Osztályozás és regresszió közötti különbség

Osztályozás és regresszió

A klasszifikáció és a regresszió olyan tanulási technikák, amelyek a becslésből származó modelleket hoznak létre az összegyűjtött adatokból. Mindkét technikát grafikonként osztályozási és regressziós fákként ábrázolják, vagyis folyamatábrákkal minden lépés után, vagy inkább "ág" -ként a fában. Ezt a folyamatot rekurzív particionálásnak nevezik.

Osztályozás

Osztályozás egy olyan módszer, amelyet egy olyan leképezés elérésére használnak, amely megmutatja az adatok precizusváltozóval kezdődő szervezését. A függő változók az adatokat csoportokba sorolják. Az osztályozási fa a független változóval kezdődik, amely a meglévő függő változók által meghatározott két csoportra oszlik. Célja, hogy a függvényeket a függő változók által előidézett kategorizálás formájában feltárja.

Regresszió

A regresszió olyan előrejelzési módszer, amely egy feltételezett vagy ismert numerikus kimeneti értéken alapul. Ez a kimeneti érték egy sor rekurzív partícionálás eredménye, amelynek minden lépése egy numerikus értékkel és egy függő változók egy másik csoportjával, amelyek egy másik párhoz kapcsolódnak. A regressziós fa egy vagy több előzményváltozóval kezdődik, és egy végső kimeneti változóval fejeződik be. A függő változók folyamatos vagy diszkrét numerikus változók.

Mi a különbség a klasszifikáció és a regresszió között

Az osztályozási fa és a regressziós fa közötti fő különbség a függő változó. Az osztályozási fa esetében a függő változók kategorikusak, míg a regressziós fa numerikus függő változók. A besorolási faanyagoknak is van beállított értéke rendezetlen értékek, míg a regressziós fa elemei diszkrét, még rendezett értékek vagy indiszkrét értékek. Regressziós fát állítunk össze azzal a céllal, hogy egy regressziós rendszert hozzá kell rendelni minden meghatározó ághoz oly módon, hogy a várható kimeneti érték jöjjön létre. Másrészt egy besorolási fa elágazik, ahogy az előző csomópontból származó függő változó határozza meg.

A regresszió és a besorolási fák hasznos módszerek egy olyan folyamat leképezésére, amely egy tanulmányozott eredményre utal, akár besorolást, akár egy számértéket.

Röviden: • A besorolási fák függő változók, amelyek kategorikusak és rendezetlenek. • A regressziós fák függő változók, amelyek folyamatos értékek vagy rendezett egész értékek.