मुख्य अंतर - वर्गीकरण बनाम भविष्यवाणी
वर्गीकरण और भविष्यवाणी डेटा माइनिंग से जुड़े दो शब्द हैं। लाभ बढ़ाने और बाजार को समझने के लिए लगभग सभी संगठन के लिए डेटा महत्वपूर्ण है। प्लेन डेटा का ज्यादा मूल्य नहीं होता है। इसलिए, उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा को संसाधित किया जाना चाहिए। डेटा माइनिंग वह तकनीक है जो बड़ी मात्रा में डेटा से जानकारी निकालती है। यह डेटा की व्यापक समझ प्राप्त करने में मदद करता है। डेटा माइनिंग के कुछ अनुप्रयोग बाजार विश्लेषण, उत्पादन नियंत्रण और धोखाधड़ी का पता लगाना हैं। वर्गीकरण और भविष्यवाणी डेटा माइनिंग से जुड़े दो शब्द हैं।यह लेख वर्गीकरण और भविष्यवाणी के बीच अंतर पर चर्चा करता है। वर्गीकरण नए अवलोकन की श्रेणी या वर्ग लेबल की पहचान करने की प्रक्रिया है जिससे यह संबंधित है। भविष्यवाणी एक नए अवलोकन के लिए लापता या अनुपलब्ध संख्यात्मक डेटा की पहचान करने की प्रक्रिया है। वर्गीकरण और भविष्यवाणी के बीच यही महत्वपूर्ण अंतर है। वर्गीकरण में जैसे वर्ग लेबल के बारे में भविष्यवाणी की चिंता नहीं है।
वर्गीकरण क्या है?
वर्गीकरण एक नए अवलोकन की श्रेणी या वर्ग लेबल की पहचान करना है। सबसे पहले, डेटा का एक सेट प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग किया जाता है। इनपुट डेटा का सेट और संबंधित आउटपुट एल्गोरिथम को दिए जाते हैं। इसलिए, प्रशिक्षण डेटा सेट में इनपुट डेटा और उनके संबद्ध वर्ग लेबल शामिल हैं। प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करके, एल्गोरिथ्म एक मॉडल या क्लासिफायरियर प्राप्त करता है। व्युत्पन्न मॉडल एक निर्णय वृक्ष, गणितीय सूत्र या एक तंत्रिका नेटवर्क हो सकता है। वर्गीकरण में, जब मॉडल को एक लेबल रहित डेटा दिया जाता है, तो उसे उस वर्ग का पता लगाना चाहिए जिससे वह संबंधित है।मॉडल को प्रदान किया गया नया डेटा परीक्षण डेटा सेट है।
वर्गीकरण एक रिकॉर्ड को वर्गीकृत करने की प्रक्रिया है। वर्गीकरण का एक सरल उदाहरण यह जांचना है कि बारिश हो रही है या नहीं। इसका उत्तर हां या ना में हो सकता है। तो, विकल्पों की एक विशेष संख्या है। कभी-कभी वर्गीकृत करने के लिए दो से अधिक वर्ग हो सकते हैं। इसे मल्टीक्लास वर्गीकरण कहा जाता है। वास्तविक जीवन में, बैंक को यह विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है कि किसी विशेष ग्राहक को ऋण देना जोखिम भरा है या नहीं। इस उदाहरण में, श्रेणीबद्ध लेबल को खोजने के लिए एक मॉडल का निर्माण किया गया है। लेबल जोखिम भरे या सुरक्षित हैं।
भविष्यवाणी क्या है?
डेटा विश्लेषण की एक और प्रक्रिया भविष्यवाणी है। इसका उपयोग संख्यात्मक आउटपुट खोजने के लिए किया जाता है। वर्गीकरण के समान, प्रशिक्षण डेटासेट में इनपुट और संबंधित संख्यात्मक आउटपुट मान होते हैं।प्रशिक्षण डेटासेट के अनुसार, एल्गोरिथ्म मॉडल या एक भविष्यवक्ता प्राप्त करता है। जब नया डेटा दिया जाता है, तो मॉडल को एक संख्यात्मक आउटपुट मिलना चाहिए। वर्गीकरण के विपरीत, इस पद्धति में वर्ग लेबल नहीं है। मॉडल निरंतर-मूल्यवान फ़ंक्शन या ऑर्डर किए गए मान की भविष्यवाणी करता है।
प्रतिगमन आमतौर पर भविष्यवाणी के लिए प्रयोग किया जाता है। कमरों की संख्या, कुल क्षेत्रफल आदि जैसे तथ्यों के आधार पर एक घर के मूल्य की भविष्यवाणी करना भविष्यवाणी के लिए एक उदाहरण है। एक कंपनी को बिक्री के दौरान ग्राहक द्वारा खर्च की गई राशि का पता चल सकता है। यह भी भविष्यवाणी के लिए एक उदाहरण है।
वर्गीकरण और भविष्यवाणी में क्या समानता है?
वर्गीकरण और भविष्यवाणी दोनों डेटा माइनिंग में उपयोग किए जाने वाले डेटा विश्लेषण के रूप हैं।
वर्गीकरण और भविष्यवाणी में क्या अंतर है?
वर्गीकरण बनाम भविष्यवाणी |
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| वर्गीकरण किस श्रेणी की पहचान करने की प्रक्रिया है, एक प्रशिक्षण डेटा सेट के आधार पर एक नया अवलोकन संबंधित है जिसमें अवलोकन शामिल हैं जिनकी श्रेणी सदस्यता ज्ञात है। | पूर्वानुमान एक नए अवलोकन के लिए लापता या अनुपलब्ध संख्यात्मक डेटा की पहचान करने की प्रक्रिया है। |
| शुद्धता | |
| वर्गीकरण में, सटीकता वर्ग लेबल को सही ढंग से खोजने पर निर्भर करती है। | भविष्यवाणी में, सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि एक दिया गया प्रेडिकेटर नए डेटा के लिए एक विधेय विशेषता के मूल्य का कितनी अच्छी तरह अनुमान लगा सकता है। |
| मॉडल | |
| श्रेणीबद्ध लेबल खोजने के लिए एक मॉडल या क्लासिफायर का निर्माण किया जाता है। | एक मॉडल या एक भविष्यवक्ता का निर्माण किया जाएगा जो एक निरंतर-मूल्यवान फ़ंक्शन या ऑर्डर किए गए मान की भविष्यवाणी करता है। |
| मॉडल के समानार्थी शब्द | |
| वर्गीकरण में, मॉडल को क्लासिफायरियर के रूप में जाना जा सकता है। | भविष्यवाणी में, मॉडल को भविष्यवक्ता के रूप में जाना जा सकता है। |
सारांश - वर्गीकरण बनाम भविष्यवाणी
एक विशाल डेटा सेट से सार्थक जानकारी निकालना डेटा माइनिंग के रूप में जाना जाता है। यह लेख डेटा माइनिंग में डेटा विश्लेषण के दो तरीकों जैसे वर्गीकरण और भविष्यवाणी पर चर्चा करता है। वर्गीकरण और भविष्यवाणी के तरीकों में गति, मापनीयता और मजबूती काफी कारक हैं। वर्गीकरण नए अवलोकन की श्रेणी या वर्ग लेबल की पहचान करने की प्रक्रिया है जिससे यह संबंधित है। भविष्यवाणी एक नए अवलोकन के लिए लापता या अनुपलब्ध संख्यात्मक डेटा की पहचान करने की प्रक्रिया है। वर्गीकरण और भविष्यवाणी के बीच यही अंतर है।
