Perbezaan Antara Klasifikasi dan Regresi

Klasifikasi vs Regresi

Klasifikasi dan regresi adalah teknik pembelajaran untuk membuat model ramalan daripada data yang dikumpulkan. Kedua-dua teknik secara grafis dibentangkan sebagai pokok klasifikasi dan regresi, atau lebih tepat dengan carta aliran dengan bahagian data selepas setiap langkah, atau sebaliknya, "cawangan" di dalam pokok itu. Proses ini disebut partition rekursif.

Pengkelasan

Klasifikasi adalah teknik yang digunakan untuk tiba di skema yang menunjukkan organisasi data bermula dengan pembolehubah pendahulunya. Pembolehubah bergantung adalah apa yang mengklasifikasikan data ke dalam kumpulan. Pokok klasifikasi bermula dengan pembolehubah bebas, yang cawangan keluar ke dalam dua kumpulan seperti yang ditentukan oleh pembolehubah bergantung yang sedia ada. Ini bertujuan untuk menjelaskan tindak balas dalam bentuk pengkategorian yang dibawa oleh pembolehubah bergantung.

Regresi

Regresi adalah kaedah ramalan yang berdasarkan pada nilai output angka yang diandaikan atau diketahui. Nilai output ini adalah hasil daripada siri pembahagian rekursif, dengan setiap langkah yang mempunyai satu nilai berangka dan satu lagi kumpulan pembolehubah dependen yang bercabang ke pasangan lain seperti ini. Pohon regresi bermula dengan satu atau lebih pembolehubah prekursor, dan menamatkan dengan satu pemboleh ubah output akhir. Pembolehubah bergantung sama ada pembolehubah berangka atau diskret yang diskret.

Apakah perbezaan di antara Klasifikasi dan Regresi

Perbezaan utama antara pokok klasifikasi dan pokok regresi ialah pemboleh ubah bergantung mereka. Untuk pokok klasifikasi, pembolehubah bersandar adalah kategoris, manakala pokok regresi mempunyai pembolehubah berangka berangka. Mereka yang mempunyai pokok klasifikasi juga mempunyai nilai yang tidak ditetapkan, manakala pokok regresi mempunyai sama ada nilai diskrit atau nilai indiscrete. Pokok regresi dibina dengan tujuan memasang sistem regresi kepada setiap cawangan penentu dengan cara nilai output dijangka muncul. Sebaliknya, pokok klasifikasi cawangan keluar seperti yang ditentukan oleh pemboleh ubah bergantung dari nod sebelumnya.

Pokok regresi dan klasifikasi adalah teknik yang berguna untuk memetakan proses yang menunjukkan hasil yang dipelajari, sama ada dalam klasifikasi atau nilai berangka tunggal.

Secara ringkas: • Klasifikasi pokok mempunyai pembolehubah yang bergantung kepada kategori dan tidak teratur. • Pokok regresi mempunyai pembolehubah yang bergantung kepada nilai berterusan atau mengarahkan nilai keseluruhan.