Erinevus Klassifikatsiooni Ja Regressiooni Vahel

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-09 22:10

Peamine erinevus klassifikatsiooni ja regressioonipuu vahel on see, et klassifitseerimisel on sõltuvad muutujad kategoorilised ja korrastamata, regressioonis sõltuvad muutujad on pidevad või järjestatud tervikud.

Klassifitseerimine ja regressioon on õppimismeetodid, et luua kogutud andmete põhjal ennustusmudelid. Mõlemad tehnikad on graafiliselt esitatud klassifikatsiooni- ja regressioonipuudena, õigemini vooskeemid koos andmete jagunemisega pärast igat sammu või õigemini puu „haru“. Seda protsessi nimetatakse rekursiivseks jaotamiseks. Sellistes valdkondades nagu Mining kasutatakse neid klassifitseerimise ja regressiooni õppimise tehnikaid. See artikkel keskendub klassifikatsioonipuule ja regressioonipuule.