dengan perlombongan data. Data adalah penting kepada hampir semua organisasi untuk meningkatkan keuntungan dan untuk memahami pasaran. Data biasa tidak mempunyai banyak nilai. Oleh itu, data perlu diproses untuk mendapatkan maklumat yang berguna. Perlombongan data ialah teknologi yang mengekstrak maklumat daripada sejumlah besar data. Ia membantu untuk mendapatkan pemahaman yang luas tentang data. Beberapa aplikasi perlombongan data ialah analisis pasaran, kawalan pengeluaran dan pengesanan penipuan. Pengelasan dan predikat adalah dua istilah yang dikaitkan dengan perlombongan data. Artikel ini membincangkan perbezaan antara pengelasan dan predikat. Pengelasan ialah proses mengenal pasti kategori atau label kelas bagi pemerhatian baharu yang menjadi miliknya. Predikat ialah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baharu. Itulah perbezaan utama antara klasifikasi dan predikat. Predikat tidak berkenaan dengan label kelas seperti dalam pengelasan.
Apakah Pengelasan?
Pengkelasan adalah untuk mengenal pasti kategori atau label kelas bagi pemerhatian baharu. Pertama, satu set data digunakan sebagai data latihan. Set data input dan output yang sepadan diberikan kepada algoritma. Jadi, set data latihan termasuk data input dan label kelas yang berkaitan. Menggunakan set data latihan, algoritma memperoleh model atau pengelas. Model terbitan boleh menjadi pokok keputusan, formula matematik atau rangkaian saraf. Dalam pengelasan, apabila data tidak berlabel diberikan kepada model, ia harus mencari kelas yang dimilikinya. Data baharu yang diberikan kepada model ialah set data ujian.
Pengkelasan ialah proses mengklasifikasikan rekod. Satu contoh mudah pengelasan adalah untuk memeriksa sama ada hujan atau tidak. Jawapannya boleh sama ada ya atau tidak. Jadi, terdapat beberapa pilihan tertentu. Kadangkala terdapat lebih daripada dua kelas untuk dikelaskan. Itu dipanggil klasifikasi berbilang kelas. Dalam kehidupan sebenar, bank perlu menganalisis sama ada memberi pinjaman kepada pelanggan tertentu adalah berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, model dibina untuk mencari label kategori. Label berisiko atau selamat.
Apakah Predikasi?
Satu lagi proses analisis data ialah predikat. Ia digunakan untuk mencari keluaran berangka. Sama seperti dalam klasifikasi, set data latihan mengandungi input dan nilai output berangka yang sepadan. Menurut set data latihan, algoritma memperoleh model atau peramal. Apabila data baharu diberikan, model harus mencari keluaran berangka. Tidak seperti dalam pengelasan, kaedah ini tidak mempunyai label kelas. Model meramalkan fungsi bernilai berterusan atau nilai tersusun.
Regression biasanya digunakan untuk predikat. Meramalkan nilai rumah bergantung kepada fakta seperti bilangan bilik, jumlah keluasan dan lain-lain adalah contoh untuk predikasi. Sebuah syarikat mungkin mendapati jumlah wang yang dibelanjakan oleh pelanggan semasa jualan. Itu juga contoh untuk ramalan.
Apakah Persamaan Antara Pengelasan dan Predikasi?
Kedua-dua Pengelasan dan Predikasi ialah bentuk analisis data yang digunakan dalam perlombongan data
Apakah Perbezaan Antara Pengelasan dan Predikasi?
Klasifikasi lwn Predikasi |
|
| Pengkelasan ialah proses mengenal pasti kategori mana, pemerhatian baharu tergolong berdasarkan set data latihan yang mengandungi pemerhatian yang mana keahlian kategorinya diketahui. | Predikasi ialah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baharu. |
| Ketepatan | |
| Dalam pengelasan, ketepatan bergantung pada mencari label kelas dengan betul. | Dalam ramalan, ketepatan bergantung pada sejauh mana peramal tertentu boleh meneka nilai atribut berpredikat untuk data baharu. |
| Model | |
| Model atau pengelas dibina untuk mencari label kategori. | Model atau peramal akan dibina yang meramalkan fungsi bernilai berterusan atau nilai tersusun. |
| Sinonim untuk Model | |
| Dalam pengelasan, model boleh dikenali sebagai pengelas. | Dalam ramalan, model boleh dikenali sebagai peramal. |
Ringkasan – Klasifikasi lwn Ramalan
Mengekstrak maklumat bermakna daripada set data yang besar dikenali sebagai perlombongan data. Artikel ini membincangkan dua kaedah menganalisis data dalam perlombongan data seperti pengelasan dan predikasi. Kelajuan, kebolehskalaan dan kekukuhan adalah faktor yang besar dalam kaedah pengelasan dan ramalan. Pengelasan ialah proses mengenal pasti kategori atau label kelas bagi pemerhatian baharu yang dimilikinya. Predikat ialah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baharu. Itulah perbezaan antara pengelasan dan predikat.
