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MARS (マーズ)
高度に自動化された回帰分析ツール

 

MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) は、CART を強力に支援する正確で理解しやすい回帰モデルの開発・展開ツールです。MARS モデルは、携帯電話の顧客の月別の平均通話料や、ウェブサイトの訪問で購入見込みのある買い物客の総数など、連続した数値結果を予測するために設計されていますが、yes/no 型の結果をとる変数から高品質な予測モデルを組み立てることもできます。

ステップワイズ法や他の自動回帰ツールに比べると MARS は進化しており、変数の選択や変換、交互作用の発見、自己検証を、全て自動、しかも高速に実行します。

MARS モデルは回帰ですが、非線形性と交互作用も自動的に生成します。MARS はニューラルネットワークと比べて多くの場合、予測精度が高く、学習 (training) においても 100 ~ 1000 倍高速であることが、独立した多数の科学的研究で報告されています。

MARS は入力された一連のデータ間の関係から、しきい値と分岐点を発見するのに優れているため、個人の行動やプロセスの経時的挙動の変化を発見するのに適しています。エンジニアリングの現場では小規模なデータセットを取扱うことが多いですが、こうした小規模データの処理を最も得意とするのが MARS です。

また、大規模なデータベースを持つ CRM (customer relationship management) をテーマとしたデーターマイニングコンペティションの勝利獲得にも MARS は寄与しています。MARS を使って非常に高いパフォーマンスを実現した分野としては、発電会社向けの電力需要の予測、製品の技術仕様への顧客満足のスコアの関係づけ、地理情報システム (GIS) における存在/不在モデリングなどをあげることができます。

 

導入事例

MARS 実例紹介 – MARS Walkabout
大気汚染、犯罪、税、教育環境、市街までの距離、高速道路などのような様々な生活環境因子を使用して、住居の価値を予測する回帰モデルを構築し、MARS の実例を紹介します。