Minitab Statistical Software
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Minitab에서 독자 개발한 동급 최고의 트리 기반 머신 러닝 알고리즘인 TreeNet과 Random Forests를 이용해 필요한 고급 예측 분석 성능 향상을 이루고 Minitab Statistical Software 구독을 쉽게 보완하십시오.
트리 기반 방법이란 무엇인가요? 트리 기반 알고리즘은 일련의 if-then 규칙을 이용하여 하나 이상의 의사결정 트리로부터 예측을 생성합니다. 회귀 분석 같은 선형 모형과 달리, 트리 기반 방법은 비선형 관계를 우수하게 매핑하고, 다른 방법으로는 불가능한 데이터 의 혼란 극복이 가능하고, 답을 얻는 속도를 단축하여 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 매우 정확하고 해석이 용이합니다.
Minitab의 가장 유연하고 가장 많은 상을 수상하고 가장 강력한 러닝 도구인 TreeNet 그래디언트 부스팅은 앙상블을 만듦과 동시에 앙상블의 전체적인 오류를 수정하는 반복형 구조에서 비롯되는 탁월하고 일관된 예측 정확도로 유명합니다.
Random Forests는 CART 트리 모음을 토대로 독립적인 트리들을 다 함께 모으는 하나의 편리한 곳에서 반복, 랜덤화, 표본 추출 및 앙상블 러닝을 이용하고 포레스트의 전체적인 예측을 결정합니다.
“저는 늘 문제없이 사용해 왔던 방법을 계속 사용하는 편이예요. 회귀 분석은 y를 좌우하는 x를 확인하는 데 유용하죠. 하지만 TreeNet 부분 종속성 그림으로 더 깊은 통찰력을 얻고 회사의 가장 큰 골칫거리들을 많이 해결할 수 있게 되었어요. ”
'- 공정 엔지니어, 포장 소비재
“지속적 개선 팀은 Minitab의 예측 분석을 사용해 큰 진전을 이루고 있어요. 데이터 과학과 지속적 개선을 통합하자 KPI 예측 가능성이 향상되었어요. Minitab 솔루션은 데이터, 분석, 그리고 비즈니스 실적 관리에 대한 집중을 높여 모든 것을 하나로 결합하는 데 유용해요! ”
'- 데이터 과학 리더, 식품 제조업체
“ 엔지니어와 애널리스트들이 근본 원인 분석을 수행할 때 공정 문제의 중요한 요인을 파악하는 데 전체 시간의 80%가 소요될 수 있어요.”
- Minitab 연구팀
