Vergelijkingstabel
| Basis voor vergelijking | Classificatie | regressie |
|---|---|---|
| basis- | De ontdekking van een model of functies waarbij het in kaart brengen van objecten wordt gedaan in vooraf gedefinieerde klassen. | Een bedacht model waarin het in kaart brengen van objecten wordt gedaan in waarden. |
| Betreft voorspelling van | Discrete waarden | Continue waarden |
| algoritmes | Beslissingsboom, logistische regressie, etc. | Regressieboom (willekeurig bos), lineaire regressie, etc. |
| Aard van de voorspelde gegevens | ongeordende | bestelde |
| Wijze van berekening | Nauwkeurigheid meten | Meting van root mean square error |
Definitie van classificatie
Classificatie is het proces van het vinden of ontdekken van een model (functie) dat helpt bij het scheiden van de gegevens in meerdere categorische klassen. Bij classificatie wordt het groepslidmaatschap van het probleem geïdentificeerd, wat betekent dat de gegevens volgens verschillende parameters onder verschillende labels zijn ingedeeld en dat vervolgens de labels voor de gegevens worden voorspeld.
De afgeleide modellen kunnen worden gedemonstreerd in de vorm van "INDIENEN" -regels, beslissingsbomen of neurale netwerken, enz. Een beslissingsboom is fundamenteel een stroomschema dat lijkt op een boomstructuur waarbij elk intern knooppunt een test op een attribuut weergeeft, en zijn takken tonen de uitkomst van de test. Het classificatieproces behandelt de problemen waarbij de gegevens kunnen worden verdeeld in twee of meer afzonderlijke labels, met andere woorden, twee of meer disjuncte sets.
Laten we een voorbeeld nemen, stel dat we de mogelijkheid van regen in sommige regio's willen voorspellen op basis van enkele parameters. Dan zouden er twee labels regenen en geen regen waaronder verschillende regio's kunnen worden geclassificeerd.
Definitie van regressie
Regressie is het proces van het vinden van een model of functie om de gegevens te onderscheiden in continue reële waarden in plaats van klassen te gebruiken. Wiskundig, met een regressieprobleem, probeert men de functiebenadering te vinden met de minimale foutafwijking. Bij regressie wordt voorspeld dat de numerieke afhankelijkheid van de gegevens het onderscheidt.
De regressieanalyse is het statistische model dat wordt gebruikt om de numerieke gegevens in plaats van labels te voorspellen. Het kan ook de distributiebeweging identificeren, afhankelijk van de beschikbare gegevens of historische gegevens.
Laten we ook het vergelijkbare voorbeeld nemen in regressie, waar we de mogelijkheid van regen in bepaalde regio's vinden met behulp van enkele parameters. In dit geval is er een kans verbonden aan de regen. We classificeren hier de regio's niet in regen en geen regenlabels, maar classificeren ze met hun bijbehorende waarschijnlijkheid.
Belangrijkste verschillen tussen classificatie en regressie
- Het classificatieproces modelleert een functie waarmee de gegevens worden voorspeld in discrete klassenlabels. Aan de andere kant is regressie het proces van het maken van een model dat continue hoeveelheden voorspelt.
- De classificatie-algoritmen hebben betrekking op beslissingsboom, logistische regressie, enz. Regressieboom (bijv. Willekeurig bos) en lineaire regressie daarentegen zijn de voorbeelden van regressie-algoritmen.
- Classificatie voorspelt ongeordende gegevens, terwijl regressie geordende gegevens voorspelt.
- Regressie kan worden geëvalueerd met behulp van root mean square error. In tegendeel, classificatie wordt geëvalueerd door meetnauwkeurigheid.
Conclusie
Classificatietechniek biedt het voorspellende model of de functie die de nieuwe gegevens in discrete categorieën of labels voorspelt met behulp van de historische gegevens. Omgekeerd modelleert de regressiemethode continu gewaardeerde functies, wat betekent dat het de gegevens in continue numerieke gegevens voorspelt.
