Predictive Analytics Module для Minitab — машинное обучение для бизнеса
Модуль Predictive Analytics для Minitab содержит продвинутые алгоритмы машинного обучения на основе деревьев решений, которые идеально подходят для решения задач регрессии и классификации, прогнозирования трендов, оценки рисков, оптимизации процессов и принятия проактивных решений на основе данных. Интуитивно понятный интерфейс позволяет использовать эти методы даже без глубоких знаний в области машинного обучения.
В модуле доступны ключевые алгоритмы:
Эти алгоритмы широко применяются в производстве, здравоохранении, финансах, ритейле, телекоммуникациях и других отраслях.
Модуль также включает функции AutoML — автоматического подбора моделей и их параметров, что упрощает построение точных решений даже для пользователей без опыта в машинном обучении. Подходит как новичкам, так и опытным аналитикам, которым необходим быстрый и надежный результат.
Технологии, лежащие в основе Predictive Analytics Module
CART — один из самых популярных алгоритмов анализа данных. Этот метод строит интерпретируемые деревья решений для задач классификации и регрессии. Он помогает выявить скрытые зависимости между переменными, а визуальный интерфейс Minitab делает результаты легко читаемыми и понятными даже для новичков. Оптимизированное ядро CART обеспечивает быструю работу даже с большими объемами данных. Кроме того, этот алгоритм лежит в основе ансамблевых методов, таких как бустинг и бэггинг.
Метод Random Forests строит сотни и тысячи различных деревьев решений CART и объединяет их предсказания. Такая ансамблевая модель отличается высокой точностью, устойчивостью к переобучению и возможностью: выявлять выбросы и аномалии; формировать кластеры; определять важнейшие переменные; заполнять пропущенные значения; находить сложные закономерности в данных.
Алгоритм MARS строит модель на основе набора сегментов прямых линий, каждая из которых может искривляться в зависимости от поведения данных. Это позволяет моделировать сложные нелинейные зависимости, недоступные классическим регрессионным моделям. MARS особенно эффективен в задачах, где требуется предсказать поведение клиентов, например: сколько клиент потратит на мобильную связь или сколько составит чек при следующей покупке в онлайн-магазине.
TreeNet реализует мощный и гибкий алгоритм градиентного бустинга, превосходящий классические методы по точности и устойчивости. В отличие от нейросетей, TreeNet не требует сложной подготовки данных и демонстрирует высокую точность даже при наличии пропусков и шумов. Алгоритм работает устойчиво и быстро, обеспечивая надежные модели как для классификации, так и для регрессии.
