分類と予測の違い

データマイニングに関連する用語として「分類」と「予測」がある。データは、利益を上げ、市場を理解するために、ほとんどすべての組織にとって重要です。純粋なデータにはほとんど価値がありません。したがって、有用な情報を得るためには、データを加工する必要があります。データマイニングは、大量のデータから情報を抽出する技術である。これにより、データをより広く理解することができます。データマイニングの用途としては、市場分析、生産管理、不正検知などがある。データマイニングに関連する用語として「分類」と「予測」がある。ここでは、分類と予測の違いについて説明します。分類は、新しい観察が属するカテゴリまたはカテゴリ・ラベルを特定するプロセスです。予測とは、新たな観測のために、不足している、あるいは使えない数値データを特定する作業である。ここが分類と予測の大きな違いです。述語は分類におけるクラスラベルとは関係がない。

カタログ

1. 概要と主な違い 2. 分類とは 3. 予測とは 4. 分類と予測の類似点 5. 横並び比較 - 表形式での分類と予測 6. まとめ

分類は何ですか？

分類とは、新しい観察結果に対してカテゴリーやカテゴリーラベルを特定することです。まず、一組のデータを学習データとして使用する。入力データセットとそれに対応するアルゴリズムの出力が与えられている。したがって、学習データセットは、入力データとそれに関連するクラスラベルから構成される。アルゴリズムは、学習データセットを用いてモデルや分類器を導き出す。導き出されるモデルは、決定木、数学的定式化、ニューラルネットワークのいずれでもよい。分類では、ラベルのないデータが与えられたとき、それがどのクラスに属するかをモデルが見つける必要がある。モデルに提供される新しいデータは、テストデータセットである。

分類は、記録を分類する作業である。分類の簡単な例としては、雨が降っているかどうかを確認することです。答えは「イエス」でも「ノー」でもいい。ですから、選択肢はたくさんあります。分類のために2つ以上のクラスが存在することもある。これを多クラス分類という。顧客が現実に与信する上でリスクがあるかどうかを分析する。この例では、分類ラベルを求めるためのモデルを構築している。ラベルは危険か安全か。

プレディケーションは何ですか？

データ分析におけるもう一つのプロセスは、予測である。数値出力を求めるために使用されます。分類と同様に、学習データセットには入力値とそれに対応する数値の出力値が含まれる。アルゴリズムは、学習データセットに基づいてモデルまたはフォーキャスターを導出する。新しいデータが与えられると、モデルは数値出力を見つけるはずである。分類とは異なり、クラスラベルを持たない方法である。連続値の関数や順序値を予測するモデルです。

回帰は、予測によく使われます。部屋数や延べ面積などの事実から住宅の価値を予測するのは、その一例です。販売過程で顧客が費やした金額を知ることができる。これもフォーキャストの一例です。

分類と叙述の相似性は何ですか？

• 分類と予測は、いずれもデータマイニングで用いられるデータ解析の一形態である。

分類と述語の違い

概要 - 分類 vs. 予測

巨大なデータセットから意味のある情報を抽出することをデータマイニングという。本稿では、データマイニングにおけるデータ解析の手法として、分類と予測の2つを取り上げる。分類・予測法では、速度、スケーラビリティ、ロバスト性がかなり重要なファクターとなる。分類は、新しい観察が属するカテゴリまたはカテゴリ・ラベルを決定するプロセスである。予測とは、新たな観測に対して、不足している、あるいは利用できない数値データを特定するプロセスである。ここが分類と予測の違いです。

引用

1.ポイント、チュートリアル"データマイニングの分類と予測" チュートリアルのポイント、2018年1月8日。ここで提供される 2. "統計的分類"、ウィキペディア、ウィキメディア財団、2018年3月6日。こちらで入手可能です 2. "統計的分類"