Perbedaan Antara Klasifikasi dan Prediksi

Perbedaan Utama - Klasifikasi vs Ramalan
 

Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang terkait dengan penambangan data. Data penting bagi hampir semua organisasi untuk meningkatkan laba dan memahami pasar. Data biasa tidak memiliki banyak nilai. Karena itu, data harus diproses untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat. Penambangan data adalah teknologi yang mengekstraksi informasi dari sejumlah besar data. Ini membantu untuk mendapatkan pemahaman luas tentang data. Beberapa aplikasi penambangan data adalah analisis pasar, kontrol produksi, dan deteksi penipuan. Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang terkait dengan penambangan data. Artikel ini membahas perbedaan antara klasifikasi dan predikasi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru yang dimilikinya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itu adalah perbedaan utama antara klasifikasi dan predikasi. Predikasi ini tidak menyangkut label kelas seperti dalam klasifikasi.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Klasifikasi
3. Apa Itu Prediksi?
4. Kesamaan Antara Klasifikasi dan Prediksi
5. Perbandingan Berdampingan - Klasifikasi vs Prediksi dalam Bentuk Tabular
6. Ringkasan

Apa itu Klasifikasi??

Klasifikasi adalah untuk mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru. Pertama, satu set data digunakan sebagai data pelatihan. Himpunan input data dan output yang sesuai diberikan ke algoritma. Jadi, set data pelatihan termasuk data input dan label kelas terkait. Dengan menggunakan dataset pelatihan, algoritme ini menghasilkan model atau pengklasifikasi. Model turunan dapat berupa pohon keputusan, rumus matematika atau jaringan saraf. Dalam klasifikasi, ketika data yang tidak berlabel diberikan kepada model, itu harus menemukan kelas miliknya. Data baru yang disediakan untuk model adalah set data uji.

Klasifikasi adalah proses klasifikasi catatan. Salah satu contoh sederhana klasifikasi adalah memeriksa apakah hujan atau tidak. Jawabannya bisa ya atau tidak. Jadi, ada sejumlah pilihan. Terkadang ada lebih dari dua kelas untuk diklasifikasi. Itu yang dipanggil klasifikasi multikelas. Dalam kehidupan nyata, bank perlu menganalisis apakah memberikan pinjaman kepada pelanggan tertentu berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, model dibangun untuk menemukan label kategorikal. Label berisiko atau aman.

Apa itu Predikasi??

Proses lain dari analisis data adalah predikasi. Ini digunakan untuk menemukan output numerik. Sama seperti dalam klasifikasi, dataset pelatihan berisi input dan nilai output numerik yang sesuai. Menurut dataset pelatihan, algoritme ini menghasilkan model atau prediktor. Ketika data baru diberikan, model harus menemukan output numerik. Tidak seperti dalam klasifikasi, metode ini tidak memiliki label kelas. Model memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai yang dipesan.

Regresi umumnya digunakan untuk predikasi. Memprediksi nilai rumah tergantung pada fakta-fakta seperti jumlah kamar, total area, dll. Adalah contoh untuk predikasi. Perusahaan mungkin menemukan jumlah uang yang dihabiskan oleh pelanggan selama penjualan. Itu juga contoh untuk prediksi.

Apa Persamaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?

• Baik Klasifikasi dan Predikasi adalah bentuk analisis data yang digunakan dalam penambangan data.

Apa Perbedaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?

Klasifikasi vs Predikasi
Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi untuk kategori mana, pengamatan baru menjadi milik berdasarkan pada set data pelatihan yang berisi pengamatan yang kategori keanggotaannya diketahui.	Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru.
Ketepatan
Dalam klasifikasi, akurasi tergantung pada menemukan label kelas dengan benar.	Dalam predikasi, keakuratan tergantung pada seberapa baik predikator yang diberikan dapat menebak nilai atribut yang dipredikat untuk data baru.
Model
Model atau pengklasifikasi dibuat untuk menemukan label kategorikal.	Model atau prediktor akan dibangun yang memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai yang dipesan.
Sinonim untuk Model
Dalam klasifikasi, model dapat dikenal sebagai classifier.	Dalam predikasi, model dapat dikenal sebagai prediktor.

Ringkasan - Klasifikasi vs Ramalan

Mengekstraksi informasi yang bermakna dari kumpulan data besar dikenal sebagai penambangan data. Artikel ini membahas dua metode analisis data dalam penambangan data seperti klasifikasi dan predikasi. Kecepatan, skalabilitas, dan kekokohan adalah faktor penting dalam metode klasifikasi dan prediksi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru yang dimilikinya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itulah perbedaan antara klasifikasi dan predikasi.

Referensi:

1. Point, Tutorial. "Klasifikasi & Prediksi Penggalian Data.", Tutorials Point, 8 Jan 2018. Tersedia di sini  
2. "Klasifikasi statistik." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 6 Maret 2018. Tersedia di sini 

Gambar milik:

1.'2729773 'oleh GDJ (Public Domain) melalui pixabay