Modèles d'analyse prédictive et d'apprentissage automatique précis et faciles à utiliser.

Détection des tendances et des opportunités dans vos données, sans lignes de code ni expérience en statistiques
Identification rapide des principaux prédicteurs pour vos objectifs grâce à la modélisation des données facile à prendre en main
Fiabilité et précision des résultats provenant d'algorithmes prédictifs reposant sur des arbres de décision
Méthodes de Machine Learning (auto-apprentissage par la machine) faciles à comprendre, à visualiser et à exécuter

CART® (arbres de classification et de régression)

L'algorithme CART est fondé sur les arbres de décision est l'un des outils d'exploration de données les plus populaires. Il trouve comment fractionner les données en segments plus petits, puis sélectionne de manière récursive les fractions les plus performantes jusqu'à obtenir le résultat idéal.

Random Forests® (modèle de Machine Learning d'auto-apprentissage par la machine)

Cet algorithme est fondé sur un ensemble d'arbres de décision CART et utilise les techniques de répétition, de randomisation, d'échantillonnage et d'apprentissage ensembliste, tout en regroupant simultanément des arbres indépendants afin de déterminer la prédiction globale de la forêt.

lTreeNet® (algorithme de boosting de gradient)

Notre outil de Machine Learning le plus puissant, le plus flexible et le plus récompensé est salué pour la précision et la cohérence de ses prévisions, fruits d'une structure itérative qui corrige les erreurs combinées au fur et à mesure de la création de l'ensemble.

"TreeNet nous a permis de déterminer très simplement les principaux prédicteurs et de concevoir des stratégies à même de les traiter efficacement."

"CART® a comparé des données de médecins ayant soigné des patients atteints du SARS à des données de médecins n'ayant pas été exposés au virus, afin d'identifier les facteurs de risque de la transmission du SARS-CoV."

La précision de l'analyse prédictive au service de vos décisions

Visionnez la présentation :

La puissance du Machine Learning et des algorithmes CART au service des métiers

4 raisons pour démarrer l'analyse prédictive :

CART® (arbres de classification et de régression)

Random Forests® (modèle de Machine Learning d'auto-apprentissage par la machine)

lTreeNet® (algorithme de boosting de gradient)

Outils d'analyse prédictive et prescriptive

Arbres de décision - Algorithmes supervisés

Arbres de décision - Algorithmes non supervisés

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Minitab a été reconnu comme l'un des meilleurs logiciels d'analyse statistique par Capterra	Minitab a été élu meilleur logiciel d'analyses statistiques pour les data scientists par SoftwareSuggest

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4 raisons pour démarrer l'analyse prédictive :

CART® (arbres de classification et de régression)

Random Forests® (modèle de Machine Learning d'auto-apprentissage par la machine)

lTreeNet® (algorithme de boosting de gradient)

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Arbres de décision - Algorithmes supervisés

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