• Random Forests

    Random Forests®, un outil créé par Leo Breiman et Adele Cutler

    Le moteur de modélisation Random Forests® est une collection de nombreux arbres CART® qui ne sont pas influencés les uns par les autres lors de leur création. La somme des prévisions calculée à partir des arbres de décision détermine la prévision globale réalisée par la forêt.

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    Random Forests permet notamment de repérer les valeurs aberrantes et les anomalies dans les données, d'afficher des clusters en fonction de la proximité, de prévoir les résultats futurs, de déterminer les prédicteurs importants, de découvrir des schémas dans les données, de remplacer les valeurs manquantes par imputation et de fournir des graphiques utiles.

    Cluster et Segment :

    La plupart des informations fournies par le moteur de modélisation Random Forests sont générées grâce à des méthodes appliquées après le développement des arbres de décision et utilisent une nouvelle technologie permettant de repérer les clusters ou les segments de données, ainsi que de nouvelles méthodes permettant de classer les variables selon leur importance. Cette méthode a été mise au point par Leo Breiman et Adele Cutler, professeurs à l'Université de Californie, Berkeley, et Minitab en détient une licence exclusive.

  • Que faisons-nous ?

    Minitab aide les entreprises à améliorer l'efficacité et
    la qualité via une analyse intelligente des données.

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  • Salford Predictive Modeler® 8
    La suite intégrée de logiciels d'auto-apprentissage par la machine de Minitab
    CART®

    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.

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    Random Forests®

    Le moteur de modélisation Random Forests® s'appuie sur plusieurs analyses alternatives, sur des stratégies de randomisation et sur l'apprentissage ensembliste.

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    MARS®

    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.

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    TreeNet®

    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.

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  • Tarifs

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    Programme Université

    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.

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    Automatisation

    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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