Phân loại và dự đoán là hai kỹ thuật học máy quan trọng, mỗi kỹ thuật có những ứng dụng và cách tiếp cận đặc trưng. Trong phân loại, dữ liệu đầu vào được gán nhãn trong một danh mục cụ thể. Ví dụ, một email có thể bị phân loại là spam hay không. Trong khi đó, dự đoán tìm cách ước tính một giá trị liên tục như nhiệt độ môi trường vào ngày mai hoặc giá một cổ phiếu trong tương lai.
Để hiểu rõ hơn, hãy xem xét cách mà mô hình được đào tạo. Với phân loại, mô hình học cách gán mỗi đầu vào tới một hoặc nhiều danh mục, sử dụng các thuật toán như cây quyết định, máy vector hỗ trợ (SVM), hay mạng nơ-ron tích chập (CNN). Trong khi đó, dự đoán dựa trên các mô hình hồi quy như hồi quy tuyến tính hoặc phi tuyến, mạng nơ-ron hồi trặc (RNN) để dự đoán các giá trị liên tục.
Kỹ thuật đào tạo mô hình
Quá trình đào tạo cho phân loại và dự đoán thường bắt đầu bằng việc chuẩn bị dữ liệu. Đối với dự đoán, dữ liệu thường được tiền xử lý qua các bước như loại bỏ dữ liệu không đầy đủ, chia nhỏ dữ liệu để tạo ra tập huấn luyện và kiểm tra. Đối với phân loại, các nhãn cần có ý nghĩa rõ ràng và không chồng chéo để mô hình có thể học được.
Đánh giá hiệu suất
Với phân loại, độ chính xác là một trong những tiêu chí chính để đánh giá mô hình. Các chỉ số khác bao gồm độ nhạy, độ đặc hiệu và điểm F1. Ngược lại, mô hình dự đoán thường được đánh giá qua lỗi bình phương trung bình (MSE), lỗi tuyệt đối trung bình (MAE) hoặc các chỉ số khác thể hiện độ chính xác của dự đoán.
Một sự khác biệt quan trọng giữa hai phương pháp này nằm ở cách thức chúng xử lý dữ liệu lệch. Trong phân loại, tập dữ liệu mất cân bằng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình, đòi hỏi áp dụng các phương pháp như cân bằng lại dữ liệu hoặc dùng thuật toán với khả năng xử lý tốt dữ liệu mất cân bằng. Còn đối với dự đoán, dữ liệu lệch thường đòi hỏi việc biến đổi dữ liệu trước khi đưa vào mô hình.
Ví dụ thực tế
Để hiểu rõ hơn về ứng dụng và sự khác biệt giữa hai kỹ thuật này, ta có thể xét đến hệ thống nhận diện giọng nói. Đây là một ví dụ phức hợp, nơi cả hai phương pháp đều được sử dụng. Phân loại được dùng để nhận diện câu nói hoặc từ riêng lẻ, trong khi dự đoán giúp điều chỉnh độ trễ giữa các từ hoặc dự báo từ tiếp theo trong một chuỗi lời nói.
Sự kết hợp giữa phân loại và dự đoán cũng hiện diện rõ nét trong lĩnh vực tài chính. Các mô hình phân loại giúp nhận diện những giao dịch có nguy cơ gian lận, dựa trên nhiều yếu tố và thông số thời gian thực. Trong khi đó, dự đoán về biến động giá cổ phiếu, dựa trên dữ liệu lịch sử, có thể đưa ra các cảnh báo sớm và giúp cải thiện quyết định đầu tư.