Erinevus Klassifikatsiooni Ja Regressiooni Vahel

Erinevus Klassifikatsiooni Ja Regressiooni Vahel
Erinevus Klassifikatsiooni Ja Regressiooni Vahel

Video: Erinevus Klassifikatsiooni Ja Regressiooni Vahel

Video: Erinevus Klassifikatsiooni Ja Regressiooni Vahel
Video: JA graffiti 2023, September
Anonim

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.

Erinevus klassifikatsiooni ja regressiooni vahel - võrdluse kokkuvõte
Erinevus klassifikatsiooni ja regressiooni vahel - võrdluse kokkuvõte

Soovitatav: