• Random Forest

    Breiman and CutlerのRandom Forests®

    Random Forests®モデリングエンジンは、構築される際に互いに影響を受けていないCART®木の集合です。決定木からの予測値の和は、Random Forestの全体的な予測を決定します。

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    Random Forestsの優れた点は、データの外れ値や異常を検出すること、近接クラスターの表示、将来の結果の予測、重要な予測変数の割り出し、データパターンの発見、欠損値への補完の置き換え、および洞察力のあるグラフィックの表示などです。

    クラスターとセグメント:

    Random Forestモデリングエンジンで得られる洞察の多くは、木が伸びた後で適用される方法によって生成されるもので、データのクラスターまたはセグメントを判別する新技術、および変数の重要度をランク付けする新しい方法などがあります。この方法は、カリフォルニア大学バークレー校のレオ・ブライマンおよびアデル・カトラーによって開発され、Minitabに排他的にライセンス付与されています。

  • 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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