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Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression

Klassifizierung und Regression sind zwei große Vorhersageprobleme, die normalerweise in Data Mining behandelt werden. Predictive Modeling ist die Technik, ein Modell oder eine Funktion unter Verwendung der historischen Daten zu entwickeln, um die neuen Daten vorherzusagen. Der wesentliche Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression besteht darin, dass das Eingabedatenobjekt einigen einzelnen Beschriftungen zugeordnet wird. Andererseits ordnet die Regression das Eingabedatenobjekt den kontinuierlichen reellen Werten zu.

Vergleichstabelle

Basis zum VergleichEinstufungRegression
Basic
Die Erkennung von Modellen oder Funktionen, bei denen die Zuordnung von Objekten zu vordefinierten Klassen erfolgt.Ein entworfenes Modell, in dem die Abbildung von Objekten in Werte erfolgt.
Bezieht die Vorhersage von einDiskrete WerteKontinuierliche Werte
AlgorithmenEntscheidungsbaum, logistische Regression usw.Regressionsbaum (Random Forest), lineare Regression usw.
Art der vorhergesagten DatenUngeordnetBestellt
BerechnungsmethodeMessgenauigkeitMessung des quadratischen Mittelwertfehlers

Definition der Klassifizierung

Klassifizierung ist der Prozess, bei dem ein Modell (eine Funktion) gefunden oder entdeckt wird, mit dessen Hilfe die Daten in mehrere kategoriale Klassen unterteilt werden. Bei der Klassifizierung wird die Gruppenzugehörigkeit des Problems identifiziert, was bedeutet, dass die Daten gemäß einigen Parametern unter verschiedenen Bezeichnungen kategorisiert werden und dann die Bezeichnungen für die Daten vorhergesagt werden.

Die abgeleiteten Modelle könnten in Form von IF-THEN-Regeln, Entscheidungsbäumen oder neuronalen Netzwerken usw. demonstriert werden. Ein Entscheidungsbaum ist im Wesentlichen ein Flussdiagramm, das einer Baumstruktur ähnelt, in der jeder interne Knoten einen Test für ein Attribut darstellt. und seine Zweige zeigen das Ergebnis des Tests. Der Klassifizierungsprozess befasst sich mit den Problemen, bei denen die Daten in zwei oder mehr diskrete Labels unterteilt werden können, dh zwei oder mehr getrennte Sätze.

Nehmen wir ein Beispiel, nehmen wir an, wir wollen anhand einiger Parameter die Möglichkeit des Regens in einigen Regionen vorhersagen. Dann gäbe es zwei Etikettenregen und keinen Regen, unter denen verschiedene Regionen klassifiziert werden können.

Definition von Regression

Regression ist der Vorgang des Findens eines Modells oder einer Funktion zum Unterscheiden der Daten in fortlaufende reelle Werte, anstatt Klassen zu verwenden. Mathematisch versucht man bei einem Regressionsproblem, die Funktionsannäherung mit der minimalen Fehlerabweichung zu finden. Bei der Regression wird die numerische Abhängigkeit der Daten vorhergesagt, um sie zu unterscheiden.

Die Regressionsanalyse ist das statistische Modell, das zur Vorhersage der numerischen Daten anstelle von Kennzeichnungen verwendet wird. Es kann auch die Verteilungsbewegung in Abhängigkeit von den verfügbaren Daten oder historischen Daten identifizieren.

Nehmen wir ein ähnliches Beispiel für die Regression, wo wir mit Hilfe einiger Parameter die Möglichkeit des Regens in bestimmten Regionen finden. In diesem Fall ist mit dem Regen eine Wahrscheinlichkeit verbunden. Hier klassifizieren wir nicht die Regionen innerhalb von Regen und keine Regenetiketten, sondern klassifizieren sie mit der zugehörigen Wahrscheinlichkeit.

Hauptunterschiede zwischen Klassifizierung und Regression

  1. Der Klassifizierungsprozess modelliert eine Funktion, durch die die Daten in diskreten Klassenbezeichnungen vorhergesagt werden. Auf der anderen Seite ist Regression der Prozess der Erstellung eines Modells, das kontinuierliche Mengen vorhersagt.
  2. Die Klassifizierungsalgorithmen umfassen Entscheidungsbaum, logistische Regression usw. Im Gegensatz dazu sind Regressionsbaum (z. B. Random Forest) und lineare Regression Beispiele für Regressionsalgorithmen.
  3. Die Klassifizierung sagt ungeordnete Daten voraus, während die Regression geordnete Daten vorhersagt.
  4. Die Regression kann unter Verwendung des quadratischen Durchschnittsfehlers bewertet werden. Im Gegenteil, die Klassifizierung wird durch die Messgenauigkeit bewertet.

Fazit

Die Klassifikationstechnik liefert das Vorhersagemodell oder die prädiktive Funktion, die die neuen Daten in diskreten Kategorien oder Labels anhand der historischen Daten vorhersagt. Umgekehrt modelliert die Regressionsmethode fortlaufende Funktionen, dh sie prognostiziert die Daten in fortlaufenden numerischen Daten.

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