MARS®

Multivariate Adaptive Regression Splines

O mecanismo de modelamento MARS® é ideal para usuários que preferem resultados em uma forma similar à regressão tradicional, ao capturar não linearidades e interações essenciais.

A abordagem da metodologia MARS ao modelo de regressão revela, com eficácia, padrões de dados e relações importantes que são difíceis, se não impossíveis, para outros métodos de regressão revelarem. O mecanismo de modelamento MARS cria o modelo reunindo uma série de linhas retas, cada uma delas com a própria inclinação. Isso permite que o mecanismo de modelamento MARS trace qualquer padrão detectado nos dados.

Ilustração do MARS

Regressão e classificação de alta qualidade

O modelo MARS é projetado para prever resultados numéricos como a conta mensal média de um cliente de telefonia celular ou a quantidade que um comprador espera gastar em uma visita a site. O mecanismo MARS também é capaz de produzir modelos de classificação de alta qualidade para um resultado sim/não. O mecanismo MARS executa seleção variável, transformação variável, detecção de interações e autoteste, tudo de maneira automática e em grande velocidade.

Resultados de alto desempenho

As áreas em que o mecanismo MARS exibiu resultados de alto desempenho incluem: a previsão de demanda por eletricidade para empresas geradoras de energia, correspondência de pontuações de satisfação do cliente às especificações de engenharia do produto e presença/ausência de modelamento em sistemas de informações geográficas (GIS).

Tem interesse em aumentar muito seu poder de previsão? 

Métodos avançados adicionais

Se estiver apenas começando ou procurando melhorar seus recursos de análise preditiva, os mecanismos de modelamento da Minitab têm o poder de que você precisa.

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CART

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O algoritmo definitivo de árvore de classificação que revolucionou a análise avançada e inaugurou a era atual de ciência de dados.

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Random Forests®

O poder para aproveitar várias análises alternativas, estratégias de aleatorização e aprendizagem em conjunto em um local conveniente.

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A ferramenta de aprendizado de máquina mais flexível e poderosa é aquela capaz de gerar consistentemente modelos muito precisos.

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