全面而灵活的分析能力

iModel 基于 KNIME 开源技术构建，继承其强大的数据科学引擎，并在可视化建模体验、模型管理与企业部署方面进行了优化。

通过直观的拖拽式工作流界面，用户可以在同一平台内完成数据分析生命周期的每个环节——从数据采集、清洗、建模、验证，到部署与监控。

丰富的统计分析功能

在 iModel 中，用户可以轻松进行描述性与推断性统计分析，用于识别趋势、关系与异常。

内置的统计模块涵盖：

• 概率分布与统计检验（t 检验、方差分析 ANOVA 等）
• 相关性与回归分析
• 预测与时间序列建模

此外，iModel 支持通过 R、Python 脚本节点扩展统计功能，使分析更灵活、更具深度。

多样的机器学习算法支持

iModel 集成多种主流机器学习算法与开源库，可满足监督学习与无监督学习任务需求。

支持的典型算法包括：

• 分类与回归：决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、线性回归、逻辑回归等
• 聚类与降维：K-Means、DBSCAN、主成分分析（PCA）等

用户可在可视化界面中配置模型、调整参数、查看性能结果，无需编写复杂代码。

强大的特征工程与特征选择

iModel 提供完善的特征工程工具，用于提升模型性能与可解释性。

功能包括：

• 数据清洗与缺失值处理
• 特征归一化、缩放与编码
• 自动特征生成与转换
• 多种特征选择算法，帮助识别关键影响因子

模型评估与可解释性分析

iModel 内置丰富的模型评估指标与可视化组件，帮助用户直观地了解模型表现。

支持：

• 分类模型指标：混淆矩阵、ROC 曲线、F1 分数、Precision-Recall 曲线
• 回归模型指标：均方误差（MSE）、R² 分数等
• 模型解释：支持 LIME、SHAP、代理模型（Surrogate Model）等 XAI 技术

让用户不仅能"预测结果"，还能"理解原因"。

模型部署与监控

通过 iModel 的集成部署功能，用户可将模型与其预处理流程一键部署到生产环境。

同时支持模型监控与性能追踪，当模型精度下降时可自动触发再训练，确保预测结果始终可靠。

借助 iModel 的持续交付与监控模块，构建真正的可运营化机器学习系统。