एक वाक्य में
प्रेडिक्टिव मॉडलिंग सब के बारे में है "क्या होने की संभावना है?", जबकि व्याख्यात्मक मॉडलिंग सभी के बारे में है "हम इसके बारे में क्या कर सकते हैं?"
कई वाक्यों में
मुझे लगता है कि मुख्य अंतर यह है कि विश्लेषण के साथ क्या करना है। मेरा सुझाव है कि भविष्यवाणी की तुलना में हस्तक्षेप के लिए स्पष्टीकरण बहुत महत्वपूर्ण है । यदि आप किसी परिणाम को बदलने के लिए कुछ करना चाहते हैं, तो आपको सबसे अच्छा यह समझाने की ज़रूरत थी कि यह ऐसा क्यों है। व्याख्यात्मक मॉडलिंग, अगर अच्छी तरह से किया जाता है, तो आपको बताएगा कि कैसे हस्तक्षेप करना है (किस इनपुट को समायोजित किया जाना चाहिए)। हालांकि, यदि आप केवल यह समझना चाहते हैं कि भविष्य कैसा होगा, बिना किसी इरादे (या क्षमता) के हस्तक्षेप करने के लिए, तो भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग उपयुक्त होने की अधिक संभावना है।
एक अविश्वसनीय रूप से ढीले उदाहरण के रूप में, "कैंसर डेटा" का उपयोग करते हुए।
यदि आप विभिन्न अस्पतालों के कैंसर वार्डों की फंडिंग कर रहे हैं, तो "कैंसर डेटा" का उपयोग करते हुए भविष्यवाणियाँ करना उचित (या कम से कम उपयोगी) होगा। आपको वास्तव में यह समझाने की आवश्यकता नहीं है कि लोगों को कैंसर क्यों होता है, बल्कि आपको केवल एक सटीक अनुमान की आवश्यकता है कि सेवाओं की कितनी आवश्यकता होगी। व्याख्यात्मक मॉडलिंग शायद यहाँ बहुत मदद नहीं करेगा। उदाहरण के लिए, यह जानते हुए कि धूम्रपान से कैंसर का अधिक खतरा होता है, यह आपको स्वयं नहीं बताता है कि वार्ड ए या वार्ड बी को अधिक धन देना है या नहीं।
"कैंसर डेटा" की व्याख्यात्मक मॉडलिंग उचित होगी यदि आप राष्ट्रीय कैंसर दर को कम करना चाहते हैं - भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग यहां काफी अप्रचलित होगा। कैंसर की दरों की सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता शायद ही आपको यह तय करने में मदद करने की संभावना है कि इसे कैसे कम किया जाए। हालाँकि, यह जानना कि धूम्रपान से कैंसर का खतरा अधिक होता है, बहुमूल्य जानकारी है - क्योंकि यदि आप धूम्रपान की दर कम करते हैं (जैसे कि सिगरेट को और अधिक महंगा बनाकर), तो इससे कम जोखिम वाले अधिक लोग होते हैं, (उम्मीद है) कैंसर में अपेक्षित कमी आती है दरें।
इस तरह से समस्या को देखते हुए, मुझे लगता है कि व्याख्यात्मक मॉडलिंग मुख्य रूप से उन चर पर ध्यान केंद्रित करेगी जो उपयोगकर्ता के नियंत्रण में हैं, प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से। अन्य चर को इकट्ठा करने की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन यदि आप विश्लेषण में किसी भी चर को नहीं बदल सकते हैं, तो मुझे संदेह है कि व्याख्यात्मक मॉडलिंग उपयोगी होगी, सिवाय शायद आपको उन चर पर नियंत्रण या प्रभाव प्राप्त करने की इच्छा के। जो महत्वपूर्ण हैं। भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग, गंभीर रूप से, बस चर के बीच संघों की तलाश करता है, चाहे उपयोगकर्ता द्वारा नियंत्रित किया जाए या नहीं। भविष्यवाणी करने के लिए आपको केवल इनपुट / सुविधाएँ / स्वतंत्र चर / आदि जानने की आवश्यकता है, लेकिन आपको हस्तक्षेप करने और परिणाम बदलने के लिए इनपुट / सुविधाओं / स्वतंत्र चर / आदि को संशोधित करने या प्रभावित करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। ।