Diferencia entre clasificación y predicción

Diferencia Clave - Clasificación vs Predicción
 

Clasificación y predicación son dos términos asociados con la minería de datos. Los datos son importantes para casi toda la organización para aumentar las ganancias y comprender el mercado. Los datos simples no tienen mucho valor. Por lo tanto, los datos deben procesarse para obtener información útil. La minería de datos es la tecnología que extrae información de una gran cantidad de datos. Ayuda a obtener una amplia comprensión de los datos. Algunas aplicaciones de la minería de datos son análisis de mercado, control de producción y detección de fraudes. La clasificación y la predicación son dos términos asociados con la minería de datos. Este artículo discute la diferencia entre clasificación y predicación.. La clasificación es el proceso de identificación de la categoría o etiqueta de clase de la nueva observación a la que pertenece. La predicción es el proceso de identificar los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación. Eso es el diferencia clave entre Clasificación y predicación. La predicación no se refiere a la etiqueta de clase como en la clasificación..

CONTENIDO

1. Resumen y diferencia clave
2. Que es clasificacion
3. ¿Qué es la predicción?
4. Similitudes entre clasificación y predicción
5. Comparación lado a lado - Clasificación vs Predicción en forma tabular
6. Resumen

Que es clasificacion?

La clasificación es para identificar la categoría o la etiqueta de clase de una nueva observación. Primero, se usa un conjunto de datos como datos de entrenamiento. El conjunto de datos de entrada y las salidas correspondientes se dan al algoritmo. Por lo tanto, el conjunto de datos de entrenamiento incluye los datos de entrada y sus etiquetas de clase asociadas. Usando el conjunto de datos de entrenamiento, el algoritmo deriva un modelo o el clasificador. El modelo derivado puede ser un árbol de decisión, una fórmula matemática o una red neuronal. En la clasificación, cuando se le dan datos sin etiquetar al modelo, debe encontrar la clase a la que pertenece. Los nuevos datos proporcionados al modelo son el conjunto de datos de prueba..

La clasificación es el proceso de clasificación de un registro. Un ejemplo simple de clasificación es verificar si está lloviendo o no. La respuesta puede ser sí o no. Por lo tanto, hay un número particular de opciones. A veces puede haber más de dos clases para clasificar. Eso es llamado clasificación multiclase. En la vida real, el banco necesita analizar si otorgar un préstamo a un cliente en particular es riesgoso o no. En este ejemplo, se construye un modelo para encontrar la etiqueta categórica. Las etiquetas son arriesgadas o seguras..

¿Qué es la predicción??

Otro proceso de análisis de datos es la predicación. Se utiliza para encontrar una salida numérica. Igual que en la clasificación, el conjunto de datos de entrenamiento contiene las entradas y los valores numéricos correspondientes. De acuerdo con el conjunto de datos de entrenamiento, el algoritmo deriva el modelo o un predictor. Cuando se proporcionan los nuevos datos, el modelo debe encontrar una salida numérica. A diferencia de en la clasificación, este método no tiene la etiqueta de clase. El modelo predice una función de valor continuo o valor ordenado.

La regresión se utiliza generalmente para la predicación. Predicar el valor de una casa en función de los hechos, como el número de habitaciones, el área total, etc. es un ejemplo de predicción. Una empresa puede encontrar la cantidad de dinero gastado por el cliente durante una venta. Ese es también un ejemplo para la predicción..

¿Cuál es la similitud entre clasificación y predicción??

• Tanto la clasificación como la predicción son formas de análisis de datos utilizadas en la minería de datos.

¿Cuál es la diferencia entre clasificación y predicción??

Clasificación vs predicción
La clasificación es el proceso de identificar a qué categoría pertenece una nueva observación sobre la base de un conjunto de datos de capacitación que contiene observaciones cuya categoría es conocida.	La predicción es el proceso de identificar los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación.
Exactitud
En la clasificación, la precisión depende de encontrar la etiqueta de clase correctamente.	En la predicción, la precisión depende de qué tan bien un predicador determinado puede adivinar el valor de un atributo predicado para una nueva información..
Modelo
Se construye un modelo o el clasificador para encontrar las etiquetas categóricas..	Se construirá un modelo o un predictor que predice una función de valor continuo o un valor ordenado.
Sinónimos para el modelo
En clasificación, el modelo puede ser conocido como el clasificador..	En la predicación, el modelo puede ser conocido como el predictor.

Resumen - Clasificación vs Predicción

La extracción de información significativa de un gran conjunto de datos se conoce como minería de datos. Este artículo analiza dos métodos de análisis de datos en la minería de datos, como la clasificación y la predicación. La velocidad, escalabilidad y robustez son factores considerables en los métodos de clasificación y predicción. La clasificación es el proceso de identificación de la categoría o etiqueta de clase de la nueva observación a la que pertenece. La predicción es el proceso de identificar los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación. Esa es la diferencia entre clasificación y predicación..

Referencia:

1.Point, Tutoriales. "Clasificación y predicción de minería de datos"., Punto de tutoriales, 8 de enero de 2018. Disponible aquí  
2. "Clasificación estadística". Wikipedia, Fundación Wikimedia, 6 de marzo de 2018.. Disponible aquí 

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1.'2729773 'por GDJ (dominio público) a través de pixabay