הבדל מפתח – סיווג לעומת חיזוי
סיווג וחיזוי הם שני מונחים הקשורים לכריית נתונים. הנתונים חשובים כמעט לכל הארגון כדי להגדיל את הרווחים ולהבין את השוק. לנתונים רגילים אין ערך רב. לכן, יש לעבד את הנתונים על מנת לקבל מידע שימושי. כריית הנתונים היא הטכנולוגיה השואבת מידע מכמות גדולה של נתונים. זה עוזר לקבל הבנה רחבה של הנתונים. יישומים מסוימים של כריית נתונים הם ניתוח שוק, בקרת ייצור וגילוי הונאה. הסיווג והניבוי הם שני מונחים הקשורים לכריית נתונים.מאמר זה דן בהבדל בין סיווג לניבוי. סיווג הוא תהליך זיהוי הקטגוריה או תווית המעמד של התצפית החדשה אליה היא שייכת. ניבוי הוא תהליך זיהוי הנתונים המספריים החסרים או הבלתי זמינים עבור תצפית חדשה. זה ההבדל העיקרי בין סיווג לניבוי. הניבוי אינו נוגע לתווית הכיתה כמו בסיווג.
מהו סיווג?
סיווג נועד לזהות את הקטגוריה או את תווית הכיתה של תצפית חדשה. ראשית, קבוצת נתונים משמשת כנתוני אימון. קבוצת נתוני הקלט והפלטים המתאימים ניתנים לאלגוריתם. אז, מערך נתוני האימון כולל את נתוני הקלט ואת תוויות הכיתה המשויכות להם. באמצעות מערך ההדרכה, האלגוריתם גוזר מודל או מסווג. המודל הנגזר יכול להיות עץ החלטות, נוסחה מתמטית או רשת עצבית. בסיווג, כאשר נתון ללא תווית ניתן למודל, הוא צריך למצוא את המחלקה שאליה הוא שייך.הנתונים החדשים שסופקו למודל הם מערך נתוני הבדיקה.
סיווג הוא תהליך סיווג רשומה. דוגמה פשוטה אחת לסיווג היא לבדוק אם יורד גשם או לא. התשובה יכולה להיות כן או לא. אז, יש מספר מסוים של אפשרויות. לפעמים יכולים להיות יותר משתי מחלקות לסווג. זה נקרא סיווג רב-מעמדי. בחיים האמיתיים, הבנק צריך לנתח האם מתן הלוואה ללקוח מסוים מסוכן או לא. בדוגמה זו, נבנה מודל כדי למצוא את התווית הקטגורית. התוויות מסוכנות או בטוחות.
מה זה חיזוי?
תהליך נוסף של ניתוח נתונים הוא הניבוי. הוא משמש למציאת פלט מספרי. כמו בסיווג, מערך ההדרכה מכיל את התשומות וערכי הפלט המספריים המתאימים.לפי מערך האימון, האלגוריתם גוזר את המודל או המנבא. כאשר הנתונים החדשים ניתנים, המודל אמור למצוא פלט מספרי. שלא כמו בסיווג, לשיטה זו אין את תווית המחלקה. המודל מנבא פונקציה בעלת ערך רציף או ערך מסודר.
רגרסיה משמשת בדרך כלל לניבוי. חיזוי ערך בית בהתאם לעובדות כמו מספר החדרים, השטח הכולל וכו' הוא דוגמה לחיזוי. חברה עשויה למצוא את סכום הכסף שהוציא הלקוח במהלך מכירה. זו גם דוגמה לחיזוי.
מהו הדמיון בין סיווג לניבוי?
שניהם סיווג וגם חיזוי הם צורות של ניתוח נתונים המשמשים בכריית נתונים
מה ההבדל בין סיווג לניבוי?
סיווג לעומת חיזוי |
|
| סיווג הוא תהליך הזיהוי לאיזו קטגוריה שייכת תצפית חדשה על בסיס מערך נתוני אימון המכיל תצפיות שהחברות בקטגוריה שלהן ידועה. | ניבוי הוא תהליך זיהוי הנתונים המספריים החסרים או הבלתי זמינים עבור תצפית חדשה. |
| דיוק | |
| בסיווג, הדיוק תלוי במציאת תווית המחלקה בצורה נכונה. | בחיזיון, הדיוק תלוי באיזו טוב מנבא נתון יכול לנחש את הערך של תכונה משוערת עבור נתונים חדשים. |
| מודל | |
| מודל או המסווג נבנה כדי למצוא את התוויות הקטגוריות. | ייבנה מודל או מנבא המחזה פונקציה בעלת ערך רציף או ערך סדור. |
| מילים נרדפות לדגם | |
| בסיווג, המודל יכול להיות ידוע בתור המסווג. | בניבוי, המודל יכול להיות ידוע בתור המנבא. |
סיכום – סיווג לעומת חיזוי
חילוץ מידע משמעותי ממערך נתונים ענק ידוע בשם כריית נתונים. מאמר זה דן בשתי שיטות לניתוח נתונים בכריית נתונים כגון סיווג ופרדיקציה. המהירות, המדרגיות והחוסן הם גורמים ניכרים בשיטות סיווג וחיזוי. סיווג הוא תהליך זיהוי הקטגוריה או התווית של התצפית החדשה אליה היא שייכת. ניבוי הוא תהליך זיהוי הנתונים המספריים החסרים או הבלתי זמינים עבור תצפית חדשה. זה ההבדל בין סיווג לניבוי.
