इस पोस्ट में, हम वर्गीकरण (Classification) और रिग्रेशन (Regression) के बीच अंतर को समझेंगे।
वर्गीकरण (Classification)
यह असतत मान (discrete values) देता है।
डेटा के एक समूह को देखते हुए, यह विधि डेटा को विभिन्न समूहों में समूहित करने में मदद करती है।
यह समूहन विभिन्न मानदंडों के आधार पर किया जाता है।
यह अनक्रमित (unordered) है।
मैपिंग फ़ंक्शन का उपयोग मानों को पूर्व-परिभाषित वर्गों में मैप करने के लिए किया जाता है।
उदाहरण हैं: निर्णय ट्री (Decision tree), लॉजिस्टिक रिग्रेशन (logistic regression)।
रिग्रेशन (Regression)
यह सतत मान (continuous values) देता है।
यह मानों को सतत आउटपुट में मैप करने के लिए मैपिंग फ़ंक्शन का उपयोग करता है।
यह क्रमित (ordered) है।
इसमें आश्रित (dependent) और स्वतंत्र (independent) चर होते हैं।
यह सर्वोत्तम फिट लाइन (best fit line) ढूंढने का प्रयास करता है।
यह ग्राफ को एक्सट्रपोलेट करके मान ढूंढने/भविष्यवाणी करने का प्रयास करता है।
यह रूट मीन स्क्वायर एरर विधि (root mean square error method) का उपयोग करके किया जाता है।
उदाहरण हैं: रिग्रेशन ट्री (रैंडम फॉरेस्ट), रैखिक रिग्रेशन (Linear regression)।
