数据挖掘中分类和预测的异同
在数据挖掘技术中，分类和预测也是很容易让人产生混淆。下面就简单总结一下分类和预测的异同点。1.分类预测分类标号（或离散值），根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据并用来分类新数据。2.预测预测是构造和使用模型评估无标号样本类，或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。3.相同点两者都需要构建模型，都用模型来估计未知值。4....
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在数据挖掘技术中，分类和预测也是很容易让人产生混淆。下面就简单总结一下分类和预测的异同点。
1.分类
预测分类标号（或离散值），根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据并用来分类新数据。
2.预测
预测是构造和使用模型评估无标号样本类，或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。
3.相同点
两者都需要构建模型，都用模型来估计未知值。
4.不同点
分类方法主要是用来预测类标号（分类属性值）；预测方法主要是用来估计连续值（量化属性值）
转载于:https://blog.51cto.com/fpcheng/778126
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