Maskrio/nya-ir-miracl-id-preprocessed huggingface dataset:
Analitik prediktif
Big data adalah koleksi dari data set yang sangat besar dan kompleks sehingga mereka menjadi canggung untuk bekerja dengan menggunakan tradisional database management tools. Volume, variety, dan velocity data besar telah memperkenalkan tantangan di seluruh papan untuk pengambilan, penyimpanan, pencarian, berbagi, analisis, dan visualisasi. Contoh-contoh sumber data yang besar seperti web log, RFID, sensor data, jejaring sosial, Internet pencarian pengindeksan, call detail records, militer, pengawasan, dan data yang kompleks dalam astronomi, biogeokimia, genomik, dan ilmu apabila. Big Data merupakan inti dari sebagian besar predictive analytic jasa yang ditawarkan oleh organisasi.
Berkat kemajuan teknologi di perangkat keras komputer—Cpu lebih cepat, memori yang lebih murah, dan MPP arsitektur dan teknologi baru seperti Hadoop, MapReduce, dan di-database dan teks analytics untuk pengolahan data yang besar, sekarang layak untuk mengumpulkan, menganalisis, dan tambang dalam jumlah besar yang terstruktur dan yang tidak terstruktur data untuk wawasan baru. Hal ini juga mungkin untuk menjalankan algoritme prediktif pada data streaming. Hari ini, menjelajahi data besar dan menggunakan analisis prediktif adalah dalam jangkauan organisasi lebih dari sebelumnya dan metode-metode baru yang mampu untuk penanganan seperti dataset yang diusulkan.
Analitik prediktif
Pendekatan dan teknik yang digunakan untuk melakukan predictive analytics luas dapat dikelompokkan ke dalam teknik regresi dan teknik pembelajaran mesin.
Analitik prediktif
Regresi model andalan predictive analytics. Fokus terletak pada membangun persamaan matematika sebagai model untuk mewakili interaksi antara variabel-variabel yang berbeda dalam pertimbangan. Tergantung pada situasi, ada berbagai macam model yang dapat diterapkan saat melakukan predictive analytics. Beberapa dari mereka yang sempat dibahas di bawah ini.
Analitik prediktif
Dalam model regresi linier analisis hubungan antara respon atau variabel dependen dan independen atau variabel prediktor. Hubungan ini dinyatakan sebagai persamaan yang memprediksi variabel respon sebagai fungsi linier dari parameter. Parameter ini disesuaikan sehingga ukuran fit lebih dioptimalkan. Banyak upaya dalam model yang pas difokuskan pada meminimalkan ukuran residual, serta memastikan bahwa itu adalah terdistribusi secara acak dengan hormat untuk model prediksi.
Analitik prediktif
Tujuan dari regresi adalah untuk memilih parameter dari model tersebut sehingga dapat meminimalkan jumlah dari kuadrat residual. Hal ini disebut sebagai ordinary least squares (OLS) estimasi dan hasil yang di best linear unbiased perkiraan (BIRU) dari parameter-parameter yang jika dan hanya jika Gauss-Markov asumsi puas.
Analitik prediktif
Setelah model telah diperkirakan kita akan tertarik untuk mengetahui apakah variabel prediktor termasuk dalam model—yaitu adalah perkiraan dari masing-masing variabel kontribusi yang dapat diandalkan? Untuk melakukan ini kita dapat memeriksa signifikansi statistik dari model koefisien yang dapat diukur dengan menggunakan t-statistik. Jumlah ini untuk menguji apakah koefisien secara signifikan berbeda dari nol. Seberapa baik model memprediksi variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen dapat dinilai dengan menggunakan R2 statistik. Mengukur kekuatan prediksi dari model yaitu proporsi dari total variasi dalam variabel dependen yang "jelas" (menyumbang) oleh variasi dalam variabel independen.
Analitik prediktif
Regresi berganda (di atas) pada umumnya digunakan ketika variabel respon adalah terus-menerus dan tak terbatas. Seringkali variabel respon tidak mungkin terus menerus melainkan diskrit. Sementara secara matematis hal ini layak untuk menerapkan regresi berganda untuk diskrit memerintahkan variabel dependen, beberapa asumsi di balik teori regresi linier berganda tidak lagi memegang, dan ada teknik lain seperti diskrit dengan pilihan model yang lebih cocok untuk jenis analisis. Jika variabel dependen adalah diskrit, beberapa dari mereka unggul metode regresi logistik, multinomial logit dan probit model. Regresi logistik dan probit model yang digunakan ketika variabel dependen adalah biner.
