Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen sind überwachte Lernalgorithmen. Beide Algorithmen werden zur Vorhersage beim maschinellen Lernen verwendet und arbeiten mit den gekennzeichneten Datensätzen. Der Unterschied zwischen beiden besteht jedoch darin, wie sie für unterschiedliche Probleme des maschinellen Lernens verwendet werden.
Der Hauptunterschied zwischen Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen besteht darin, dass Regressionsalgorithmen verwendet werden das Kontinuierliche vorhersagen Dabei werden Werte wie Preis, Gehalt, Alter usw. und Klassifizierungsalgorithmen verwendet Vorhersage/Klassifizierung der diskreten Werte wie männlich oder weiblich, wahr oder falsch, Spam oder kein Spam usw.
String-Formatierung Java
Betrachten Sie das folgende Diagramm:
Einstufung:
Bei der Klassifizierung geht es darum, eine Funktion zu finden, die dabei hilft, den Datensatz anhand verschiedener Parameter in Klassen zu unterteilen. Bei der Klassifizierung wird ein Computerprogramm anhand des Trainingsdatensatzes trainiert und kategorisiert die Daten basierend auf diesem Training in verschiedene Klassen.
Die Aufgabe des Klassifizierungsalgorithmus besteht darin, die Abbildungsfunktion zu finden, um die Eingabe (x) auf die diskrete Ausgabe (y) abzubilden.
Beispiel: Das beste Beispiel zum Verständnis des Klassifizierungsproblems ist die E-Mail-Spam-Erkennung. Das Modell wird anhand von Millionen E-Mails auf verschiedene Parameter trainiert und erkennt bei jedem Eingang einer neuen E-Mail, ob es sich bei der E-Mail um Spam handelt oder nicht. Wenn es sich bei der E-Mail um Spam handelt, wird sie in den Spam-Ordner verschoben.
Federmodule
Arten von ML-Klassifizierungsalgorithmen:
Klassifizierungsalgorithmen können weiter in die folgenden Typen unterteilt werden:
- Logistische Regression
- K-Nächste Nachbarn
- Support-Vektor-Maschinen
- Kernel-SVM
- Naive Bayes
- Entscheidungsbaumklassifizierung
- Zufällige Waldklassifizierung
Regression:
Bei der Regression handelt es sich um einen Prozess zur Ermittlung der Korrelationen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. Es hilft bei der Vorhersage kontinuierlicher Variablen, z. B. der Vorhersage von Markt-Trends , Vorhersage von Immobilienpreisen usw.
Die Aufgabe des Regressionsalgorithmus besteht darin, die Zuordnungsfunktion zu finden, um die Eingabevariable (x) auf die kontinuierliche Ausgabevariable (y) abzubilden.
Beispiel: Angenommen, wir möchten Wettervorhersagen durchführen, verwenden wir hierfür den Regressionsalgorithmus. Bei der Wettervorhersage wird das Modell anhand vergangener Daten trainiert und kann nach Abschluss des Trainings problemlos das Wetter für zukünftige Tage vorhersagen.
Arten von Regressionsalgorithmen:
Fibonacci-Code Java
- Einfache lineare Regression
- Multiple lineare Regression
- Polynomielle Regression
- Unterstützen Sie die Vektorregression
- Entscheidungsbaum-Regression
- Zufällige Waldregression
Unterschied zwischen Regression und Klassifizierung
| Regressionsalgorithmus | Klassifizierungsalgorithmus |
|---|---|
| Bei der Regression muss die Ausgabevariable kontinuierlicher Natur oder ein reeller Wert sein. | Bei der Klassifizierung muss die Ausgabevariable ein diskreter Wert sein. |
| Die Aufgabe des Regressionsalgorithmus besteht darin, den Eingabewert (x) auf die kontinuierliche Ausgabevariable (y) abzubilden. | Die Aufgabe des Klassifizierungsalgorithmus besteht darin, den Eingabewert (x) auf die diskrete Ausgabevariable (y) abzubilden. |
| Regressionsalgorithmen werden mit kontinuierlichen Daten verwendet. | Klassifizierungsalgorithmen werden mit diskreten Daten verwendet. |
| Bei der Regression versuchen wir, die beste Anpassungslinie zu finden, die die Ausgabe genauer vorhersagen kann. | Bei der Klassifizierung versuchen wir, die Entscheidungsgrenze zu finden, die den Datensatz in verschiedene Klassen unterteilen kann. |
| Regressionsalgorithmen können verwendet werden, um Regressionsprobleme wie Wettervorhersage, Hauspreisvorhersage usw. zu lösen. | Klassifizierungsalgorithmen können zur Lösung von Klassifizierungsproblemen wie der Identifizierung von Spam-E-Mails, der Spracherkennung, der Identifizierung von Krebszellen usw. verwendet werden. |
| Der Regressionsalgorithmus kann weiter in lineare und nichtlineare Regression unterteilt werden. | Die Klassifizierungsalgorithmen können in Binärklassifizierer und Mehrklassenklassifizierer unterteilt werden. |