Sınıflama ve Regresyon Arasındaki Fark

Sınıflandırma ve Regresyon

Sınıflandırma ve regresyon, toplanan veriden tahmin modelleri oluşturmak için öğrenme teknikleridir. Her iki teknik de grafiksel olarak sınıflandırma ve regresyon ağaçları olarak veya daha ziyade her adımdan sonra bölümler halinde olan akış şemaları olarak veya daha ziyade ağaçta "dal" olarak sunulmaktadır. Bu işleme özyinelemeli bölümlendirme denir.

Sınıflandırma

Sınıflandırma, bir öncü değişken ile başlayan verilerin düzenlenişini gösteren bir şemata ulaşmak için kullanılan bir tekniktir. Bağımlı değişkenler, verilerin gruplar halinde sınıflandırılmasıdır. Sınıflandırma ağacı, mevcut bağımlı değişkenlerin belirlediği şekilde iki gruba ayrılan bağımsız değişken ile başlar. Bu, bağımlı değişkenlerin getirdiği kategorizasyon şeklinde verilen cevapları aydınlatmak içindir.

Regresyon

Regresyon, varsayılan veya bilinen sayısal çıktı değerine dayanan bir tahmin yöntemidir. Bu çıktı değeri, her adımın bir sayısal değere sahip olduğu bir dizi özyinelemeli bölümlemenin sonucu ve bunun gibi başka bir çifte ayrılan bağımlı değişkenlerin başka bir grubu sonucudur. Regresyon ağacı, bir veya daha fazla öncü değişken ile başlar ve bir son çıktı değişkeni ile son bulur. Bağımlı değişkenler ya sürekli ya da ayrık sayısal değişkenlerdir.

Sınıflandırma ve Regresyon arasındaki fark nedir?

Sınıflandırma ağacı ile regresyon ağacı arasındaki ana fark, bağımlı değişkendir. Sınıflandırma ağacı için, bağımlı değişkenler kategoriktir, regresyon ağacı ise sayısal bağımlı değişkenlere sahiptir. Sınıflandırma ağacında olanlar sıralı olmayan değerlerin belirlenmiş bir miktarına sahipken, regresyon ağacında olanlar sıralı ya da sıralı değerlere ya da ayrık değerlere sahiptir. Bir regresyon ağacı, beklenen çıktı değerinin ortaya çıkacağı şekilde, her determinant dalına bir regresyon sistemi yerleştirmek amacıyla inşa edilmiştir. Öte yandan, bir sınıflandırma ağacı, önceki düğümden türetilmiş bir bağımlı değişkene göre belirlenir.

Regresyon ve sınıflandırma ağaçları, sınıflandırmada veya tek bir sayısal değerde olsun, üzerinde çalışılan bir sonuca işaret eden süreci haritalamak için yararlı tekniklerdir.

Özet olarak: • Sınıflandırma ağaçlarının kategorik ve sırasız bağımlı değişkenleri vardır. • Regresyon ağaçları, sürekli değerler veya sıralı tam değerler olan bağımlı değişkenlere sahiptir.