机器学习与分析系列

经过验证的、用于科学数据分析周期的数据科学工具

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简化您的数据科学工作流程

数据可能存在各种各样的形式和大小，所以必须对数据科学技术有深入了解后，才能高效可付诸实践的深度见解。BIOVIA Pipeline Pilot 机器学习与分析合集提供了一套全面的机器学习和数据建模功能，可优化您的数据科学计划。

分析数据、训练和再训练模型，并将您的自动化解决方案部署到有用的企业应用中。

开发机器学习解决方案通常需要复杂的软件架构和深厚的统计知识。借助 BIOVIA Pipeline Pilot 分析与机器学习系列，开发人员和最终用户只需点击几次鼠标，即可将最新的机器学习技术整合到工作流程中。无需编程。

主要优势

合并、加入、表征和清理数据集
将 15 种以上的机器学习 (ML) 方法中的任何一种应用于您的科学和工程数据
- 无需编写 R 脚本，即可使用基于 R 语言的机器学习方法，例如支持向量机、神经网络和 XGBoost
- 使用 Python 机器学习库，包括 scikit-learn 和 TensorFlow
快速应用统计分析
- 使用回归和分类模型评估查看器来评估和比较模型测试集性能
- 构建快速、可扩展的贝叶斯分类模型
- 使用 GFA 方法的遗传算法进行变量选择和构建回归聚合模型
- 构建准确、易于使用的 RP Forest 回归和分类模型
管理模型性能
- 部署模型应用域 (MAD) 方法和交叉验证
- 使用机器学习框架对任何类型的模型进行交叉验证、超参数调优和变量重要性评估
灵活工作
- 支持第三方统计平台和工具，如 Jupyter Notebook、R、JMP 和 SAS
读入特定学科的数据
- 专门用于支持各种数值、化学、生物、文本和图像数据类型
- 使用内置应用域度量和误差模型来评估特定样本的预测置信度
优化预测
- 同时训练多个试验模型以识别绩效最佳的模型，或者将多个模型组合成一个聚合模型
简化多目标优化
- 运用帕累托优化等方法解决多目标优化问题
在工作流程中可视化结果
- 使用 ROC 图、富集图和其他可视化技术来生成交互式报告
- 执行探索性分析，包括 PCA、聚类和多维数据可视化

开启您的旅程

机器学习与分析行业瞬息万变。了解如何利用 BIOVIA 保持领先

Pipeline Pilot Machine Learning and Analytics Collection

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Part II Modeling the Titanic Data Set Using BIOVIA Pipeline Pilot

Learn how missing data can affect the accuracy of machine learning models and how to enhance the data by imputing missing values using Pipeline Pilot.

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