Forskel mellem klassificering og regression

2019

Klassificering og regression er to store forudsigelsesproblemer, som normalt behandles i Data mining. Prediktiv modellering er teknikken til at udvikle en model eller funktion ved hjælp af de historiske data for at forudsige de nye data. Den betydelige forskel mellem klassificering og regression er, at klassifikationen kortlægger inputdataobjektet til nogle diskrete etiketter. På den anden side kortlægger regressionen inputdataobjektet til de kontinuerlige reelle værdier.

Sammenligningstabel

Grundlag for sammenligning	Klassifikation	Regression
Grundlæggende	Opdagelsen af model eller funktioner, hvor kortlægning af objekter gøres i foruddefinerede klasser.	En udtænkt model, hvor kortlægning af objekter er lavet i værdier.
Involver forudsigelse af	Diskrete værdier	Kontinuerlige værdier
Algoritmer	Beslutningstræ, logistisk regression mv.	Regressionstræ (tilfældig skov), lineær regression osv.
Typen af de forudsagte data	uordnet	bestilt
Beregningsmetode	Målingsnøjagtighed	Måling af root mean square error

Definition af klassificering

Klassificering er processen med at finde eller opdage en model (funktion), som hjælper med at adskille dataene i flere kategoriske klasser. I klassifikationen identificeres gruppemedlemskabet af problemet, hvilket betyder, at dataene kategoriseres under forskellige etiketter ifølge nogle parametre, og derefter er etiketterne forudsagt for dataene.

De afledte modeller kan demonstreres i form af "IF-THEN" -regler, beslutningstræer eller neurale netværk osv. Et beslutningstræ er grundlæggende et flowdiagram, der ligner en træstruktur, hvor hver intern knude viser en test på en egenskab, og dets grene viser resultatet af testen. Klassificeringsprocessen beskæftiger sig med de problemer, hvor dataene kan opdeles i to eller flere diskrete mærker, med andre ord to eller flere uensartede sæt.

Lad os tage et eksempel, formoder, at vi vil forudsige muligheden for regnen i nogle regioner på basis af nogle parametre. Så ville der være to mærker regn og ingen regn, hvorunder forskellige regioner kan klassificeres.

Definition af regression

Regression er processen med at finde en model eller funktion til at skelne dataene til kontinuerlige reelle værdier i stedet for at bruge klasser. Matematisk, med et regressionsproblem, forsøger man at finde funktionens tilnærmelse med den mindste fejlafvigelse. I regression forudses det, at den data numeriske afhængighed skelner den.

Regressionsanalysen er den statistiske model, der bruges til at forudsige numeriske data i stedet for etiketter. Det kan også identificere distributionsbevægelsen afhængigt af tilgængelige data eller historiske data.

Lad os tage det tilsvarende eksempel i regression også, hvor vi finder muligheden for regn i nogle bestemte regioner ved hjælp af nogle parametre. I dette tilfælde er der en sandsynlighed forbundet med regnen. Her klassificerer vi ikke regionerne inden for regn og ingen regnmærker i stedet, vi klassificerer dem med deres tilhørende sandsynlighed.

Nøgleforskelle mellem klassificering og regression

Klassificeringsprocessen modellerer en funktion, hvorved dataene forudsiges i diskrete klasseetiketter. På den anden side er regression processen med at skabe en model, som forudsiger kontinuerlig mængde.
Klassifikationsalgoritmerne involverer beslutningstræ, logistisk regression osv. Derimod er regressionstræ (f.eks. Tilfældig skov) og lineær regression eksempler på regressionsalgoritmer.
Klassificering forudsiger uordnede data, mens regression forudsiger bestilte data.
Regression kan vurderes ved hjælp af root mean square error. Tværtimod vurderes klassificering ved at måle nøjagtigheden.

Konklusion

Klassifikationsteknik giver den prædiktive model eller funktion, der forudsiger de nye data i diskrete kategorier eller etiketter ved hjælp af de historiske data. Omvendt modellerer regressionsmetoden kontinuerlige værdierede funktioner, hvilket betyder, at det forudsiger dataene i kontinuerlige numeriske data.