{"id":1146,"date":"2023-07-27T12:19:51","date_gmt":"2023-07-27T12:19:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/regression-vs-klassifizierung\/"},"modified":"2023-07-27T12:19:51","modified_gmt":"2023-07-27T12:19:51","slug":"regression-vs-klassifizierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/regression-vs-klassifizierung\/","title":{"rendered":"Regression oder klassifizierung: was ist der unterschied?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen in zwei verschiedene Typen unterteilt werden: <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/uberwachtes-vs.-unbeaufsichtigtes-lernen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u00fcberwachte und un\u00fcberwachte Lernalgorithmen<\/a> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11503 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise4.png\" alt=\"Regressions- oder Klassifizierungsalgorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen\" width=\"627\" height=\"239\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Algorithmen f\u00fcr \u00fcberwachtes Lernen k\u00f6nnen in zwei Typen eingeteilt werden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Regression:<\/strong> <strong>Die Antwortvariable ist kontinuierlich.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Antwortvariable<\/a> k\u00f6nnte beispielsweise sein:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Gewicht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">H\u00f6he<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Preis<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Zeit<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Gesamteinheiten<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In jedem Fall versucht ein Regressionsmodell, eine kontinuierliche Gr\u00f6\u00dfe vorherzusagen.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Regressionsbeispiel:<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben einen Datensatz mit drei Variablen f\u00fcr 100 verschiedene H\u00e4user: Quadratmeterzahl, Anzahl der Badezimmer und Verkaufspreis.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten ein Regressionsmodell anpassen, das die Quadratmeterzahl und die Anzahl der Badezimmer als erkl\u00e4rende Variablen und den Verkaufspreis als Antwortvariable verwendet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mithilfe dieses Modells k\u00f6nnten wir dann den Verkaufspreis eines Hauses basierend auf der Quadratmeterzahl und der Anzahl der Badezimmer vorhersagen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies ist ein Beispiel f\u00fcr ein Regressionsmodell, da die Antwortvariable (Verkaufspreis) kontinuierlich ist.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die gebr\u00e4uchlichste Methode zur Messung der Genauigkeit eines Regressionsmodells ist die Berechnung des quadratischen Mittelfehlers (Root Mean Square Error, RMSE), einer Metrik, die uns sagt, wie weit unsere vorhergesagten Werte im Durchschnitt von unseren beobachteten Werten in einem Modell entfernt sind. Es wird wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE<\/strong> = \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>i<\/sub> \u2013 O <sub>i<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3 ist ein ausgefallenes Symbol, das \u201eSumme\u201c bedeutet<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P <sub>i<\/sub> ist der vorhergesagte Wert f\u00fcr die <sup>i-te<\/sup> Beobachtung<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> ist der beobachtete Wert f\u00fcr die <sup>i-te<\/sup> Beobachtung<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">n ist die Stichprobengr\u00f6\u00dfe<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je kleiner der RMSE, desto besser kann ein Regressionsmodell die Daten anpassen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Klassifizierung:<\/strong> <strong>Die Antwortvariable ist kategorisch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Antwortvariable k\u00f6nnte beispielsweise die folgenden Werte annehmen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">M\u00e4nnlich oder weiblich<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Erfolg oder Misserfolg<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Niedrig, mittel oder hoch<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In jedem Fall versucht ein Klassifizierungsmodell, eine Klassenbezeichnung vorherzusagen.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Beispiel einer Klassifizierung:<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben einen Datensatz mit drei Variablen f\u00fcr 100 verschiedene College-Basketballspieler: Durchschnitt der Punkte pro Spiel, Divisionsstufe und ob sie in die NBA eingezogen wurden oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten ein Klassifizierungsmodell anpassen, das durchschnittliche Punkte pro Spiel und pro Divisionsebene als erkl\u00e4rende Variablen verwendet und \u201eentworfen\u201c als Antwortvariable verwendet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten dieses Modell dann verwenden, um anhand seines Punktedurchschnitts pro Spiel und seiner Divisionsstufe vorherzusagen, ob ein bestimmter Spieler in die NBA eingezogen wird oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies ist ein Beispiel f\u00fcr ein Klassifizierungsmodell, da die Antwortvariable (\u201egeschrieben\u201c) kategorisch ist. Mit anderen Worten: Es kann nur Werte in zwei verschiedenen Kategorien annehmen: \u201eGeschrieben\u201c oder \u201eUndrafted\u201c.