CART®
Arbres de classification et de régression
CART est l'un des outils les plus importants et populaires en matière d'exploration de données moderne. Avec son moteur de modélisation, il est parvenu à révolutionner le domaine de l'analyse avancée, ouvrant une nouvelle ère dans le domaine de la science des données.
Pour ceux qui ne connaissent pas encore CART, il s'agit d'un algorithme fondé sur les arbres qui cherche à diviser localement les données en plus petits segments en fonction de différentes valeurs et combinaisons de prédicteurs. CART identifie les divisions les plus performantes, puis répète ce processus régulièrement jusqu'à obtenir le résultat idéal. Il en résulte un arbre de décision représenté par une série de divisions binaires débouchant sur des noeuds terminaux qui peuvent être décrits par un ensemble de règles spécifiques. La présentation attrayante de l'arbre le rend facile à interpréter, de sorte que vous n'avez pas besoin d'être un expert pour en tirer des conclusions pertinentes.
Conçu pour tous types d'utilisateurs, le modèle CART permet de révéler d'importantes relations, là où les autres outils d'analyse font défaut. CART se démarque des autres solutions d'analyse prédictive grâce à sa méthodologie unique et pertinente dont les maîtres mots sont l'automatisation, la facilité d'utilisation, la performance et la précision.
Une solution unique
La méthodologie de CART s'appuie sur la fameuse théorie mathématique établie en 1984 par quatre statisticiens de renommée mondiale de l'Université de Stanford et de l'Université de Californie, Berkeley. Mettant en pratique les arbres de classification et de régression de Minitab, le moteur de modélisation CART est le seul logiciel d'arbres de décision qui contient le code propriétaire d'origine.
Rapidité et polyvalence
Les extensions brevetées du moteur de modélisation CART ont été spécialement conçues pour améliorer les résultats des études de marché et des analyses, favoriser un déploiement rapide ainsi que faire des prévisions et calculer des scores en temps réel. Au fil des ans, notre moteur est devenu l'un des algorithmes de modélisation prédictive les plus populaires et les plus faciles à utiliser sur le marché. Il constitue également la clé de voûte de nombreuses approches modernes de l'exploration des données fondées sur l'agrégation de bootstrap et le boosting.
Vous souhaitez déployer ou modéliser des données avec CART ?
Méthodes fondées sur les arbres de Minitab
Que vous débutiez ou que vous cherchiez à perfectionner votre analyse prédictive, les moteurs de modélisation fondés sur les arbres de Minitab sont faits pour vous.
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