Carta Perbandingan
| Asas untuk perbandingan | Pengkelasan | Regresi |
|---|---|---|
| Asas | Penemuan model atau fungsi di mana pemetaan objek dilakukan ke dalam kelas yang telah ditetapkan. | Model yang dicipta di mana pemetaan objek dilakukan ke dalam nilai-nilai. |
| Melibatkan ramalan | Nilai diskret | Nilai berterusan |
| Algoritma | Pokok keputusan, regresi logistik, dll. | Pokok regresi (hutan rawak), Regresi linear, dll. |
| Sifat data yang diramalkan | Tidak teratur | Mengarahkan |
| Kaedah pengiraan | Mengukur ketepatan | Pengukuran kesilapan akar min kesalahan |
Definisi Pengelasan
Klasifikasi ialah proses mencari atau menemui model (fungsi) yang membantu dalam memisahkan data ke dalam kelas kelas yang pelbagai. Dalam klasifikasi, keanggotaan kumpulan masalah dikenalpasti, yang bermaksud data tersebut dikategorikan mengikut label yang berlainan mengikut beberapa parameter dan kemudian labelnya diramalkan untuk data tersebut.
Model-model yang diperolehi boleh ditunjukkan dalam bentuk "IF-THEN" peraturan, keputusan pokok atau rangkaian saraf, dan lain-lain. Pokok keputusan pada dasarnya adalah carta aliran yang menyerupai struktur pokok di mana setiap nod dalaman menggambarkan ujian pada atribut, dan cawangannya menunjukkan hasil ujian. Proses klasifikasi berurusan dengan masalah di mana data boleh dibahagikan kepada dua atau lebih label diskret, dengan kata lain, dua atau lebih set disjoint.
Mari kita ambil contoh, katakan kami ingin meramalkan kemungkinan hujan di sesetengah wilayah berdasarkan beberapa parameter. Kemudian akan ada dua label hujan dan tidak ada hujan di mana wilayah yang berbeda dapat diklasifikasikan.
Definisi Regresi
Regresi adalah proses mencari model atau fungsi untuk membezakan data ke dalam nilai sebenar yang berterusan daripada menggunakan kelas. Matematik, dengan masalah regresi, seseorang cuba mencari anggaran fungsi dengan sisihan ralat minimum. Dalam regresi, kebergantungan angka data dijangka membezakannya.
Analisis regresi adalah model statistik yang digunakan untuk meramalkan data berangka dan bukan label. Ia juga boleh mengenal pasti pergerakan pengedaran bergantung kepada data yang ada atau data bersejarah.
Mari kita ambil contoh yang sama dalam regresi juga, di mana kita mencari kemungkinan hujan di beberapa kawasan tertentu dengan bantuan beberapa parameter. Dalam kes ini, terdapat kebarangkalian yang berkaitan dengan hujan. Di sini kita tidak mengklasifikasikan kawasan di dalam hujan dan tiada label hujan sebaliknya kita mengklasifikasikan mereka dengan kebarangkalian yang berkaitan.
Perbezaan Utama Antara Klasifikasi dan Regresi
- Proses klasifikasi memodelkan fungsi di mana data diramalkan dalam label kelas diskret. Sebaliknya, regresi ialah proses membuat model yang meramalkan kuantiti yang berterusan.
- Algoritma pengelasan melibatkan pokok keputusan, regresi logistik, dan lain-lain. Sebaliknya, pokok regresi (contohnya hutan rawak) dan regresi linear adalah contoh algoritma regresi.
- Klasifikasi meramalkan data yang tidak teratur sementara regresi meramalkan data yang dipesan.
- Regresi boleh dievaluasi menggunakan kesilapan akar min. Sebaliknya, klasifikasi dinilai dengan mengukur ketepatan.
Kesimpulannya
Teknik klasifikasi menyediakan model atau fungsi ramalan yang meramalkan data baru dalam kategori diskret atau label dengan bantuan data bersejarah. Sebaliknya, kaedah regresi memodelkan fungsi bernilai berterusan yang bermaksud ia meramalkan data dalam data angka berterusan.
