гербалайф для похудения, гербалайф отзывы врачей цена на продукты

    Глава 1     Глава 2     Глава 3   

Сравнение задач прогнозирования и классификации


В предыдущей лекции нами была рассмотрена задача классификации. Прогнозирование сходно с задачей классификации.

Многие методы Data Mining используются для решения задач классификации и прогнозирования. Это, например, линейная регрессия, нейронные сети, деревья решений (которые иногда так и называют - деревья прогнозирования и классификации).

Задачи классификации и прогнозирования имеют сходства и различия.

Так в чем же сходство задач прогнозирования и классификации? При решении обеих задач используется двухэтапный процесс построения модели на основе обучающего набора и ее использования для предсказания неизвестных значений зависимой переменной.

Различие задач классификации и прогнозирования состоит в том, что в первой задаче предсказывается класс зависимой переменной, а во второй - числовые значения зависимой переменной, пропущенные или неизвестные (относящиеся к будущему).

Возвращаясь к примеру о туристическом агентстве, рассмотренном в предыдущей лекции, мы можем сказать, что определения класса клиента является решением задачи классификации, а прогнозирование дохода, который принесет этот клиент в будущем году, будет решением задачи прогнозирования.