Logiciel Machine Learning
Model your data

Proposition Automatique de Modèles :

• Data-driven selection : Le logiciel propose automatiquement les modèles les plus appropriés en fonction des caractéristiques des données fournies.

Régression Linéaire et Non Linéaire :

• Relationship Modelling : Utilisation de méthodes de régression linéaire et non linéaire pour modéliser les relations entre les variables indépendantes et dépendantes.

Régression Logistique :

• Binaire, Nominale et Ordinale : Prise en charge de la régression logistique pour des résultats binaires, nominaux et ordinaux, permettant de traiter différents types de données catégorielles.

Graphiques et Visualisation des Données :

• Types de Graphiques : Génération de graphiques factoriels, de valeurs résiduelles, de contour, de surface, et autres pour visualiser les résultats des analyses et les relations entre les variables.

PLS (Moindres Carrés Partiels) :

• Analyse de Régression PLS : Utilisation de la méthode des moindres carrés partiels pour les modèles de régression, utile lorsque les prédicteurs sont nombreux et colinéaires.

Meilleurs Sous-ensembles :

• Sélection de Variables : Identification des meilleurs sous-ensembles de variables explicatives pour construire des modèles plus simples et plus efficaces.

Optimisation et Prévision de la Réponse :

• Modélisation Prédictive : Optimisation des modèles pour prévoir les réponses et les résultats futurs basés sur les données existantes.