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:

  • CART® (Classification and Regression Trees) — интерпретируемый и визуальный метод решения задач классификации и регрессии.
  • Random Forests® — ансамблевый подход для работы с большим количеством признаков и высокой устойчивостью к переобучению.
  • TreeNet® Gradient Boosting — метод бустинга, устойчивый к шуму и пропущенным значениям, обеспечивает точные прогнозы на сложных задачах..
  • MARS® (Multivariate Adaptive Regression Splines) — метод для построения моделей со сложными нелинейными зависимостями.
  • 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 — Деревья решений
  • 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.

  • Random Forests — Ансамбли деревьев решений
  • 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.

  • MARS — Нелинейная регрессия на основе адаптивных сплайнов
  • 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 — Градиентный бустинг нового поколения
  • 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.

    Если у Вас возникли дополнительные вопросы по данному продукту, мы всегда будем рады на них ответить!