Różnica między klasyfikacją a regresją

2019

Klasyfikacja i regresja to dwa główne problemy z prognozami, które zazwyczaj są przedmiotem eksploracji danych. Modelowanie predykcyjne to technika opracowywania modelu lub funkcji z wykorzystaniem danych historycznych do przewidywania nowych danych. Istotna różnica między klasyfikacją i regresją polega na tym, że klasyfikacja mapuje obiekt danych wejściowych na niektóre etykiety dyskretne. Z drugiej strony, regresja odwzorowuje obiekt danych wejściowych na ciągłe wartości rzeczywiste.

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Klasyfikacja	Regresja
Podstawowy	Odkrycie modelu lub funkcji, w których odwzorowywanie obiektów odbywa się w predefiniowanych klasach.	Opracowany model, w którym mapowanie obiektów odbywa się na wartości.
Włącza przewidywanie	Wartości dyskretne	Wartości ciągłe
Algorytmy	Drzewo decyzyjne, regresja logistyczna itp.	Drzewo regresji (losowy las), regresja liniowa itp.
Charakter przewidywanych danych	Niezamówiony	Zamówione
Metoda obliczania	Dokładność pomiaru	Pomiar błędu średniej kwadratowej

Definicja klasyfikacji

Klasyfikacja to proces znajdowania lub odkrywania modelu (funkcji), który pomaga w rozdzielaniu danych na wiele klas jakościowych. W klasyfikacji identyfikowane jest członkostwo grupy w problemie, co oznacza, że dane są kategoryzowane pod różnymi etykietami według niektórych parametrów, a następnie etykiety są przewidywane dla danych.

Modele pochodne można wykazać w postaci reguł "IF-THEN", drzew decyzyjnych lub sieci neuronowych itp. Drzewo decyzyjne jest zasadniczo schematem, który przypomina strukturę drzewa, gdzie każdy węzeł wewnętrzny przedstawia test na atrybucie, a jego gałęzie pokazują wynik testu. Proces klasyfikacji dotyczy problemów, w których dane można podzielić na dwie lub więcej etykiet dyskretnych, innymi słowy, dwa lub więcej zbiorów rozłącznych.

Weźmy przykład, przypuśćmy, że chcemy przewidzieć możliwość wystąpienia opadów w niektórych regionach na podstawie pewnych parametrów. Wtedy będą dwie etykiety deszczu i bez deszczu, pod którymi można zaklasyfikować różne regiony.

Definicja regresji

Regresja jest procesem znajdowania modelu lub funkcji do rozróżniania danych w ciągłe rzeczywiste wartości zamiast używania klas. Matematycznie, z problemem regresji, próbuje się znaleźć aproksymację funkcji z minimalnym odchyleniem błędu. W regresji przewiduje się, że zależność numeryczna danych będzie ją rozróżniać.

Analiza regresji jest modelem statystycznym używanym do przewidywania danych numerycznych zamiast etykiet. Może również identyfikować ruch dystrybucji w zależności od dostępnych danych lub danych historycznych.

Weźmy również podobny przykład w regresji, gdzie za pomocą niektórych parametrów znajdujemy możliwość wystąpienia opadów w niektórych regionach. W tym przypadku istnieje prawdopodobieństwo związane z deszczem. Tutaj nie klasyfikujemy regionów w czasie deszczu i bez etykiet przeciwdeszczowych, a zamiast tego klasyfikujemy je z powiązanym prawdopodobieństwem.

Kluczowe różnice między klasyfikacją a regresją

Proces klasyfikacji modeluje funkcję, za pośrednictwem której dane są przewidywane w dyskretnych etykietach klas. Z drugiej strony regresja jest procesem tworzenia modelu przewidującego ciągłą ilość.
Algorytmy klasyfikacji obejmują drzewko decyzyjne, regresję logistyczną, itp. Dla kontrastu, drzewo regresji (np. Losowy las) i regresja liniowa są przykładami algorytmów regresji.
Klasyfikacja przewiduje nieuporządkowane dane, a regresja przewiduje uporządkowane dane.
Regresję można oszacować za pomocą błędu średniej kwadratowej. Wręcz przeciwnie, klasyfikacja jest oceniana na podstawie dokładności pomiaru.

Wniosek

Technika klasyfikacji dostarcza predykcyjnego modelu lub funkcji, która przewiduje nowe dane w dyskretnych kategoriach lub etykietach przy pomocy danych historycznych. I odwrotnie, metoda regresji modeluje ciągłe wartości, co oznacza, że przewiduje dane w ciągłych danych liczbowych.