• TreeNet

    Gradient Boosting

    TreeNet® Gradient Boosting ist das flexibelste und leistungsstärkste Data Mining-Werkzeug des Salford Predictive Modeler und liefert durchgängig extrem genaue Modelle. Das TreeNet-Modellierungsmodul ermöglicht einen Grad an Genauigkeit, der normalerweise nicht mit einem einzelnen Modell oder durch Ensembles wie Bagging oder herkömmliches Boosting erreicht werden kann.

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    Das TreeNet-Modul bietet eine beeindruckende Leistung sowohl bei der Regression als auch bei der Klassifikation. Der Algorithmus generiert normalerweise Tausende von kleinen Entscheidungsbäumen, die in einem sequenziellen Prozess erstellt werden, bei dem Fehler korrigiert werden, um sie zu einem genauen Modell zusammenzuführen. Die meisten Auszeichnungen von Minitab im Bereich Modellierung sind auf das TreeNet-Modellierungsmodul zurückzuführen.

    Höchste Genauigkeit:

    Das TreeNet®-Modellierungsmodul ermöglicht einen Grad an Genauigkeit, der normalerweise nicht mit einem einzelnen Modell oder durch Ensembles wie Bagging oder herkömmliches Boosting erreicht werden kann. Im Gegensatz zu neuronalen Netzwerken ist die TreeNet-Methode robust im Bezug auf Datenfehler und benötigt keine zeitaufwändige Vorbereitung der Daten, Vorabverarbeitung oder Imputation fehlender Werte. Dieser Fehlertyp bei Daten kann für herkömmliche Data Mining-Verfahren eine große Herausforderung darstellen und ist für das herkömmliche Boosting katastrophal. Das TreeNet-Modell ist hingegen im Allgemeinen immun gegen solche Fehler, da Trainingsdatenpunkte, die zu weit vom vorhandenen Modell abweichen, dynamisch zurückgewiesen werden. Die Unempfindlichkeit des TreeNet-Modellierungsmoduls bezieht sich auch auf Daten mit fehlerhaften Zielbezeichnern.

    Erweiterte Funktionen:

    Durch die Erkennung von Wechselwirkungen wird bestimmt, ob in einem Prognosemodell Wechselwirkungen benötigt werden, und es wird speziell nach den erforderlichen Wechselwirkungen gesucht. Durch das Erkennungssystem für Wechselwirkungen wird nicht nur die Leistung des Modells verbessert (in einigen Fällen dramatisch), es unterstützt auch die Erkennung von nützlichen neuen Segmenten und zuvor nicht erkannten Mustern.

  • Unser Unternehmen

    Minitab unterstützt Unternehmen dabei, durch intelligente Datenanalysen
    die Effizienz zu steigern und die Qualität zu verbessern.

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  • Salford Predictive Modeler® 8
    Die integrierte Softwaresuite für das maschinelle Lernen von Minitab
    CART®

    Bei dem CART®-Modellierungsmodul des SPM handelt es sich um einen ultimativen Klassifikationsbaum, mit dem das Feld der komplexen Analysen revolutioniert und das heutige Zeitalter der Datenwissenschaft eingeläutet wurde.

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    Random Forests®

    Das Random Forests®-Modellierungsmodul nutzt die Leistungsstärke von verschiedenen alternativen Analysen, Zufallsstrategien und Ensemble Learning.

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    MARS®

    Das MARS®-Modellierungsmodul ist ideal für Benutzer, die Ergebnisse in einer Form bevorzugen, die der herkömmlichen Regression ähnelt, während gleichzeitig wesentliche Abweichungen von der Linearität und Wechselwirkungen erfasst werden.

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    TreeNet®

    TreeNet® Gradient Boosting ist das flexibelste und leistungsstärkste Data Mining-Werkzeug des SPM und liefert durchgängig extrem genaue Modelle.

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  • Preise

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    Programm für Universitäten

    Unser Programm für Universitäten umfasst die Modellierungsmodule SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® und Random Forests® und bietet deutlich reduzierte Lizenzierungsgebühren für Bildungseinrichtungen.

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    Automatisierung

    Über 70 vordefinierte Szenarios (im Grunde Experimente), die darauf basieren, wie führende Modellanalytiker ihre Arbeit strukturieren.

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