勾配ブースティングでは、勾配ブースティング法に基づいて一般化されたブースト回帰モデルを作成します。
非負の整数値フィールドを予測変数として想定されるフィールドに関連付けるモデルを作成します。
Alteryx で生成された 1 つ以上の予測モデルのパフォーマンスを、クロスバリデーションを使用して比較します。
Uploads data to the DataRobot machine learning platform that creates predictive models.
Use the DataRobot Predict tool to score data using predictive models generated by DataRobot.
一連のIf-Then分岐ルールを作成して、モデル作成基準を最適化します。
予測モデルのデプロイ、管理、およびスケーリングのためのプラットフォームであるPromoteと統合されます。
ターゲット変数を予測するための決定木モデルのセットで構築される単一のモデルを作成します。
ガンマ分布の厳密に正の関心変数を1つ以上の変数に関連付けます。
捕捉された累積応答チャートと増分応答率チャートを生成します。
値または変数間の関係を推定するモデルを作成します。
ターゲットバイナリ変数を1つ以上の予測変数に関連付けるモデルを作成します。
[モデル係数]ツールは、モデルの係数名と値のテーブルを作成します。
モデル比較ツールは、1 つ以上の異なる予測モデルのパフォーマンスを比較します。
一連の予測変数とカテゴリカルターゲット変数の確率的分類モデルを作成します。
モデルが予測機能において同等かどうかを調べます。
ネットワークのインタラクティブ型ダッシュボードを生成し、さまざまなノード間の関係を探索します。
ニューラルネットワークツールは、単一の隠れ層のあるフィードフォワードパーセプトロンニューラルネットワークモデルを作成します。
与えられた一連の予測変数にRモデルを適用して、変数の推定値を生成します。
スプラインモデルツールには、フリードマンの多変量適応回帰スプラインアルゴリズムが用意されています。
一連の潜在的な変数からモデルに含める最適な予測変数を決定します。
一般的な教師あり学習アルゴリズム。
生存分析ツールは、生存分析の一般的な方法を実装します。
生存分析スコアリングツールは推定相対リスクと制限された平均生存期間の両方を生成します。
ウェルチの 2 標本 t 検定を実行して、数値応答フィールドの平均値の差を調べます。
分散拡大要因(VIF)ツールは係数要約レポートを生成します。