Module Machine Learning

Le module Spectrum™ Technology Platform Machine Learning permet de mettre en bin des données numériques, d'ajuster des modèles Machine Learning supervisés et non supervisés et d'évaluer les données de ces modèles.

Remarque : Le module Machine Learning est pris en charge uniquement sous les systèmes d’exploitation Windows et Linux.

Binning

Binning divise les enregistrements en groupes (bins) pour une variable continue sans prendre en compte les informations d'objectif. Vous pouvez effectuer un binning sans supervision de deux manières : en utilisant des bins de largeur égale ou des bins de fréquence égale.

Binning Lookup

xxx

K-Means Clustering

K-Means Clustering crée des modèles en fonction d'une mise en cluster analytique, qui segmente un ensemble d'enregistrements en clusters d'enregistrements similaires basés sur les valeurs des données.

Linear Regression

Linear Regression xxx.

Logistic Regression

Logistic Regression crée des modèles à partir de jeux de données qui utilisent des objectifs binaires avec des variables d’entrée.

Principal Component Analysis

PCA xxx

Random Forest Classification

Random Forest Classification xxx

Java Model Scoring

Cette fonction permet d'évaluer les nouvelles données à l’aide de la formule créée lorsque vous appliquez un modèle Machine Learning.

Machine Learning Model Management

Machine Learning Model Management vous permet de gérer tous les modèles Machine Learning sur votre serveur Spectrum™ Technology Platform. Vous pouvez exposer des modèles, annuler leur exposition ou supprimer des modèles. En outre, vous pouvez afficher des informations détaillées sur chaque modèle et comparer deux modèles du même type.

Remarque : Le module Machine Learning utilise une bibliothèque H2O.ai sous-jacente pour la modélisation des algorithmes dans K-Means Clustering, Logistic Regression et Java Model Scoring.