Diferencia entre clasificación y predicción

Diferencia de clave: clasificación vs Predicción

La clasificación y la 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 comprensión amplia de los datos. Algunas aplicaciones de la minería de datos son el análisis de mercado, el control de producción y la detección de fraude. La clasificación y la predicación son dos términos asociados con la minería de datos. Este artículo analiza 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 predicación es el proceso de identificación de los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación. Eso es el diferencia clave entre Clasificación y predicación. La predicación no se preocupa por la etiqueta de clase como en la clasificación.

CONTENIDO

1. Descripción general y diferencia de claves
2. ¿Qué es la clasificación?
3. ¿Qué es la predicción?
4. Similitudes entre clasificación y predicción
5. Comparación de lado a lado: clasificación frente a predicción en forma tabular
6. Resumen

¿Qué es la clasificación??

La clasificación es identificar la categoría o la etiqueta de clase de una nueva observación. Primero, se utiliza un conjunto de datos como datos de capacitación. El conjunto de datos de entrada y las salidas correspondientes se dan al algoritmo. Entonces, el conjunto de datos de capacitación 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 dan datos no etiquetados 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 clasificar un registro. Un simple ejemplo de clasificación es verificar si está lloviendo o no. La respuesta puede ser sí o no. Entonces, 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 arriesgado o no. En este ejemplo, se construye un modelo para encontrar la etiqueta categórica. Las etiquetas son arriesgadas o seguras.

¿Qué es la predicación??

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

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

¿Cuál es la similitud entre la clasificación y la predicación??

Tanto la clasificación como la predicación son formas de análisis de datos utilizados en la minería de datos.

¿Cuál es la diferencia entre clasificación y predicación??

Clasificación frente a predicación
La clasificación es el proceso de identificación a qué categoría, una nueva observación pertenece sobre la base de un conjunto de datos de capacitación que contiene observaciones cuya membresía de categoría se conoce.	La predicación es el proceso de identificación de 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 predicación, la precisión depende de qué tan bien un predicador dado puede adivinar el valor de un atributo predicado para un nuevo datos.
Modelo
Se construye un modelo o el clasificador para encontrar las etiquetas categóricas.	Se construirá un modelo o un predictor que predice una función o valor ordenado de valor continuo.
Sinónimos para el modelo
En la clasificación, el modelo puede conocerse como el clasificador.	En predicación, el modelo puede conocerse como el predictor.

Resumen - Clasificación vs Predicción

Extraer información significativa de un conjunto de datos enorme 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, la escalabilidad y la 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 predicación es el proceso de identificación de los datos numéricos faltantes o no disponibles para una nueva observación. Esa es la diferencia entre clasificación y predicación.

Referencia:

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