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CART Salford Systems

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¿Qué es CART Salford Systems?

CART Salford Systems: posee un Árbol de decisión fácil de usar que gestiona  automáticamente grandes y complejas bases de datos pora patrones y relaciones significativas. Las herramientas de Salford Systems han acumulado numerosos premios  desde agosto de 2000 y continúan obteniendo nuevos honores y premios cada año. El software CART® es el último árbol de clasificación que ha revolucionado el campo del análisis avanzado , inaugurando la era actual de la ciencia de datos. CART es una de las herramientas más importantes en la minería de datos moderna.

Otros han tratado de copiar CART Salford Systems, pero nadie ha tenido éxito, como lo demuestran la precisión, el rendimiento, el conjunto de características, la automatización incorporada y la facilidad de uso. Diseñado para usuarios no técnicos y técnicos, CART puede revelar rápidamente relaciones de datos importantes que podrían permanecer ocultas utilizando otras herramientas analíticas. Técnicamente, CART se basa en la teoría matemática histórica introducida en 1984 por cuatro estadísticos de renombre mundial en la Universidad de Stanford y la Universidad de California en Berkeley.

La implementación de CART de Salford Systems es el único software de árbol de decisiones que incorpora el código propietario original. Los creadores de CART continúan colaborando con Salford Systems para mejorar continuamente CART con avances propios. Las extensiones patentadas de CART están diseñadas específicamente para mejorar los resultados de estudios de mercado y análisis web. CART admite la implementación de alta velocidad, lo que permite a los modelos Salford predecir y puntuar en tiempo real a gran escala. A lo largo de los años, CART se ha hecho conocido como el algoritmo de modelado predictivo más rápido y versátil disponible para el analista, también se utiliza como base para muchos enfoques modernos de minería de datos basados ​​en el embolsado y el impulso.

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Funcionalidades y características de CART Salford Systems


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