Différence entre classification et prédiction

Différence clé - Classification vs Prédiction
 

Classification et prédication sont deux termes associés à l'exploration de données. Les données sont importantes pour que presque toutes les entreprises puissent augmenter leurs bénéfices et comprendre le marché. Les données simples n'ont pas beaucoup de valeur. Par conséquent, les données doivent être traitées afin d'obtenir des informations utiles. L'exploration de données est la technologie qui extrait les informations d'une grande quantité de données. Cela aide à avoir une compréhension large des données. Certaines applications de l'exploration de données sont l'analyse de marché, le contrôle de la production et la détection de fraude. La classification et la prédication sont deux termes associés à l'exploration de données. Cet article traite de la différence entre la classification et la prédication. La classification est le processus d'identification de l'étiquette de catégorie ou de classe de la nouvelle observation à laquelle elle appartient. La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou indisponibles pour une nouvelle observation.. C'est le différence clé entre classification et prédication. La prédication ne concerne pas l'étiquette de classe comme dans la classification.

CONTENU

1. Vue d'ensemble et différence clé
2. Qu'est-ce que la classification?
3. Qu'est-ce que la prédiction?
4. Similarités entre classification et prédiction
5. Comparaison côte à côte - Classification vs prévision sous forme de tableau
6. Résumé

Qu'est-ce que la classification??

La classification consiste à identifier la catégorie ou l'étiquette de classe d'une nouvelle observation. Tout d'abord, un ensemble de données est utilisé comme donnée d'apprentissage. L'ensemble des données d'entrée et les sorties correspondantes sont fournies à l'algorithme. Ainsi, le jeu de données d'apprentissage comprend les données d'entrée et leurs étiquettes de classe associées. À l'aide du jeu de données d'apprentissage, l'algorithme dérive un modèle ou un classificateur. Le modèle dérivé peut être un arbre de décision, une formule mathématique ou un réseau de neurones. Dans la classification, lorsqu'une donnée non étiquetée est donnée au modèle, il doit trouver la classe à laquelle il appartient. Les nouvelles données fournies au modèle sont les données de test..

La classification est le processus de classification d'un enregistrement. Un exemple simple de classification consiste à vérifier s'il pleut ou non. La réponse peut être oui ou non. Donc, il y a un nombre particulier de choix. Parfois, il peut y avoir plus de deux classes à classer. Que l'on appelle classification multiclass. Dans la vraie vie, la banque doit analyser si l'octroi d'un prêt à un client particulier est risqué ou non. Dans cet exemple, un modèle est construit pour rechercher l'étiquette catégorique. Les étiquettes sont risquées ou sûres.

Qu'est-ce que la prédication??

Un autre processus d'analyse des données est la prédication. Il est utilisé pour trouver une sortie numérique. Comme dans la classification, le jeu de données d'apprentissage contient les entrées et les valeurs de sortie numériques correspondantes. En fonction du jeu de données d'apprentissage, l'algorithme dérive le modèle ou un prédicteur. Lorsque les nouvelles données sont fournies, le modèle doit trouver une sortie numérique. Contrairement à la classification, cette méthode n'a pas le libellé de classe. Le modèle prédit une fonction à valeur continue ou une valeur ordonnée.

La régression est généralement utilisée pour la prédication. Prédicter la valeur d'une maison en fonction de faits tels que le nombre de pièces, la superficie totale, etc. est un exemple de prédication. Une entreprise peut trouver le montant d'argent dépensé par le client lors d'une vente. C'est aussi un exemple de prédiction.

Quelle est la similitude entre la classification et la prédication?

• La classification et la prédication sont toutes deux des formes d'analyse de données utilisées dans l'exploration de données..

Quelle est la différence entre la classification et la prédication?

Classification vs prédication
La classification est le processus permettant d'identifier à quelle catégorie appartient une nouvelle observation à partir d'un ensemble de données d'apprentissage contenant des observations dont l'appartenance à une catégorie est connue..	La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou indisponibles pour une nouvelle observation..
Précision
En classification, la précision dépend de la recherche correcte de l'étiquette de classe.	En prédiction, la précision dépend de la capacité d'un prédicateur donné à deviner la valeur d'un attribut prédicat pour une nouvelle donnée..
Modèle
Un modèle ou le classifieur est construit pour trouver les étiquettes catégoriques.	Un modèle ou un prédicteur sera construit qui prédit une fonction à valeur continue ou une valeur ordonnée.
Synonymes pour le modèle
En classification, le modèle peut être appelé classificateur.	En prédication, le modèle peut être appelé prédicteur.

Résumé - Classification vs Prédiction

L'extraction d'informations significatives à partir d'un vaste ensemble de données s'appelle l'exploration de données. Cet article décrit deux méthodes d'analyse de données dans l'exploration de données, telles que la classification et la prédication. La rapidité, l'évolutivité et la robustesse sont des facteurs considérables dans les méthodes de classification et de prévision. La classification est le processus d'identification de l'étiquette de catégorie ou de classe de la nouvelle observation à laquelle elle appartient. La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou indisponibles pour une nouvelle observation. C’est la différence entre classification et prédication.

Référence:

1.Point, tutoriels. “Classification et prédiction d'exploration de données.”, Tutoriels Point, 8 janvier 2018. Disponible ici  
2. «Classification statistique». Wikipédia, Wikimedia Foundation, 6 mars 2018. Disponible ici 

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1.'2729773 'de GDJ (domaine public) via Pixabay