Tofauti Muhimu – Uainishaji dhidi ya Utabiri
Uainishaji na utabiri ni maneno mawili yanayohusishwa na uchimbaji wa data. Data ni muhimu kwa karibu shirika lote ili kuongeza faida na kuelewa soko. Data ya kawaida haina thamani kubwa. Kwa hivyo, data inapaswa kuchakatwa ili kupata habari muhimu. Uchimbaji wa data ni teknolojia ambayo inachukua habari kutoka kwa idadi kubwa ya data. Inasaidia kupata uelewa mpana wa data. Baadhi ya matumizi ya uchimbaji data ni uchambuzi wa soko, udhibiti wa uzalishaji na ugunduzi wa ulaghai. Uainishaji na utabiri ni maneno mawili yanayohusiana na uchimbaji wa data. Nakala hii inajadili tofauti kati ya uainishaji na utabiri. Uainishaji ni mchakato wa kutambua kategoria au lebo ya darasa ya uchunguzi mpya ambayo ni yake. Utabiri ni mchakato wa kutambua data ya nambari inayokosekana au isiyopatikana kwa uchunguzi mpya. Hiyo ndiyo tofauti kuu kati ya uainishaji na utabiri. Ubashiri hauhusu lebo ya darasa kama katika uainishaji.
Uainishaji ni nini?
Uainishaji ni kutambua aina au lebo ya darasa ya uchunguzi mpya. Kwanza, seti ya data hutumiwa kama data ya mafunzo. Seti ya data ya pembejeo na matokeo yanayolingana hupewa algorithm. Kwa hivyo, seti ya data ya mafunzo inajumuisha data ya ingizo na lebo zinazohusiana na darasa. Kwa kutumia hifadhidata ya mafunzo, algoriti hupata kielelezo au kiainishaji. Mfano unaotokana unaweza kuwa mti wa uamuzi, fomula ya hisabati au mtandao wa neva. Katika uainishaji, wakati data isiyo na lebo inapewa mfano, inapaswa kupata darasa ambalo ni lake. Data mpya iliyotolewa kwa muundo ni seti ya data ya majaribio.
Uainishaji ni mchakato wa kuainisha rekodi. Mfano mmoja rahisi wa uainishaji ni kuangalia ikiwa kunanyesha au la. Jibu linaweza kuwa ndiyo au hapana. Kwa hivyo, kuna idadi fulani ya chaguzi. Wakati mwingine kunaweza kuwa na zaidi ya darasa mbili za kuainisha. Hiyo inaitwa uainishaji wa aina nyingi. Katika maisha halisi, benki inahitaji kuchanganua ikiwa kutoa mkopo kwa mteja fulani ni hatari au la. Katika mfano huu, modeli inaundwa ili kupata lebo ya kitengo. Lebo ni hatari au salama.
Predication ni nini?
Mchakato mwingine wa kuchanganua data ni ubashiri. Inatumika kupata matokeo ya nambari. Sawa na katika uainishaji, mkusanyiko wa data wa mafunzo una pembejeo na thamani zinazolingana za matokeo ya nambari. Kulingana na hifadhidata ya mafunzo, algorithm hupata modeli au kitabiri. Wakati data mpya inatolewa, mfano unapaswa kupata matokeo ya nambari. Tofauti na uainishaji, njia hii haina lebo ya darasa. Muundo huu unabashiri chaguo la kukokotoa la kukokotoa lenye kuendelea au thamani iliyopangwa.
Regression kwa ujumla hutumika kutabiri. Kutabiri thamani ya nyumba kulingana na ukweli kama vile idadi ya vyumba, eneo la jumla n.k. ni mfano wa kutabiri. Kampuni inaweza kupata kiasi cha pesa kilichotumiwa na mteja wakati wa mauzo. Huo pia ni mfano wa utabiri.
Kuna Ufanano Gani Kati ya Uainishaji na Utabiri?
Uainishaji na Utabiri ni aina za uchanganuzi wa data zinazotumika katika uchimbaji data
Kuna tofauti gani kati ya Uainishaji na Utabiri?
Uainishaji dhidi ya Utabiri |
|
| Uainishaji ni mchakato wa kubainisha aina gani, uchunguzi mpya ni wa kwa misingi ya seti ya data ya mafunzo iliyo na uchunguzi ambao uanachama wa kategoria unajulikana. | Predication ni mchakato wa kutambua data ya nambari inayokosekana au isiyopatikana kwa uchunguzi mpya. |
| Usahihi | |
| Katika uainishaji, usahihi unategemea kupata lebo ya darasa kwa usahihi. | Katika ubashiri, usahihi unategemea jinsi kitabiri fulani kinaweza kukisia thamani ya sifa iliyotabiriwa kwa data mpya. |
| Model | |
| Muundo au kiainishaji kimeundwa ili kupata lebo za kitengo. | Muundo au kitabiri kitaundwa ambacho kinabashiri kitendakazi cha kuendelea kuthaminiwa au thamani iliyopangwa. |
| Visawe vya Mfano | |
| Katika uainishaji, modeli inaweza kujulikana kama kiainishaji. | Kwa kutabiri, modeli inaweza kujulikana kama kitabiri. |
Muhtasari – Uainishaji dhidi ya Utabiri
Kuchota taarifa muhimu kutoka kwa seti kubwa ya data inajulikana kama uchimbaji wa data. Makala haya yanajadili mbinu mbili za uchanganuzi wa data katika uchimbaji data kama vile uainishaji na utabiri. Kasi, uimara na uthabiti ni mambo muhimu katika uainishaji na mbinu za utabiri. Uainishaji ni mchakato wa kutambua aina au lebo ya darasa ya uchunguzi mpya ambayo ni yake. Utabiri ni mchakato wa kutambua data ya nambari inayokosekana au isiyopatikana kwa uchunguzi mpya. Hiyo ndiyo tofauti kati ya uainishaji na utabiri.
