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KLASSIFIKATIONS- UND REGRESSIONSBÄUME

CART®

Als eines der wichtigsten und beliebtesten Werkzeuge im modernen Data Mining ist CART der ultimative Klassifikationsbaum. CART und sein Modellierungsmodul haben das Feld der komplexen Analysen revolutioniert und das heutige Zeitalter der Datenwissenschaft eingeläutet.

CART ist ein baumbasierter Algorithmus, der verschiedene Möglichkeiten zum lokalen Partitionieren oder Teilen von Daten in kleinere Segmente betrachtet. Dabei werden unterschiedliche Werte und Kombinationen von Prädiktoren verwendet. CART wählt die Teilungen mit der besten Leistung aus und wiederholt diesen Prozess rekursiv, bis die optimale Gruppierung ermittelt wurde. Das Ergebnis ist ein Entscheidungsbaum, der durch eine Reihe von binären Teilungen dargestellt wird. Diese führen zu Endknoten, die durch einen Satz spezifischer Regeln beschrieben werden können. Der Baum und sein Layout sind übersichtlich dargestellt und können intuitiv interpretiert werden. Sie müssen also kein Datenwissenschaftler sein, um wertvolle Einblicke daraus zu gewinnen.

Das CART-Modell ist für Anwender aller Kenntnisstände konzipiert und kann schnell wichtige Beziehungen aufzeigen, die bei anderen Analysewerkzeugen verborgen bleiben. CART spielt aufgrund der einzigartigen und hilfreichen Methodologie im Bereich prädiktive Analysen eine besondere Rolle, da es integrierte Automatisierung, Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Genauigkeit vereint.

Proprietär

Die CART-Methode basiert auf der wegweisenden mathematischen Theorie, die 1984 von vier weltbekannten Statistikern an der Stanford University und der University of California in Berkeley vorgestellt wurde. Das CART-Modellierungsmodul, die Implementierung von Klassifikations- und Regressionsbäumen in Minitab, ist die einzige Software für Entscheidungsbäume, bei der der ursprüngliche, proprietäre Code verwendet wird.

Schnell und vielseitig

Die patentierten Erweiterungen des CART-Modellierungsmoduls wurden speziell im Hinblick auf eine Verbesserung der Ergebnisse für Marktforschung und -analyse, die schnelle Bereitstellung und die Prognose und Bewertung in Echtzeit entwickelt. Im Laufe der Zeit hat sich das Modul als einer der beliebtesten und benutzerfreundlichsten Modellierungsalgorithmen etabliert und ist unverzichtbar für viele moderne Data Mining-Ansätze, die Bagging und Boosting nutzen.

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Baumbasierte Verfahren von Minitab

Ob Sie gerade erst anfangen oder intensiver mit prädiktiven Analysen arbeiten möchten, die baumbasierten Modellierungsmodule von Minitab bieten Ihnen alles, was Sie brauchen. 

Weitere Informationen zu den Minitab-Lösungen für prädiktive Analysen

CART

CART®

Der ultimative Algorithmus für Klassifikationsbäume, der komplexe Analysen revolutioniert und das heutige Zeitalter der Datenwissenschaft eingeläutet hat.

Random Forest

Random Forests®

Dieses Modul bietet an einem zentralen Ort die Leistungsstärke von verschiedenen alternativen Analysen, Randomisierungsstrategien und Ensemble Learning.

TreeNet

TreeNet®

Das flexibelste und leistungsstärkste Werkzeug für maschinelles Lernen, mit dem zuverlässig extrem präzise Modelle erstellt werden können.

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