ההבדל בין סיווג לרגרסיה
סיווג לעומת רגרסיה
סיווג ורגרסיה הן טכניקות למידה ליצירת מודלים של חיזוי מנתונים שנאספו. שתי הטכניקות מוצגות בצורה גרפית כעצים סיווג ורגרסיה, או ליתר דיוק תרשימי זרימה עם מחלקות נתונים לאחר כל צעד, או ליתר דיוק, "ענף" בעץ. תהליך זה נקרא מחיצות רקורסיביות.
-> ->סיווג
סיווג היא טכניקה המשמשת להגיע סכימטי המציג את ארגון הנתונים החל עם מבשר משתנה. המשתנים התלויים הם המסווגים את הנתונים לקבוצות. עץ הסיווג מתחיל עם המשתנה הבלתי תלוי, העובר לשתי קבוצות, כפי שנקבע על ידי המשתנים התלויים הקיימים. זה נועד להבהיר את התגובות בצורה של סיווג הביא על ידי המשתנים התלויים.
-> ->רגרסיה
רגרסיה היא שיטת חיזוי המבוססת על ערך פלט נומרי או מוכר. ערך פלט זה הוא תוצאה של סדרה של מחיצות רקורסיבית, כאשר לכל צעד יש ערך מספרי אחד וקבוצה אחרת של משתנים תלויים, אשר מסתעפים לצמד אחר כגון זה. עץ הרגרסיה מתחיל עם משתנה אחד או יותר של מבשר, ומסתיים עם משתנה פלט סופי אחד. המשתנים התלויים הם משתנים מספריים מתמשכים או נפרדים.
מה ההבדל בין סיווג לרגרסיה
ההבדל העיקרי בין עץ הסיווג לעץ רגרסיה הוא המשתנה התלוי שלהם. עבור עץ הסיווג, המשתנים התלויים הם קטגורי, בעוד עץ רגרסיה יש משתנים תלויים מספריים. אלה של עץ הסיווג גם יש כמות קבועה של ערכים unordered, ואילו אלה של עץ רגרסיה יש גם ערכים בדידים אך הורה או ערכים נפרדים. עץ רגרסיה נבנה במטרה להתאים מערכת רגרסיה לכל ענף דטרמיניסטי באופן שעולה ערך התפוקה הצפוי. מאידך, עץ סיווג מתפרש כפי שנקבע על ידי משתנה תלוי הנגזר מהצומת הקודם.
עצי רגרסיה וסיווג הם טכניקות שימושיות כדי למפות את התהליך המצביע על תוצאה שנחקרה, בין אם בסיווג או בערך מספרי אחד.
|
בקיצור: • לעצי סיווג יש משתנים תלויים שאינם קטגורי ולא מסודרים. לעצי רגרסיה יש משתנים תלויים שהם ערכים מתמשכים או ערכים מסודרים מסודרים. |
