Изменения
Спасено источников — 6, отмечено мёртвыми — 0. Сообщить об ошибке. См. FAQ. #IABot (v2.0beta15)
Спектр программных продуктов, предлагаемых для создания и использования PMML:
Спектр программных продуктов, предлагаемых для создания и использования PMML:
* '''[http://angoss.com/analytics_software/KnowledgeSTUDIO.php Angoss KnowledgeSTUDIO]''': создаёт PMML 3.2 для регрессионных моделей (логистических и линейных), деревьев решений, [[Кластерный анализ|кластерного анализа]], [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]] и моделей на основе набора правил (используется для представления показателей).
* '''[https://web.archive.org/web/20110712185838/http://www.angoss.com/analytics_software/KnowledgeSTUDIO.php Angoss KnowledgeSTUDIO]''': создаёт PMML 3.2 для регрессионных моделей (логистических и линейных), деревьев решений, [[Кластерный анализ|кластерного анализа]], [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]] и моделей на основе набора правил (используется для представления показателей).
* '''[http://angoss.com/analytics_software/KnowledgeSEEKER.php Angoss KnowledgeSEEKER]''': создаёт PMML 3.2 для деревьев решений.
* '''[https://web.archive.org/web/20110712185247/http://www.angoss.com/analytics_software/KnowledgeSEEKER.php Angoss KnowledgeSEEKER]''': создаёт PMML 3.2 для деревьев решений.
* '''[http://angoss.com/analytics_software/StrategyBUILDER.php Angoss StrategyBuilder (модуль расширения для KnowledgeSEEKER и KnowledgeSTUDIO)]''': создает PMML 3.2 для деревьев решений (используется для представления деревьев стратегии).
* '''[https://web.archive.org/web/20110420031556/http://www.angoss.com/analytics_software/StrategyBUILDER.php Angoss StrategyBuilder (модуль расширения для KnowledgeSEEKER и KnowledgeSTUDIO)]''': создает PMML 3.2 для деревьев решений (используется для представления деревьев стратегии).
* '''[http://www-306.ibm.com/software/data/db2/warehouse/ IBM InfoSphere Warehouse]''': создаёт PMML 3.0 и 3.1 только для последовательностей моделей. Принимает (оценивает и визуализирует) PMML 3.1 и младше.
* '''[http://www-306.ibm.com/software/data/db2/warehouse/ IBM InfoSphere Warehouse]''': создаёт PMML 3.0 и 3.1 только для последовательностей моделей. Принимает (оценивает и визуализирует) PMML 3.1 и младше.
* '''[http://www.spss.com/software/modeler/ IBM SPSS Modeler]''': создаёт и оценивает PMML 3.2 и 4.0 для различных моделей.
* '''[http://www.spss.com/software/modeler/ IBM SPSS Modeler]''': создаёт и оценивает PMML 3.2 и 4.0 для различных моделей.
* '''[http://www.kxen.com/ KXEN]''': создаёт PMML 3.2 для регрессионных моделей (том числе моделей интеллектуального анализа данных) и [[Кластерный анализ|кластерного анализа]].
* '''[http://www.kxen.com/ KXEN]''': создаёт PMML 3.2 для регрессионных моделей (том числе моделей интеллектуального анализа данных) и [[Кластерный анализ|кластерного анализа]].
* '''[http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/analysis-services.aspx Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services]''': создаёт и принимает PMML 2.1 для деревьев решений и [[Кластерный анализ|кластерного анализа]].
* '''[http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/analysis-services.aspx Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services]''': создаёт и принимает PMML 2.1 для деревьев решений и [[Кластерный анализ|кластерного анализа]].
* '''[http://www.microstrategy.com/Software/Products/Service_Modules/DataMining_Services/index.asp MicroStrategy]''': поддерживает PMML 2.0, 2.1, 3.0, 3.1, 3.2 и 4.0 для [[linear regression|линейной регрессии]], [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[Кластерный анализ|кластерного анализа]], [[Association rule|ассоциативных правил]], [[Временной ряд|временных рядов]], [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]] и [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]].
* '''[https://web.archive.org/web/20110927001216/http://www.microstrategy.com/Software/Products/Service_Modules/DataMining_Services/index.asp MicroStrategy]''': поддерживает PMML 2.0, 2.1, 3.0, 3.1, 3.2 и 4.0 для [[linear regression|линейной регрессии]], [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[Кластерный анализ|кластерного анализа]], [[Association rule|ассоциативных правил]], [[Временной ряд|временных рядов]], [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]] и [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]].
* '''[http://opendatagroup.com/open-source/augustus-scoring-engine/ Open Data Group’s Augustus]''': создаёт PMML 4.0 для деревьев, наивного байесовского классификатора и моделей на основе набора правил. Принимает PMML 4.0 модели деревьев, наивного байесовского классификатора, на основе набора правил и регрессионные модели. Предыдущие версии создавали и принимали регрессионные модели, модели деревьев и наивного байесовского классификатора.