Analitik prediktif
Dalam klasifikasi pengaturan, menetapkan hasil probabilitas untuk pengamatan yang dapat dicapai melalui penggunaan model logistik, yang pada dasarnya adalah sebuah metode yang mentransformasikan informasi tentang biner variabel dependen menjadi tak terbatas variabel kontinyu dan perkiraan biasa model multivariat (Lihat Allison "Regresi Logistik" untuk informasi lebih lanjut tentang teori regresi logistik).
Analitik prediktif
Yang Wald dan likelihood-ratio test digunakan untuk menguji signifikansi statistik dari masing-masing koefisien "b" dalam model (analog dengan uji t digunakan dalam regresi OLS; lihat di atas). Tes menilai goodness-of-fit dari model klasifikasi adalah "persentase benar memprediksi".
Analitik prediktif
Perpanjangan binary logit model untuk kasus-kasus dimana variabel dependen memiliki lebih dari 2 kategori adalah multinomial logit model. Dalam kasus tersebut runtuh data menjadi dua kategori yang mungkin tidak masuk akal atau dapat menyebabkan kerugian pada kekayaan data. Yang multinomial logit model yang sesuai teknik dalam kasus ini, terutama ketika variabel dependen kategori tidak memerintahkan (untuk contoh warna seperti merah, biru, hijau). Beberapa penulis telah diperpanjang regresi multinomial untuk menyertakan fitur seleksi/pentingnya metode seperti random multinomial logit.
Analitik prediktif
Model Probit menawarkan alternatif untuk regresi logistik untuk pemodelan kategoris variabel dependen. Meskipun hasil yang cenderung sama, yang mendasari distribusi yang berbeda. Probit model yang populer dalam ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi.
Analitik prediktif
Cara yang baik untuk memahami perbedaan utama antara probit dan logit model adalah dengan mengasumsikan bahwa variabel dependen adalah didorong oleh variabel laten z, yang merupakan jumlah dari kombinasi linear dari variabel penjelas dan kebisingan acak istilah.
Analitik prediktif
Kita tidak mengamati z melainkan mengamati y yang mengambil nilai 0 (z < 0) atau 1 (jika tidak). Dalam model logit model kita asumsikan bahwa random noise jangka mengikuti distribusi logistik dengan mean nol. Dalam model probit kami berasumsi bahwa ini mengikuti distribusi normal dengan mean nol. Perhatikan bahwa dalam ilmu-ilmu sosial (misalnya ekonomi), probit yang sering digunakan untuk memodelkan situasi di mana diamati variabel y adalah terus-menerus tetapi mengambil nilai-nilai antara 0 dan 1.
Analitik prediktif
Dalam model probit telah ada lebih lama dari model logit model. Mereka berperilaku sama, kecuali bahwa distribusi logistik cenderung sedikit menyanjung ekor. Salah satu alasan logit model dirumuskan adalah bahwa probit model komputasi sulit karena kebutuhan numerik hitung integral. Komputasi Modern namun telah membuat perhitungan ini cukup sederhana. Koefisien yang diperoleh dari model logit dan probit model yang cukup dekat. Namun, rasio odds adalah lebih mudah untuk menafsirkan dalam model logit model.
Analitik prediktif
Alasan praktis untuk memilih model probit atas logistik model akan sama:
Analitik prediktif
Time series model yang digunakan untuk memprediksi atau meramalkan masa depan perilaku dari variabel. Model ini memperhitungkan fakta bahwa titik data yang diambil dari waktu ke waktu dapat memiliki struktur internal (seperti autokorelasi, trend atau musiman variasi) yang harus dipertanggungjawabkan. Akibatnya, standar teknik regresi tidak dapat diterapkan untuk data time series dan metodologi telah dikembangkan untuk menguraikan trend, musiman dan siklus komponen dari seri. Pemodelan dinamis jalur dari variabel dapat meningkatkan prakiraan sejak diprediksi komponen dari seri dapat diproyeksikan ke masa depan.
