Modulo Machine Learning

Binning Lookup aplica bines existentes a datos nuevos. Estos bines definidos previamente se crean en flujos de datos usando la etapa Binning y, luego, se aplican a datos nuevos en flujos que usan la etapa Binning Lookup.

Linear Regression crea modelos continuos a partir de conjuntos de datos que usan objetivos continuos con variables de entrada.

Análisis de componentes principales (PCA) es un proceso estadístico que convierte un conjunto de observaciones de variables posiblemente correlacionadas en un conjunto de valores de variables no correlacionadas linealmente, conocido como componentes principales.

Random Forest Classification crea modelos binomiales y multinomiales a partir de conjuntos de datos que usan objetivos binarios o multinomiales con variables de entrada.

Random Forest Regression crea modelos binomiales a partir de conjuntos de datos que usan objetivos continuos con variables de entrada.