• Random Forest

    Breiman and Cutler의 Random Forests®

    Random Forests® 모형화 엔진은 구성 후 서로의 영향을 받지 않는 여러 CART® 트리의 조합입니다. 결정 트리에서 이루어진 예측의 합계는 포리스트의 전체적인 예측을 확인합니다.

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    Random Forests의 강점은 데이터에서 특이치 및 변칙 찾기, 근접 군집 표시, 이후 결과 예측, 중요 예측 변수 식별, 데이터 패턴 발견, 결측 값을 대체 값으로 바꾸기, 통찰력 있는 그래픽 제공 등입니다.

    군집 및 세그먼트:

    Random Forests 모형화 엔진이 제공하는 통찰력의 많은 부분은 트리가 성장한 후에 적용된 방법에 의해 생성되며, 데이터의 군집 또는 세그먼트를 식별하기 위한 새로운 기술뿐 아니라 변수의 중요도 등급을 지정하기 위한 새로운 방법도 포함됩니다. 이 방법은 캘리포니아 대학교 버클리의 Leo Breiman 및 Adele Cutler가 개발한 것으로, Minitab이 독점 라이센스를 갖고 있습니다.

  • Minitab 제품의 이점

    Minitab 제품을 사용하여 기업들은 스마트 데이터 분석을 통해
    효율을 향상하고 품질을 개선할 수 있습니다.

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  • Salford Predictive Modeler® 8
    Minitab의 통합 기계 학습 소프트웨어 제품군
    CART®

    SPM’s CART® 모형화 엔진은 첨단 분석 분야에 혁신을 가져온 궁극의 분류 트리로서, 데이터 과학의 신세계를 시작했습니다.

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    Random Forests®

    Random Forests® 모형화 엔진은 여러 대체 분석, 랜덤화 전략 및 앙상블 학습의 성능을 이용하는 모형화 엔진입니다.

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    MARS®

    MARS® 모형화 엔진은 전통적인 회귀 분석과 유사한 형식의 결과를 선호하면서 본질적 비선형성 및 교호작용을 캡처하는 사용자에게 이상적입니다.

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    TreeNet®

    TreeNet® 경사 부스팅은 SPM의 가장 유연하고 강력한 데이터 마이닝 도구로서, 극도로 정확한 모형을 일관적으로 생성할 수 있습니다.

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  • 가격

    가격 정보가 필요하면 Minitab에 문의하십시오.

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    University Program

    Minitab의 University Program은 SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® , Random Forests® 등의 모형화 엔진을 대폭 인하된 라이센스 사용료로 교육 기관에 제공합니다.

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    자동화

    대표적인 모델 분석가가 작업을 구조화하는 방법에서 영감을 받은 70여 개의 기본 제공 시나리오로 구성된 실험입니다.

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