Analitik prediktif
Model Time series memperkirakan perbedaan persamaan yang mengandung komponen stokastik. Dua yang biasa digunakan bentuk-bentuk dari model ini adalah model autoregressive (AR) dan moving-average (MA) model. The Box–Jenkins metodologi (1976) yang dikembangkan oleh George Box dan G. M. Jenkins menggabungkan AR dan MA dari model untuk menghasilkan ARMA (autoregressive moving average) model, yang merupakan landasan stasioner analisis time series. ARIMA (autoregressive integrated moving average model), di sisi lain, digunakan untuk menggambarkan non-stasioner time series. Box dan Jenkins menyarankan pembedaan non-stasioner time series untuk mendapatkan stasioner seri yang ARMA model yang dapat diterapkan. Non-stasioner time series yang telah diucapkan tren dan tidak memiliki konstan jangka panjang berarti atau varians.
Analitik prediktif
Box dan Jenkins mengusulkan tiga-tahap metodologi yang melibatkan identifikasi model, estimasi dan validasi. Identifikasi tahap identifikasi jika seri adalah stasioner atau tidak dan adanya musiman dengan memeriksa plot dari seri, autokorelasi dan parsial autokorelasi fungsi. Dalam estimasi panggung, model diestimasi menggunakan non-linear time series atau maximum likelihood estimation prosedur. Akhirnya validasi tahap melibatkan pemeriksaan diagnostik seperti merencanakan residual untuk mendeteksi outlier dan bukti dari model fit.
Analitik prediktif
Dalam beberapa tahun terakhir model time series telah menjadi lebih canggih dan upaya untuk model bersyarat sifat heteroskedasticity dengan model seperti ARCH (autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) dan GARCH (generalized autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) model yang sering digunakan untuk financial time series. Selain itu model time series yang juga digunakan untuk memahami antar-hubungan antara variabel-variabel ekonomi yang diwakili oleh sistem persamaan menggunakan VAR (vector autoregression) dan struktural model VAR.
Analitik prediktif
Analisis Survival adalah nama lain untuk time-to-event analisis. Teknik-teknik ini terutama berkembang di kesehatan dan ilmu biologi, tapi mereka juga banyak digunakan dalam ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi, serta di bidang teknik (keandalan dan kegagalan analisis waktu).
Analitik prediktif
Menyensor dan non-normal, yang merupakan ciri khas dari kelangsungan hidup data, menghasilkan kesulitan ketika mencoba untuk menganalisis data menggunakan statistik konvensional model seperti multiple regresi linier. Dalam distribusi normalmenjadi distribusi simetris, mengambil positif serta nilai-nilai negatif, tapi durasi yang sifatnya tidak dapat negatif dan oleh karena itu normalitas tidak dapat diasumsikan ketika berhadapan dengan durasi/kelangsungan hidup data. Oleh karena itu asumsi normalitas model regresi yang dilanggar.
Analitik prediktif
Asumsinya adalah bahwa jika data tidak disensor itu akan menjadi wakil dari populasi yang menarik. Dalam analisis survival, disensor pengamatan timbul setiap kali variabel dependen minat merupakan waktu ke terminal acara, dan durasi dari penelitian ini adalah terbatas dalam waktu.
Analitik prediktif
Konsep penting dalam analisis survival adalah hazard menilai, didefinisikan sebagai probabilitas bahwa peristiwa yang akan terjadi pada waktu t bersyarat pada yang masih hidup sampai waktu t. Konsep lain yang berkaitan dengan bahaya tingkat kelangsungan fungsi yang dapat didefinisikan sebagai probabilitas bertahan untuk waktu t.
Analitik prediktif
Kebanyakan model cobalah untuk model hazard menilai dengan memilih yang mendasari distribusi tergantung pada bentuk fungsi hazard. Distribusi dan fungsi bahaya lereng atas dikatakan telah positif durasi ketergantungan, penurunan hazard menunjukkan negatif durasi ketergantungan konstan sedangkan hazard adalah suatu proses dengan memori biasanya ditandai dengan distribusi eksponensial. Beberapa distribusi pilihan dalam kelangsungan hidup model: F, gamma, Weibull, log normal, terbalik normal, eksponensial dll. Semua distro ini adalah untuk non-negatif variabel acak.
Analitik prediktif
Durasi model dapat parametric dan non-parametric atau semi parametric. Beberapa model yang sering digunakan adalah Kaplan-Meier dan Cox proportional hazard model (non parametrik).
