Unterschied zwischen Klassifizierung und Vorhersage

Hauptunterschied - Klassifizierung vs Prognose
 

Klassifizierung und Vorhersage sind zwei Begriffe, die mit Data Mining verbunden sind. Daten sind für fast alle Organisationen wichtig, um die Gewinne zu steigern und den Markt zu verstehen. Einfache Daten haben keinen großen Wert. Daher sollten die Daten verarbeitet werden, um nützliche Informationen zu erhalten. Das Data Mining ist die Technologie, mit der Informationen aus einer großen Datenmenge extrahiert werden. Es hilft, ein breites Verständnis der Daten zu erlangen. Einige Anwendungen des Data Mining sind Marktanalyse, Produktionskontrolle und Betrugserkennung. Die Klassifizierung und Vorhersage sind zwei Begriffe, die mit Data Mining verbunden sind. Dieser Artikel beschreibt den Unterschied zwischen Klassifizierung und Prädikation. Klassifizierung ist das Identifizieren der Kategorie oder der Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung, zu der sie gehört. Predication ist der Vorgang des Identifizierens der fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung. Das ist die Hauptunterschied zwischen Klassifizierung und Vorhersage. Die Vorhersage betrifft nicht die Klassenbezeichnung wie bei der Klassifizierung.

INHALT

1. Übersicht und Schlüsseldifferenz
2. Was ist Klassifizierung?
3. Was ist Vorhersage?
4. Ähnlichkeiten zwischen Klassifizierung und Vorhersage
5. Side-by-Side-Vergleich - Klassifikation und Vorhersage in tabellarischer Form
6. Zusammenfassung

Was ist Klassifizierung??

Die Klassifizierung dient zum Identifizieren der Kategorie oder der Klassenbezeichnung einer neuen Beobachtung. Zunächst wird ein Datensatz als Trainingsdaten verwendet. Der Eingabedatensatz und die entsprechenden Ausgaben werden an den Algorithmus übergeben. Der Trainingsdatensatz enthält also die Eingabedaten und die zugehörigen Klassenbezeichnungen. Unter Verwendung des Trainingsdatensatzes leitet der Algorithmus ein Modell oder den Klassifizierer ab. Das abgeleitete Modell kann ein Entscheidungsbaum, eine mathematische Formel oder ein neuronales Netzwerk sein. Wenn in der Klassifizierung unbeschriftete Daten an das Modell übergeben werden, sollte es die Klasse finden, zu der es gehört. Die neuen Daten, die dem Modell zur Verfügung gestellt werden, sind die Testdaten.

Klassifizierung ist der Prozess des Klassifizierens eines Datensatzes. Ein einfaches Beispiel für die Klassifizierung ist die Überprüfung, ob es regnet oder nicht. Die Antwort kann entweder Ja oder Nein sein. Es gibt also eine bestimmte Anzahl von Möglichkeiten. Manchmal können mehr als zwei Klassen klassifiziert werden. Das wird .. genannt Multiklassenklassifizierung. In der Praxis muss die Bank analysieren, ob die Kreditvergabe an einen bestimmten Kunden riskant ist oder nicht. In diesem Beispiel wird ein Modell erstellt, um die Kategoriebeschriftung zu finden. Die Etiketten sind riskant oder sicher.

Was ist Vorhersage??

Ein weiterer Prozess der Datenanalyse ist die Vorhersage. Es wird verwendet, um eine numerische Ausgabe zu finden. Wie bei der Klassifizierung enthält der Trainingsdatensatz die Eingaben und die entsprechenden numerischen Ausgabewerte. Gemäß dem Trainingsdatensatz leitet der Algorithmus das Modell oder einen Prädiktor ab. Wenn die neuen Daten angegeben sind, sollte das Modell eine numerische Ausgabe finden. Im Gegensatz zur Klassifizierung besitzt diese Methode keine Klassenbezeichnung. Das Modell sagt eine fortlaufende Funktion oder einen geordneten Wert voraus.

Regression wird im Allgemeinen zur Vorhersage verwendet. Die Vorhersage des Wertes eines Hauses in Abhängigkeit von den Fakten wie Anzahl der Räume, Gesamtfläche usw. ist ein Beispiel für die Vorhersage. Ein Unternehmen kann den Geldbetrag ermitteln, den der Kunde während eines Verkaufs ausgibt. Das ist auch ein Beispiel für die Vorhersage.

Was ist die Ähnlichkeit zwischen Klassifizierung und Vorhersage??

• Sowohl die Klassifizierung als auch die Vorhersage sind Datenformate, die im Data Mining verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen Klassifizierung und Vorhersage??

Klassifikation vs Vorhersage
Klassifizierung ist der Prozess der Identifizierung, zu welcher Kategorie eine neue Beobachtung gehört, auf der Grundlage eines Trainingsdatensatzes, der Beobachtungen enthält, deren Kategoriemitgliedschaft bekannt ist.	Predication ist der Vorgang des Identifizierens der fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung.
Richtigkeit
Bei der Klassifizierung hängt die Genauigkeit davon ab, dass das Klassenetikett richtig gefunden wird.	In der Prädikation hängt die Genauigkeit davon ab, wie gut ein bestimmter Prädikator den Wert eines Prädikats für neue Daten schätzen kann.
Modell
Ein Modell oder der Klassifizierer wird konstruiert, um die Kategoriebeschriftungen zu finden.	Es wird ein Modell oder ein Prädiktor konstruiert, der eine Funktion oder einen geordneten Wert mit fortlaufendem Wert vorhersagt.
Synonyme für das Modell
In der Klassifikation kann das Modell als Klassifizierer bezeichnet werden.	In der Vorhersage kann das Modell als Prädiktor bezeichnet werden.

Zusammenfassung - Klassifizierung vs Prognose

Das Extrahieren aussagekräftiger Informationen aus einem riesigen Datensatz wird als Data Mining bezeichnet. In diesem Artikel werden zwei Methoden der Datenanalyse im Data Mining wie Klassifizierung und Prädikation beschrieben. Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Robustheit sind wesentliche Faktoren bei Klassifizierungs- und Vorhersagemethoden. Klassifizierung ist das Identifizieren der Kategorie oder der Klassenbezeichnung der neuen Beobachtung, zu der sie gehört. Predication ist der Vorgang des Identifizierens der fehlenden oder nicht verfügbaren numerischen Daten für eine neue Beobachtung. Das ist der Unterschied zwischen Klassifizierung und Vorhersage.

Referenz:

1.Point, Tutorials. "Data Mining-Klassifizierung und -vorhersage", Tutorials Punkt, 8. Januar 2018. Hier verfügbar  
2. "Statistische Klassifizierung" Wikipedia, Wikimedia Foundation, 6. März 2018. Hier verfügbar 

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