<br \/><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die gebr\u00e4uchlichste Methode zur Messung der Genauigkeit eines Klassifizierungsmodells besteht einfach darin, den Prozentsatz der vom Modell vorgenommenen korrekten Klassifizierungen zu berechnen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Genauigkeit = Korrekturklassifizierungen \/ Gesamtzahl der Klassifizierungsversuche * 100 %<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn ein Modell beispielsweise in 88 von 100 m\u00f6glichen F\u00e4llen korrekt ermittelt, ob ein Spieler in die NBA gedraftet wird oder nicht, betr\u00e4gt die Genauigkeit des Modells:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Genauigkeit = (88\/100) * 100 % = 88 %<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je h\u00f6her die Genauigkeit, desto besser kann ein Klassifizierungsmodell Ergebnisse vorhersagen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00c4hnlichkeiten zwischen Regression und Klassifizierung<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen \u00e4hneln sich auf folgende Weise:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Bei beiden handelt es sich um \u00fcberwachte Lernalgorithmen, das hei\u00dft, beide beinhalten eine Antwortvariable.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Beide verwenden eine oder mehrere <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">erkl\u00e4rende Variablen<\/a> , um Modelle zur Vorhersage einer Reaktion zu erstellen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Beides kann verwendet werden, um zu verstehen, wie sich \u00c4nderungen der Werte erkl\u00e4render Variablen auf die Werte einer Antwortvariablen auswirken.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unterschiede zwischen Regression und Klassifizierung<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen unterscheiden sich in folgenden Punkten:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Regressionsalgorithmen versuchen, eine kontinuierliche Menge vorherzusagen, und Klassifizierungsalgorithmen versuchen, eine Klassenbezeichnung vorherzusagen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wie wir die Genauigkeit von Regressions- und Klassifizierungsmodellen messen, ist unterschiedlich.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Regression in Klassifizierung umwandeln<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es ist zu beachten, dass ein Regressionsproblem in ein Klassifizierungsproblem umgewandelt werden kann, indem die Antwortvariable einfach in Kompartimente <strong>diskretisiert wird<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben einen Datensatz, der drei Variablen enth\u00e4lt: Quadratmeterzahl, Anzahl der Badezimmer und Verkaufspreis.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten ein Regressionsmodell erstellen, das die Quadratmeterzahl und die Anzahl der Badezimmer verwendet, um die Verkaufspreise vorherzusagen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten den Verkaufspreis jedoch in drei verschiedene Klassen einteilen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">80.000 bis 160.000 US-Dollar: \u201eNiedriger Verkaufspreis\u201c<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">161.000 \u2013 240.000 US-Dollar: \u201eDurchschnittlicher Verkaufspreis\u201c<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">241.000 \u2013 320.000 US-Dollar: \u201eHoher Verkaufspreis\u201c<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten dann die Quadratmeterzahl und die Anzahl der Badezimmer als erkl\u00e4rende Variablen verwenden, um vorherzusagen, in welche Klasse (niedrig, mittel oder hoch) der Verkaufspreis eines bestimmten Hauses fallen wird.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies w\u00e4re ein Beispiel f\u00fcr ein Klassifizierungsmodell, da wir versuchen, jedes Haus einer Klasse zuzuordnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zusammenfassung<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgende Tabelle fasst die \u00c4hnlichkeiten und Unterschiede zwischen Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen zusammen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11509 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression_vs_classification1.png\" alt=\"Unterschiede zwischen Regression und Klassifizierung\" width=\"668\" height=\"215\" srcset=\"\" 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