• TreeNet

    勾配ブースティング

    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、Salford Predictive Modelerの柔軟かつ強力なデータマイニングツールです。TreeNetモデリングエンジンの正確さは、通常、単一のモデルや、バギングや従来のブースティングなどの集合では達成できません。

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    TreeNetエンジンは、回帰と分類の両方で優れた性能を見せます。アルゴリズムは、通常、正確なモデルに落ち着くよう、逐次エラー修正プロセスの小さな決定木を数千生成します。TreeNetモデリングエンジンは、Minitabのモデリング大会の大部分に関与しています。

    卓越した正確さ:

    TreeNet®モデリングエンジンは、単一のモデルや、バギングや従来のブースティングなどの集合では通常達成できないレベルの正確さで、優位性を確保します。ニューラルネットワークとは対照的に、TreeNet方法論はデータのエラーに敏感ではなく、時間のかかるデータ作成、前処理、欠損値の補完を要しません。このタイプのデータエラーは、従来的なデータマイニング方法にはかなり難しく、従来的なブースティングには壊滅的です。TreeNetモデルは、一般的に、このようなエラーの影響を受けません。既存のモデルでは、分散の学習データ点が大胆に却下されます。TreeNetモデリングエンジンの堅牢さは、エラーのある目標ラベルで汚染されたデータに拡張されます。

    高度な機能:

    交互作用検出は、任意の種類の交互作用が予測モデルにおいて必要かどうかを判断し、どの交互作用が必要であるかを中心に探る検索エンジンです。交互作用検出システムは、モデル性能を改善するだけでなく(時に劇的に)、貴重な新しいセグメントや以前は認識できなかったパターンの発見を支援します。

  • 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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