الفرق الرئيسي - التصنيف مقابل التنبؤ
التصنيف والتنبؤ هما مصطلحان مرتبطان باستخراج البيانات. البيانات مهمة لجميع المنظمات تقريبًا لزيادة الأرباح وفهم السوق. البيانات العادية ليس لها قيمة كبيرة. لذلك ، يجب معالجة البيانات من أجل الحصول على معلومات مفيدة. التنقيب في البيانات هو تقنية تستخرج المعلومات من كمية كبيرة من البيانات. يساعد في الحصول على فهم واسع للبيانات. بعض تطبيقات التنقيب عن البيانات هي تحليل السوق ومراقبة الإنتاج والكشف عن الاحتيال. التصنيف والتنبؤ هما مصطلحان مرتبطان باستخراج البيانات.تتناول هذه المقالة الفرق بين التصنيف والتنبؤ. التصنيف هو عملية تحديد فئة أو تسمية فئة الملاحظة الجديدة التي تنتمي إليها. التوقع هو عملية تحديد البيانات الرقمية المفقودة أو غير المتاحة لملاحظة جديدة. هذا هو الفرق الرئيسي بين التصنيف والتنبؤ. لا يتعلق الإسناد بتسمية الفئة كما هو الحال في التصنيف.
ما هو التصنيف؟
التصنيف هو تحديد الفئة أو تسمية الفئة لملاحظة جديدة. أولاً ، يتم استخدام مجموعة من البيانات كبيانات تدريبية. يتم إعطاء مجموعة بيانات الإدخال والمخرجات المقابلة للخوارزمية. لذلك ، تتضمن مجموعة بيانات التدريب بيانات الإدخال وتسميات الفصل المرتبطة بها. باستخدام مجموعة بيانات التدريب ، تشتق الخوارزمية نموذجًا أو مصنفًا. يمكن أن يكون النموذج المشتق عبارة عن شجرة قرار أو صيغة رياضية أو شبكة عصبية. في التصنيف ، عندما يتم إعطاء بيانات غير مسماة للنموذج ، يجب أن يجد الفئة التي ينتمي إليها.البيانات الجديدة المقدمة للنموذج هي مجموعة بيانات الاختبار.
التصنيف هو عملية تصنيف التسجيلة. أحد الأمثلة البسيطة على التصنيف هو التحقق مما إذا كانت السماء تمطر أم لا. يمكن أن تكون الإجابة بنعم أو لا. لذلك ، هناك عدد معين من الخيارات. في بعض الأحيان يمكن أن يكون هناك أكثر من فصلين للتصنيف. وهذا ما يسمى التصنيف متعدد الطبقات. في الحياة الواقعية ، يحتاج البنك إلى تحليل ما إذا كان منح قرض لعميل معين أمرًا محفوفًا بالمخاطر أم لا. في هذا المثال ، تم إنشاء نموذج للعثور على التسمية الفئوية. الملصقات محفوفة بالمخاطر أو آمنة.
ما هو التوقع؟
عملية أخرى لتحليل البيانات هي الإسناد. يتم استخدامه للعثور على مخرجات رقمية. كما هو الحال في التصنيف ، تحتوي مجموعة بيانات التدريب على المدخلات وقيم المخرجات الرقمية المقابلة.وفقًا لمجموعة بيانات التدريب ، تستمد الخوارزمية النموذج أو المتنبئ. عندما يتم تقديم البيانات الجديدة ، يجب أن يجد النموذج ناتجًا رقميًا. على عكس التصنيف ، لا تحتوي هذه الطريقة على تصنيف للفئة. يتنبأ النموذج بوظيفة ذات قيمة مستمرة أو قيمة مرتبة.
يستخدم الانحدار بشكل عام للتنبؤ. يعد التنبؤ بقيمة المنزل بناءً على الحقائق مثل عدد الغرف والمساحة الإجمالية وما إلى ذلك مثالاً للتنبؤ. قد تجد الشركة مقدار المال الذي ينفقه العميل أثناء عملية البيع. هذا أيضًا مثال للتنبؤ.
ما هو التشابه بين التصنيف والتنبؤ؟
كل من التصنيف والتنبؤ هما شكلان من أشكال تحليل البيانات المستخدمة في استخراج البيانات
ما هو الفرق بين التصنيف والتنبؤ؟
التصنيف مقابل التوقع |
|
| التصنيف هو عملية تحديد الفئة التي تنتمي إليها الملاحظة الجديدة على أساس مجموعة بيانات التدريب التي تحتوي على الملاحظات التي تُعرف عضويتها بالفئة. | التوقع هو عملية تحديد البيانات الرقمية المفقودة أو غير المتوفرة لملاحظة جديدة. |
| دقة | |
| في التصنيف ، تعتمد الدقة على إيجاد تسمية الفئة بشكل صحيح. | في التوقع ، تعتمد الدقة على مدى جودة مؤشر معين في تخمين قيمة سمة مخصصة لبيانات جديدة. |
| الموديل | |
| تم إنشاء نموذج أو المصنف للعثور على الملصقات الفئوية. | سيتم إنشاء نموذج أو متنبئ يتنبأ بوظيفة ذات قيمة مستمرة أو قيمة مرتبة. |
| مرادفات للنموذج | |
| في التصنيف ، يمكن أن يعرف النموذج باسم المصنف. | في السوابق ، يمكن أن يعرف النموذج بالمتنبئ. |
ملخص - التصنيف مقابل التنبؤ
يُعرف استخراج معلومات ذات مغزى من مجموعة بيانات ضخمة بالتنقيب عن البيانات. تتناول هذه المقالة طريقتين لتحليل البيانات في التنقيب عن البيانات مثل التصنيف والتنبؤ. تعد السرعة وقابلية التوسع والمتانة عوامل مهمة في طرق التصنيف والتنبؤ. التصنيف هو عملية تحديد فئة أو تسمية فئة الملاحظة الجديدة التي تنتمي إليها. التوقع هو عملية تحديد البيانات الرقمية المفقودة أو غير المتاحة لملاحظة جديدة. هذا هو الفرق بين التصنيف والاستعداد.
