• TreeNet

    경사 부스팅

    TreeNet® 경사 부스팅은 Salford Predictive Modeler의 가장 유연하고 강력한 데이터 마이닝 도구로서, 극도로 정확한 모형을 일관적으로 생성할 수 있습니다. TreeNet 모형화 엔진의 정확도는 단일 모형 또는 배깅이나 기존 부스팅과 같은 앙상블로는 대개 도달하기 어려운 수준입니다.

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    TreeNet 엔진은 회귀 분석과 분류 모두에서 주목할 만한 성능을 보여줍니다. 알고리즘은 기본적으로 정확한 모형으로 수렴되도록 순차적 오류 교정 프로세스에 빌드된 수천 개의 작은 결정 트리를 생성합니다. TreeNet 모형화 엔진은 많은 Minitab 모형화 경쟁 상을 수상했습니다.

    최고의 정확성:

    TreeNet® 모형화 엔진은 단일 모형 또는 배깅이나 기존 부스팅과 같은 앙상블로는 대개 도달하기 어려운 수준의 정확도를 갖고 있습니다. 중립 네트워크와는 달리, TreeNet 방법론은 데이터 오류에 민감하지 않으며 데이터 준비, 전처리 또는 결측 값 대체 등에 시간을 소모하지 않습니다. 이런 종류의 데이터 오류는 기존의 데이터 마이닝 방법으로 해결하기가 어려울 수 있으며, 기존의 부스팅에는 최악의 결과를 가져옵니다. 이와는 달리 TreeNet 모형은 기존 모형으로 분산 시 너무 많은 교육 데이터 점을 동적으로 거부하기 때문에 그러한 오류의 영향을 받지 않습니다. TreeNet 모형화 엔진의 강력함은 오류가 있는 목표 레이블로 오염된 데이터에도 적용됩니다.

    고급 기능:

    교호작용 감지 기능은 예측 모형에 어떤 교호작용이 필요한지를 설정하며, 특히 어떤 교호작용이 필수적인지 찾아내는 검색 엔진입니다. 교호작용 감지 시스템은 모형 성능을 (때로는 획기적으로) 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 귀중한 새 세그먼트와 이전에 인지되지 않았던 패턴을 발견하는 데도 유용합니다.

  • 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

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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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