Interpolation ใช้เพื่อทำนายค่าที่มีอยู่ในชุดข้อมูล และการอนุมานใช้เพื่อทำนายค่าที่อยู่นอกชุดข้อมูล และใช้ค่าที่รู้จักเพื่อทำนายค่าที่ไม่รู้จัก. บ่อยครั้ง การสอดแทรกมีความน่าเชื่อถือมากกว่าการคาดคะเน แต่การคาดคะเนทั้งสองประเภทอาจมีค่าสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน
วัตถุประสงค์ของการอนุมานคืออะไร
การถอดความคือ การประมาณค่าโดยอิงจากการขยายลำดับที่ทราบของค่าหรือข้อเท็จจริงที่อยู่นอกเหนือพื้นที่ที่เป็นที่รู้จักอย่างแน่นอน โดยทั่วไป การคาดการณ์คือการอนุมานบางสิ่งที่ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนจากข้อมูลที่มีอยู่
ทำไมเราจึงใช้การแก้ไข
โดยย่อ การแก้ไขคือ กระบวนการกำหนดค่าที่ไม่รู้จักซึ่งอยู่ระหว่างจุดข้อมูลที่ทราบ ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อคาดการณ์ค่าที่ไม่รู้จักสำหรับจุดข้อมูลทางภูมิศาสตร์ใดๆ เช่น ระดับเสียง ปริมาณน้ำฝน ระดับความสูง และอื่นๆ
เหตุใดการสอดแทรกจึงแม่นยำยิ่งขึ้น
ในสองวิธี แนะนำให้ทำการประมาณค่า นี่เป็นเพราะ เรามีโอกาสได้รับค่าประมาณที่ถูกต้องมากขึ้น เมื่อเราใช้การอนุมาน เรากำลังตั้งสมมติฐานว่าแนวโน้มที่สังเกตพบของเรายังคงดำเนินต่อไปสำหรับค่า x นอกช่วงที่เราใช้สร้างแบบจำลองของเรา
วิธีแก้ไขที่ถูกต้องที่สุดคืออะไร
Radial Basis Function interpolation เป็นกลุ่มข้อมูลที่หลากหลายวิธีการแก้ไข ในแง่ของความสามารถในการปรับข้อมูลให้พอดีและสร้างพื้นผิวที่เรียบ วิธี Multiquadric ถือว่าดีที่สุด เมธอด Radial Basis Function ทั้งหมดเป็นตัวแก้ไขที่แน่นอน ดังนั้นพวกเขาจึงพยายามให้เกียรติข้อมูลของคุณ