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