* '''[https://web.archive.org/web/20101229195853/http://opendatagroup.com/open-source/augustus-scoring-engine/ Open Data Group’s Augustus]''': создаёт PMML 4.0 для деревьев, наивного байесовского классификатора и моделей на основе набора правил. Принимает PMML 4.0 модели деревьев, наивного байесовского классификатора, на основе набора правил и регрессионные модели. Предыдущие версии создавали и принимали регрессионные модели, модели деревьев и наивного байесовского классификатора.
* '''[http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/index.html Oracle Data Mining]''': поддерживает основные возможности PMML 3.1 для регрессионных моделей. Импортированные модели становятся моделями Oracle Data Mining (ODM), пригодными к выгрузке в Exadata.
* '''[http://www.oracle.com/technetwork/database/options/odm/index.html Oracle Data Mining]''': поддерживает основные возможности PMML 3.1 для регрессионных моделей. Импортированные модели становятся моделями Oracle Data Mining (ODM), пригодными к выгрузке в Exadata.
* '''[http://www.pervasivedatarush.com Pervasive DataRush]''': создаёт и принимает PMML 3.2 для регрессионных моделей, деревьев решений и [[наивный байесовский классификатор|наивного байесовского классификатора]]. Создает PMML 3.2 для [[Association rule|ассоциативных правил]] и [[Кластерный анализ|кластерного анализа]] (K-means Center-Based).
* '''[http://www.pervasivedatarush.com Pervasive DataRush]''': создаёт и принимает PMML 3.2 для регрессионных моделей, деревьев решений и [[наивный байесовский классификатор|наивного байесовского классификатора]]. Создает PMML 3.2 для [[Association rule|ассоциативных правил]] и [[Кластерный анализ|кластерного анализа]] (K-means Center-Based).
* '''[http://rattle.togaware.com/ Rattle/R]''': использует [[R (язык программирования)]] для построения нескольких прогнозных моделей. Предлагает пакет PMML для экспорта моделей на R в PMML 3.2. Пакет поддерживает экспорт моделей [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]], линейной регрессии, [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[random forest|алгоритма случайного леса]], [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]], [[K-means|алгоритма к-средних]] и иерархической кластеризации, а также [[Association rule|ассоциативных правил]].
* '''[http://rattle.togaware.com/ Rattle/R]''': использует [[R (язык программирования)]] для построения нескольких прогнозных моделей. Предлагает пакет PMML для экспорта моделей на R в PMML 3.2. Пакет поддерживает экспорт моделей [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]], линейной регрессии, [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[random forest|алгоритма случайного леса]], [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]], [[K-means|алгоритма к-средних]] и иерархической кластеризации, а также [[Association rule|ассоциативных правил]].
* '''[http://www.salford-systems.com/cart.php Salford-Systems CART]''': система деревьев решений, создающая PMML 3.1.
* '''[http://www.salford-systems.com/cart.php Salford-Systems CART]''': система деревьев решений, создающая PMML 3.1.
* '''[http://www.sand.com/options/pmml/ SAND CDBMS 6.1 PMML Extension]''': принимает PMML версий 3.1 и 3.2 для нескольких моделей интеллектуального анализа данных, включая модели [[Association rule|ассоциативных правил]], кластеризации, регрессии, [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]], [[наивный байесовский классификатор|наивного байесовского классификатора]], [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]], набора правил и деревьев решений. Также принимает элементы препроцессинга и встроенные функции.
* '''[https://web.archive.org/web/20101122131816/http://www.sand.com/options/pmml/ SAND CDBMS 6.1 PMML Extension]''': принимает PMML версий 3.1 и 3.2 для нескольких моделей интеллектуального анализа данных, включая модели [[Association rule|ассоциативных правил]], кластеризации, регрессии, [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]], [[наивный байесовский классификатор|наивного байесовского классификатора]], [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]], набора правил и деревьев решений. Также принимает элементы препроцессинга и встроенные функции.
* '''[http://www.sas.com/technologies/analytics/datamining/miner/ SAS Enterprise Miner]''': создаёт PMML 2.1 и 3.1 для нескольких моделей интеллектуального анализа данных, включая модели линейной регрессии, [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]], [[K-means|алгоритма к-средних]] и [[Association rule|ассоциативных правил]].
* '''[http://www.sas.com/technologies/analytics/datamining/miner/ SAS Enterprise Miner]''': создаёт PMML 2.1 и 3.1 для нескольких моделей интеллектуального анализа данных, включая модели линейной регрессии, [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]], [[K-means|алгоритма к-средних]] и [[Association rule|ассоциативных правил]].
* ''' [http://www.statsoft.com STATISTICA]''': создаёт PMML 2.0 и 3.0 для анализа моделей линейной регрессии, [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]] и [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]]
* ''' [http://www.statsoft.com STATISTICA]''': создаёт PMML 2.0 и 3.0 для анализа моделей линейной регрессии, [[Логистическая регрессия|логистической регрессии]], деревьев решений, [[Метод опорных векторов|метода опорных векторов]] и [[Искусственная нейронная сеть|нейронных сетей]]