Διαφορά μεταξύ ταξινόμησης και παλινδρόμησης

2019

Η ταξινόμηση και η παλινδρόμηση είναι δύο σημαντικά προβλήματα πρόβλεψης που συνήθως αντιμετωπίζονται στην εξόρυξη δεδομένων. Η προγνωστική μοντελοποίηση είναι η τεχνική ανάπτυξης ενός μοντέλου ή μιας λειτουργίας χρησιμοποιώντας τα ιστορικά δεδομένα για την πρόβλεψη των νέων δεδομένων. Η σημαντική διαφορά μεταξύ ταξινόμησης και παλινδρόμησης είναι ότι η ταξινόμηση χαρτώνει το αντικείμενο δεδομένων εισόδου σε ορισμένες διακριτές ετικέτες. Από την άλλη πλευρά, η παλινδρόμηση χαρτογραφεί το αντικείμενο δεδομένων εισόδου στις συνεχείς πραγματικές τιμές.

Συγκριτικό διάγραμμα

Βάση σύγκρισης	Ταξινόμηση	Οπισθοδρόμηση
Βασικός	Η ανακάλυψη μοντέλου ή λειτουργιών όπου η χαρτογράφηση αντικειμένων γίνεται σε προκαθορισμένες κατηγορίες.	Ένα επινοημένο μοντέλο στο οποίο η χαρτογράφηση αντικειμένων γίνεται σε τιμές.
Συμπεριλαμβάνει πρόβλεψη	Διακριτές τιμές	Συνεχείς τιμές
Αλγόριθμοι	Δέντρο απόφασης, λογική παλινδρόμηση κ.λπ.	Δέντρο παλινδρόμησης (τυχαίο δάσος), γραμμική παλινδρόμηση κ.λπ.
Φύση των προβλεπόμενων δεδομένων	Αδιάφορο	Διέταξε
Μέθοδος υπολογισμού	Ακρίβεια μέτρησης	Μέτρηση του μέσου τετραγωνικού σφάλματος ρίζας

Ορισμός ταξινόμησης

Η ταξινόμηση είναι η διαδικασία εύρεσης ή ανεύρεσης ενός μοντέλου (συνάρτησης) που βοηθά στο διαχωρισμό των δεδομένων σε πολλές κατηγορικές κατηγορίες. Κατά την ταξινόμηση, προσδιορίζεται η ιδιότητα του μέλους στο πρόβλημα, πράγμα που σημαίνει ότι τα δεδομένα ταξινομούνται με διαφορετικές ετικέτες σύμφωνα με ορισμένες παραμέτρους και κατόπιν οι ετικέτες προβλέπονται για τα δεδομένα.

Τα παράγωγα μοντέλα θα μπορούσαν να αποδειχθούν με τη μορφή κανόνων "IF-THEN", δέντρων αποφάσεων ή νευρωνικών δικτύων κλπ. Ένα δέντρο απόφασης είναι θεμελιωδώς ένα διάγραμμα ροής που μοιάζει με δομή δέντρου όπου κάθε εσωτερικός κόμβος απεικονίζει μια δοκιμή σε ένα χαρακτηριστικό, και τα κλαδιά του δείχνουν το αποτέλεσμα της δοκιμής. Η διαδικασία ταξινόμησης αντιμετωπίζει τα προβλήματα όπου τα δεδομένα μπορούν να χωριστούν σε δύο ή περισσότερες διακριτές ετικέτες, με άλλα λόγια, δύο ή περισσότερα disjoint σύνολα.

Ας πάρουμε ένα παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι θέλουμε να προβλέψουμε τη δυνατότητα της βροχής σε ορισμένες περιοχές βάσει ορισμένων παραμέτρων. Τότε θα υπήρχαν δύο ετικέτες βροχή και καμία βροχή κάτω από τις οποίες διάφορες περιοχές μπορούν να ταξινομηθούν.

Ορισμός της παλινδρόμησης

Η παλινδρόμηση είναι η διαδικασία εύρεσης ενός μοντέλου ή συνάρτησης για τη διάκριση των δεδομένων σε συνεχείς πραγματικές τιμές αντί για χρήση κλάσεων. Μαθηματικά, με ένα πρόβλημα παλινδρόμησης, κάποιος προσπαθεί να βρει την προσέγγιση της λειτουργίας με την ελάχιστη απόκλιση σφάλματος. Κατά την παλινδρόμηση, η αριθμητική εξάρτηση των δεδομένων προβλέπεται ότι θα ξεχωρίσει.

Η ανάλυση Regression είναι το στατιστικό μοντέλο που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη των αριθμητικών δεδομένων αντί για τις ετικέτες. Μπορεί επίσης να εντοπίσει το κίνημα διανομής ανάλογα με τα διαθέσιμα δεδομένα ή τα ιστορικά δεδομένα.

Ας πάρουμε το παρόμοιο παράδειγμα στην παλινδρόμηση επίσης, όπου βρίσκουμε τη δυνατότητα βροχής σε ορισμένες συγκεκριμένες περιοχές με τη βοήθεια ορισμένων παραμέτρων. Σε αυτή την περίπτωση, υπάρχει μια πιθανότητα που σχετίζεται με τη βροχή. Εδώ δεν ταξινομούμε τις περιοχές μέσα στη βροχή και δεν υπάρχουν ετικέτες βροχής, αλλά τις ταξινομούμε με την πιθανή τους πιθανότητα.

Βασικές διαφορές μεταξύ ταξινόμησης και παλινδρόμησης

Η διαδικασία ταξινόμησης μοντέλα μια λειτουργία μέσω της οποίας τα δεδομένα προβλέπονται σε διακριτές ετικέτες κλάσης. Από την άλλη πλευρά, η παλινδρόμηση είναι η διαδικασία δημιουργίας ενός μοντέλου που προβλέπει μια συνεχή ποσότητα.
Οι αλγόριθμοι ταξινόμησης περιλαμβάνουν δέντρο αποφάσεων, λογική παλινδρόμηση κλπ. Αντίθετα, το δέντρο παλινδρόμησης (π.χ. τυχαίο δάσος) και η γραμμική παλινδρόμηση είναι τα παραδείγματα αλγόριθμων παλινδρόμησης.
Η ταξινόμηση προβλέπει μη ταξινομημένα δεδομένα ενώ η παλινδρόμηση προβλέπει τα παραγγελθέντα δεδομένα.
Η παλινδρόμηση μπορεί να εκτιμηθεί χρησιμοποιώντας μέσο τετραγωνικό σφάλμα ρίζας. Αντίθετα, η ταξινόμηση αξιολογείται με ακρίβεια μέτρησης.

συμπέρασμα

Η τεχνική ταξινόμησης παρέχει το πρότυπο μοντέλο ή τη λειτουργία που προβλέπει τα νέα δεδομένα σε διακριτές κατηγορίες ή ετικέτες με τη βοήθεια των ιστορικών δεδομένων. Αντιστρόφως, η μέθοδος παλινδρόμησης μοντελοποιεί συνεχείς λειτουργίες που σημαίνει ότι προβλέπει δεδομένα σε συνεχή αριθμητικά δεδομένα.