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Diferença entre Classificação e Regressão

Classificação e Regressão são dois principais problemas de previsão que são geralmente tratados na mineração de dados. A modelagem preditiva é a técnica de desenvolvimento de um modelo ou função usando os dados históricos para prever os novos dados. A diferença significativa entre Classificação e Regressão é que a classificação mapeia o objeto de dados de entrada para alguns rótulos discretos. Por outro lado, a regressão mapeia o objeto de dados de entrada para os valores reais contínuos.

Gráfico de comparação

Base para comparaçãoClassificaçãoRegressão
Basic
A descoberta de modelo ou funções em que o mapeamento de objetos é feito em classes predefinidas.Um modelo criado no qual o mapeamento de objetos é feito em valores.
Envolve previsão deValores discretosValores contínuos
AlgoritmosÁrvore de decisão, regressão logística, etc.Árvore de regressão (floresta aleatória), regressão linear, etc.
Natureza dos dados previstosNão ordenadoPedido
Método de cálculoPrecisão de mediçãoMedição do erro quadrático médio da raiz

Definição de Classificação

Classificação é o processo de encontrar ou descobrir um modelo (função) que ajuda a separar os dados em várias classes categóricas. Na classificação, a associação ao grupo do problema é identificada, o que significa que os dados são categorizados sob rótulos diferentes de acordo com alguns parâmetros e, em seguida, os rótulos são previstos para os dados.

Os modelos derivados podem ser demonstrados na forma de regras “IF-THEN”, árvores de decisão ou redes neurais, etc. Uma árvore de decisão é fundamentalmente um fluxograma que se assemelha a uma estrutura de árvore onde cada nó interno representa um teste em um atributo, e seus ramos mostra o resultado do teste. O processo de classificação trata dos problemas em que os dados podem ser divididos em dois ou mais rótulos discretos, em outras palavras, dois ou mais conjuntos disjuntos.

Vamos dar um exemplo, suponha que queremos prever a possibilidade da chuva em algumas regiões com base em alguns parâmetros. Então haveria dois rótulos chuvosos e sem chuva sob os quais diferentes regiões poderiam ser classificadas.

Definição de Regressão

Regressão é o processo de encontrar um modelo ou função para distinguir os dados em valores reais contínuos em vez de usar classes. Matematicamente, com um problema de regressão, tenta-se encontrar a aproximação da função com o mínimo desvio de erro. Em regressão, a dependência numérica de dados é prevista para distingui-lo.

A análise de regressão é o modelo estatístico utilizado para prever os dados numéricos em vez de rótulos. Também pode identificar o movimento de distribuição dependendo dos dados disponíveis ou dados históricos.

Vamos pegar o exemplo semelhante em regressão também, onde estamos encontrando a possibilidade de chuva em algumas regiões específicas com a ajuda de alguns parâmetros. Nesse caso, existe uma probabilidade associada à chuva. Aqui não estamos classificando as regiões dentro da chuva e sem rótulos de chuva, ao invés disso, estamos classificando-as com sua probabilidade associada.

Principais diferenças entre classificação e regressão

  1. O processo de Classificação modela uma função através da qual os dados são previstos em rótulos de classe discretos. Por outro lado, a regressão é o processo de criação de um modelo que prevê a quantidade contínua.
  2. Os algoritmos de classificação envolvem árvore de decisão, regressão logística, etc. Em contraste, a árvore de regressão (por exemplo, floresta aleatória) e a regressão linear são exemplos de algoritmos de regressão.
  3. A classificação prediz dados não ordenados, enquanto a regressão prevê dados ordenados.
  4. A regressão pode ser avaliada usando o erro quadrático médio. Pelo contrário, a classificação é avaliada medindo a precisão.

Conclusão

A técnica de classificação fornece o modelo preditivo ou função que prevê os novos dados em categorias ou rótulos discretos com a ajuda dos dados históricos. Por outro lado, o método de regressão modela funções de valor contínuo, o que significa que ele prevê os dados em dados numéricos contínuos.

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