Рекомендуємо, 2022

Вибір Редакції

Різниця між класифікацією та регресією

Класифікація та регресія є двома основними проблемами прогнозування, які зазвичай розглядаються в області інтелектуального аналізу даних. Прогностичне моделювання - це методика розробки моделі або функції з використанням історичних даних для прогнозування нових даних. Значна відмінність між класифікацією та регресією полягає в тому, що класифікація перетворює об'єкт вхідних даних на деякі дискретні мітки. З іншого боку, регресія відображає об'єкт вхідних даних у безперервні реальні значення.

Діаграма порівняння

Основа для порівнянняКласифікаціяРегресія
Основний
Відкриття моделі або функцій, де відображення об'єктів здійснюється в попередньо визначені класи.Розроблена модель, в якій відображення об'єктів здійснюється у значення.
Включає прогнозДискретні значенняБезперервні значення
АлгоритмиДерево рішень, логістична регресія і т.д.Дерево регресії (випадковий ліс), лінійна регресія тощо.
Характер прогнозованих данихНевпорядкованоЗамовлено
Метод розрахункуТочність вимірюванняВимірювання середньоквадратичної похибки

Визначення класифікації

Класифікація - це процес пошуку або виявлення моделі (функції), яка допомагає розділити дані на декілька категоріальних класів. У класифікації ідентифікується членство групи в проблемі, що означає, що дані класифікуються під різними мітками відповідно до деяких параметрів, а потім передбачаються мітки для даних.

Похідні моделі можуть бути продемонстровані у вигляді правил «IF-THEN», дерев рішень або нейронних мереж тощо. Дерево рішень є принциповою схемою, яка нагадує деревоподібну структуру, де кожен внутрішній вузол зображує тест на атрибут, і його гілки показує результат тесту. Процес класифікації стосується проблем, в яких дані можуть бути розділені на дві або більше дискретних мітки, іншими словами, дві або більше непересічних множин.

Приведемо приклад, припустимо, ми хочемо передбачити можливість дощу в деяких регіонах на основі деяких параметрів. Тоді було б два етикетки дощ і без дощу, під яким різні регіони можуть бути класифіковані.

Визначення регресії

Регресія - це процес пошуку моделі або функції для розрізнення даних на безперервні реальні значення замість використання класів. Математично, з проблемою регресії, намагається знайти апроксимацію функції з мінімальним відхиленням помилки. У регресії передбачається розрізняти числову залежність даних.

Регресійний аналіз є статистичною моделлю, яка використовується для прогнозування числових даних замість міток. Він також може ідентифікувати рух розподілу в залежності від наявних даних або історичних даних.

Візьмемо аналогічний приклад і в регресії, де ми знаходимо можливість дощу в окремих регіонах за допомогою деяких параметрів. У цьому випадку існує ймовірність, пов'язана з дощем. Тут ми не класифікуємо регіони в дощових, а не дощових етикетках, замість цього класифікуємо їх зі своєю пов'язаною ймовірністю.

Основні відмінності між класифікацією та регресією

  1. Процес класифікації моделює функцію, за допомогою якої дані прогнозуються в дискретних мітках класів. З іншого боку, регресія - це процес створення моделі, яка передбачає безперервну кількість.
  2. Алгоритми класифікації включають дерево рішень, логістичну регресію тощо. На противагу цьому, регресійне дерево (наприклад, випадкове ліс) і лінійна регресія є прикладами регресійних алгоритмів.
  3. Класифікація прогнозує невпорядковані дані, а регресія прогнозує впорядковані дані.
  4. Регресію можна оцінити, використовуючи середньоквадратичну помилку. Навпаки, класифікація оцінюється по точності вимірювання.

Висновок

Методика класифікації передбачає модель прогнозування або функцію, яка передбачає нові дані в дискретних категоріях або мітках за допомогою історичних даних. І навпаки, метод регресії моделює безперервні функції, що означає, що він прогнозує дані в безперервних числових даних.

Top