Негізгі айырмашылық – классификация мен болжам
Жіктеу және предикация - деректерді іздеумен байланысты екі термин. Деректер барлық дерлік ұйым үшін кірісті арттыру және нарықты түсіну үшін маңызды. Қарапайым деректердің мәні көп емес. Сондықтан пайдалы ақпарат алу үшін деректерді өңдеу керек. Деректерді өндіру - бұл деректердің үлкен көлемінен ақпаратты шығаратын технология. Бұл мәліметтерді кеңінен түсінуге көмектеседі. Деректерді өндірудің кейбір қолданбалары нарықты талдау, өндірісті бақылау және алаяқтықты анықтау болып табылады. Жіктеу және предикация - бұл деректерді өңдеумен байланысты екі термин. Бұл мақалада классификация мен предикацияның айырмашылығы талқыланады. Классификация – ол жататын жаңа бақылаудың категориясын немесе класс белгісін анықтау процесі. Предикация – бұл жаңа бақылау үшін жетіспейтін немесе қол жетімсіз сандық деректерді анықтау процесі. Бұл классификация мен предикацияның негізгі айырмашылығы. Предикация классификациядағыдай сынып белгісіне қатысты емес.
Жіктеу дегеніміз не?
Жіктеу – жаңа бақылаудың санатын немесе класс белгісін анықтау. Біріншіден, оқу деректері ретінде деректер жинағы пайдаланылады. Алгоритмге кіріс деректер жиынтығы және сәйкес шығыстар беріледі. Сонымен, оқыту деректерінің жиыны кіріс деректерін және оларға қатысты сынып белгілерін қамтиды. Жаттығу деректер жинағын пайдалана отырып, алгоритм үлгіні немесе классификаторды шығарады. Туынды модель шешім ағашы, математикалық формула немесе нейрондық желі болуы мүмкін. Классификацияда үлгіге таңбаланбаған деректер берілгенде, ол өзіне тиесілі классты табуы керек. Үлгіге берілген жаңа деректер сынақ деректер жинағы болып табылады.
Жіктеу – жазбаны жіктеу процесі. Классификацияның бір қарапайым мысалы жаңбыр жауып тұрғанын немесе жаумағанын тексеру. Жауап иә немесе жоқ болуы мүмкін. Сонымен, таңдаудың белгілі бір саны бар. Кейде жіктеу үшін екіден көп класс болуы мүмкін. Бұл көп класты классификация деп аталады. Нақты өмірде банк белгілі бір клиентке несие беру тәуекелді ме, жоқ па, соны талдау керек. Бұл мысалда категориялық белгіні табу үшін үлгі құрастырылған. Белгілер қауіпті немесе қауіпсіз.
Предикация дегеніміз не?
Деректерді талдаудың тағы бір процесі - предикация. Ол сандық нәтижені табу үшін қолданылады. Жіктеудегі сияқты, оқыту деректер жинағы кірістерді және сәйкес сандық шығыс мәндерін қамтиды. Жаттығу деректер жиынына сәйкес алгоритм модельді немесе болжамды шығарады. Жаңа деректер берілгенде, модель сандық нәтижені табуы керек. Классификациядан айырмашылығы, бұл әдісте класс белгісі жоқ. Модель үздіксіз мәнді функцияны немесе реттелген мәнді болжайды.
Регрессия әдетте предикация үшін қолданылады. Бөлмелердің саны, жалпы ауданы және т.б. сияқты фактілерге байланысты үйдің құнын болжау предикацияның мысалы болып табылады. Компания сату кезінде тұтынушы жұмсаған ақша сомасын таба алады. Бұл да болжамға мысал.
Жіктеу мен предикацияның қандай ұқсастығы бар?
Жіктеу және болжау екеуі де деректерді өндіруде қолданылатын деректерді талдаудың түрлері
Жіктеу мен предикацияның айырмашылығы неде?
Жіктеу және болжам |
|
| Классификация – категория мүшелігі белгілі бақылауларды қамтитын оқу деректері жинағы негізінде жаңа бақылаудың қай санатқа жататынын анықтау процесі. | Болжамдау – жаңа бақылау үшін жетіспейтін немесе қолжетімсіз сандық деректерді анықтау процесі. |
| Дәлдік | |
| Жіктеуде дәлдік сынып белгісін дұрыс табуға байланысты. | Предикацияда дәлдік берілген предикатордың жаңа деректер үшін предикацияланған төлсипаттың мәнін қаншалықты жақсы болжай алатынына байланысты. |
| Модель | |
| Категориялық белгілерді табу үшін үлгі немесе классификатор құрастырылған. | Үздіксіз мәнді функцияны немесе реттелген мәнді болжайтын үлгі немесе болжаушы құрастырылады. |
| Үлгінің синонимдері | |
| Жіктеуде модель классификатор ретінде белгілі болуы мүмкін. | Предикацияда модель болжаушы ретінде белгілі болуы мүмкін. |
Қорытынды – Жіктеу және Болжам
Үлкен деректер жинағынан мағыналы ақпаратты алу деректерді өндіру деп аталады. Бұл мақалада жіктеу және предикация сияқты деректерді өндіруде деректерді талдаудың екі әдісі талқыланады. Жылдамдық, ауқымдылық және сенімділік жіктеу және болжау әдістерінің маңызды факторлары болып табылады. Классификация – ол жататын жаңа бақылаудың категориясын немесе класс белгісін анықтау процесі. Предикация – бұл жаңа бақылау үшін жетіспейтін немесе қол жетімсіз сандық деректерді анықтау процесі. Бұл классификация мен предикацияның айырмашылығы.
