La suite de logiciels Salford Predictive Modeler® (SPM) est une plateforme haute précision ultra-rapide pour le développement de modèles prédictifs, descriptifs et analytiques.
La suite de logiciels Salford Predictive Modeler® comprend les moteurs CART®, MARS®, TreeNet® et Random Forests®, ainsi que de nouvelles fonctionnalités d'automatisation et de modélisation avancées que vous ne trouverez nulle part ailleurs.
Elle est également dotée de technologies d'exploration de données puisant dans les fonctions de classification, de régression, d'analyse de survie, d'analyse des valeurs manquantes, de groupement de données par classe et de mise en cluster/segmentation. Les algorithmes SPM sont considérés comme essentiels dans les hautes sphères de la science des données.
L’automatisation de la suite logicielle SPM permet d’accélérer le processus de construction de modèles : SPM prend en charge une grande partie de l’exploration de modèles et du processus d'affinement pour l’analyste. Pour plus de clarté, nous fournissons aussi un ensemble complet de résultats issus de stratégies de modélisation alternatives.
Le moteur de modélisation CART® de SPM est l'arbre de classification qui a révolutionné le domaine de l'analyse avancée, ouvrant une nouvelle ère dans le domaine de la science des données.
Random Forests® est un moteur de modélisation qui s'appuie sur plusieurs analyses alternatives, sur des stratégies de randomisation et sur l'apprentissage ensembliste.
Le moteur de modélisation MARS® est idéal pour les utilisateurs qui préfèrent que leurs résultats se présentent comme dans une régression traditionnelle tout en mettant en évidence les interactions et les non-linéarités essentielles.
Le boosting de gradient de TreeNet® est l'outil d'exploration de données le plus flexible et puissant de SPM, capable de générer en permanence des modèles extrêmement précis.
Plus de 70 scénarios d’automatisation intégrés et inspirés par la manière dont les plus grands analystes de modèles organisent leur travail.
Des outils pour alléger la charge de travail, permettant ainsi à l’analyste de se concentrer sur les aspects créatifs du développement de modèles.
La régression, la classification et la régression logistique ont été améliorées afin de pouvoir traiter des ensembles de données volumineux.
De nouvelles fonctionnalités pour nos principaux outils, inspirées des retours des utilisateurs et des avancées dans le domaine de la science des données.
entre les idées visionnaires des universitaires Jerome Friedman et Leo Breiman et leurs applications concrètes.
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Notre programme Université met les moteurs de modélisation SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® et Random Forests® à disposition de la communauté universitaire avec d'importantes remises sur les droits de licences.
Plus de 70 scénarios (autrement dit, expériences) intégrés, inspirés par la manière dont les plus grands analystes de modèles organisent leur travail.
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