Différence entre la classification et la prédiction

Elisa Remy

Différence clé - Classification vs Prédiction

La classification et la prédication sont deux termes associés à l'exploration de données. Les données sont importantes pour presque toute l'organisation pour augmenter les bénéfices et comprendre le marché. Les données simples n'ont pas beaucoup de valeur. Par conséquent, les données doivent être traitées afin d'obtenir des informations utiles. L'exploration de données est la technologie qui extrait les informations d'une grande quantité de données. Il aide à obtenir une large compréhension des données. Certaines applications de l'exploration de données sont l'analyse du marché, le contrôle de la production et la détection de fraude. La classification et la prédication sont deux termes associés à l'exploration de données. Cet article traite de la différence entre la classification et la prédication. La classification est le processus d'identification de la catégorie ou de l'étiquette de classe de la nouvelle observation à laquelle il appartient. La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou non disponibles pour une nouvelle observation. C'est le différence clé entre Classification et prédication. La prédication ne se soucie pas de l'étiquette de classe comme dans la classification.

CONTENU

1. Aperçu et différence clé
2. Qu'est-ce que la classification
3. Qu'est-ce que la prédiction
4. Similitudes entre la classification et la prédiction
5. Comparaison côte à côte - Classification vs prédiction sous forme tabulaire
6. Résumé

Qu'est-ce que la classification?

La classification est d'identifier la catégorie ou l'étiquette de classe d'une nouvelle observation. Tout d'abord, un ensemble de données est utilisé comme données de formation. L'ensemble des données d'entrée et les sorties correspondantes sont données à l'algorithme. Ainsi, l'ensemble de données de formation comprend les données d'entrée et leurs étiquettes de classe associées. À l'aide de l'ensemble de données de formation, l'algorithme dérive un modèle ou le classificateur. Le modèle dérivé peut être un arbre de décision, une formule mathématique ou un réseau neuronal. En classification, lorsqu'une données non marquées est donnée au modèle, il devrait trouver la classe à laquelle il appartient. Les nouvelles données fournies au modèle sont l'ensemble de données de test.

La classification est le processus de classification d'un enregistrement. Un exemple simple de classification est de vérifier s'il pleut ou non. La réponse peut être oui ou non. Donc, il y a un nombre particulier de choix. Parfois, il peut y avoir plus de deux classes à classer. Que l'on appelle Classification multiclasse. Dans la vraie vie, la banque doit analyser si donner un prêt à un client particulier est risqué ou non. Dans cet exemple, un modèle est construit pour trouver l'étiquette catégorique. Les étiquettes sont risquées ou sûres.

Qu'est-ce que la prédication?

Un autre processus d'analyse des données est la prédication. Il est utilisé pour trouver une sortie numérique. Identique à la classification, l'ensemble de données de formation contient les entrées et les valeurs de sortie numérique correspondantes. Selon l'ensemble de données de formation, l'algorithme dérive le modèle ou un prédicteur. Lorsque les nouvelles données sont données, le modèle doit trouver une sortie numérique. Contrairement à la classification, cette méthode n'a pas l'étiquette de classe. Le modèle prédit une fonction à valeur continue ou une valeur ordonnée.

La régression est généralement utilisée pour la prédication. Prédiquer la valeur d'une maison en fonction des faits tels que le nombre de pièces, la zone totale, etc. est un exemple de prédication. Une entreprise pourrait trouver le montant d'argent dépensé par le client lors d'une vente. C'est aussi un exemple de prédiction.

Quelle est la similitude entre la classification et la prédication?

La classification et la prédication sont des formes d'analyse de données utilisées dans l'exploration de données.

Quelle est la différence entre la classification et la prédication?

Classification vs prédication
La classification est le processus d'identification à quelle catégorie, une nouvelle observation appartient à la base d'un ensemble de données de formation contenant des observations dont l'adhésion à la catégorie est connue.	La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou non disponibles pour une nouvelle observation.
Précision
En classification, la précision dépend de la recherche correcte de l'étiquette de classe.	En prédication, la précision dépend de la façon dont un prédicateur donné peut deviner la valeur d'un attribut prédit pour une nouvelle données.
Modèle
Un modèle ou le classificateur est construit pour trouver les étiquettes catégoriques.	Un modèle ou un prédicteur sera construit qui prédit une fonction à valeur continue ou une valeur ordonnée.
Synonymes pour le modèle
En classification, le modèle peut être connu sous le nom de classificateur.	En prédication, le modèle peut être connu comme le prédicteur.

Résumé - Classification vs Prédiction

L'extraction d'informations significatives d'un énorme ensemble de données est connue sous le nom d'exploration de données. Cet article traite de deux méthodes d'analyse des données dans l'exploration de données telles que la classification et la prédication. La vitesse, l'évolutivité et la robustesse sont des facteurs considérables dans les méthodes de classification et de prédiction. La classification est le processus d'identification de la catégorie ou de l'étiquette de classe de la nouvelle observation à laquelle il appartient. La prédication est le processus d'identification des données numériques manquantes ou non disponibles pour une nouvelle observation. C'est la différence entre la classification et la prédication.

Référence:

1.Point, tutoriels. «Classification et prédiction de l'exploration de données.», Tutorials Point, 8 janvier. 2018. Disponible ici
2.«Classification statistique." Wikipédia, Fondation Wikimedia, 6 mars. 2018. Disponible ici