Diferencia clave: clasificación frente a predicción
La clasificación y la predicación son dos términos asociados con la minería de datos. Los datos son importantes para casi toda la organización para aumentar las ganancias y comprender el mercado. Los datos simples no tienen mucho valor. Por lo tanto, los datos deben procesarse para obtener información útil. La minería de datos es la tecnología que extrae información de una gran cantidad de datos. Ayuda a obtener una comprensión amplia de los datos. Algunas aplicaciones de la minería de datos son el análisis de mercado, el control de producción y la detección de fraudes. La clasificación y la predicación son dos términos asociados con la minería de datos. Este artículo analiza la diferencia entre clasificación y predicación. La clasificación es el proceso de identificar la categoría o etiqueta de clase de la nueva observación a la que pertenece. La predicción es el proceso de identificar los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación. Esa es la diferencia clave entre clasificación y predicación. La predicación no se refiere a la etiqueta de clase como en la clasificación.
CONTENIDO
1. Descripción general y diferencia clave
2. Qué es la clasificación
3. Qué es la predicción
4. Similitudes entre la clasificación y la predicción
5. Comparación lado a lado - Clasificación frente a predicción en forma tabular
6. Resumen
¿Qué es la clasificación?
La clasificación consiste en identificar la categoría o la etiqueta de clase de una nueva observación. Primero, se usa un conjunto de datos como datos de entrenamiento. El conjunto de datos de entrada y las salidas correspondientes se proporcionan al algoritmo. Entonces, el conjunto de datos de entrenamiento incluye los datos de entrada y sus etiquetas de clase asociadas. Usando el conjunto de datos de entrenamiento, el algoritmo deriva un modelo o clasificador. El modelo derivado puede ser un árbol de decisiones, una fórmula matemática o una red neuronal. En la clasificación, cuando se proporcionan datos sin etiquetar al modelo, debe encontrar la clase a la que pertenece. Los nuevos datos proporcionados al modelo son el conjunto de datos de prueba.
La clasificación es el proceso de clasificar un registro. Un ejemplo sencillo de clasificación es comprobar si llueve o no. La respuesta puede ser sí o no. Entonces, hay un número particular de opciones. A veces puede haber más de dos clases para clasificar. Eso se llama clasificación multiclase. En la vida real, el banco necesita analizar si otorgar un préstamo a un cliente en particular es arriesgado o no. En este ejemplo, se construye un modelo para encontrar la etiqueta categórica. Las etiquetas son peligrosas o seguras.
¿Qué es la predicación?
Otro proceso de análisis de datos es la predicación. Se utiliza para encontrar una salida numérica. Al igual que en la clasificación, el conjunto de datos de entrenamiento contiene las entradas y los valores de salida numéricos correspondientes. Según el conjunto de datos de entrenamiento, el algoritmo deriva el modelo o un predictor. Cuando se dan los nuevos datos, el modelo debe encontrar una salida numérica. A diferencia de la clasificación, este método no tiene la etiqueta de clase. El modelo predice una función de valor continuo o un valor ordenado.
La regresión se usa generalmente para la predicación. Predecir el valor de una casa en función de hechos como el número de habitaciones, el área total, etc. es un ejemplo de predicación. Una empresa puede encontrar la cantidad de dinero gastada por el cliente durante una venta. Ese también es un ejemplo de predicción.
¿Cuál es la similitud entre clasificación y predicción?
Tanto la Clasificación como la Predicación son formas de análisis de datos que se utilizan en la minería de datos
¿Cuál es la diferencia entre clasificación y predicción?
Diferencia del medio del artículo antes de la mesa
Clasificación vs predicción |
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| La clasificación es el proceso de identificar a qué categoría pertenece una nueva observación sobre la base de un conjunto de datos de entrenamiento que contiene observaciones cuya pertenencia a la categoría es conocida. | La predicción es el proceso de identificar los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación. |
| Exactitud | |
| En la clasificación, la precisión depende de encontrar correctamente la etiqueta de la clase. | En la predicación, la precisión depende de qué tan bien un predicador dado pueda adivinar el valor de un atributo predicado para datos nuevos. |
| Modelo | |
| Se construye un modelo o clasificador para encontrar las etiquetas categóricas. | Se construirá un modelo o predictor que predice una función de valor continuo o un valor ordenado. |
| Sinónimos para el modelo | |
| En clasificación, el modelo se puede conocer como clasificador. | En la predicación, el modelo se puede conocer como predictor. |
Resumen: clasificación vs predicción
La extracción de información significativa de un gran conjunto de datos se conoce como minería de datos. Este artículo analiza dos métodos de análisis de datos en la minería de datos, como la clasificación y la predicación. La velocidad, escalabilidad y robustez son factores considerables en los métodos de clasificación y predicción. La clasificación es el proceso de identificar la categoría o etiqueta de clase de la nueva observación a la que pertenece. La predicción es el proceso de identificar los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación. Esa es la diferencia entre clasificación y predicación.
