Machine Learning-Modul

Binning Lookup wendet vorhandene Bins auf neue Daten an. Diese vorher definierten Bins wurden in einem Datenfluss erstellt, der den Binning-Schritt verwendet, und werden dann mithilfe des „Binning Lookup“-Schritts in Flüssen auf neue Daten angewendet.

Mit Linear Regression werden kontinuierliche Modelle aus Datasets erstellt, die im Hinblick auf Eingabevariablen kontinuierliche Ziele verwenden.

Principal Component Analysis (PCA) ist ein statistisches Verfahren, das einen Beobachtungssatz von möglicherweise korrelierten Variablen in einen Wertesatz von linear nicht korrelierten Variablen (prinzipielle Komponenten) umwandelt.

Mit Random Forest Classification werden binomiale und multinomiale Modelle aus Datasets erstellt, die im Hinblick auf Eingabevariablen binäre oder multinomiale Ziele verwenden.

Mit Random Forest Regression werden binomiale Modelle aus Datasets erstellt, die im Hinblick auf Eingabevariablen kontinuierliche Ziele verwenden.