数据挖掘中分类与预测的区别
2015-11-30 16:55
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分类是指把数据样本映射到一个事先定义的类中的学习过程,即给定一组输入的属性向量及其对应的类,用基于归纳的学习算法得出分类。
第一步:建立训练集的分类器
第二步:首先评估分类器的预测准确率,再对新数据预测其类标号
b)预测可以涉及数据值预测和类标记预测,但预测通常指值预测。
c)两者的区别是,分类是用来预测数据对象的类标记,而预测则是估计某些空缺或未知值。
例如:银行业务中,根据贷款申请者信息判断贷款者是属于“安全”类还是“风险”类的,这是数据挖掘中的分类任务。
而分析给贷款人贷款量的多少对于银行是“安全”的就是数据挖掘中的预测任务。
具体区别如下
第一步:建立训练集的分类器
第二步:首先评估分类器的预测准确率,再对新数据预测其类标号
b)预测可以涉及数据值预测和类标记预测,但预测通常指值预测。
c)两者的区别是,分类是用来预测数据对象的类标记,而预测则是估计某些空缺或未知值。
例如:银行业务中,根据贷款申请者信息判断贷款者是属于“安全”类还是“风险”类的,这是数据挖掘中的分类任务。
而分析给贷款人贷款量的多少对于银行是“安全”的就是数据挖掘中的预测任务。
具体区别如下
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