예측 모델링 및 머신 러닝
추측을 제거하세요. 미래를 우연에 맡기지 마세요.
- 회귀, 신경망 네트워크 및 결정 트리와 같은 최신 예측 모델링 기술을 사용하여 보다 우수하고 유용한 모형을 구축할 수 있습니다.
- 다중 예측 모형을 자동으로 적합시키고 모형 선별을 통해 성능이 가장 우수한 모형을 결정합니다.
- 교차 검증 및 K 폴드 교차 검증을 사용하여 과적합을 방지합니다.
- 코드를 작성하고 알고리즘을 조정할 필요 없이 머신 러닝 방법을 사용하십시오.
Regression(회귀분석)
- 다중 선형 회귀
- 로지스틱 회귀
- 일반화 회귀 PRO
- 분위수 회귀 PRO
- 벌점 회귀 PRO
- 정규화 회귀 PRO
- LASSO PRO
- Elastic Net PRO
- 능형 회귀 PRO
결정 트리
- 부트스트랩 포레스트 PRO
- 부스티드 트리 PRO
- 랜덤 포레스트 PRO
- 그라디언트 부스트 PRO
- 파티션
- 되풀이 분할
기타 예측 모형
- k-NN PRO
- 나이브 베이즈 PRO
- SVM PRO
- 판별
- 다중 선형 회귀
- 로지스틱 회귀
- 일반화 회귀 PRO
- 분위수 회귀 PRO
- 벌점 회귀 PRO
- 정규화 회귀 PRO
- LASSO PRO
- Elastic Net PRO
- 능형 회귀 PRO
- 부트스트랩 포레스트 PRO
- 부스티드 트리 PRO
- 랜덤 포레스트 PRO
- 그라디언트 부스트 PRO
- 파티션
- 되풀이 분할
검증(교차 검증)
- K-폴드 검증 PRO
- 데이터 파티셔닝 PRO
- 홀드아웃 PRO
- 홀드백 PRO
모형 선택
- 모형 선별 PRO
- 모형 비교 PRO
- 혼동 행렬
- 모형 평균화
- 앙상블
- 수익 행렬
모형 배포
- 점수 매기기
- 점수 매기기 코드
- 모형 관리 PRO
- 계산식 저장소 PRO
- 예측 계산식
텍스트 마이닝(텍스트 분석)
- 잠재 계층 분석 PRO
- 잠재 의미 분석 PRO
- 감정 분석 PRO
- 용어 선택 PRO
- 텍스트 회귀 PRO
JMP를 사용하면 그러한 매크로 작성에 시간을 소비하지 않고도 데이터를 분할하거나 기계 모델의 결과를 표시하는 가장 효과적인 방법을 찾을 수 있습니다.
Greg Mattiussi
지멘스 헬시니어스 제조 부문 선임 이사
