• Salford Predictive Modeler

    Lista de características

    Características generales de Salford Predictive Modeler® 8:

    • Motor de modelado: Árboles de decisión CART®
    • Motor de modelado: Potenciación de gradientes TreeNet®
    • Motor de modelado: Ensamble de árboles Random Forests®
    • Motor de modelado: Splines de regresión no lineal MARS®
    • Motor de modelado: Regresión regularizada - GPS (LASSO, Red elástica, Ridge, etc.)
    • Motor de modelado: RuleLearner®, incorporando la exactitud de TreeNet y la facilidad de interpretación de la regresión
    • Motor de modelado: Compresión de modelo ISLE
    • Más de 70 rutinas de automatización pre-empacadas para una mejor construcción de modelos y experimentación
    • Herramientas para mitigar el trabajo tedioso, permitiendo que el analista se centre en los aspectos creativos del desarrollo de modelos.
    • Funcionalidad abierta de las hojas de trabajo de Minitab (.MTW)

    Características de CART®:

    • Detección de puntos de acceso para descubrir las partes más importantes del árbol y las reglas correspondientes del árbol
    • Medidas de importancia de las variables para comprender las variables más importantes del árbol
    • Implemente el modelo y genere predicciones en tiempo real o no
    • Divisiones definidas por el usuario en cualquier punto del árbol
    • Modelado de aumento diferencial (también denominado “uplift” o “respuesta incremental”) para evaluar la eficacia de un tratamiento
    • Herramientas de automatización para la optimización de modelos y otros experimentos, incluyendo
      • Eliminación automática de características recursivas para una selección avanzada de variables
      • Experimente con probabilidades previas para obtener un modelo que logre mejores tasas de exactitud para la clase más importante
      • Realice validación cruzada repetida
      • Cree modelos CART con muestras de bootstrap
      • Cree dos modelos vinculados, donde el primero prediga un evento binario y el segundo prediga un valor numérico. Por ejemplo, predecir si alguien comprará y cuánto gastará.
      • Descubra el impacto de las diferentes particiones de aprendizaje y prueba

    Características de MARS®:

    • Entienda de forma gráfica la manera en que las variables afectan la respuesta del modelo
    • Determine la importancia de una variable o de un conjunto de variables que interactúan
    • Implemente el modelo y genere predicciones en tiempo real o no
    • Herramientas de automatización para la optimización de modelos y otros experimentos, incluyendo
      • Eliminación automática de características recursivas para una selección avanzada de variables
      • Evalúe automáticamente el impacto de permitir interacciones en el modelo
      • Encuentre fácilmente el mejor valor mínimo de expansión
      • Realice validación cruzada repetida
      • Descubra el impacto de las diferentes particiones de aprendizaje y prueba

    Características de TreeNet®:

    • Entienda de forma gráfica la manera en que las variables afectan la respuesta del modelo con gráficas de dependencia parcial
    • Funciones de pérdida en regresión: mínimos cuadrados, desviación absoluta mínima, cuantil, estimador M de Huber, supervivencia de Cox, gamma, binomial negativa, Poisson, y Tweedie
    • Funciones de pérdida en clasificación: binaria o multinomial
    • Modelado de aumento diferencial (también denominado “uplift” o “respuesta incremental”)
    • Submuestreo de columnas para mejorar el desempeño del modelo y acelerar el tiempo de ejecución.
    • Potenciación de gradientes regularizada (RGBOOST) para aumentar la exactitud.
    • RuleLearner: construya modelos de regresión interpretables al combinar la potenciación de gradientes TreeNet y la regresión regularizada (LASSO, Red elástica, Ridge etc.)
    • ISLE: Construya modelos de potenciación de gradientes más pequeños y más eficientes usando la regresión regularizada (LASSO, Red elástica, Ridge, etc.)
    • Control de descubrimiento de interacción entre las variables
      • Determine definitivamente si es necesario o no incluir interacciones de cualquier grado
      • Controle las interacciones permitidas o no permitidas en el modelo con el lenguaje de control de interacciones patentado de Minitab
    • Descubra las interacciones más importantes incluidas en el modelo
    • Herramientas de calibración para el modelado de eventos poco comunes
    • Herramientas de automatización para la optimización de modelos y otros experimentos, incluyendo
      • Eliminación automática de características recursivas para una selección avanzada de variables
      • Experimente con diferentes tasas de aprendizaje de manera automática
      • Controle el grado de las interacciones que se producen en el modelo
      • Cree dos modelos vinculados, donde la predicción del primero sea un evento binario y el segundo prediga un valor numérico. Por ejemplo, predecir si alguien comprará y cuánto gastará.
      • Encuentre los mejores parámetros en su modelo de potenciación de gradientes regularizada
      • Realice una búsqueda estocástica de los parámetros básicos de potenciación de gradientes
      • Descubra el impacto de las diferentes particiones de aprendizaje y prueba

    Características de Random Forests®:

    • Utilícese para clasificación, regresión o conglomerados
    • Detección de valores atípicos
    • Mapa de calor de proximidad y escalas multidimensionales para determinar gráficamente los conglomerados en los problemas de clasificación (binaria o multinomial)
    • Gráfica de coordenadas paralelas para una mejor comprensión de los niveles de los valores predictores que conducen a una asignación de clase particular
    • Imputación avanzada de valores faltantes
    • Aprendizaje no supervisado: Random Forest crea la matriz de proximidad y luego se aplican técnicas de creación de conglomerados jerárquicos
    • Medidas de importancia de las variables para comprender las variables más importantes del modelo
    • Implemente el modelo y genere predicciones en tiempo real o no
    • Herramientas de automatización para la optimización de modelos y otros experimentos, incluyendo
      • Eliminación automática de características recursivas para una selección avanzada de variables
      • Ajuste fácilmente el tamaño del subconjunto aleatorio tomado en cada división de cada árbol
      • Evalúe el impacto de los diferentes tamaños de las muestras de bootstrap
      • Descubra el impacto de las diferentes particiones de aprendizaje y prueba

  • Lo que hacemos

    Los productos de Minitab ayudan a las empresas a aumentar la eficiencia y
    mejorar la calidad mediante el uso del análisis inteligente de datos.

    Hable con Minitab
  • Salford Predictive Modeler® 8
    La suite integrada de software de aprendizaje de máquina de Minitab
    CART®

    El motor de modelado CART® es el árbol de clasificación más sofisticado que ha revolucionado el campo del análisis avanzado y dio inicio a la era actual de la ciencia de los datos.

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    Random Forests®

    El motor de modelado Random Forests® aprovecha el poder de múltiples análisis alternativos, estrategias de aleatorización y aprendizaje por ensambles.

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    MARS®

    El motor de modelado MARS® es ideal para los usuarios que prefieren los resultados en una forma similar a la regresión tradicional, pero sin dejar de detectar las no linealidades y las interacciones esenciales.

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    TreeNet®

    La potenciación de gradientes TreeNet® es la herramienta de minería de datos más flexible y poderosa de SPM, capaz de generar de manera consistente modelos extremadamente exactos.

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  • Precios

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    University Program

    Nuestro University Program ofrece los motores de modelado SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® y Random Forests® a la comunidad educativa a precios de licenciamiento significativamente reducidos.

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    Automatización

    Más de 70 escenarios pre-empacados, que son básicamente experimentos inspirados en la manera en que los mejores analistas de modelos estructuran su trabajo.

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