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Random Forests

Random Forests® de Breiman y Cutler

El motor de modelado Random Forests® es un conjunto de muchos árboles CART® que no están bajo la influencia los unos de los otros cuando se construyen. La suma de las predicciones realizadas a partir de los árboles de decisión determina la predicción general del bosque.

Entre las fortalezas de Random Forests están la detección de valores atípicos y anomalías en los datos, presentación de conglomerados, predicción de resultados futuros, identificación de predictores importantes, descubrimiento de patrones en los datos, reemplazo de valores faltantes por imputaciones y generación de gráficas reveladoras.

Random Forests

Conglomerado y segmento:

Gran parte de la información que proporciona el motor de modelado Random Forests es generada por métodos aplicados después de que se cultivan los árboles e incluyen nueva tecnología para identificar conglomerados o segmentos en los datos, así como nuevos métodos para jerarquizar la importancia de las variables. El método fue desarrollado por Leo Breiman y Adele Cutler, de la Universidad de California en Berkeley, y es utilizado exclusivamente por Minitab bajo licencia.

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

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La suite integrada de software de aprendizaje de máquina de Minitab

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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®

Random Forests® es un motor de modelado que 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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