Video: Forskjellen Mellom Klassifisering Og Regresjon
2024 Forfatter: Mildred Bawerman | [email protected]. Sist endret: 2024-01-09 22:11
Hovedforskjellen mellom klassifisering og regresjonstreet er at de avhengige variablene i klassifiseringen er kategoriske og uordnede mens de avhengige variablene i regresjon er kontinuerlige eller ordnede helverdier.
Klassifisering og regresjon er læringsteknikker for å lage modeller for prediksjon fra innsamlede data. Begge teknikkene presenteres grafisk som klassifisering og regresjonstrær, eller rettere sagt flytskjemaer med inndeling av data etter hvert trinn, eller rettere sagt "gren" i treet. Denne prosessen kalles rekursiv partisjonering. Felt som Mining bruker disse klassifiserings- og regresjonslæringsteknikkene. Denne artikkelen fokuserer på klassifiseringstreet og regresjonstreet.
Anbefalt:
Forskjellen Mellom Klynging Og Klassifisering
Hovedforskjellen mellom klynging og klassifisering er at klynging er en ikke-overvåket læringsteknikk som grupperer lignende forekomster på basisen
Forskjellen Mellom Lineær Og Logistisk Regresjon
Lineær vs logistisk regresjon I statistisk analyse er det viktig å identifisere sammenhengen mellom aktuelle variabler til studien. Noen ganger
Forskjellen Mellom Regresjon Og ANOVA
Regresjon vs ANOVA Regresjon og ANOVA (Analyse av varians) er to metoder i den statistiske teorien for å analysere oppførselen til en variabel kom
Forskjellen Mellom Regresjon Og Korrelasjon
Regresjon vs Korrelasjon I statistikk er det viktig å bestemme forholdet mellom to tilfeldige variabler. Det gir muligheten til å komme med spådommer
Forskjellen Mellom Taxonomy Og Klassifisering
Taksonomi vs klassifisering & forståelse av komponentene og deres funksjoner kan gjøres praktisk ved å klassifisere de under forskjellige nivåer
