2021年の最良の予測モデリングソリューション

強力な予測モデリング・ソフトウェアで予測精度を高める

予測モデリングソフトウェア、方法、および技術

予測モデリングは、特定のプロセスやオブジェクトを記述するだけでなく、信頼性の高い予測を与えるであろう、もっともらしい数学的モデルを構築するという目標を追求しています。予測モデリングは、金融およびマーケティング分析、ビジネス予測、外国為替および株式市場、需要予測などで重要です。

予測モデリングを行うための方法の一つとして、Group Method of Data Handling (GMDH) があります。そして、GMDH Shellは、予測モデリングのために大幅に改良されたGMDH法を適用しています。GMDH 手法の原則は、プログラムにて改善と実行がされてきました。1960年代に開発された古典的なGMDH 手法とは異なり、弊社にて開発したより高度なGMDHは、より高速に動作し、モデルを徐々に複雑にするアプローチを採用し、より正確な予測ができます。

ユーザーの履歴データへの近似は、より単純なモデルから始め、履歴の値と閾値を比較しながら、モデルが適合するまで、モデルを徐々に複雑にしていきます。あるモデルが悪い予測を与える場合、プログラムはより複雑な近似手法(線形、多項式、ガウスなど)を適用し、最も正確な予測を与えるモデルが見つかるまで、すべての新しいモデルを履歴データ値と比較し検証します。このようなプロセスと効果的なマルチスレッド計算を組み合わせることで、マルチコアまたはマルチCPUシステムで特に高い性能を発揮します。

例えば、GMDH Shellは、20万行のデータセットに基づいて高精度の予測モデルをわずか37秒で構築しますが、競合ソリューションではほとんど達成できません。さらに、多くの数学志向のソフトウェアとは異なり、GMDH Shellは、定義済みの分析テンプレートとユーザーインターフェースの透明性により、非常に使いやすくなっています。

全体として、GMDH Shellは、予測モデリング、時系列分析、曲線あてはめ、その他の予測や履歴データ分析のタスクに最適です。内部の強力な数学アルゴリズムと明確で直感的なインターフェースの組み合わせにより、苦労することなく、正確な予測モデルを構築することができます。


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GMDH Shell for Data Scienceのメリット

  • モデル構造の自動決定
  • 過剰適合の回避・小規模データセットにも対応
  • 1,000個の入力変数でも高速
  • 予測・分類・回帰・クラスタリングツールを1パッケージで提供

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