Suositeltava, 2020

Toimituksen Valinta

Ero luokituksen ja regressioon

Luokittelu ja regressio ovat kaksi suurta ennustusongelmaa, joita tavallisesti käsitellään tietojenkäsittelyssä. Ennustava mallinnus on tekniikka, jolla kehitetään mallia tai toimintoa käyttäen historiallisia tietoja uusien tietojen ennustamiseksi. Merkittävä ero luokituksen ja regression välillä on se, että luokittelu siirtää syötetiedon objektin eräisiin erillisiin tarroihin. Toisaalta regressio kartoittaa syötetyn datan objektin jatkuviin todellisiin arvoihin.

Vertailukaavio

Vertailun perusteetLuokitusRegressio
perustiedot
Mallin tai toimintojen löytäminen, jossa kohteiden kartoitus tehdään ennalta määriteltyihin luokkiin.Suunniteltu malli, jossa kohteiden kartoitus tehdään arvoksi.
Sisältää ennusteenDiskreetit arvotJatkuvat arvot
algoritmitPäätöspuu, logistinen regressio jne.Regressiopuu (satunnainen metsä), lineaarinen regressio jne.
Ennustettujen tietojen luonnejärjestämättömiätilattu
LaskentamenetelmäTarkkuuden mittaaminenKeskimääräisen neliövirheen mittaus

Luokittelun määritelmä

Luokittelu on prosessi, jossa löydetään tai löydetään malli (toiminto), joka auttaa erottamaan tiedot useisiin kategorisiin luokkiin. Luokittelussa tunnistetaan ongelman ryhmän jäsenyys, mikä tarkoittaa, että tiedot luokitellaan eri tarroihin joidenkin parametrien mukaan ja sitten tarrat ennustetaan.

Johdetut mallit voidaan osoittaa "IF-THEN" -sääntöjen, päätöksentekopuiden tai hermoverkkojen muodossa jne. Päätöspuu on pohjimmiltaan vuokaavio, joka muistuttaa puurakennetta, jossa kukin sisäinen solmu kuvaa testiä määritteellä, ja sen oksat osoittavat testin tuloksen. Luokitteluprosessissa käsitellään ongelmia, joissa tiedot voidaan jakaa kahteen tai useampaan erilliseen tarraan, toisin sanoen kahteen tai useampaan erilliseen sarjaan.

Esimerkiksi, oletetaan, että haluamme ennustaa sateen mahdollisuuden joillakin alueilla joidenkin parametrien perusteella. Sitten olisi kaksi merkkiä sadetta ja sateita, joissa eri alueet voidaan luokitella.

Määritelmä Regressio

Regressio on prosessi, jossa löydetään malli tai toiminto tietojen erottamiseksi jatkuviksi todellisiksi arvoiksi luokkien käyttämisen sijaan. Matemaattisesti regressio-ongelman avulla yritetään löytää funktion lähentyminen minimivirhepoikkeamalla. Regressiossa datan numeerisen riippuvuuden ennustetaan erottavan sen.

Regressioanalyysi on tilastollinen malli, jota käytetään ennustamaan numeerisia tietoja tarrojen sijasta. Se voi myös tunnistaa jakeluliikkeen käytettävissä olevien tietojen tai historiallisten tietojen mukaan.

Otetaan samankaltainen esimerkki myös regressiossa, jossa löydämme sateen mahdollisuuden joillakin tietyillä alueilla joidenkin parametrien avulla. Tässä tapauksessa sateeseen liittyy todennäköisyys. Täällä emme luokitella alueita sateessa ja ei sademerkkejä vaan luokittelemme ne niihin liittyvän todennäköisyyden mukaan.

Luokittelun ja regressioon liittyvät keskeiset erot

  1. Luokitteluprosessi mallinnaa funktion, jonka kautta data ennustetaan erillisissä luokkamerkinnöissä. Toisaalta regressio on prosessi, jossa luodaan malli, joka ennustaa jatkuvaa määrää.
  2. Luokittelualgoritmeihin sisältyy päätöksentekopuu, logistinen regressio jne. Sen sijaan regressiopuu (esim. Random-metsä) ja lineaarinen regressio ovat esimerkkejä regressioalgoritmeista.
  3. Luokittelu ennustaa järjestämättömät tiedot, kun taas regressio ennustaa tilatut tiedot.
  4. Regressiota voidaan arvioida käyttäen keskiarvon neliövirhettä. Päinvastoin luokitusta arvioidaan mittaamalla tarkkuus.

johtopäätös

Luokittelutekniikka tarjoaa ennakoivan mallin tai toiminnon, joka ennustaa uudet tiedot erillisissä luokissa tai tarroissa historiallisten tietojen avulla. Sitä vastoin regressiomenetelmällä mallitetaan jatkuvanarvoisia toimintoja, mikä tarkoittaa, että se ennustaa datan jatkuvina numeerisina.

Top