Perbezaan Antara Pengelasan dan Ramalan
Share
Perbezaan Utama - Klasifikasi vs Ramalan
Klasifikasi dan predikat adalah dua istilah yang berkaitan dengan perlombongan data. Data penting untuk hampir semua organisasi untuk meningkatkan keuntungan dan memahami pasaran. Data biasa tidak mempunyai banyak nilai. Oleh itu, data perlu diproses untuk mendapatkan maklumat yang berguna. Perlombongan data adalah teknologi yang mengeluarkan maklumat dari sejumlah besar data. Ia membantu untuk mendapatkan pemahaman yang luas tentang data. Beberapa aplikasi perlombongan data adalah analisis pasaran, kawalan pengeluaran dan pengesanan penipuan. Klasifikasi dan predikat adalah dua istilah yang berkaitan dengan perlombongan data. Artikel ini membincangkan perbezaan antara klasifikasi dan predikat. Pengelasan adalah proses mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru yang mana ia tergolong. Predikasi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. Itulah perbezaan utama antara klasifikasi dan predikat. Predikat tidak membimbangkan tentang label kelas seperti dalam klasifikasi.
KANDUNGAN
1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apakah Klasifikasi
3. Apakah ramalannya
4. Kesamaan Antara Klasifikasi dan Ramalan
5. Perbandingan Side by Side - Klasifikasi vs Ramalan dalam Borang Tabular
6. Ringkasan
Apakah Klasifikasi?
Pengelasan adalah untuk mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru. Pertama, satu set data digunakan sebagai data latihan. Set data input dan output yang sepadan diberikan kepada algoritma. Oleh itu, set data latihan termasuk data input dan label kelas yang berkaitan. Menggunakan dataset latihan, algoritma menghasilkan model atau pengelas. Model yang diperolehi boleh menjadi pokok keputusan, formula matematik atau rangkaian saraf. Dalam klasifikasi, apabila data tidak berlabel diberikan kepada model, ia harus mencari kelas yang dimiliki olehnya. Data baru yang diberikan kepada model adalah set data ujian.
Klasifikasi adalah proses mengklasifikasikan rekod. Satu contoh klasifikasi mudah ialah untuk memeriksa sama ada hujan atau tidak. Jawapannya sama ada ya atau tidak. Oleh itu, terdapat beberapa pilihan tertentu. Kadang-kadang terdapat lebih daripada dua kelas untuk diklasifikasikan. Itu dipanggil klasifikasi multiclass. Dalam kehidupan sebenar, bank perlu menganalisis sama ada memberi pinjaman kepada pelanggan tertentu berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, model dibina untuk mencari label kategori. Labelnya berisiko atau selamat.
Apa itu Prediktif?
Satu lagi proses menganalisis data adalah predikat. Ia digunakan untuk mencari output berangka. Sama seperti dalam pengelasan, dataset latihan mengandungi input dan nilai output berangka yang bersamaan. Menurut dataset latihan, algoritma menghasilkan model atau prediktor. Apabila data baru diberikan, model harus mencari output berangka. Tidak seperti dalam klasifikasi, kaedah ini tidak mempunyai label kelas. Model ini meramalkan fungsi bernilai berterusan atau nilai yang diperintahkan.
Regresi biasanya digunakan untuk predikat. Predikat nilai rumah bergantung kepada fakta seperti bilangan bilik, jumlah kawasan dan lain-lain adalah contoh untuk predikat. Sebuah syarikat mungkin mencari jumlah wang yang dibelanjakan oleh pelanggan semasa jualan. Itulah juga contoh ramalan.
Apakah Kesamaan Antara Klasifikasi dan Predikat?
- Kedua-dua Klasifikasi dan Predikat adalah bentuk analisis data yang digunakan dalam perlombongan data.
Apakah Perbezaan Antara Klasifikasi dan Prediktif?
Klasifikasi vs Predication | |
| Klasifikasi adalah proses mengenalpasti kategori mana, pemerhatian baru tergolong berdasarkan set data latihan yang mengandungi pemerhatian yang keanggotaan kategori dikenali. | Predikasi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. |
| Ketepatan | |
| Dalam klasifikasi, ketepatannya bergantung pada mencari label kelas dengan betul. | Dalam predicasi, ketepatannya bergantung pada seberapa baik predikat yang diberikan dapat meneka nilai atribut yang bersifat predicated untuk data baru. |
| Model | |
| Model atau pengelas dibina untuk mencari label kategori. | Model atau peramal akan dibina yang meramalkan fungsi bernilai berterusan atau nilai yang diperintahkan. |
| Sinonim untuk Model | |
| Dalam klasifikasi, model itu boleh dikenali sebagai pengelas. | Dalam predication, model boleh dikenali sebagai prediktor. |
Ringkasan - Klasifikasi vs Ramalan
Mengekstrak maklumat yang bermakna dari set data yang besar dikenali sebagai perlombongan data. Artikel ini membincangkan dua kaedah analisis data dalam perlombongan data seperti klasifikasi dan predikat. Kelajuan, skalabilitas dan kekukuhan adalah faktor yang besar dalam kaedah klasifikasi dan ramalan. Klasifikasi adalah proses mengenal pasti kategori atau label kelas pemerhatian baru yang dimiliki olehnya. Predikasi adalah proses mengenal pasti data berangka yang hilang atau tidak tersedia untuk pemerhatian baru. Itulah perbezaan antara klasifikasi dan predikat.
Rujukan:
1.Point, Tutorial. "Klasifikasi dan Ramalan Perlombongan Data.", Titik Tutorial, 8 Jan. 2018. Boleh didapati di sini
2. "Klasifikasi statistik." Wikipedia, Yayasan Wikimedia, 6 Mac 2018. Boleh didapati di sini
Image Courtesy:
1.'2729773 'oleh GDJ (Domain Awam) melalui pixabay
