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Salford Predictive Modeler – SPM & Minitabs Techniken zum Machine Learning

SPM & Minitabs Techniken zum Machine Learning

Minitab Statistical Software und Salford Predictive Modeler (SPM) sind die ideale Kombination zur Analyse großer Datensätze unter Einsatz von Machine-Learning-Techniken. Nachfolgende Grafik zeigt das Zusammenspiel von Minitab und SPM.

Zusammenspiel von Minitab und SPM

CART Logo

Modellierungsengine CART®

Klassifizierungs- und Regressionsbäume

CART hat das Feld der erweiterten Analytik und das aktuelle Zeitalter der Data Science revolutioniert. CART ist eines der wichtigsten Werkzeuge im modernen Machine Learning. Andere Anbieter im Bereich der Analytik haben sich an einer Replikation von CART versucht, sind aber in Bezug auf Genauigkeit, Leistungsstärke, Funktionsumfang, integrierter Automatisierung und Bedienfreundlichkeit gescheitert.

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TreeNet Logo

Modellierungsengine TreeNet®

Gradient Boosting

Die Modellierungsengine TreeNet stellt Salford Predictive Modelers flexibelstes und leistungsstärkstes Machine-Learning-Werkzeug dar. Seit ihrer Einführung 2001 hat sie mindestens ein Dutzend Preise in bedeutenden Data-Mining-Wettbewerben gewonnen. Der Vorteil von TreeNet liegt in dem Genauigkeitsgrad, den die Engine erzielt, der für ein einzelnes Modell oder Ensembles wie Bagging bzw. traditionelles Boosting normalerweise nicht zu erreichen ist.

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Random Forests Logo

Modellierungsengine Random Forests®

Breiman und Cutlers Random Forests

Random Forests kann zu Erkenntnissen über Daten verhelfen, indem die Engine Methoden erzeugt, die nach dem Wachsen der Klassifizierungsbäume angewendet werden. Außerdem verfügt sie über neue Technologien zum Identifizieren von Clustern bzw. Segmenten in Daten sowie neue Methoden, um Variablen entsprechend ihrer Wichtigkeit in eine Rangfolge zu bringen. Random Forests ist eine Sammlung von vielen CART-Bäumen, die sich bei ihrer Erstellung gegenseitig nicht beeinflussen. Die Summe der Prognosen, die über Entscheidungsbäume gemacht werden, bestimmt die Gesamtprognose des Waldes. Random Forests zeichnet sich besonders beim Analysieren von komplexen Datenstrukturen aus, die in kleinen bis mittelgroßen Datensätzen mit weniger als 10.000 Zeilen, aber eventuell Millionen von Spalten eingebettet sind.

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Mars Logo

Modellierungsengine MARS®

Automatische nichtlineare Regression

MARS ist ideal für Anwender, die Ergebnisse ähnlich denen einer traditionellen Regression bevorzugen und dabei die wesentlichen Nichtlinearitäten und Wechselwirkungen erhalten. Die Regressionsmodellierung im Rahmen der MARS-Methodik deckt effektiv wichtige Datenmuster und Beziehungen auf, die für andere Regressionsmethoden nur schwer, wenn überhaupt, zu entdecken sind.

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ADDITIVE - Ihr Lösungspartner

Machine-Learning-, Data-Mining- und Big-Data-Projekte sind eine komplexe Materie, bei denen viele unterschiedliche Techniken eingesetzt werden müssen, um am Ende ein Ergebnis zu bekommen, das dann aber zuerst bewertet werden muss, um zu entscheiden, ob es denn eine echte Lösung ist - oder anders ausgedrückt: Nicht jedes Ergebnis ist richtig.

Lassen Sie sich von unseren Experten bezüglich Ihrer Data-Mining-Projekte per E-Mail an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! oder telefonisch unter +49 (0)6172-5905-30 beraten.

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