Analitik prediktif
Secara global optimal klasifikasi tree analysis (PERGI-CTA) (disebut juga hierarki optimal discriminant analysis) adalah generalisasi dari optimal analisis diskriminan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi model statistik yang memiliki akurasi maksimum untuk memprediksi nilai kategoris variabel dependen untuk dataset yang terdiri dari kategorik dan variabel kontinu. Output dari HODA adalah non-orthogonal pohon yang menggabungkan variabel kategori dan titik potong untuk variabel kontinu yang menghasilkan maksimum prediksi akurat, penilaian yang tepat Tipe I error rate, dan evaluasi potensi cross-generalisasi dari model statistik. Hirarkis optimal analisis diskriminan dapat dianggap sebagai generalisasi dari fisher's linear discriminant analysis. Optimal analisis diskriminan adalah sebuah alternatif untuk ANOVA (analisis of varians) dan analisis regresi, yang mencoba untuk mengekspresikan satu variabel dependen sebagai kombinasi linear dari fitur lain atau pengukuran. Namun, ANOVA dan analisis regresi memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel numerik, sementara hirarkis optimal analisis diskriminan memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel kelas.
Analitik prediktif
Classification and regression trees (CART) adalah non-parametrik decision tree learning teknik yang menghasilkan baik klasifikasi maupun regresi pohon, tergantung pada apakah variabel dependen kategorik maupun numerik, masing-masing.
Analitik prediktif
Pohon keputusan yang terbentuk oleh kumpulan dari aturan-aturan yang didasarkan pada variabel-variabel dalam pemodelan data set:
Masing-masing cabang dari pohon yang berakhir di terminal node. Setiap pengamatan jatuh ke satu dan satu terminal node, dan masing-masing terminal node secara unik ditentukan oleh seperangkat aturan.
Analitik prediktif
Metode yang sangat populer untuk analisis prediktif adalah Leo Breiman ini random hutan.
Analitik prediktif
Multivariate adaptive regression splines (MARS) adalah non-parametrik teknik yang membangun model fleksibel dengan pas piecewise linear regresi.
Analitik prediktif
Konsep penting yang berhubungan dengan regresi spline adalah bahwa dari sebuah simpul. Simpul adalah di mana satu lokal model regresi memberikan cara untuk yang lain dan dengan demikian merupakan titik perpotongan antara dua splines.
Analitik prediktif
Di multivariat dan adaptive regression splines, dasar fungsi ini adalah alat yang digunakan untuk generalisasi pencarian untuk knot. Dasar fungsi adalah fungsi yang digunakan untuk mewakili informasi yang terkandung dalam satu atau lebih variabel.
Multivariat dan Adaptive Regression Splines model hampir selalu menciptakan dasar fungsi yang berpasangan.
Analitik prediktif
Multivariat dan adaptive regression spline sengaja overfits model dan kemudian plum untuk mendapatkan model yang optimal. Algoritme komputasi yang sangat intensif dan dalam prakteknya kita diminta untuk menentukan batas atas pada jumlah dasar fungsi.
Analitik prediktif
Pembelajaran mesin, sebuah cabang dari kecerdasan buatan, awalnya digunakan untuk mengembangkan teknik-teknik untuk memungkinkan komputer untuk belajar. Hari ini, karena itu termasuk sejumlah lanjutan metode statistik untuk regresi dan klasifikasi, ia menemukan aplikasi dalam berbagai bidang, termasuk bidang medis diagnostik, penipuan kartu kredit deteksi wajah dan pengenalan suara dan analisis pasar saham. Dalam aplikasi tertentu, itu sudah cukup untuk langsung memprediksi variabel dependen tanpa berfokus pada yang mendasari hubungan antara variabel-variabel. Dalam kasus lain, hubungan yang mendasari dapat menjadi sangat kompleks dan matematika bentuk dependensi yang tidak diketahui. Untuk kasus seperti ini, teknik pembelajaran mesin meniru manusia kognisi dan belajar dari pelatihan contoh untuk memprediksi kejadian di masa depan.
Analitik prediktif
Diskusi singkat dari beberapa metode ini biasa digunakan untuk analisis prediktif disediakan di bawah. Sebuah studi rinci tentang machine learning dapat ditemukan di Mitchell (1997).
Analitik prediktif
Jaringan saraf adalah nonlinear canggih teknik pemodelan yang mampu memodelkan fungsi-fungsi yang kompleks. Mereka dapat diterapkan untuk masalah prediksi, klasifikasi atau kontrol dalam spektrum yang luas dari bidang-bidang seperti keuangan, psikologi kognitif/neuroscience, kedokteran, teknik, dan fisika.
