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Multivariate Adaptive Regression Splines

MARS® 모형화 엔진은 전통적인 회귀 분석과 유사한 형식의 결과를 선호하면서
본질적 비선형성 및 교호작용을 캡처하는 사용자에게 이상적입니다.

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회귀 분석 모형화에 대한 MARS 방법론적 접근법은 다른 회귀 분석 방법으로는 포착하기가 거의 불가능한 중요한 데이터 패턴과 관계를 효과적으로 드러냅니다. MARS 모형화 엔진은 일련의 직선을 각각 허용된 자체 경사선과 조합하여 모형을 빌드합니다. 이로써 MARS 모형화 엔진은 데이터에서 감지된 패턴을 찾아낼 수 있습니다.

고품질 회귀 분석 및 분류

MARS 모델은 휴대폰 이용 고객의 월 평균 사용료 또는 쇼퍼가 웹 사이트를 방문하여 지출할 것으로 예상되는 금액 등의 숫자 결과를 예측하도록 설계되었습니다. 또한 MARS 엔진은 예/아니요 결과를 산출하는 고품질의 분류 모형을 생성할 수도 있습니다. MARS 엔진은 변수 선택, 변수 변경, 교호작용 감지, 셀프 테스트 등을 모두 자동으로 빠르게 수행합니다.

고성능 결과

MARS 엔진이 매우 고성능의 결과를 보여준 영역으로는 발전 회사를 위한 전기 수요 예측, 고객 만족도를 제품의 설/계 사양에 연결, 지리 정보 시스템(GIS)의 존재/부재 모형화 등이 포함됩니다.

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  • CART®

    SPM’s CART® 모형화 엔진은 첨단 분석 분야에 혁신을 가져온 궁극의 분류 트리로서, 데이터 과학의 신세계를 시작했습니다.

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  • Random Forests®

    Random Forests®는 여러 대체 분석, 랜덤화 전략 및 앙상블 학습의 성능을 이용하는 모형화 엔진입니다.

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  • MARS®

    MARS® 모형화 엔진은 전통적인 회귀 분석과 유사한 형식의 결과를 선호하면서 본질적 비선형성 및 교호작용을 캡처하는 사용자에게 이상적입니다.

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  • TreeNet®

    TreeNet® 경사 부스팅은 SPM의 가장 유연하고 강력한 데이터 마이닝 도구로서, 극도로 정확한 모형을 일관적으로 생성할 수 있습니다.

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