Unterschied zwischen Klassifikation und Regression

Klassifikation und Regression

Klassifikation und Regression sind Lerntechniken zur Erstellung von Vorhersagemodellen aus gesammelten Daten. Beide Techniken werden grafisch als Klassifikations- und Regressionsbäume oder vielmehr als Flussdiagramme mit Datenabschnitten nach jedem Schritt oder besser als "Zweig" im Baum dargestellt. Dieser Prozess wird als rekursive Partitionierung bezeichnet.

Klassifikation

Klassifikation ist eine Technik, die verwendet wird, um ein Schema zu erhalten, das die Organisation von Daten anzeigt, die mit einer Vorläufervariablen beginnen. Die abhängigen Variablen klassifizieren die Daten in Gruppen. Der Klassifikationsbaum beginnt mit der unabhängigen Variablen, die sich in zwei Gruppen verzweigt, die durch die vorhandenen abhängigen Variablen bestimmt werden. Es soll die Antworten in Form von Kategorisierung durch die abhängigen Variablen aufklären.

Regression

Regression ist eine Vorhersagemethode, die auf einem angenommenen oder bekannten numerischen Ausgabewert basiert. Dieser Ausgabewert ist das Ergebnis einer rekursiven Partitionierung, wobei jeder Schritt einen numerischen Wert und eine andere Gruppe von abhängigen Variablen aufweist, die zu einem anderen Paar wie diesem verzweigen. Der Regressionsbaum beginnt mit einer oder mehreren Vorgängervariablen und endet mit einer endgültigen Ausgangsvariablen. Die abhängigen Variablen sind entweder kontinuierliche oder diskrete numerische Variablen.

Was ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Regression

Der Hauptunterschied zwischen dem Klassifikationsbaum und dem Regressionsbaum ist ihre abhängige Variable. Für den Klassifikationsbaum sind die abhängigen Variablen kategorial, während der Regressionsbaum numerische abhängige Variablen hat. Diejenigen des Klassifikationsbaums haben auch eine festgelegte Menge ungeordneter Werte, während diejenigen des Regressionsbaums entweder diskrete, aber geordnete Werte oder indiskrete Werte haben. Ein Regressionsbaum wird konstruiert, um ein Regressionssystem an jede determinante Verzweigung so anzupassen, dass der erwartete Ausgabewert erreicht wird. Andererseits verzweigt sich ein Klassifikationsbaum, wie er durch eine vom vorherigen Knoten abgeleitete abhängige Variable bestimmt wird.

Regressions- und Klassifikationsbäume sind hilfreiche Techniken, um den Prozess zu kartieren, der auf ein studiertes Ergebnis verweist, sei es in der Klassifikation oder in einem einzigen numerischen Wert.

In Kürze:

• Klassifikationsbäume haben abhängige Variablen, die kategorisch und ungeordnet sind.

• Regressionsbäume haben abhängige Variablen, die kontinuierliche Werte oder geordnete ganze Werte sind.