Analitik prediktif
Jaringan saraf tiruan yang digunakan ketika sifat yang tepat dari hubungan antara input dan output tidak diketahui. Fitur kunci dari jaringan saraf adalah bahwa mereka mempelajari hubungan antara input dan output melalui pelatihan. Ada tiga jenis pelatihan yang digunakan oleh berbagai jaringan saraf: supervised dan unsupervised pelatihan dan penguatan belajar, dengan diawasi menjadi salah satu yang paling umum.
Analitik prediktif
Beberapa contoh dari jaringan saraf tiruan teknik pelatihan backpropagation, cepat rambat, conjugate gradient descent, proyeksi operator, Delta-Bar-Delta dll. Beberapa tanpa pengawasan arsitektur jaringan multilayer perceptrons, Kohonen jaringan, jaringan Hopfield, dll.
Analitik prediktif
Dengan multilayer perceptron (MLP) yang terdiri dari input dan output layer dengan satu atau lebih lapisan tersembunyi secara nonlinier-mengaktifkan node atau sigmoid node. Hal ini ditentukan oleh berat vektor dan hal ini diperlukan untuk menyesuaikan bobot jaringan. Backpropagation menggunakan gradien jatuh untuk meminimalkan kuadrat error antara output jaringan dan nilai-nilai yang diinginkan untuk orang-output. Bobot disesuaikan dengan proses yang berulang-ulang berulang-ulang hadir atribut. Perubahan kecil dalam berat untuk mendapatkan nilai-nilai yang diinginkan dilakukan dengan proses yang disebut pelatihan internet dan dilakukan melalui training set (belajar aturan).
Analitik prediktif
Sebuah radial basis function (RBF) adalah fungsi yang telah dibangun ke dalamnya jarak kriteria sehubungan dengan pusat. Fungsi-fungsi tersebut dapat digunakan dengan sangat efisien untuk interpolasi dan untuk merapikan data. Radial basis fungsi yang telah diterapkan di daerah jaringan saraf di mana mereka digunakan sebagai pengganti sigmoid fungsi transfer. Jaringan tersebut memiliki 3 lapisan, lapisan input, lapisan tersembunyi dengan RBF non-linearitas dan linear output layer. Pilihan yang paling populer untuk non-linearitas adalah Gaussian. RBF jaringan memiliki keuntungan tidak terkunci ke minima lokal seperti melakukan feed-forward jaringan seperti multilayer perceptron.
Analitik prediktif
Support vector machines (SVM) yang digunakan untuk mendeteksi dan mengeksploitasi pola yang kompleks di data oleh clustering, klasifikasi dan peringkat data. Mereka belajar mesin yang digunakan untuk melakukan biner klasifikasi dan regresi estimasi. Mereka biasanya menggunakan kernel berbasis metode untuk menerapkan linear klasifikasi teknik non-linear klasifikasi masalah. Ada sejumlah jenis SVM seperti linear, polynomial, sigmoid dll.
Analitik prediktif
Naïve Bayes berdasarkan Bayes probabilitas bersyarat aturan yang digunakan untuk melakukan klasifikasi tugas-tugas. Naïve Bayes menganggap prediktor yang secara statistik independen yang membuatnya efektif klasifikasi alat yang mudah untuk menafsirkan. Hal ini paling baik digunakan ketika dihadapkan dengan "curse of dimensionality" masalah, yaitu ketika jumlah prediktor yang sangat tinggi.
Analitik prediktif
The nearest neighbour algorithm (KNN) milik kelas pengenalan pola metode statistik. Metode ini tidak memaksakan apriori asumsi tentang distribusi dari mana pemodelan sampel ditarik. Ini melibatkan pelatihan ditetapkan dengan nilai positif dan negatif. Sampel baru adalah diklasifikasikan dengan menghitung jarak ke tetangga terdekat pelatihan kasus. Tanda titik itu akan menentukan klasifikasi sampel. Di k-nearest neighbour classifier, k titik terdekat yang dianggap dan tanda mayoritas digunakan untuk mengklasifikasikan sampel. Kinerja dari algoritme kNN dipengaruhi oleh tiga faktor utama: (1) jarak pengukuran yang digunakan untuk menemukan terdekat tetangga; (2) keputusan aturan yang digunakan untuk memperoleh klasifikasi dari k-tetangga terdekat; dan (3) jumlah tetangga digunakan untuk mengklasifikasikan sampel baru. Hal ini dapat membuktikan bahwa, tidak seperti metode lain, metode ini adalah universal asimtotik konvergen, yaitu: sebagai ukuran dari training set meningkat, jika pengamatan independen dan identik didistribusikan (saya.aku.d.), terlepas dari distribusi dari sampel yang diambil, diperkirakan hotel akan berkumpul untuk tugas kelas yang meminimalkan kesalahan klasifikasi kesalahan. Lihat Devroy et al.
