Minitab 統計軟體的預測分析模組



使用我們一流基於 Tree 的專利機器學習演算法 TreeNet® 和 Random Forests®,增強您所需的進階預測分析能力,輕鬆於 Minitab 統計軟體附加訂閱。

什麼是以 Tree 為基礎的方法?以 Tree 為基礎的演算法利用一系列 if-then 規則,從一個或多個決策樹進行預測。相較於迴歸分析等線性模型,基於 Tree 的方法可以良好地描繪非線性關係、克服其他方法根本無法解決的數據混雜,不僅能夠快速回答問題、幫助您節省時間,同時還具有卓越的準確性且容易解釋。

內容包含


  • TreeNet® (Gradient Boosting)

    TreeNet Gradient Boosting 是我們最彈性、屢獲殊榮且功能最強大的機器學習工具,具迭代結構,在構建時修正集成的組合錯誤,進而實現卓越且一致的預測準確性,因此而聞名。

  • Random Forests®

    Random Forests 以集合 CART Trees 為基礎,在一個方便之處利用重複、隨機化、抽樣和集成學習,將獨立的 Trees 聚集在一起並確定其森林 (forest) 的整體預測。

準備好使用 Minitab 的預測分析模組了嗎?

客戶評價



"我通常堅持使用對我有效的方法—迴歸有助於辨別影響 Y 的 X。但 TreeNet 的 Partial Dependency Plots 提供了我更深層的見解,幫助我解決了公司最棘手的一些問題。"

- 民生消費用品 製程工程師

"我們的持續改善團隊透過 Minitab 的預測分析取得了巨大進步。資料科學與持續改善的整合產生了更多可預測的 KPI。隨著對數據、分析和業務績效管理的日益關注 - Minitab Solutions 幫助我們將所有這些整合在一起、取得輝煌成效!"

- 食品製造商 資料科學主管

"工程師和分析師在進行根本原因分析時,可能會花費
80% 的時間來嘗試確認製程問題的重要關鍵因素。"

- Minitab 研究人員