Differenza tra classificazione e regressione

2019

Classificazione e regressione sono due importanti problemi di predizione che vengono solitamente trattati nel data mining. La modellazione predittiva è la tecnica per sviluppare un modello o una funzione utilizzando i dati storici per prevedere i nuovi dati. La differenza significativa tra Classificazione e Regressione è che la classificazione mappa l'oggetto dati di input su alcune etichette discrete. D'altra parte, la regressione mappa l'oggetto dei dati di input ai valori reali continui.

Grafico comparativo

Base per il confronto	Classificazione	Regressione
Di base	La scoperta di modelli o funzioni in cui la mappatura degli oggetti viene eseguita in classi predefinite.	Un modello elaborato in cui la mappatura degli oggetti viene eseguita in valori.
Coinvolge la predizione di	Valori discreti	Valori continui
algoritmi	Albero delle decisioni, regressione logistica, ecc.	Albero di regressione (foresta casuale), regressione lineare, ecc.
Natura dei dati previsti	non ordinato	Ordinato
Metodo di calcolo	Precisione di misurazione	Misura dell'errore quadratico medio della radice

Definizione di Classificazione

La classificazione è il processo di ricerca o scoperta di un modello (funzione) che aiuta a separare i dati in più classi categoriali. In classifica, viene identificata l'appartenenza al gruppo del problema, il che significa che i dati sono classificati in diverse etichette in base ad alcuni parametri e quindi le etichette sono previste per i dati.

I modelli derivati potrebbero essere dimostrati sotto forma di regole "IF-THEN", alberi decisionali o reti neurali, ecc. Un albero decisionale è fondamentalmente un diagramma di flusso che assomiglia a una struttura ad albero in cui ogni nodo interno rappresenta un test su un attributo, e i suoi rami mostrano l'esito del test. Il processo di classificazione affronta i problemi in cui i dati possono essere suddivisi in due o più etichette discrete, in altre parole, due o più insiemi disgiunti.

Facciamo un esempio, supponiamo di voler prevedere la possibilità della pioggia in alcune regioni sulla base di alcuni parametri. Poi ci sarebbero due etichette piove e non piove sotto le quali si possono classificare diverse regioni.

Definizione di regressione

La regressione è il processo per trovare un modello o una funzione per distinguere i dati in valori reali continui invece di utilizzare le classi. Matematicamente, con un problema di regressione, si sta cercando di trovare l'approssimazione della funzione con la deviazione minima dell'errore. Nella regressione, si prevede che la dipendenza numerica dei dati la distingua.

L'analisi di regressione è il modello statistico che viene utilizzato per prevedere i dati numerici anziché le etichette. Può anche identificare il movimento di distribuzione in base ai dati disponibili o ai dati storici.

Prendiamo l' esempio simile anche nella regressione, dove stiamo trovando la possibilità di pioggia in alcune regioni particolari con l'aiuto di alcuni parametri. In questo caso, c'è una probabilità associata alla pioggia. Qui non stiamo classificando le regioni all'interno della pioggia e non ci sono etichette per la pioggia, ma le classifichiamo con la probabilità associata.

Differenze chiave tra classificazione e regressione

Il processo di classificazione modella una funzione attraverso la quale i dati sono previsti in etichette di classi discrete. D'altra parte, la regressione è il processo di creazione di un modello che prevede la quantità continua.
Gli algoritmi di classificazione coinvolgono l'albero delle decisioni, la regressione logistica, ecc. Al contrario, l'albero di regressione (es. Foresta casuale) e la regressione lineare sono gli esempi degli algoritmi di regressione.
La classificazione prevede dati non ordinati mentre la regressione prevede i dati ordinati.
La regressione può essere valutata usando l'errore quadratico medio. Al contrario, la classificazione viene valutata misurando l'accuratezza.

Conclusione

La tecnica di classificazione fornisce il modello o la funzione predittiva che prevede i nuovi dati in categorie discrete o etichette con l'aiuto dei dati storici. Viceversa, il metodo di regressione modella le funzioni a valori costanti, il che significa che predice i dati in dati numerici continui.