Жіктеу мен регрессия ағашының арасындағы негізгі айырмашылық мынада: жіктеу кезінде тәуелді айнымалылар категориялық және ретсіз, ал регрессияда тәуелді айнымалылар үздіксіз немесе реттелген бүтін мәндер болады.
Жіктеу және регрессия - жиналған деректерден болжау үлгілерін жасауды үйрену әдістері. Екі әдіс графикалық түрде жіктеу және регрессия ағаштары, дәлірек айтқанда, әрбір қадамнан кейін деректердің бөлінуі бар блок-схемалар, дәлірек айтқанда, ағаштағы «бұтақ» ретінде ұсынылған. Бұл процесс рекурсивті бөлу деп аталады. Тау-кен ісі сияқты өрістер осы жіктеу және регрессиялық оқыту әдістерін пайдаланады. Бұл мақала Жіктеу тармағы мен регрессия ағашына арналған.
Жіктеу дегеніміз не?
Жіктеу - прекурсорлық айнымалыдан басталатын деректерді ұйымдастыруды көрсететін схемаға жету үшін қолданылатын әдіс. Тәуелді айнымалылар деректерді жіктейді.
01-сурет: деректерді өңдеу
Жіктеу тармағы тәуелсіз айнымалыдан басталады, ол бар тәуелді айнымалылар арқылы анықталатын екі топқа бөлінеді. Ол тәуелді айнымалылар әкелетін санаттау түріндегі жауаптарды түсіндіруге арналған.
Регрессия дегеніміз не
Регрессия – болжамды немесе белгілі сандық шығыс мәніне негізделген болжау әдісі. Бұл шығыс мәні рекурсивті бөлу сериясының нәтижесі болып табылады, әр қадамда бір сандық мән және осы сияқты басқа жұпқа таралатын тәуелді айнымалылардың басқа тобы болады.
Регрессия тармағы бір немесе бірнеше прекурсорлық айнымалылардан басталады және бір соңғы шығыс айнымалысымен аяқталады. Тәуелді айнымалылар үздіксіз немесе дискретті сандық айнымалылар болып табылады.
Жіктеу мен регрессияның айырмашылығы неде?
Жіктеу және регрессия |
|
| Мақсатты айнымалы мәндердің дискретті жиынын қабылдай алатын ағаш үлгісі. | Мақсатты айнымалы үздіксіз мәндерді әдетте нақты сандарды қабылдай алатын ағаш үлгісі. |
| Тәуелді айнымалы | |
| Жіктеу тармағы үшін тәуелді айнымалылар категориялық болып табылады. | Регрессия тармағы үшін тәуелді айнымалылар сандық болып табылады. |
| Мәндер | |
| Реттеілмеген мәндердің белгіленген саны бар. | Дискретті, бірақ реттелген мәндер немесе индикретті мәндер бар. |
| Құрылыс мақсаты | |
| Регрессия ағашын құру мақсаты - күтілетін шығыс мәні жоғары болатындай әрбір детерминант тармағына регрессия жүйесін сәйкестендіру. | Жіктеу тармағы алдыңғы түйіннен алынған тәуелді айнымалы арқылы анықталғандай тармақталады. |
Жиынтық – жіктеу және регрессия
Регрессия және жіктеу ағаштары классификацияда немесе жалғыз сандық мәнде зерттелетін нәтижеге нұсқайтын процесті көрсетуге көмектесетін пайдалы әдістер болып табылады. Жіктеу ағашы мен регрессия ағашының арасындағы айырмашылық олардың тәуелді айнымалысы болып табылады. Жіктеу ағаштарында категориялық және ретсіз тәуелді айнымалылар болады. Регрессия ағаштарында үздіксіз мәндер немесе реттелген тұтас мәндер болып табылатын тәуелді айнымалылар бар.
