Module Machine Learning

Binning Lookup applique des bins existants à de nouvelles données. Ces bins précédemment définis sont créés dans des flux de données à l’aide du stage Binning, puis appliqués aux nouvelles données dans des flux à l'aide du stage Binning Lookup.

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

Principal Component Analysis (PCA) est un processus statistique qui convertit un ensemble d’observations de variables éventuellement en corrélation en un ensemble de valeurs de variables non corrélées de manière linéaire connues comme composants principaux.

Random Forest Classification crée des modèles binomiaux et multinomiaux à partir de jeux de données qui utilisent des objectifs binaires ou multinomiaux avec des variables d’entrée.

Random Forest Regression crée des modèles binomiaux à partir de jeux de données qui utilisent des objectifs continus avec des variables d’entrée.