Die Regression wird bei der Vorhersage kontinuierlicher Daten verwendet, z. B. bei der Bestandsanalyse. Hauptsächlich beim Umgang mit Zahlen. Bei der Regression wird beispielsweise die Tendenz der Merkmalsmenge der Daten untersucht (eine Linie auf den Koordinaten zeichnen), eine konkrete Zahl angegeben (anhand der Linie bestimmt) und eine Vorhersage getroffen.
Im Gegensatz zur Regression zielt die Klassifizierung darauf ab, in bestimmte Klassen zu unterteilen (zu kennzeichnen), anstatt bestimmte Zahlen anzugeben. Betrachtet man beispielsweise die Anzahl der Blütenblätter, so wird dies als Klassifizierung bezeichnet, um in vorgegebene Klassen (hier Stiefmütterchen und Löwenzahn) unterteilt zu werden, z. B. Stiefmütterchen, wenn es klein ist, und Löwenzahn, wenn es groß ist.
Die Idee ist, dass die Regression häufig Zeitreihen und den Zeitablauf berücksichtigt (nicht unbedingt das), während die Klassifizierung den Zeitablauf überhaupt nicht berücksichtigt. Ich habe so ein Bild.
Einfach ausgedrückt,
Zurück → Vorhersage Klassifizierung → Kennzeichnung
Ich frage mich, ob es sich so anfühlt.
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