使用 iModel 进行统计与机器学习
构建和交付任何复杂度的分析模型
iModel 提供完整的统计分析与机器学习模块，支持从数据预处理、特征工程、建模、评估到部署的全流程操作，无需编写一行代码。通过拖拽式节点，用户可以轻松构建决策树、线性回归、聚类分析、随机森林、神经
使用 iModel 进行 统计与机器学习
无需深厚的编程知识，即可利用拖拽式界面完成数据预处理、特征工程、模型训练与评估的全流程，让数据分析变得简单高效。
拖拽式图表构建
通过简单拖拽操作即可创建复杂统计图表，实时预览分析结果，无需编写代码。
自动生成报告
分析完成后自动生成详细报告，支持自定义模板，一键导出多种格式分享给团队。
实时数据刷新
连接数据源后支持实时刷新分析结果，确保决策基于最新数据，及时响应变化。
iModel 机器学习核心功能
选择多种机器学习技术
- 访问最受欢迎的 AI/ML 技术及库
- 选择并训练多种流行的监督学习算法用于分类和回归，如决策树、随机森林、支持向量机
- 使用无监督学习算法进行聚类和关联分析，如 k-means 聚类、DBSCAN 和主成分分析
- 在 iModel 工作流环境中通过 Python 脚本扩展功能
实现特征工程和选择
- 通过创建新特征或转换现有特征来提高 ML 模型的性能和可解释性
- 创建特定领域的、数据驱动的特征
- 预处理数据，处理缺失值，归一化、缩放、编码和转换特征以适合 ML 模型
- 应用特征选择方法来识别最相关的预测因子并提高模型效率
评估和解释模型性能
- 使用全面的性能指标和可视化工具评估和微调模型性能
- 分析分类指标，如混淆矩阵、F1 分数、ROC 曲线、精确率-召回率图
- 分析回归指标，如平均分数误差、R2 分数和其他评估指标
- 使用 Lime、SHAP、替代模型和其他 XAI 技术来解释模型行为
部署和监控机器学习模型
- 使用 iModel 的集成部署功能，轻松将机器学习模型及其预处理步骤部署到生产环境中
- 通过 iModel CDDS 扩展监控模型性能
- 根据需要重新训练模型，并确保它们继续提供准确的预测
立即体验 iModel 强大的统计分析与机器学习功能，开启高效数据分析之旅。开源免费，支持个性化定制，满足您的特定业务需求。
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