教師ありデータマイニングと教師なしデータマイニングの違い

データマイニングは、作業するために多数の計算方法とアルゴリズムを利用します 知識 抽出。分類は、おそらくデータ分析の最も基本的な形式です。データマイニングの一般的なタスクは、分類が不明であるか、将来発生するデータを調べて、その分類が何であるか、または今後発生するかを予測することです。同様に、分類がわかっているデータはルールを作成するために使用され、ルールは分類が不明なデータに適用されます。そうは言っても、データマイニングの手法には、教師ありと教師なしの2つの主要な形式があります。教師なしは予測手法ですが、教師なしは記述手法です。どちらのアルゴリズムもさまざまなデータマイニングタスクを実行するために広く使用されていますが、2つのアルゴリズムの違いを理解することが重要です。

教師ありデータマイニングとは何ですか?

教師ありデータマイニングは、その名前が示すように、分類と予測に使用される学習アルゴリズムを指します。教師ありアルゴリズムは、ラベルが付けられたトレーニングデータから学習し、タスクはによって制御されます。 知識 エンジニアおよびシステムデザイナー。教師ありデータでは、既知の出力に対応する既知の入力が必要です。 ドメイン 専門家。データマイニングタスクは、データを調べる前にクラスが決定されるため、教師あり学習と呼ばれることがよくあります。この手法では、目的関数(従属変数)と独立変数であるデータ要素のセットを使用します。教師あり手法は、従属変数と独立変数の間の関係を識別し、変数の各セットの相関の程度を識別し、依存関係のウェブを示すモデルを構築しようとします。次に、モデルは、ターゲット値が不明なデータに適用されます。



教師なしデータマイニングとは何ですか?

教師あり手法とは異なり、教師なしデータマイニングには、事前に決定された目的関数がなく、目標値を予測することもありません。教師なし手法とは、教師なし手法がない手法です。 結果 予測または分類する変数。したがって、そのような結果変数がわかっている場合からの学習はありません。このアルゴリズムでは、ユーザーが間隔の数や特定の間隔に含めるデータポイントの数を指定する必要があります。これは、データ内のあらゆる種類の未知のパターンを識別するのに役立ちます。教師なしモデルは、事前に定義されたラベルがなく、人間による監視がないか最小限であるデータセット内の未知のパターンを検索するため、記述モデルとも呼ばれます。教師なし学習方法には、クラスタリング、関連付け、および抽出の方法が含まれます。このタイプの学習手法は、特定の目標が利用できない場合、またはユーザーがデータ内の隠れた関係を見つけようとする場合に使用されます。



教師ありデータマイニングと教師なしデータマイニングの違い

データ

–教師あり学習は、アルゴリズムを使用して既知の入力に関するモデルを開発するデータマイニングタスクです。 出力 データ。つまり、アルゴリズムは、入力データからの結果を予測するためにラベル付けされたデータから学習します。教師あり手法は、トレーニングデータセットから学習するだけです。一方、教師なし学習は、予測または分類する結果変数がないアルゴリズムを使用する手法です。つまり、そのような結果変数がわかっている場合からの学習はありません。

ゴール

–教師あり手法は、従属変数と独立変数の間の偶然の関係を識別し、変数の各セットの相関度を分離し、依存関係のウェブを示すモデルを開発しようとします。次に、モデルは、ターゲット値が不明なデータに適用されます。教師なし学習は、事前に定義されたラベルがなく、人間による監視がないか最小限であるデータセット内の未知のパターンを識別しようとします。教師なしデータマイニング手法の目標は、に基づいてデータセット内のパターンを見つけることです。 関係 データポイント自体の間。



方法

–教師ありモデルは、分類と予測で使用されるモデルであり、分類または予測の元となるデータであるトレーニングデータから学習するため、予測モデルと呼ばれます。 予測 アルゴリズムは学習します。アルゴリズムがトレーニングデータから学習すると、結果がわかっている別のデータサンプルに適用されます。この方法には、分類、回帰、異常検出などの教師あり関数が含まれます。教師なしデータマイニングは、クラスタリング、関連付け、抽出などの方法を使用して、データ内のあらゆる種類の未知のパターンを識別するのに役立ちます。

スケーラビリティ

–スケーラビリティは、大規模なデータセットのマイニングに関する主要な問題の1つであり、データセット全体を複数回解析することは実用的ではありません。教師ありデータマイニングは、拡張性が高い傾向があります。つまり、不当に増加することのない時間枠で大量のデータを処理でき、一般的に高速です。一方、教師なし学習方法は、ある種の場合、スケーラビリティに関していくつかの問題を引き起こすことがよくあります。 平行 評価は使用されず、教師あり学習とは異なり、比較的低速ですが、複数のソリューション状態のセットに収束する可能性があります。

教師ありデータマイニングと教師なしデータマイニング:比較チャート

概要

一言で言えば、教師ありデータマイニングは予測手法ですが、教師なしデータマイニングは記述的手法です。明確な目標が利用可能であり、ユーザーがデータの状態の変化が結果にどのように影響するかを判断しようとする場合、教師あり手法が使用されます。一方、教師なしデータマイニングは、白紙の状態から始まります。つまり、事前定義された目的関数がなく、ユーザーはデータ内の未知のパターンや隠れた関係を見つけようとします。教師なしデータマイニングの目標は、に基づいてデータセット内のパターンを見つけることです。 関係 データポイント自体の間。



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