Für prädiktive Engines gibt es verschiedene Modellierungsversionen. Wir geben einen Überblick über die wichtigsten und am weitesten verbreiteten. Sie werden hauptsächlich in Regressionstechniken und Techniken des maschinellen Lernens unterteilt.
Regressionsmodelle sind das Rückgrat der prädiktiven Engines. Hauptziel ist die Modellierung und Darstellung der Korrelation(en) zwischen mindestens zwei verschiedenen Variablen, die in Betracht gezogen werden. Die Vielfalt der Regressionstechniken ist groß. Allerdings werden nicht alle Techniken gleichzeitig angewandt. Je nach Situation kann sich die Anzahl ändern. Lineare Regressionsmodelle, diskrete Wahlmodelle, Gewinnregression, logistische Regression, Zeitreihenmodelle, multinomiale logistische Regression, multivariate adaptive Regression, Überlebens- oder Daueranalysen gehören zu den am häufigsten verwendeten.
Maschinelle Lerntechniken sind ein Prozess, bei dem verschiedene statistische Methoden zur Regression und Klassifizierung angewandt werden, um eine Vielzahl von Daten zu finden/zu definieren. Daher sind spezifische Praktiken des maschinellen Lernens wie Deep Learning, verstärktes Lernen und Prognosen wichtige Funktionen. Der Zweck dieser speziellen Verfahren besteht darin, das Lernen durch die gesammelten historischen Daten zu verstärken und das kumulative Ergebnis zu maximieren, das die Präzision der Modelle unterstützt.