Kazanova ışık istatistiksel algoritmalar ve veri işleme araçları uzun bir yelpazesi sunmaktadır Java ile yazılmış% 100 madencilik analitik ve veri bir takımdır. O oldukça hızlı ve çok kullanıcı dostu yanı sıra tüm ortak modelleme tekniklerini içerir. Bu, kredi puanlama ve veri madenciliği daha iyi kavramak almak ve onları yüksek kalitede çok kısa sürede tahmin modelleri oluşturmak için yeteneği vermek istiyorum herhangi bir kişi, iş, şirket veya eğitim kurumu yardımcı olmak amaçlanmaktadır
Daha spesifik olarak şunları içerir:
1. Veri manipülasyon araçları
-Sıralama
-Joins
-Aggregations (Group by)
2. Veri ön-işleme adımları
-Optimized Binning
-Outlier Algılama
-Derivations
-Transformations
-Partitioning Ve örnekleme
3. İstatistiksel ve öngörülebilirlik testleri
Uyum -chi -square (X2) iyilik
-Bir Yönlü Varyans Analizi
-T-Testi
-Bilgi Değeri ve Delil Ağırlıkları
-Bilgi Kazanç (I-Kazanç)
-Pearson Ve Spearman korelasyon
-Temel Niteleyiciler
-Multicolinearity Teşhis
4. Modelleme teknikleri
, Doğrusal (En küçük kareler) Regresyon
-Logistic Regresyon
-Probit Regresyon
-Decision Ağaçlar
-Neural Ağlar (Çok Katmanlı algısı)
-Naive Bayes Sınıflandırması
Kanıt Of -Weights (WoE)
-Principal Bileşenler
-Discriminant Analizi
-Nearest Komşu
-Survival Regresyon
5. Zengin grafik 'Kütüphane
-Histograms
-Bar Grafikler
-Pie Çizelgeleri
-Scatterplots
-RoC Eğrileri
-Kolmogorov-Smirnov
6. Standart raporlama araçları
Yorum Bulunamadı