Разлика између класификације и регресије

Тхе кључна разлика између класификације и регресијског стабла је то у класификацији зависне променљиве су категоричне и неуређене, док су у регресији зависне променљиве непрекидне или поредане целе вредности.

Класификација и регресија су технике учења за креирање модела предвиђања из прикупљених података. Обе технике су графички представљене као стабла класификације и регресије, тачније дијаграми токова са подељењима података након сваког корака, или боље речено, „грана“ у дрвету. Овај процес се назива рекурзивна партиција. Поља попут Рударства користи ове технике класификације и регресије. Овај се чланак фокусира на стабло класификације и регресијско стабло.

САДРЖАЈ

1. Преглед и кључне разлике
2. Шта је класификација
3. Шта је регресија
4. Упоредна упоредба - Класификација према регресији у табеларном облику
5. Резиме

Шта је класификација?

Класификација је техника која се користи да се дође до шеме која приказује организацију података почевши од променљиве претходника. Зависне променљиве су оно што класификује податке.

Слика 01: Мининг података

Стабло класификације започиње с независном променљивом, која се дели на две групе што је одређено постојећим зависним варијаблама. Замишљено је да се разјасне одговори у облику категоризације доведених од зависних варијабли.

Шта је регресија

Регресија је метода предвиђања која се заснива на претпостављеној или познатој бројчаној излазној вриједности. Ова излазна вредност резултат је низа рекурзивних партиција, при чему сваки корак има једну нумеричку вредност и другу групу зависних варијабли које се гране на други пар као што је овај.

Дрво регресије започиње једном или више варијабли претходника и завршава једном коначном излазном променљивом. Зависне варијабле су или континуиране или дискретне нумеричке варијабле.

Која је разлика између класификације и регресије?

Класификација вс регресија
Модел стабла гдје циљна варијабла може узети дискретни скуп вриједности.	Модел стабла гдје циљна варијабла може узимати континуиране вриједности, обично стварне бројеве.
Зависна варијабла
За стабло класификације зависне променљиве су категоричне.	За регресијско стабло, зависне променљиве су нумеричке.
Вредности
Има подешену количину неуређених вредности.	Има или дискретне још наручене вредности или недискретивне вредности.
Сврха конструкције
Сврха конструкције регресијског стабла је да се регресијски систем уклопи у сваку одредујућу грану на начин да се очекује очекивана вредност излаза.	Стабло класификације се одваја као што је одређено зависном променљивом изведеном из претходног чвора.

Преглед - Класификација вс регресија

Регресијска и класификациона стабла корисне су технике за мапирање процеса који указује на проучени исход, било у класификацији, било у једној нумеричкој вредности. Разлика између класификацијског стабла и регресијског стабла је њихова зависна варијабла. Стабла класификације имају зависне варијабле које су категоричне и неуређене. Регресијска стабла имају зависне променљиве које су непрекидне вредности или поредане целе вредности.

Референце:

1. „Учење стабла одлучивања“. Википедиа, Викимедијина фондација, 13. маја 2018. Доступно овде 

Љубазношћу слике:

1. 'Рударство података' Арбецк - Властити рад, (ЦЦ БИ 3.0) преко Цоммонс Викимедиа