Analitik prediktif
Secara konseptual, geospasial pemodelan prediktif berakar pada prinsip bahwa kejadian dari peristiwa yang sedang dimodelkan terbatas dalam distribusi. Kejadian dari peristiwa yang tidak seragam atau random dalam distribusi—ada spasial faktor lingkungan (infrastruktur, sosial-budaya, topografi, dll) yang membatasi dan pengaruh mana lokasi peristiwa terjadi. Geospasial pemodelan prediktif upaya untuk menggambarkan orang-orang kendala dan pengaruh spasial dengan menghubungkan kejadian-kejadian sejarah geospasial lokasi dengan faktor-faktor lingkungan yang mewakili orang-kendala dan pengaruh. Geospasial pemodelan prediktif adalah suatu proses untuk menganalisis peristiwa melalui filter geografi dalam rangka untuk membuat pernyataan tentang kemungkinan untuk peristiwa terjadinya atau munculnya.
Analitik prediktif
Secara historis, menggunakan predictive analytics tools—serta memahami hasil yang mereka disampaikan—diperlukan keterampilan canggih. Namun, modern predictive analytics tools yang tidak lagi terbatas untuk ITU spesialis. Seperti banyak organisasi mengadopsi predictive analytics ke dalam proses pengambilan keputusan, dan mengintegrasikan ke dalam operasi mereka, mereka menciptakan pergeseran dalam pasar terhadap pengguna bisnis utama sebagai konsumen informasi. Bisnis pengguna yang menginginkan alat yang dapat mereka gunakan sendiri. Vendor merespons dengan membuat perangkat lunak baru yang menghilangkan matematika kompleksitas, menyediakan grafis yang user-friendly interface dan/atau membangun di pintas yang dapat, misalnya, mengenali jenis data yang tersedia dan menyarankan yang tepat predictive model. Predictive analytics tools telah menjadi cukup canggih untuk secara memadai hadir dan membedah masalah data, sehingga data-savvy informasi pekerja dapat memanfaatkan mereka untuk menganalisis data dan mengambil bermakna, hasil yang berguna. misalnya, alat-alat modern hadir temuan sederhana menggunakan tabel, grafik, dan skor yang menunjukkan kemungkinan hasil yang mungkin.
Analitik prediktif
Ada banyak alat yang tersedia di pasar yang membantu dengan pelaksanaan predictive analytics. Ini berkisar dari orang-orang yang membutuhkan sangat sedikit pengguna kecanggihan untuk orang-orang yang dirancang untuk praktisi ahli. Perbedaan antara alat-alat ini sering di tingkat kustomisasi dan berat data mengangkat diperbolehkan.
Analitik prediktif
Beberapa perangkat lunak open-source prediktif alat analisis meliputi:Komersial prediktif alat analisis meliputi:Di samping paket perangkat lunak ini, alat-alat tertentu juga telah dikembangkan untuk aplikasi industri. Misalnya, Pengawas Agen Toolbox telah dikembangkan dan dioptimalkan untuk analisis prediktif di prognostics dan manajemen kesehatan aplikasi dan tersedia untuk MATLAB dan LabVIEW.
Analitik prediktif
Komersial yang paling populer predictive analytics software paket yang menurut Rexer Analisis Survei untuk 2013 adalah IBM SPSS Modeler, SAS Enterprise Miner, dan Dell Statistica.
Analitik prediktif
Dalam Model Prediksi Markup Language (PMML) diusulkan untuk standar bahasa untuk mengekspresikan model prediksi. Seperti sebuah bahasa berbasis XML menyediakan cara untuk alat yang berbeda untuk menentukan model prediksi dan berbagi mereka. PMML 4.0 dirilis pada bulan juni, 2009.