Video: Forskellen Mellem Klassificering Og Regression
2024 Forfatter: Mildred Bawerman | [email protected]. Sidst ændret: 2024-01-09 22:10
Hovedforskellen mellem klassifikation og regressionstræ er, at de afhængige variabler i klassificeringen er kategoriske og ikke ordnede, mens de afhængige variabler i regression er kontinuerlige eller ordnede hele værdier.
Klassifikation og regression er læringsteknikker til at skabe modeller for forudsigelse ud fra indsamlede data. Begge teknikker præsenteres grafisk som klassificerings- og regressionstræer, eller rettere flowdiagrammer med datadelinger efter hvert trin, eller rettere, "gren" i træet. Denne proces kaldes rekursiv partitionering. Felt som Mining anvender disse klassifikations- og regressionsindlæringsteknikker. Denne artikel fokuserer på klassifikationstræet og regressionstræet.
Anbefalet:
Forskellen Mellem Klyngedannelse Og Klassificering
Hovedforskellen mellem klyngedannelse og klassificering er, at klyngedannelse er en ikke-overvåget læringsteknik, der grupperer lignende forekomster på basisen
Forskellen Mellem Lineær Og Logistisk Regression
Lineær vs logistisk regression I statistisk analyse er det vigtigt at identificere forholdet mellem de pågældende variabler og undersøgelsen. Sommetider
Forskellen Mellem Regression Og ANOVA
Regression vs ANOVA Regression og ANOVA (Analyse af varians) er to metoder i den statistiske teori til at analysere adfærd for en variabel com
Forskellen Mellem Taxonomi Og Klassificering
Taxonomi vs klassificering Forståelse af komponenterne og deres funktioner kunne gøres bekvemme ved at klassificere dem under forskellige niveauer
Forskellen Mellem Klassificering Og Forudsigelse
Nøgleforskel - Klassificering vs forudsigelse Klassificering og forudsigelse er to udtryk, der er forbundet med datamining. Data er vigtige for næsten alle t
