Sự khác biệt chính - Phân loại so với Dự đoán
Phân loại và dự đoán là hai thuật ngữ liên quan đến khai thác dữ liệu. Dữ liệu quan trọng đối với hầu hết mọi tổ chức để tăng lợi nhuận và hiểu thị trường. Dữ liệu thuần túy không có nhiều giá trị. Do đó, dữ liệu cần được xử lý để có được thông tin hữu ích. Khai thác dữ liệu là công nghệ trích xuất thông tin từ một lượng lớn dữ liệu. Nó giúp hiểu rộng hơn về dữ liệu. Một số ứng dụng của khai thác dữ liệu là phân tích thị trường, kiểm soát sản xuất và phát hiện gian lận. Phân loại và dự đoán là hai thuật ngữ liên quan đến khai thác dữ liệu. Bài viết này thảo luận về sự khác biệt giữa phân loại và dự đoán. Phân loại là quá trình xác định danh mục hoặc nhãn lớp của quan sát mới mà nó thuộc về. Dự đoán là quá trình xác định dữ liệu số bị thiếu hoặc không có sẵn cho một quan sát mới. Đó là sự khác biệt chính giữa phân loại và dự đoán. Dự đoán không quan tâm đến nhãn lớp như trong phân loại.
Phân loại là gì?
Phân loại là xác định danh mục hoặc nhãn lớp của một quan sát mới. Đầu tiên, một tập dữ liệu được sử dụng làm dữ liệu huấn luyện. Tập hợp dữ liệu đầu vào và các kết quả đầu ra tương ứng được đưa ra cho thuật toán. Vì vậy, tập dữ liệu huấn luyện bao gồm dữ liệu đầu vào và các nhãn lớp liên quan của chúng. Sử dụng tập dữ liệu huấn luyện, thuật toán lấy ra một mô hình hoặc bộ phân loại. Mô hình dẫn xuất có thể là cây quyết định, công thức toán học hoặc mạng nơ-ron. Trong phân loại, khi một dữ liệu chưa được gắn nhãn được cung cấp cho mô hình, nó sẽ tìm lớp mà nó thuộc về. Dữ liệu mới được cung cấp cho mô hình là tập dữ liệu thử nghiệm.
Phân loại là quá trình phân loại một bản ghi. Một ví dụ đơn giản về phân loại là kiểm tra xem trời có mưa hay không. Câu trả lời có thể là có hoặc không. Vì vậy, có một số sự lựa chọn cụ thể. Đôi khi có thể có nhiều hơn hai lớp để phân loại. Đó được gọi là phân loại đa thủy tinh. Trong thực tế cuộc sống, ngân hàng cần phân tích xem việc cho một khách hàng cụ thể vay vốn có rủi ro hay không. Trong ví dụ này, một mô hình được xây dựng để tìm nhãn phân loại. Các nhãn có rủi ro hoặc an toàn.
Dự đoán là gì?
Một quá trình phân tích dữ liệu khác là dự đoán. Nó được sử dụng để tìm đầu ra số. Tương tự như trong phân loại, tập dữ liệu đào tạo chứa các đầu vào và giá trị đầu ra bằng số tương ứng. Theo tập dữ liệu huấn luyện, thuật toán lấy ra mô hình hoặc một công cụ dự đoán. Khi dữ liệu mới được cung cấp, mô hình sẽ tìm thấy một đầu ra số. Không giống như trong phân loại, phương thức này không có nhãn lớp. Mô hình dự đoán một hàm có giá trị liên tục hoặc giá trị có thứ tự.
Hồi quy thường được sử dụng để dự đoán. Dự đoán giá trị của một ngôi nhà tùy thuộc vào các dữ kiện như số lượng phòng, tổng diện tích, vv là một ví dụ để dự đoán. Một công ty có thể tìm thấy số tiền mà khách hàng đã chi tiêu trong một lần bán hàng. Đó cũng là một ví dụ cho dự đoán.
Sự giống nhau giữa Phân loại và Dự đoán là gì?
Cả Phân loại và Dự đoán đều là các hình thức phân tích dữ liệu được sử dụng trong khai thác dữ liệu
Sự khác biệt giữa Phân loại và Dự đoán là gì?
Phân loại so với Dự đoán |
|
| Phân loại là quá trình xác định danh mục, một quan sát mới thuộc về loại nào trên cơ sở tập dữ liệu huấn luyện chứa các quan sát mà thành viên của loại được biết đến. | Dự đoán là quá trình xác định dữ liệu số bị thiếu hoặc không có sẵn cho một quan sát mới. |
| Độ chính xác | |
| Trong phân loại, độ chính xác phụ thuộc vào việc tìm nhãn lớp một cách chính xác. | Trong dự đoán, độ chính xác phụ thuộc vào mức độ chính xác của một trình dự đoán nhất định có thể đoán giá trị của một thuộc tính được dự đoán cho một dữ liệu mới. |
| Mẫu | |
| Một mô hình hoặc bộ phân loại được xây dựng để tìm các nhãn phân loại. | Một mô hình hoặc công cụ dự đoán sẽ được xây dựng để dự đoán một hàm có giá trị liên tục hoặc giá trị có thứ tự. |
| Từ đồng nghĩa với Mô hình | |
| Trong phân loại, mô hình có thể được gọi là bộ phân loại. | Trong dự đoán, mô hình có thể được gọi là công cụ dự đoán. |
Tóm tắt - Phân loại so với Dự đoán
Trích xuất thông tin có ý nghĩa từ một tập dữ liệu khổng lồ được gọi là khai thác dữ liệu. Bài viết này thảo luận về hai phương pháp phân tích dữ liệu trong khai thác dữ liệu như phân loại và dự đoán. Tốc độ, khả năng mở rộng và tính mạnh mẽ là những yếu tố đáng kể trong các phương pháp phân loại và dự đoán. Phân loại là quá trình xác định loại hoặc nhãn lớp của quan sát mới mà nó thuộc về. Dự đoán là quá trình xác định dữ liệu số bị thiếu hoặc không có sẵn cho một quan sát mới. Đó là sự khác biệt giữa phân loại và dự đoán.
