트리 기반의 기계 학습 소개 섹션 1: 회귀 분석(양적 목표)
Minitab 데이터 마이닝 소프트웨어의 기본 사항에 대해 배웁니다.
권장 사항: 이 비디오를 보기 전에 "회귀 분석을 위한 CART® 결정 트리 소개"를 보시기 바랍니다.
트리 기반의 기계 학습 소개 섹션 2: 분류(범주형 목표)
권장 사항: 이 비디오를 보기 전에 "분류를 위한 CART 결정 트리 소개"를 보시기 바랍니다.
추가 초급 비디오
Minitab 제품을 사용하여 기업들은 스마트 데이터 분석을 통해 효율을 향상하고 품질을 개선할 수 있습니다.
SPM’s CART® 모형화 엔진은 첨단 분석 분야에 혁신을 가져온 궁극의 분류 트리로서, 데이터 과학의 신세계를 시작했습니다.
Random Forests® 모형화 엔진은 여러 대체 분석, 랜덤화 전략 및 앙상블 학습의 성능을 이용하는 모형화 엔진입니다.
MARS® 모형화 엔진은 전통적인 회귀 분석과 유사한 형식의 결과를 선호하면서 본질적 비선형성 및 교호작용을 캡처하는 사용자에게 이상적입니다.
TreeNet® 경사 부스팅은 SPM의 가장 유연하고 강력한 데이터 마이닝 도구로서, 극도로 정확한 모형을 일관적으로 생성할 수 있습니다.
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Minitab의 University Program은 SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® , Random Forests® 등의 모형화 엔진을 대폭 인하된 라이센스 사용료로 교육 기관에 제공합니다.
대표적인 모델 분석가가 작업을 구조화하는 방법에서 영감을 받은 70여 개의 기본 제공 시나리오로 구성된 실험입니다.
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