Perbedaan mendasar – Klasifikasi & Prediksi
Klasifikasi dan predikasi merupakan 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.
Penambangan data, merupakan istilah yang mengacu pada teknologi yang mengekstraksi informasi dari sejumlah besar data.
Ini membantu untuk mendapatkan pemahaman yang luas tentang data.
Beberapa aplikasi penambangan data adalah analisis pasar, kontrol produksi, dan deteksi penipuan.
Klasifikasi dan predikasi adalah dua istilah yang terkait dengan penambangan data.
Artikel ini membahas perbedaan antara klasifikasi dan predikasi.
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 predikasi.
Predikasi tidak memperhatikan label kelas seperti dalam klasifikasi.
ISI
- Ikhtisar dan Perbedaan Utama 2.
Apa itu Klasifikasi3.
Apa itu Prediksi 4.
Kesamaan Antara Klasifikasi dan Prediksi5.
Perbandingan Berdampingan – Klasifikasi & Prediksi dalam Bentuk Tabular6.
Ringkasan
Pengertian Klasifikasi?
Klasifikasi, merupakan istilah yang mengacu pada untuk mengidentifikasi kategori atau label kelas dari pengamatan baru.
Pertama, satu set 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 yang terkait.
Dengan menggunakan dataset pelatihan, algoritme mendapatkan 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 kelasnya.
Data baru yang disediakan untuk model adalah kumpulan data uji.
Klasifikasi adalah proses mengklasifikasikan suatu record.
Salah satu contoh klasifikasi sederhana 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 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.
Label berisiko atau aman.
Pengertian Predikasi?
Proses analisis data lainnya, merupakan istilah yang mengacu pada predikasi.
Ini digunakan untuk menemukan output numerik.
Sama seperti dalam klasifikasi, dataset pelatihan berisi input dan nilai output numerik yang sesuai.
Menurut dataset pelatihan, algoritme menurunkan model atau prediktor.
Ketika data baru diberikan, model harus menemukan output numerik.
Berbeda dengan klasifikasi, metode ini tidak memiliki label kelas.
Model memprediksi fungsi bernilai kontinu atau nilai terurut.
Regresi umumnya digunakan untuk predikasi.
Memprediksi nilai rumah berdasarkan fakta seperti jumlah kamar, luas total, dll.
Adalah contoh predikasi.
Sebuah perusahaan mungkin menemukan jumlah uang yang dihabiskan oleh pelanggan selama penjualan.
Itu juga contoh untuk prediksi.
Apa Persamaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?
- Baik Klasifikasi dan Predikasi, merupakan istilah yang mengacu pada bentuk analisis data yang digunakan dalam penambangan data.
Apa Perbedaan Antara Klasifikasi dan Predikasi?
Klasifikasi & Predikasi |
|
|
Klasifikasi, merupakan istilah yang mengacu pada proses mengidentifikasi ke kategori mana, pengamatan baru termasuk berdasarkan kumpulan data pelatihan yang berisi pengamatan yang keanggotaan kategorinya diketahui. |
Predikasi adalah proses mengidentifikasi data numerik yang hilang atau tidak tersedia untuk pengamatan baru. |
|
Ketepatan |
|
|
Dalam klasifikasi, akurasi tergantung pada menemukan label kelas dengan benar. |
Dalam predikasi, keakuratan tergantung pada seberapa baik predikator yang diberikan dapat menebak nilai dari atribut predikat untuk data baru. |
|
Model |
|
|
Model atau classifier dibangun untuk menemukan label kategori. |
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 & Prediksi
Mengekstraksi informasi yang bermakna 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, merupakan istilah yang mengacu pada 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 predikasi.
Referensi:
1.Point, Tutorial.
“Klasifikasi & Prediksi Penambangan Data.”, Poin Tutorial, 8 Januari 2018.
Tersedia di sini 2.
“Klasifikasi statistik.” Wikipedia , Wikimedia Foundation, 6 Maret 2018.
Tersedia di sini
Kesopanan Gambar:
1.’2729773′ oleh GDJ (Domain Publik) melalui pixabay