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予測分析と機械学習


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

予測分析と機械学習が同じであるというのは一般的な誤解です。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、教師ありと教師なしの2種類に分割されます。教師ありでは、機械学習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。予測分析はさまざまな統計技法(データマイニング、機械学習、予測モデリングなど)を使用して未来の発生を理解します。

Minitabの予測分析ソリューション

 

当社のクラス最高の独自機械学習アルゴリズムには、データの洞察を深める力があります。

CART®(分類木と回帰木)

現代のデータマイニングで最も人気のツールの1つです。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、最もパフォーマンスの高い分割を繰り返し選択する木ベースのアルゴリズムです。

CARTを探索する

Random Forests®

このアルゴリズムは、CARTツリーの集合体をベースにした反復、ランダム化、サンプリング、アンサンブル学習を使用し、独立した木をまとめて森全体の予測を割り出します。

Random Forestsを探索する

TreeNet®(勾配ブースティング)

この最も柔軟性が高く、数々の賞を受賞している強力な機械学習ツールは、アンサンブルの結合誤差を修正しながら構築していく反復構造により、優れた安定した予測精度で知られています。

TreeNetを探索する

自動化機械学習

この自動化されたツールを使用して、疑問に答える最適な予測モデルを使用していることを簡単に確認できます。推奨を必要としている予測分析の初心者やセカンドオピニオンを探している専門家に最適です。

自動化機械学習を探索する

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?

Minitabの機械学習アルゴリズム

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

追加のツールとリソース

MARS

MARS®

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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MSSassistant

詳細に興味がありますか?

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