Perbedaan antara klasifikasi dan prediksi
Perbedaan utama - Klasifikasi vs Ramalan
Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang terkait dengan penambangan data. Data penting bagi hampir semua organisasi untuk meningkatkan keuntungan dan memahami pasar. Data biasa tidak memiliki banyak nilai. Oleh karena itu, data harus diproses untuk mendapatkan informasi yang berguna. Penambangan data adalah teknologi yang mengekstraksi informasi dari sejumlah besar data. Ini membantu untuk mendapatkan pemahaman yang luas tentang data. Beberapa aplikasi penambangan data adalah analisis pasar, kontrol produksi dan deteksi penipuan. Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang terkait dengan penambangan data. Artikel ini membahas perbedaan antara klasifikasi dan predikasi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru yang menjadi miliknya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itu adalah perbedaan utama antara Klasifikasi dan Predikasi. Predikasi tidak menjadi perhatian tentang label kelas seperti dalam klasifikasi.
ISI
1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu klasifikasi
3. Apa itu prediksi
4. Kesamaan antara klasifikasi dan prediksi
5. Perbandingan berdampingan - Klasifikasi vs Prediksi dalam bentuk tabel
6. Ringkasan
Apa itu klasifikasi?
Klasifikasi adalah untuk mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru. Pertama, satu set data digunakan sebagai data pelatihan. Himpunan data input dan output yang sesuai diberikan ke algoritma. Jadi, set data pelatihan mencakup data input dan label kelas terkaitnya. Menggunakan dataset pelatihan, algoritma memperoleh model atau classifier. Model yang diturunkan dapat berupa pohon keputusan, formula matematika atau jaringan saraf. Dalam klasifikasi, ketika data yang tidak berlabel diberikan kepada model, ia harus menemukan kelas yang menjadi miliknya. Data baru yang disediakan untuk model adalah kumpulan data uji.
Klasifikasi adalah proses mengklasifikasikan catatan. Salah satu contoh klasifikasi sederhana adalah memeriksa apakah hujan atau tidak. Jawabannya bisa ya atau tidak. Jadi, ada sejumlah pilihan tertentu. Terkadang ada lebih dari dua kelas untuk diklasifikasikan. Itu yang dipanggil Klasifikasi Multiclass. Dalam kehidupan nyata, bank perlu menganalisis apakah memberikan pinjaman kepada pelanggan tertentu berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, model dibangun untuk menemukan label kategori. Labelnya berisiko atau aman.
Apa itu predikasi?
Proses analisis data lain adalah predikat. Itu digunakan untuk menemukan output numerik. Sama seperti dalam klasifikasi, dataset pelatihan berisi input dan nilai output numerik yang sesuai. Menurut dataset pelatihan, algoritma memperoleh model atau prediktor. Saat data baru diberikan, model harus menemukan output numerik. Tidak seperti dalam klasifikasi, metode ini tidak memiliki label kelas. Model memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai yang dipesan.
Regresi umumnya digunakan untuk predikasi. Predikat nilai rumah tergantung pada fakta -fakta seperti jumlah kamar, total area dll. adalah contoh untuk predikasi. Perusahaan mungkin menemukan jumlah uang yang dihabiskan oleh pelanggan selama penjualan. Itu juga contoh untuk prediksi.
Apa kesamaan antara klasifikasi dan predikasi?
- Klasifikasi dan predikasi adalah bentuk analisis data yang digunakan dalam penambangan data.
Apa perbedaan antara klasifikasi dan predikasi?
Klasifikasi vs Predikasi | |
| Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori mana, pengamatan baru milik berdasarkan set data pelatihan yang berisi pengamatan yang keanggotaan kategorinya diketahui. | Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. |
| Ketepatan | |
| Dalam klasifikasi, keakuratannya tergantung pada menemukan label kelas dengan benar. | Dalam predikasi, keakuratannya tergantung pada seberapa baik predikator yang diberikan dapat menebak nilai atribut yang telah dipredikasikan untuk data baru. |
| Model | |
| Model atau classifier dibangun untuk menemukan label kategori. | Model atau prediktor akan dibangun yang memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai yang dipesan. |
| Sinonim untuk model | |
| Dalam klasifikasi, model dapat dikenal sebagai classifier. | Dalam predikasi, model dapat dikenal sebagai prediktor. |
Ringkasan - Klasifikasi vs Ramalan
Mengekstraksi informasi yang bermakna dari kumpulan data besar dikenal sebagai penambangan data. Artikel ini membahas dua metode analisis data dalam penambangan data seperti klasifikasi dan predikasi. Kecepatan, skalabilitas, dan ketahanan adalah faktor yang cukup besar dalam metode klasifikasi dan prediksi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru yang menjadi miliknya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itulah perbedaan antara klasifikasi dan predikasi.
Referensi:
1.Poin, tutorial. “Klasifikasi & Prediksi Penambangan Data.”, Tutorials Point, 8 Jan. 2018. Tersedia disini
2.“Klasifikasi Statistik." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 6 Mar. 2018. Tersedia disini
Gambar milik:
1.'2729773' oleh GDJ (domain publik) melalui Pixabay
