Sale Database

所有类型的预测模型都分为两类：参数模型和非参数模型。参数模型的预测能力基于特定参数，例如离散数。

相反，非参数预测模型需要来自不符合特定因素或参数集的来源的数据。

考虑到这一点，让我们解释一下常见的预测模型类型。

梯度提升模型
该预测模型通过一次构建一棵树来根据几棵相关决策树生成排名。它会修复第一棵树中的错误，并在此基础上构建另一棵增强型树。

梯度提升模型可让您根据需要构建 电话号码库 多棵决策树。此模型非常适合预测潜在的搜索引擎结果。

广义线性模型
该模型是一种强大的统计工具，可分析变量如何相互作用，从而将变量数据转化为可操作的见解。许多数据专家将其视为统计过程（例如逻辑回归分析）不可或缺的一部分。

简而言之，一般线性模型可以帮助您的组织通过比较所有属性来查找差异并确定预测的准确性，从而根据管道中的所有数据做出预测。

神经网络
神经网络是一种复杂的预测建模技术，可增强决策过程。它使用算法协作来识别模式，识别数据簇，并将其分类为可变数据集。

每个神经网络都有三层：

输入层——将数据传输到下一层
隐藏层——这是复杂函数生成预测变量的地方
输出层——从预测器收集数据并为用户提供综合结果
神经网络是对数据进行聚类的完美工具，不会出现数据丢失或泄漏。

决策树
决策树是一种机器学习算法，它收集多个数据源并将其绘制成树状结构。决策图会分析不同的决策并将其分为可能的结果，以使每个决策与潜在后果相匹配。

决策树非常适合将组织数据转化为可操作的见解，以改善协作并确保公司每个部门都达成共识。

异常值模型
离群值模型会分析数据集以识别其中的离群或异常信息。这对于确保整个管道中的数据集准确且最新非常有用。

异常值模型非常适合检测欺诈行为并防止金融交易期间的未经授权的访问。

聚类模型
聚类模型是用于对数据进行分类的极好的预测模型。它们可以帮助您分离数据集并根据相似属性对其进行分组。

聚类模型将从每个组获取数据并进行大规模聚类，以帮助您评估每个聚类的潜在结果。

这种预测模型非常适合根据特定人口统计数据定制营销活动。

预测模型
预测模型通过处理历史数据并根据给定数据评估信息来生成数值结果。此模型非常适合电子商务网站和在线零售商在设定的时间范围内确定客户需求。

分类模型
分类模型通常用于金融和零售行业，以收集和分类历史数据，以回答需要简单的“是/否”回答的问题。

分类模型允许高度定制，您可以根据您的特定需求进行定制和修改。