La régression est utilisée lors de la prédiction de données continues, telles que l'analyse des stocks. Principalement lorsqu'il s'agit de chiffres. Par exemple, la régression consiste à regarder la tendance de la quantité de caractéristiques des données (dessiner une ligne sur les coordonnées), donner un nombre concret (déterminer à partir de la ligne) et faire une prédiction.
Contrairement à la régression, la classification vise à diviser (étiquetage) en classes données plutôt que de donner des nombres spécifiques. Par exemple, en regardant le nombre de pétales, on appelle cela la classification pour se diviser en classes prédéfinies (ici, la pensée et le pissenlit), comme la pensée quand elle est petite et le pissenlit quand elle est grande.
L'idée est que la régression considère souvent les séries chronologiques et le passage du temps (pas nécessairement cela), alors que la classification ne prend pas en compte le passage du temps en premier lieu. J'ai une image comme ça.
Mettre tout simplement,
Retour → Prédiction Classification → Étiquetage
Je me demande si c'est comme ça.
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