의사 결정 개선. 성능 향상. 최상의 사용 편의성. Minitab CART를간 무료로 사용해 보세요
Minitab의 CART®(Classification and Regression Trees) 소프트웨어를동안 사용해 보고 Fortune 선정 100대 기업이 공정, 운영 및 비즈니스 문제를 해결하기 위해 Minitab을 선택한 이유를 확인하세요.
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강력한 기능으로 의사 결정을 쉽게 할 수 있습니다.
Minitab® 통계 소프트웨어는 CART 외에도 광범위한 통계 방법 및 데이터 시각화 옵션을 제공하여 기업이 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내리고 우수한 비즈니스 성과를 도출할 수 있도록 지원 합니다.
더 효과적으로
Minitab의 예측 분석 도구인 CART(Classification and Regression Trees)를 추가해 의사 결정 능력을 확대하고 보다 강력한 분석 툴킷을 최대한 활용하여 프로세스를 개선하고 더 나은 결과를 얻으세요. 가장 인기 있고 유용한 예측 도구 중 하나인 CART는 이제 Minitab에서 빠르고 사용이 쉬운 형태로 제공되어 데이터 과학자가 아니어도 사용할 수 있습니다.
더 빠르게
검증을 통해 회귀 모형의 정확성을 평가하세요. 데이터를 빠르게 샘플링 하거나 학습 및 검증 데이터 집합으로 분할하고 모형 예측 정확도를 그 어느 때보다 빠르게 평가할 수 있습니다.
더 쉽게
Python 스크립트를 Minitab 데이터와 통합하고 오픈 소스 통합 기능을 통해 Minitab Statistical Software에서 쉽게 분석하세요. 인터페이스 또는 매크로를 통해 분석 가능성을 확대하고 더 많은 가능성을 찾아볼 수 있는 기능을 활용하세요. 데이터 과학자와 협업하여 Minitab을 사용해 더 많은 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.
모든 Minitab 고객의 공통점: 우수한 서비스를 위한 노력. Minitab의 목표: 고객의 결과 달성 지원.
Minitab 통계 소프트웨어의 CART 의사결정트리는 데이터 기반의 의사 결정을 위한 강력한 시각화를 제공합니다.
CART는 데이터 마이닝, 예측 모델링 및 데이터 전처리에 사용되는 강력한 의사 결정 트리 도구입니다. CART는 중요한 패턴과 관계를 자동으로 검색하여 매우 복잡한 데이터에서도 숨은 구조를 찾아냅니다. CART는 직관적인 인터페이스를 사용하여 기술 수준에 상관없이 모두 쉽게 이용할 수 있습니다.
효과적인 트리 성장 방법
CART는 지니와 투잉 등 몇 가지 새로운 트리 성장 방법을 소개합니다. 다양한 문제를 지원하기 위해 CART에는 순서형 범주형 데이터의 처리와 확률 트리를 증가시키기 위한 준비도 포함되었습니다.
강력한 이항 분할 검색 방식
CART 트리는 의도적으로 이원분류 데이터 분할로 제한하여 다른 방법에서 일반적으로 볼 수 있는 다원분류 분할을 의도적으로 방지합니다. 이러한 이항 의사 결정 트리는 데이터를 다원분류 분할보다 느린 속도로 소규모의 집단으로 분할하므로 분석할 데이터가 너무 적어지기 전에 더 많은 구조를 탐색합니다. 다원분류 분할을 사용하는 의사 결정 트리는 데이터를 너무 빠르게 조각내기 때문에 더 광범위한 데이터 값 범위에서만 볼 수 있는 패턴을 탐지하기가 더 어려워집니다.
효과적인 가지치기 전략
CART의 개발자들은 최적 트리를 발견하기 위해 어떠한 중지 규칙도 신뢰할 수 없다고 결정했습니다. 트리를 과도하게 성장시킨 후에 다시 가지치기하는 개념을 도입했으며, CART의 핵심인 이 아이디어는 중요한 구조가 너무 이른 중지로 인해 간과되지 않도록합니다. 다른 의사 결정 트리 기법에서는 중요한 패턴을 놓칠 수 있는 문제 있는 중지 규칙을 사용합니다.
자동 자가 검정 절차
데이터에서 패턴을 검색할 때는 학습 데이터에만 적용되는 패턴을 찾는 "과적합"의 함정을 피하는 것이 중요합니다. CART에 내장된 검정 분야는 검색된 패턴이 새로운 데이터에도 적용되도록 보장합니다. 또한 최적 트리 검정 및 선택도 CART 알고리즘의 필수적인 부분입니다. 다른 의사 결정 트리 기법에서는 검정이 사후에 선택적으로만 실시되고 트리는 전적으로 학습 데이터 계산을 기반으로 선택됩니다.
대체 분할 기준
단일 변수 분할 기준의 경우, CART는 분류 트리에 대한 지니, 투잉, 엔트로피, 등급 확률을 포함하고 회귀 트리에 대한 최소 제곱 및 최소 절대 편차를 포함합니다. 기본 지니 방법이 가장 효과적인 경우가 많지만, 분석에서 지니만 고려해야 함을 의미하지는 않습니다. 상황에 따라 투잉 방법을 사용하면 더 직관적인 트리가 생성될 수 있습니다.
CART로 가장 큰 데이터 문제를 분석하고 시각화하세요.
오리지널 CART 모델링 엔진을 사용한 비즈니스 및 예측 분석
Minitab의 CART 소프트웨어는 스탠포드 대학교와 버클리 캘리포니아 대학교의 세계적으로 유명한 통계학자들이 1984년에 처음 소개한 독점 코드를 구현하는 유일한 의사 결정 트리 소프트웨어입니다. Minitab Statistical Software 무료 평가판을 신청하여 CART에 대해 자세히 알아보고 직접 사용해 보세요.
