ماهو الفرق التصنيف و الانحدار (Difference Between Classification and Regression in Machine Learning)

 ما هو الفرق التصنيف و الانحدار 

 (Difference Between Classification and Regression in Machine Learning)

التصنيف هو مهمة التنبؤ بعلامة فئة منفصلة.بعبارة اخرى (في التصنيف (Classification) المُخرج هو عبارة عن فئة، بمعنى أن مخرجات التصنيف بيانات فئوية (Categorical)

الانحدار هو مهمة التنبؤ بالكمية المستمرة. بعبارة اخرى ( في الانحدار (Regression) المُخرج هو عبارة عن قيمة رقمية، بمعنى أن مخرجات الانحدار بيانات رقمية)هناك بعض التداخل بين خوارزميات التصنيف والانحدار ؛ فمثلا:

قد تتنبأ خوارزمية التصنيف بقيمة مستمرة ، لكن القيمة المستمرة تكون في شكل احتمال لتسمية فئة.

قد تتنبأ خوارزمية الانحدار بقيمة منفصلة ، ولكن القيمة المنفصلة في شكل كمية عدد صحيح.

يمكن استخدام بعض الخوارزميات لكل من التصنيف والانحدار مع تعديلات صغيرة ، مثل أشجار القرار والشبكات العصبية الاصطناعية. بعض الخوارزميات لا يمكن أو لا يمكن استخدامها بسهولة لكلا النوعين من المشاكل ، مثل الانحدار الخطي لنمذجة الانحدار التنبئي والانحدار اللوجستي للنمذجة التنبؤية للتصنيف.

الأهم من ذلك ، أن الطريقة التي نقيم بها تنبؤات التصنيف والانحدار تختلف ولا تتداخل ، على سبيل المثال:

يمكن تقييم تنبؤات التصنيف باستخدام الدقة ، بينما لا يمكن لتنبؤات الانحدار.

يمكن تقييم تنبؤات الانحدار باستخدام الخطأ التربيعي لمتوسط ​​الجذر ، بينما لا يمكن لتنبؤات التصنيف.برز الاختلاف بينهما في كون مخرجات الانحدار قيم رقمية (continuous values) مخرجات التصنيف قيم فئوية (discrete values)

مقارنة الإنحدار (Regression) بالتصنيف (Classification)

الجدول يوضح التشابه والاختلاف بينهما، كلاهما يستقبل مدخلات رقمية و فئوية، كلاهما خوارزميات موجهه (supervised) وأبرز الاختلاف بينهما في كون مخرجات الانحدار قيم رقمية (continuous values) مخرجات التصنيف قيم فئوية (discrete values)