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予測分析


機械学習と予測分析とは、どういう意味で、この2つはどう関係しているのでしょうか?

Machine Learning and Predictive Analytics

機械学習と予測分析のどちらも、予測にデータを活用しますが、方法が異なります。

機械学習とは?アルゴリズムが明示的な指示や事前に決定されたルールなしで特定のタスクを実行し、パターンと推論を頼りに予測を行い、必要に応じて再調整する方法です。

機械学習はさらに、教師ありと教師なしに分類されます。教師ありでは、モデル構築が専用の応答変数に導かれます。教師なしでは、専用の目標がないため、すべての変数を等しく使います。

予測分析とは?過去のデータと分析手法に基づいて将来の結果を予測することを目的としたデータ分析のカテゴリです。

Minitabの機械学習と予測分析のソリューション

 

Minitabの予測分析と機械学習の機能で、データを活用し、貴重な洞察を得てください。

製品スイート全体にわたる予測分析モデルとツールは、正確で直感的な視覚化、および複雑な問題への対処の機能を提供できます。

教師ありのアルゴリズム

 

分類:

- 線形判別分析(LDA)
- 二次判別分析(QDA)
- ロジスティック回帰
- 分類木
 

回帰:

- 簡易
- 多項式
- 多
- 非線形
- 偏最小二乗
- 回帰木
- 寿命データでの回帰
- 保証予測

時系列方法

教師なしのアルゴリズム

 

クラスター:

- クラスター分析・観測値
- クラスター分析・変数
- クラスター分析・K平均法
- 要因分析
 

データ削減:

- 主成分分析
- 要因分析

Minitabの木ベースの予測モデル

 

当社独自のクラス最高の木ベース機械学習アルゴリズムには、洞察を深め、決定木との複雑な交互作用を視覚化する能力があり、また多くの変数、乱雑なデータ、欠落値、ランダムな外れ値、非線形関係を含む、より大きなデータセットを処理する機能を備えています。

CART® (分類木と回帰木)

現代のデータマイニングで最も重要かつ人気のツールの1つがCARTです。データを小さく分割する方法を探し、最適なコレクションが見つかるまで、再帰的に最もパフォーマンスの高い分割を選択する木ベースのアルゴリズムです。 

CARTの詳細を見る

注:Minitab Statistical Softwareの最新バージョンには自動的にCARTが含まれます。

Random Forests®

Random Forestsは、CART木のコレクションに基づいて、独立した木をまとめて森全体を予測する便利な1つの場所で、繰り返し、ランダム化、サンプリング、およびアンサンブル学習を活用します。

Random Forestsの詳細を見る

TreeNet®(勾配ブースティング)

最もフレキシブルで受賞歴のある強力な機械学習ツールTreeNet勾配ブースティングは、構築時にアンサンブルの複合エラーを修正する反復構造により、一貫した高い予測精度で知られています。

TreeNetの詳細を見る

Minitabの予測分析モジュールを確認する用意ができていますか?

追加的な予測分析ツールとリソース

 

Minitabの予測分析モジュールは、予測分析と機械学習にてご提案できる、ほんの一部です。

MARS

MARS®

MARS®は、極めて見つけるのが難しい重要な非線形性、および従来の回帰に最も類似した機械学習モデルとの交互作用をとらえます。

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強化された予測分析への道にアクセス

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