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Diferencia entre clasificación y regresión

La clasificación y la regresión son dos problemas de predicción principales que generalmente se tratan en la minería de datos. El modelado predictivo es la técnica de desarrollar un modelo o función utilizando los datos históricos para predecir los nuevos datos. La diferencia significativa entre Clasificación y Regresión es que la clasificación asigna el objeto de datos de entrada a algunas etiquetas discretas. Por otro lado, la regresión asigna el objeto de datos de entrada a los valores reales continuos.

Gráfica comparativa

Bases para la comparaciónClasificaciónRegresión
BASIC
El descubrimiento de modelos o funciones donde la asignación de objetos se realiza en clases predefinidas.Un modelo ideado en el que el mapeo de objetos se realiza en valores.
Implica la predicción deValores discretosValores continuos
AlgoritmosÁrbol de decisión, regresión logística, etc.Árbol de regresión (bosque aleatorio), regresión lineal, etc.
Naturaleza de los datos previstos.DesordenadoOrdenado
Método de cálculoPrecisión de mediciónMedición del error cuadrático medio.

Definición de Clasificación

La clasificación es el proceso de encontrar o descubrir un modelo (función) que ayuda a separar los datos en múltiples clases categóricas. En la clasificación, se identifica la pertenencia a un grupo del problema, lo que significa que los datos se clasifican en diferentes etiquetas según algunos parámetros y luego las etiquetas se pronostican para los datos.

Los modelos derivados podrían demostrarse en forma de reglas “IF-THEN”, árboles de decisión o redes neuronales, etc. Y sus ramas muestran el resultado de la prueba. El proceso de clasificación trata los problemas en los que los datos se pueden dividir en dos o más etiquetas discretas, en otras palabras, dos o más conjuntos separados.

Tomemos un ejemplo, supongamos que queremos predecir la posibilidad de lluvia en algunas regiones sobre la base de algunos parámetros. Luego habría dos etiquetas lluvia y ninguna lluvia bajo las cuales se pueden clasificar diferentes regiones.

Definición de Regresión

La regresión es el proceso de encontrar un modelo o función para distinguir los datos en valores reales continuos en lugar de usar clases. Matemáticamente, con un problema de regresión, uno está tratando de encontrar la función de aproximación con la mínima desviación de error. En regresión, la dependencia numérica de datos se predice para distinguirla.

El análisis de regresión es el modelo estadístico que se utiliza para predecir los datos numéricos en lugar de las etiquetas. También puede identificar el movimiento de distribución según los datos disponibles o los datos históricos.

Tomemos también el ejemplo similar en regresión, donde encontramos la posibilidad de lluvia en algunas regiones particulares con la ayuda de algunos parámetros. En este caso, existe una probabilidad asociada con la lluvia. Aquí no estamos clasificando las regiones con lluvia y sin etiquetas de lluvia, en lugar de eso, las estamos clasificando con su probabilidad asociada.

Diferencias clave entre clasificación y regresión

  1. El proceso de Clasificación modela una función a través de la cual los datos se predicen en etiquetas de clase discretas. Por otro lado, la regresión es el proceso de crear un modelo que predice la cantidad continua.
  2. Los algoritmos de clasificación implican el árbol de decisión, la regresión logística, etc. En contraste, el árbol de regresión (por ejemplo, el bosque aleatorio) y la regresión lineal son los ejemplos de algoritmos de regresión.
  3. La clasificación predice los datos no ordenados, mientras que la regresión predice los datos ordenados.
  4. La regresión se puede evaluar utilizando el error cuadrático medio. Por el contrario, la clasificación se evalúa midiendo la precisión.

Conclusión

La técnica de clasificación proporciona el modelo predictivo o la función que predice los nuevos datos en categorías o etiquetas discretas con la ayuda de los datos históricos. A la inversa, el método de regresión modela funciones de valor continuo, lo que significa que predice los datos en datos numéricos continuos.

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