Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python Метод деревьев решений и случайный лес

Нет отзывов

Купили 8 человек

Аннотация

• Практическое применение методов машинного обучения на базе популярных статистических пакетов IBM SPSS Statistics, R и Python
• Строительство и интерпретация дерева решений и случайного леса
• Оценка дискриминирующей способности полученных моделей
• Улучшение модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга)
• Оптимизация модели логистической регрессии, используя информацию дерева и случайного леса
• Навыки оптимального конструирования признаков
• Улучшение модели случайного леса с помощью автоматической автоматизации параметров
• Применение правил классификации/прогноза, полученных с помощью дерева, к новым данным
Второе издание книги дополнено главами о применении методов машинного обучения на базе Python. Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
Издательство
Страниц642
Год, тираж2018
4 399 ₽5 191 ₽
-15%

В наличии

как получить заказ

В магазинах сетиВо вт, 23 декабря — бесплатно

Отзывы

0

Уже читали эту книгу? Поделитесь вашим мнением!

Описание и характеристики

• Практическое применение методов машинного обучения на базе популярных статистических пакетов IBM SPSS Statistics, R и Python
• Строительство и интерпретация дерева решений и случайного леса
• Оценка дискриминирующей способности полученных моделей
• Улучшение модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга)
• Оптимизация модели логистической регрессии, используя информацию дерева и случайного леса
• Навыки оптимального конструирования признаков
• Улучшение модели случайного леса с помощью автоматической автоматизации параметров
• Применение правил классификации/прогноза, полученных с помощью дерева, к новым данным
Второе издание книги дополнено главами о применении методов машинного обучения на базе Python. Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
Код2648735
Тематика
Издательство
Автор
Кол-во страниц642
Год издания2018
РазделЯзыки и среды программирования
Размеры3.5 см × 17 см × 24 см
Вес1.15 кг
В интернет-магазине «Буквоед» есть книга «Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python Метод деревьев решений и случайный лес» от автора Груздев Артем Владимирович. Сделать заказ можно из любого города России: от Санкт-Петербурга и Москвы до Казани и Краснодара. Получите «Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python Метод деревьев решений и случайный лес» в магазине сети или закажите доставку. Мы и сами любим читать, поэтому делаем всё, чтобы вы могли купить понравившуюся историю по приятной цене. Например, организуем конкурсы и проводим акции. Оставайтесь с нами, чтобы не упустить выгоду!