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データマイニング

• CART
  文字型変数に完全対応したため、大規模なデータセットのモデル化も簡単に行える2進木解析ソフトウェアです。説明変数の水準を番号に置換える、煩わしい手作業が不要となりました。12種類の分岐ルールの中から、データの特性に合ったルールを選択できます。説明変数は標準で最大 8000 列が扱え、ターミナルノード数が 5000 を超えるような巨大な2進木でも、短時間で作成することができます。
  
  
• MARS
  予測変数の異なる区間に別々のスプライン（基底関数）を適用して、フレキシブルな回帰モデルを構築する統計解析ソフトウェア。使用する変数、区間を交互作用を考慮しながら探索し、つぎつぎに基底関数を加えていった後、最適なモデルを構築します。高次元のデータに隠れている非常に複雑なデータ構造の発見に、大きな効果を発揮します。同じ開発元の2進木解析ソフトCARTと組み合わせて、正確で堅固なモデル化が可能です。
  
  
• RandomForests
  RandomForests は、従来のデータマイニング手法を一歩先に進めたテクノロジーです。ディシジョンツリーを複数生成し、そこから得られた情報を特別な方法を使って組み合わせるという斬新な発想がこの技術の基盤になっています。RandomForests は、Breiman、Friedman、Olshen および Stone らによる CARTR ディシジョンツリーと Breiman による「Bagger」（ブートストラップ集合体）から発想を得て開発されました。
  
  
• TreeNet
  TreeNet® は、データマイニングの研究で世界的に知られる Jerome Friedman 教授が開発した、革命的なデータマイニングツールです。TreeNet は、不完全なデータセットに対する柔軟性、他に例がないほどの高精度、かつ解析スピードを提供します。分類および回帰のどちらを扱うこともでき、従来のデータマイニングおよびテキストマイニングのモデルと照らし合わせて、大変有効であることが証明されました。ここでは TreeNet の方法論、および基本的な疑問に答えます。