• Salford Predictive Modeler

    機能一覧

    Salford Predictive Modeler® 8一般機能:

    • モデリングエンジン:CART®決定木
    • モデリングエンジン:TreeNet®勾配ブースティング
    • モデリングエンジン:Random Forests®ツリーアンサンブル
    • モデリングエンジン:MARS®非線形回帰スプライン
    • モデリングエンジン:GPS正則化回帰(LASSO、エラスティックネット、Ridgeなど)
    • モデリングエンジン:TreeNetの正確性と回帰の解釈性を組み込んだRuleLearner®
    • モデリングエンジン:ISLEモデル圧縮
    • 強化されたモデル構築と実験の70以上の事前パッケージ化された自動化ルーチン
    • 大変な作業から解放されて、モデルの開発の創造的側面に集中することのできる分析ツール。
    • Minitab Worksheet(.MTW)の機能を開く

    CART®機能:

    • 木の最も重要な部分と対応する木のルールを検出するホットスポット検出
    • 木で最も重要な変数を理解する変数の重要度の尺度
    • モデルを展開し、リアルタイムまたはそれ以外で予測変数を生成
    • 木の任意の点でユーザー定義分割
    • 治効を評価するための差次的上昇(「上昇」または「漸増応答」とも)モデリング
    • モデルのチューニングやその他の実験の自動化ツール
      • 高度な変数選択のための自動化再帰機能消去
      • 事前確率を実験して、より重要なクラスの正確さを高めるモデルを取得
      • 反復交差検証を実施
      • ブートストラップ標本でCARTモデルを構築
      • 最初のモデルが2値事象を予測し、2つ目のモデルが数値を予測する、2つの連結したモデルを構築。例えば、誰かが何かを購入するか、いくら使うかを予測します。
      • 異なる学習と検定の分割の影響を探索

    MARS®機能:

    • 変数がモデル応答にどのような影響をおよぼすかをグラフで理解
    • 変数または交互作用変数のセットの重要度を判断
    • モデルを展開し、リアルタイムまたはそれ以外で予測変数を生成
    • モデルのチューニングやその他の実験の自動化ツール
      • 高度な変数選択のための自動化再帰機能消去
      • モデル内の相互作用を許容することの影響を自動的に評価
      • 最適な最小スパン値を簡単に発見
      • 反復交差検証を実施
      • 異なる学習と検定の分割の影響を探索

    TreeNet®機能:

    • 変数が部分的な依存プロットのあるモデル応答にどのような影響をおよぼすかをグラフで理解
    • 回帰損失関数:最小2乗、最小絶対偏差、四分位数、Huber-M、Cox生存、ガンマ、負の2項、Poisson、トゥイーディー
    • 分類損失関数:2値または多項
    • 差次的上昇(「上昇」または「漸増応答」とも)モデリング
    • 列の副標本抽出で、モデル性能を向上させ、実行時間を高速化させます。
    • 正則化勾配ブースティング(RGBOOST)で、正確性を高めます。
    • RuleLearner:TreeNet勾配ブースティングと正則化回帰(LASSO、エラスティックネット、Ridgeなど)を組み合わせて解釈可能な回帰モデルを構築
    • ISLE:正則化回帰(LASSO、エラスティックネット、Ridgeなど)を用いて、より小さく、より効率的な勾配ブースティングモデルを構築
    • 変数交互作用検出制御
      • 任意の度合いの交互作用を含めるかを決定
      • Minitab特許品の交互作用制御言語を使用して、モデルで許容するまたは許容しない交互作用を制御
    • モデルで最も重要な交互作用を探索
    • 希事象モデリングの校正ツール
    • モデルのチューニングやその他の実験の自動化ツール
      • 高度な変数選択のための自動化再帰機能消去
      • 異なる学習率で自動的に実験
      • モデルで発生する交互作用の程度を制御
      • 最初のモデルが2値事象を予測し、2つ目のモデルが数値を予測する、2つの連結したモデルを構築。例えば、誰かが何かを購入するか、いくら使うかを予測します。
      • 正則化勾配ブースティングのモデルで最適なパラメータを検出
      • コアな勾配ブースティングのパラメータの確率的検索を実行
      • 異なる学習と検定の分割の影響を探索

    Random Forests®機能:

    • 分類、回帰、集団化に使用
    • 外れ値の検出
    • 分類問題(2値または多項)における集団化をグラフで割り出す近接ヒートマップおよび多次元尺度法
    • 特定のクラスの割り当てにつながる予測値のレベルをわかりやすくする平行座標プロット
    • 高度な欠損値補完
    • 教師なし学習:Random Forestsで類似度行列を作成し、階層的クラスタリング技術を適用
    • モデルで最も重要な変数を理解する変数の重要度の尺度
    • モデルを展開し、リアルタイムまたはそれ以外で予測変数を生成
    • モデルのチューニングやその他の実験の自動化ツール
      • 高度な変数選択のための自動化再帰機能消去
      • それぞれの木のそれぞれの分割で取られた無作為抽出のサブセットの大きさを簡単に微調整
      • 異なるブートストラップの標本の大きさの影響を評価
      • 異なる学習と検定の分割の影響を探索

  • 当社の取り組み

    Minitabの製品は、スマートデータ分析を通じて、企業が効率を高め、
    品質を向上させるのに役立ちます。

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  • Salford Predictive Modeler® 8
    Minitabの機械学習ソフトウェアの統合スイート
    CART®

    SPMのCART®モデリングエンジンは、高度な分析分野に大変革をもたらしてデータサイエンスの今の時代の一部を構築した究極の分類木です。

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    Random Forests®

    Random Forests®モデリングエンジンは、複数の代替分析、無作為化戦略、集合学習のパワーを活用します。

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    MARS®

    MARS®モデリングエンジンは、重要な非線形性や交互作用を捉えながら、従来的な回帰に似た形の結果を好むユーザーに最適です。

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    TreeNet®

    TreeNet®勾配ブースティングは、極めて正確なモデルを一貫して生成できる、SPMの最も柔軟かつ強力なデータマイニングツールです。

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  • 価格

    価格情報は、当社までお問い合わせください。

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    大学プログラム

    当社の大学プログラムは、SPM®、CART®、MARS®、TreeNet®、Random Forests®モデリングエンジンを、大幅な割り引きライセンス価格で教育界にご提供するものです。

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    自動化

    一流のモデル分析家の作業構築方法からインスピレーションを受けた、70以上の事前パッケージ化されたシナリオ、つまりは実験があります。

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