1.SPM 软件介绍

SPM 软件介绍

       SPM数据挖掘预测分析软件，由美国Salford Systems公司开发，商源售其核心是码源码销先进的机器学习算法，旨在提供预测分析工具。意思软件主要模块包括广义路径追踪（GPS）算法、经销智能变量分组、商源售源码DelayQueue自动化变量缺失值填补、码源码销逻辑回归算法、意思最小二乘线性回归模型等。经销

       GPS算法通过机器学习方法建立大量候选线性模型，商源售并自动选择最优模型，码源码销显著提升模型效果。意思智能变量分组高度自动化地对变量进行智能分组，经销减少手动工作，商源售提升建模效率和模型性能。码源码销opencv3.4.1源码包自动化缺失值填补模块利用算法快速处理缺失值，包含均值、中位数、众数填补方式及利用预测模型进行个性化填补。

       软件提供经典逻辑回归算法，结合TreeNet，快速建立高精度模型；最小二乘线性回归模型支持单一变量线性相关性测试，考夫曼源码指标结合TreeNet快速开发精确回归模型。

       SPM8优势显著，高精度，TreeNet是唯一由GBM发明人源代码开发而成，经过不断迭代优化，无需深入了解GBM内部算法，即可获得高精度模型。jquery源码this是指高纬度特征快速筛选能力，TreeNet是目前最快的GBM算法，适合高纬度快速变量筛选；GPS是最快速的正则化回归算法，支持广谱正则化路径搜索策略，作为快速衍生特征筛选工具。

       用户界面友好，提供强大自动化建模功能，手赚网平台源码简化操作，无需专业背景即可轻松使用。SPM的自动化建模技术包括自动化模型优化和机器学习模型置信度检验。热点追踪功能适用于信用风险和反欺诈场景，利用CART调整PRIOR设置快速识别关注人群特征。聚类和异常点分析采用监督学习算法，给出解释性强的规则形式聚类；利用CART中的AUTOMATE UNSUPERVISED找到样本异常点，应用于反欺诈等场景。快速逻辑回归模型开发通过TreeNet变量筛选和Spline变形或Data Binning快速变量分组，提供高效模型。

       SPM为客户提供价值，解决大数据人力资源问题，通过高度自动化、智能化使用方式降低建模人员门槛，无需编程、理论基础和经验，较短时间内建立专家级模型。高效分析技术解放建模人员于繁琐低效手动工作，显著减少数据预处理时间，提高分析效率。自动化模型优化和机器学习模型置信度检验提升建模效率。通过GPS和Data Binning快速逻辑回归模型开发，节约人力成本，将更多精力用于商业问题理解、数据源获取、新特征构建和策略设计等创意性工作。识别高风险客户，预测即将流失客户，实现更加精准的客户关系维护。SPM建立的机器学习模型通常性能优于经典统计技术建立的模型5%到%，作为模型性能对比的基准。

       北京天演融智软件有限公司作为SPM软件在中国的授权经销商，提供优质的软件销售和培训服务。