Machine Learning-Modul

Das Spectrum™ Technology Platform Machine Learning-Modul bietet die Möglichkeit, ein Binning für numerische Daten durchzuführen, überwachte und unüberwachte Machine Learning-Modelle anzupassen und Daten in diesen Modellen zu bewerten.

Anmerkung: Das Machine Learning-Modul wird nur unter Windows- und Linux-Betriebssystemen unterstützt.

Binning

Beim Binning werden Datensätze für eine kontinuierliche Variable in Gruppen (Bins) aufgeteilt, ohne dass dabei Zielinformationen berücksichtigt werden. Sie können das unbeaufsichtigte Binning mit einer der beiden folgenden Methoden durchführen: mit Bins vom Typ „equal-width“ oder mit Bins vom Typ „equal-frequency“.

Binning Lookup

xxx

K-Means Clustering

Beim „K-Means Clustering“ werden Modelle auf der Grundlage des analytischen Clusterings erstellt. Dabei wird eine Reihe von Datensätzen basierend auf Datenwerten in Cluster mit ähnlichen Datensätzen segmentiert.

Linear Regression

Linear Regression xxx.

Logistic Regression

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

Principal Component Analysis

PCA xxx

Random Forest Classification

Random Forest Classification xxx

Java Model Scoring

Dieses Feature bewertet mithilfe der Formel, die beim Anpassen eines Machine Learning-Modells erstellt wird, neue Daten.

Machine Learning-Modellverwaltung

Die „Machine Learning“-Modellverwaltung ermöglicht Ihnen die Verwaltung aller Machine Learning-Modelle auf Ihrem Spectrum™ Technology Platform-Server. Sie können Modelle verfügbar machen, die Verfügbarkeit von Modellen aufheben oder Modelle löschen. Zusätzlich können Sie zu jedem Modell detaillierte Informationen anzeigen und zwei beliebige Modelle des gleichen Typs miteinander vergleichen.

Anmerkung: Das Machine Learning-Modul verwendet eine zugrunde liegende H2O.ai-Bibliothek für Modellierungsalgorithmen in „K-Means Clustering“, „Logistic Regression“ und „Java Model Scoring“.