Anahtar Fark – Sınıflandırma ve Tahmin
Sınıflandırma ve tahmin, veri madenciliği ile ilişkili iki terimdir. Veriler, kârları artırmak ve pazarı anlamak için neredeyse tüm organizasyon için önemlidir. Düz verilerin çok fazla değeri yoktur. Bu nedenle, yararlı bilgiler elde etmek için veriler işlenmelidir. Veri madenciliği, büyük miktarda veriden bilgi çıkaran teknolojidir. Verilerin geniş bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olur. Veri madenciliğinin bazı uygulamaları pazar analizi, üretim kontrolü ve dolandırıcılık tespitidir. Sınıflandırma ve tahmin, veri madenciliği ile ilişkili iki terimdir. Bu makalede, sınıflandırma ve tahmin arasındaki fark tartışılmaktadır. Sınıflandırma, ait olduğu yeni gözlemin kategorisini veya sınıf etiketini belirleme sürecidir. Tahmin, yeni bir gözlem için eksik veya mevcut olmayan sayısal verileri belirleme sürecidir. Sınıflandırma ve tahmin arasındaki temel fark budur. Tahmin, sınıflandırmadaki gibi sınıf etiketi ile ilgili değildir.
Sınıflandırma Nedir?
Sınıflandırma, yeni bir gözlemin kategorisini veya sınıf etiketini belirlemektir. İlk olarak, eğitim verisi olarak bir dizi veri kullanılır. Girdi verileri kümesi ve karşılık gelen çıktılar algoritmaya verilir. Bu nedenle, eğitim veri seti, girdi verilerini ve bunlarla ilişkili sınıf etiketlerini içerir. Algoritma, eğitim veri kümesini kullanarak bir model veya sınıflandırıcı türetir. Türetilmiş model bir karar ağacı, matematiksel formül veya bir sinir ağı olabilir. Sınıflandırmada modele etiketlenmemiş bir veri verildiğinde ait olduğu sınıfı bulması gerekir. Modele sağlanan yeni veriler, test veri kümesidir.
Sınıflandırma, bir kaydı sınıflandırma işlemidir. Basit bir sınıflandırma örneği, yağmur yağıp yağmadığını kontrol etmektir. Cevap evet veya hayır olabilir. Yani, belirli sayıda seçenek var. Bazen sınıflandırmak için ikiden fazla sınıf olabilir. Buna çok sınıflı sınıflandırma denir. Gerçek hayatta bankanın belirli bir müşteriye kredi vermenin riskli olup olmadığını analiz etmesi gerekir. Bu örnekte, kategorik etiketi bulmak için bir model oluşturulmuştur. Etiketler riskli veya güvenli.
Yükleme Nedir?
Veri analizinin bir başka süreci de yüklemdir. Sayısal bir çıktı bulmak için kullanılır. Sınıflandırmada olduğu gibi, eğitim veri seti girdileri ve karşılık gelen sayısal çıktı değerlerini içerir. Algoritma, eğitim veri kümesine göre modeli veya bir tahmin ediciyi türetir. Yeni veriler verildiğinde, model sayısal bir çıktı bulmalıdır. Sınıflandırmadan farklı olarak, bu yöntem sınıf etiketine sahip değildir. Model, sürekli değerli bir işlevi veya sıralı değeri tahmin eder.
Regresyon genellikle tahmin için kullanılır. Bir evin değerini, oda sayısı, toplam alan vb. olgulara göre tahmin etmek, bir tahmin örneğidir. Bir şirket, bir satış sırasında müşterinin harcadığı para miktarını bulabilir. Bu aynı zamanda bir tahmin örneğidir.
Sınıflandırma ve Tahmin Arasındaki Benzerlik Nedir?
Hem Sınıflandırma hem de Tahmin, veri madenciliğinde kullanılan veri analiz biçimleridir
Sınıflandırma ve Tahmin Arasındaki Fark Nedir?
Sınıflandırmaya Karşı Tahmin |
|
| Sınıflandırma, kategori üyeliği bilinen gözlemleri içeren bir eğitim veri seti temelinde yeni bir gözlemin hangi kategoriye ait olduğunu belirleme işlemidir. | Tahmin, yeni bir gözlem için eksik veya mevcut olmayan sayısal verileri belirleme işlemidir. |
| Doğruluk | |
| Sınıflandırmada doğruluk, sınıf etiketinin doğru bulunmasına bağlıdır. | Yüklemede doğruluk, belirli bir öngörücünün yeni bir veri için bir yüklem özniteliğinin değerini ne kadar iyi tahmin edebileceğine bağlıdır. |
| Model | |
| Kategorik etiketleri bulmak için bir model veya sınıflandırıcı oluşturulur. | Sürekli değerli bir işlevi veya sıralı değeri tahmin eden bir model veya tahmin edici oluşturulacaktır. |
| Modelin Eş Anlamlıları | |
| Sınıflandırmada, model sınıflandırıcı olarak bilinir. | Yüklemede, model tahmin edici olarak bilinebilir. |
Özet – Sınıflandırmaya Karşı Tahmin
Büyük bir veri kümesinden anlamlı bilgiler çıkarmak, veri madenciliği olarak bilinir. Bu makale, veri madenciliğinde sınıflandırma ve tahmin gibi iki veri analizi yöntemini tartışmaktadır. Hız, ölçeklenebilirlik ve sağlamlık, sınıflandırma ve tahmin yöntemlerinde önemli faktörlerdir. Sınıflandırma, ait olduğu yeni gözlemin kategorisini veya sınıf etiketini belirleme sürecidir. Tahmin, yeni bir gözlem için eksik veya mevcut olmayan sayısal verileri belirleme sürecidir. Sınıflandırma ve tahmin arasındaki fark budur.
