Perbedaan Kunci – Klasifikasi vs Prediksi
Klasifikasi dan predikat adalah dua istilah yang terkait dengan penambangan data. Data penting bagi hampir semua organisasi untuk meningkatkan keuntungan dan memahami pasar. Data biasa tidak memiliki banyak nilai. Oleh karena itu, data harus diolah agar mendapatkan informasi yang bermanfaat. Data mining 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 predikat adalah dua istilah yang terkait dengan penambangan data. Artikel ini membahas perbedaan antara klasifikasi dan predikat. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru yang menjadi miliknya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itulah perbedaan utama antara klasifikasi dan predikat. Predikasi tidak memperhatikan label kelas seperti pada klasifikasi.
Apa itu Klasifikasi?
Klasifikasi adalah untuk mengidentifikasi kategori atau label kelas dari suatu pengamatan baru. Pertama, sekumpulan data digunakan sebagai data pelatihan. Himpunan data input dan output yang sesuai diberikan ke algoritma. Jadi, kumpulan data pelatihan menyertakan data input dan label kelas terkaitnya. Menggunakan dataset pelatihan, algoritme menurunkan model atau pengklasifikasi. Model yang diturunkan dapat berupa pohon keputusan, rumus matematika atau jaringan saraf. Dalam klasifikasi, ketika data yang tidak berlabel diberikan ke model, ia harus menemukan kelas yang menjadi miliknya. Data baru yang diberikan ke model adalah kumpulan data uji.
Klasifikasi adalah proses pengklasifikasian suatu record. Salah satu contoh sederhana dari klasifikasi adalah untuk memeriksa apakah hujan atau tidak. Jawabannya bisa ya atau tidak. Jadi, ada sejumlah pilihan tertentu. Terkadang ada lebih dari dua kelas untuk diklasifikasi. Itu disebut klasifikasi multiclass. Dalam kehidupan nyata, bank perlu menganalisis apakah memberikan pinjaman kepada pelanggan tertentu berisiko atau tidak. Dalam contoh ini, sebuah model dibangun untuk menemukan label kategoris. Label tersebut berisiko atau aman.
Apa itu Predikasi?
Proses analisis data lainnya adalah predikat. Digunakan untuk mencari keluaran numerik. Sama seperti dalam klasifikasi, dataset pelatihan berisi input dan nilai output numerik yang sesuai. Menurut dataset pelatihan, algoritma menurunkan model atau prediktor. Ketika data baru diberikan, model harus menemukan output numerik. Tidak seperti dalam klasifikasi, metode ini tidak memiliki label kelas. Model memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai terurut.
Regresi umumnya digunakan untuk predikat. Predikat nilai rumah tergantung pada fakta-fakta seperti jumlah kamar, luas total dll adalah contoh untuk predikasi. Sebuah 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 penambangan data
Apa Perbedaan Klasifikasi dan Predikasi?
Klasifikasi vs Predikasi |
|
| Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi ke dalam kategori mana, pengamatan baru menjadi milik atas dasar kumpulan data pelatihan yang berisi pengamatan yang keanggotaan kategorinya diketahui. | Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. |
| Akurasi | |
| Dalam klasifikasi, akurasi tergantung pada menemukan label kelas dengan benar. | Dalam predikasi, akurasi tergantung pada seberapa baik predikat yang diberikan dapat menebak nilai dari atribut berpredikat untuk data baru. |
| Model | |
| Sebuah model atau classifier dibangun untuk menemukan label kategorikal. | Sebuah model atau prediktor akan dibangun yang memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai terurut. |
| Sinonim untuk Model | |
| Dalam klasifikasi, model dapat dikenal sebagai classifier. | Dalam predikasi, model dapat dikenal 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 yaitu klasifikasi dan predikasi. Kecepatan, skalabilitas, dan ketahanan merupakan faktor penting dalam metode klasifikasi dan prediksi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru yang dimilikinya. Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. Itulah perbedaan antara klasifikasi dan predikat.
