Minitab Statistical Software
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当社独自のクラス最高の木ベース機械学習アルゴリズムTreeNetおよびRandom Forestsにアクセスすることで、予測分析力を高めることができます。また、Minitab Statistical Softwareサブスクリプションを補完します。
木ベースのメソッドとは何でしょうか？木ベースのアルゴリズムは、一連のif-thenルールを利用して、1本以上の決定木から予測を作成します。回帰のような線形モデルと比較して、木ベースのメソッドは非線形関係をきれいにマッピングし、他のやり方では不可能な乱雑なデータの問題を克服します。回答がスピーディになり、時間を節約でき、正確で解釈しやすいです。
Random Forestsは、CART木のコレクションに基づいて、独立した木をまとめて森全体を予測する便利な1つの場所で、繰り返し、ランダム化、サンプリング、およびアンサンブル学習を活用します。
「私はたいてい、自分でいつも使っている安心な方法を堅守します。回帰は、yを駆動するxを識別するのに役立ちます。でもTreeNetの部分従属プロットで、洞察を深めることができ、会社の一部の厄介な問題を解決できました。」
'- 消費財会社、工程エンジニア
「継続的改善チームは、Minitabの予測分析で大きく進歩しています。データサイエンスの統合と継続的改善で、より予測可能なKPIが実現しました。データ、分析、業績管理にもっと焦点を当てたMinitabソリューションは、それらすべてをまとめるのに役立ちます！」
'- 食品製造会社、データサイエンスリーダー
「エンジニアとアナリストは、根本原因解析を行う際、工程の問題を引き起こす重要な原因を識別するのに、その時間の80%を費やしています。」
- Minitab調査
