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Merkmalskonstruktion: Sieben Techniken für bessere Modelle für prädiktive Analysen und das maschinelle Lernen

MÖCHTEN SIE MEHR ÜBER DIE MERKMALSKONSTRUKTION ERFAHREN?

Die Merkmalskonstruktion ist aufgrund ihrer kritischen Rolle für den Erfolg von maschinellem Lernen und prädiktiven Analysen ein gängiges Konzept im Bereich der Datenanalytik. Erfahren Sie, wie wichtig die Merkmalskonstruktion ist und wie Sie mit all Ihren Teams in Ihrer Organisation noch heute damit arbeiten, egal in welcher Branche.

Laden Sie unser KOSTENLOSES Whitepaper herunter, um mehr über die Merkmalskonstruktion und die erfolgreiche Anwendung der sieben Techniken in der Minitab Statistical Software zu erfahren.

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Leistungsstarke Funktionen für eine bessere Entscheidungsfindung

Neben CART bietet die Minitab® Statistical Software eine Vielzahl von statistischen Methoden und Optionen zur Datenvisualisierung, anhand derer Sie fundierte Entscheidungen treffen und so bessere Ergebnisse erzielen können.

Better-icon

Besser

Entdecken Sie ein besseres, robusteres Analyse-Toolkit, mit dem Sie Ihre Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung erweitern, proaktiv Ihre Prozesse optimieren, bessere Ergebnisse erzielen und teure Fehler vermeiden können – jetzt auch mit Klassifikations- und Regressionsbäumen (CART), unserem Tool für prädiktive Analysen. CART ist eines der beliebtesten und hilfreichsten Prognosewerkzeuge und jetzt in einer schnellen, benutzerfreundlichen Implementierung in Minitab verfügbar. So benötigen Sie kein Spezialwissen, um damit arbeiten zu können.

Faster (1)-1

Schneller

Durch die Validierung können Sie die Genauigkeit Ihrer Regressionsmodelle rasch auswerten. Sie können ganz einfach neue Stichproben ziehen oder Ihre Daten in Test- und Trainingsdatensätze aufteilen, um die Prognosegenauigkeit Ihrer Modelle schneller als je zuvor auszuwerten.

Easier-1

Schneller

Durch die Validierung können Sie die Genauigkeit Ihrer Regressionsmodelle rasch auswerten. Sie können ganz einfach neue Stichproben ziehen oder Ihre Daten in Test- und Trainingsdatensätze aufteilen, um die Prognosegenauigkeit Ihrer Modelle schneller als je zuvor auszuwerten.

Alle unsere Kunden haben eines gemeinsam: Herausragende
Ergebnisse haben für sie oberste Priorität.
Unser Ziel: Sie auf dem Weg dorthin zu unterstützen.

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