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Prädiktive Analysen und maschinelles Lernen


Maschinelles Lernen und prädiktive Analysen sind Begriffe, die man immer wieder hört, doch was bedeuten sie genau und in welchem Zusammenhang stehen sie?

Machine Learning and Predictive Analytics

Häufig wird fälschlicherweise angenommen, dass prädiktive Analysen und maschinelles Lernen dasselbe sind. Sowohl beim maschinellen Lernen als auch bei prädiktiven Analysen werden Prognosen auf der Grundlage von Daten getroffen. Die dabei eingesetzten Verfahren unterscheiden sich allerdings:

Was ist maschinelles Lernen? Hierbei handelt es sich um ein Verfahren, bei dem Algorithmen eine bestimmte Aufgabe ohne explizite Anweisungen oder vorher festgelegte Regeln ausführen. Stattdessen werden Muster und Inferenzen ausgewertet, um Prognosen zu treffen und bei Bedarf neu zu kalibrieren.

Das maschinelle Lernen wird in zwei Arten von Aufgaben unterteilt: beaufsichtigt und unbeaufsichtigt. Beim beaufsichtigten Lernen wird die Modellerstellung für das maschinelle Lernen durch eine festgelegte Antwortvariable gesteuert. Beim unbeaufsichtigten Lernen werden hingegen alle Variablen verwendet, da es kein bestimmtes Ziel gibt.

Was sind prädiktive Analysen? Dies ist eine Kategorie von Datenanalysen, bei denen Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und bestimmter Analyseverfahren prognostiziert werden. Bei prädiktiven Analysen werden verschiedene statistische Verfahren (u. a. Data Mining, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung) eingesetzt, um zukünftige Ereignisse zu untersuchen.

Lösungen für prädiktive Analysen von Minitab

 

Unsere proprietären, branchenführenden Algorithmen für das maschinelle Lernen bieten Ihnen tiefere Einblicke in Ihre Daten.

CART® (Klassifikations- und Regressionsbäume)

Dieser baumbasierte Algorithmus ist eines der beliebtesten Werkzeuge beim modernen Data Mining. Er findet Möglichkeiten, Daten in kleinere Segmente aufzuteilen. Danach werden wiederholt die am besten geeigneten Teilungen ausgewählt, bis die optimale Gruppierung ermittelt wurde.

Entdecken Sie CART

Random Forests®

Auf der Grundlage verschiedener CART-Bäume verwendet dieser Algorithmus Wiederholung, Randomisierung, Stichprobenziehung und Ensemble Learning. So können unabhängige Bäume zusammen analysiert und eine Gesamtprognose für den Wald getroffen werden.

Entdecken Sie Random Forests

TreeNet® (Gradient Boosting)

Unser flexibelstes, am meisten ausgezeichnetes und leistungsstärkstes Minitab-Werkzeug für das maschinelle Lernen wird insbesondere für die präzise und einheitliche Prognosegenauigkeit geschätzt. Diese ist auf die iterative Struktur zurückzuführen, durch die kombinierte Fehler des Ensembles bei der Modellerstellung korrigiert werden.

Entdecken Sie TreeNet

Automatisiertes maschinelles Lernen

Mit diesem automatisierten Werkzeug können Sie ganz einfach bestätigen, dass Sie das am besten geeignete prädiktive Modell für Ihre Fragestellung verwenden. Dies ist ideal für Benutzer, die noch nicht viel mit prädiktiven Analysen gearbeitet haben und Empfehlungen benötigen, sowie für Experten, die eine zweite Meinung suchen.

Entdecken Sie das automatisierte maschinelle Lernen

Möchten Sie das Minitab-Modul
„Prädiktive Analysen“ kennenlernen?

Algorithmen für das maschinelle Lernen von Minitab

Algorithmen für beaufsichtigtes Lernen

 

Klassifikation:

– Lineare Diskriminanzanalyse (LDA)
– Quadratische Diskriminanzanalyse (QDA)
– Logistische Regression
– Klassifikationsbäume
 

Regression:

– Einfach
– Polynomial
– Multipel
– Nicht linear
- Partielle kleinste Quadrate
– Regressionsbäume
– Regression mit Lebensdauerdaten
– Garantieprognose

Methoden für Zeitreihen

Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen

 

Clustering:

– Clusterbeobachtungen
– Clustervariablen
– Clusterzentrenanalyse
– Faktorenanalyse
 

Datenreduzierung:

– Hauptkomponentenanalyse
– Faktorenanalyse

Weitere Werkzeuge und Ressourcen

MARS

MARS®

Mit diesem der herkömmlichen Regression ähnlichsten Modell für das maschinelle Lernen lassen sich fast unauffindbare wichtige Nichtlinearitäten und Wechselwirkungen ermitteln.

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MSSassistant

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