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青柠檬檬哒|推理(Inference)与预测(Prediction)

在机器学习的背景下 ， 很多人似乎混淆了这两个术语 。 这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思 ， 每一个词在哪里有用 ， 以及它们是如何应用的 。 在这里 ， 我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别 。
推理和预测这两个术语都描述了我们在监督下从数据中学习的任务 ， 以便找到一个描述自变量和结果之间关系的模型 。 然而 ， 当涉及到结果模型的使用时 ， 推断和预测会出现分歧：
青柠檬檬哒|推理(Inference)与预测(Prediction)推理：使用模型了解数据生成过程 。
预测：使用模型预测新数据点的结果 。
推理(Inference)你观察后院的草 。 它是湿的 。 你观察天空 。 天气多云 。 你推断已经下雨了 。 然后你打开电视看天气频道 。 天气多云 ， 但有几天不下雨 。 你还记得几小时前你有洒水器的计时器 。 你推断这是草湿的原因 。
另外一个例子：想象你在晚上盯着一个离你有点远的角落里的物体 。 离你越来越近…你会发现物体正盯着你看 。 当距离更近的时候可以看到动物的眼睛、皮毛、腿和其他特征 。 你推断那是只猫 。 一个简单的大脑程序 ， 对吗？你觉得这件事微不足道 ， 甚至讨论它都很愚蠢 。 当然 ， 你可以认出一只猫 ， 但事实上 ， 这是一种推理 。
假设猫有眼睛、毛发、形状等特征 ， 当你靠近它时 ， 你会给这些变量分配不同的值 。 例如 ， 最初 ， eyes变量设置为0 ， 因为您看不到它们 。 当你走近时 ， 你对你所观察到的东西更加确定 。 你的大脑接受这些观察结果 ， 并把它们转换成目标是猫的可能性 。 假设我们有一个catness变量 ， 它表示对象是猫的可能性 。 最初 ， 这个变量可能接近于零 。 当您靠近对象时 ， Catness会增加 。 推理发生了 ， 并更新了你对物体属性的确认程度 。
预测(Prediction)现在我们来谈谈预测 。 你观察天空 。 天气多云 。 你预测会下雨 。 你从新闻里听说尽管有云 ， 下雨的可能性很小 。 你修正了你的预测 ， 很可能不会下雨 。
根据人类的日常活动或日常活动模式来理解人类的行为 ， 需要推断控制其行为动态的潜在变量 。 关于未来人们会在哪里的知识就是预测 。 然而 ， 如果我们没有推断出人类活动的关系和动态 ， 就无法做出预测 。
本质上 ， 推理和预测回答了不同的问题 。 预测可以是一个简单的猜测 ， 或者更确切地说是基于一些证据、数据或特征的有根据的猜测 。 这个推论是关于理解你所能得到的事实 。 它是关于利用你所能得到的信息来理解世界上正在发生的事情 。
总结预测是解释将要发生的事情 ， 而推理是关于已经发生的事情 。
简言之 ， 关键是给定一些随机变量（X1 ， X2…Xn）或特征 ， 如果你对估计某物（Y）感兴趣 ， 那么这就是预测 。 如果你想了解（Y）如何随着随机变量的变化而变化 ， 那么这就是推理 。
【青柠檬檬哒|推理(Inference)与预测(Prediction)】作者Alexandros Zenonos
deephub翻译组


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