Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R. Метод деревьев решений; ДМК-Пресс, 2016
1731 грн.
- Издатель: ДМК-Пресс
- ISBN: 978-5-97060-456-4
EAN: 9785970604564
- Книги: Руководства по пользованию программами
- ID: 1779085
Описание
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax и R, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
Прочитав эту книгу, вы сможете:
- строить и интерпретировать деревья решений;
- оценивать дискриминирующую способность полученных моделей;
- улучшать модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга);
- улучшать модели логистической регрессии, используя информацию дерева;
- применять правила классификации/прогноза, полученные с помощью дерева, к новым данным.
Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
Видео Обзоры (3)
Решение IBM Cognos Analytics для отчетности и анализа данных
?Что такое HR метрики, HR аналитика и прогнозы
Вебинар "Новые возможности Statistica 13.1"
Характеристики (17)
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Автор(ы) | Груздев Артем Владимирович |
| Издатель | ДМК-Пресс |
| Год издания | 2016 |
| Формат | 24.1 x 17.2 x 1.8 |
| Вес, в граммах | 570 |
| Назначение | для технических ВУЗов |
| Автор | Груздев Артем Владимирович |
| Количество книг | 1 |
| Количество страниц | 278 |
| Тип обложки | твердая |
| Издательство | ДМК Пресс |
| ISBN | 978-5-97060-456-4 |
| Размеры | 70x100/16 |
| Обложка | твердый переплёт |
| Язык издания | rus |
| Кол-во страниц | 278 |
| Возрастное ограничение | 16+ |
Цены (1)
Цена от 1731 грн. до 1731 грн. в 1 магазинах
| Магазин | Цена | Наличие |
|---|---|---|
Купить в кредит (2)
| Компания | Предложение |
|---|---|
Полезные онлайн-сервисы
| Компания | Предложение |
|---|
Отзывы (4)
- Анонимно — 9 Ноября 2016
Весьма любопытная книга. Из достоинств масса кейсов и практических советов, как лучше построить, улучшить прогнозную модель, проверить ее качество. Больше всего мне понравились пошагово разобранные примеры с оттоком клиентов в телекоме и предсказание отклика для маркетинговой кампании ОТП Банка. Программный код и для SPSS Syntax и для R рабочий, что радует. Из недостатков мне кажется здесь не хватает случайного леса, который в книге использован лишь косвенно, и можно было еще пакет party рассмотреть.
00 - Андрей — 13 Декабря 2016
Недавно закончил читать эту книгу. Книга написана очень плотным текстом. Вот прямо очень плотным. С одной стороны, плюс, мало "воды", лирических отступлений, с другой, тяжеловато, надо делать передышку после пары-тройки параграфов)) Ощущение, что понеслись с места в карьер. Что бы выделил для себя... Детально описано несколько техник по улучшению старой доброй логистической регрессии (я про конкурсную задачу ОТП Банка). Подробно изложен ROC-анализ и интерпретация ROC-кривых, ну и стоит отметить раздел про важность интервальных оценок AUC. Все это показано на более-менее реальных данных, с пропусками, выбросами, дублями. Вообще с примерами все OK. Понравилось, что есть раздел про то, как надо чистить данные, опять же с конкретным примером. Не понравилось, что нет леса, бустинга, алгоритма С4.5
00 - Константин — 19 Февраля 2017
Книга отличная. Ни разу не пожалел, что купил, на моей памяти это, наверно, самый обширный материал по деревьям на русском языке. Давно что-то подобное искал. И, главное, написана книга в доступном стиле, ближе к американским книжкам по машинному обучению. Материал действительно очень концентрированный. И, что плюс, ДМК сделала в кои-то веки твердый переплет, есть гарантия, что через год активной работы книга не развалится
00 - Ирина — 22 Февраля 2017
А мне как раз показалось, что это все-таки больше пособие, как работать с деревьями в SPSS, чем книга о методе, хотелось бы более детального освещения статистической теории. Многие сложные вещи из статистики типа доверительных интервалов, p-значений даются, как если бы все знали, что такое. Ну да, конечно, все мы знаем, что такое F-тест и асимптотическая нормальность.
00