Perbedaan Kunci - Klasifikasi vs Prediksi
Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang terkait dengan data mining. Data penting bagi hampir semua organisasi untuk meningkatkan keuntungan dan memahami pasar. Data biasa tidak memiliki banyak nilai. Oleh karena itu, data tersebut harus diolah agar mendapatkan informasi yang bermanfaat. Penambangan data adalah teknologi yang mengekstrak informasi dari sejumlah besar data. Ini membantu untuk mendapatkan pemahaman yang luas tentang data. Beberapa aplikasi data mining adalah analisis pasar, kontrol produksi, dan deteksi penipuan. Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang terkait dengan data mining. Artikel ini membahas perbedaan antara klasifikasi dan predikasi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari observasi baru yang dimilikinya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itulah perbedaan utama antara klasifikasi dan predikasi. Predikasi tidak memperhatikan label kelas seperti pada klasifikasi.
ISI
1. Gambaran Umum dan Perbedaan Utama
2. Apa Itu Klasifikasi
3. Apa Itu Prediksi
4. Persamaan Antara Klasifikasi dan Prediksi
5. Perbandingan Berdampingan - Klasifikasi vs Prediksi dalam Bentuk Tabular
6. Ringkasan
Apa itu Klasifikasi?
Klasifikasi adalah mengidentifikasi kategori atau label kelas dari suatu observasi baru. Pertama, sekumpulan data digunakan sebagai data pelatihan. Kumpulan data masukan dan keluaran yang sesuai diberikan ke algoritme. Jadi, kumpulan data pelatihan menyertakan data masukan dan label kelas yang terkait. Dengan menggunakan set data pelatihan, algoritme mendapatkan model atau pengklasifikasi. Model turunan dapat berupa pohon keputusan, rumus matematika atau jaringan saraf. Dalam klasifikasi, ketika data tak berlabel diberikan ke model, model tersebut harus menemukan kelasnya. Data baru yang diberikan untuk model adalah kumpulan data pengujian.
Klasifikasi adalah proses pengklasifikasian record. Salah satu contoh sederhana dari klasifikasi adalah dengan memeriksa apakah sedang hujan atau tidak. Jawabannya bisa ya atau tidak. Jadi, ada sejumlah pilihan. Terkadang ada lebih dari dua kelas untuk diklasifikasikan. Itu disebut klasifikasi multikelas. Dalam kehidupan nyata, bank perlu menganalisis apakah memberikan pinjaman kepada nasabah tertentu berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, model dibangun untuk menemukan label kategorikal. Labelnya berisiko atau aman.
Apa itu Predikasi?
Proses lain dari analisis data adalah predikasi. Ini digunakan untuk mencari keluaran numerik. Sama seperti dalam klasifikasi, set data pelatihan berisi masukan dan nilai keluaran numerik yang sesuai. Menurut set data pelatihan, algoritme mendapatkan model atau prediktor. Ketika data baru diberikan, model harus menemukan keluaran numerik. Berbeda dengan klasifikasi, metode ini tidak memiliki label kelas. Model tersebut memprediksi fungsi nilai kontinu atau nilai yang dipesan.
Regresi umumnya digunakan untuk predikasi. Memprediksikan nilai sebuah rumah berdasarkan fakta seperti jumlah kamar, luas total, dll. Adalah contoh prediksi. Perusahaan mungkin menemukan jumlah uang yang dihabiskan oleh pelanggan selama penjualan. Itu juga contoh prediksi.
Apa Persamaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?
Klasifikasi dan Predikasi adalah bentuk analisis data yang digunakan dalam data mining
Apa Perbedaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?
Artikel Diff Tengah sebelum Tabel
Klasifikasi vs Predikasi |
|
| Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi ke dalam kategori mana, sebuah observasi baru berada berdasarkan kumpulan data pelatihan yang berisi observasi yang keanggotaan kategorinya diketahui. | Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. |
| Ketepatan | |
| Dalam klasifikasi, keakuratannya bergantung pada pencarian label kelas dengan benar. | Dalam predikasi, keakuratan bergantung pada seberapa baik predikator tertentu dapat menebak nilai atribut berpredikat untuk data baru. |
| Model | |
| Sebuah model atau pengklasifikasi dibangun untuk menemukan label kategori. | Sebuah model atau prediktor akan dibangun yang memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai yang dipesan. |
| Sinonim untuk Model | |
| Dalam klasifikasi, model tersebut dapat disebut sebagai pengklasifikasi. | Dalam predikasi, model dapat disebut sebagai prediktor. |
Ringkasan - Klasifikasi vs Prediksi
Mengekstrak informasi yang berarti dari kumpulan data yang sangat besar dikenal sebagai penambangan data. Artikel ini membahas dua metode analisis data dalam data mining seperti klasifikasi dan predikasi. Kecepatan, skalabilitas, dan ketahanan merupakan faktor penting dalam metode klasifikasi dan prediksi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari observasi baru yang dimilikinya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itulah perbedaan antara klasifikasi dan predikasi.
