Книга Груздев А.В.: Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python

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, R и Python, 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 модели дерева решений и случайного леса. - оценивать дискриминирующую способность полученных моделей. - улучшать модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга). - улучшать модели логистической регрессии, используя информацию дерева и случайного леса. - применять правила классификации/прогноза, полученные с помощью дерева и случайного леса, к новым данным. - овладеть навыками конструирования признаков (feature engineering). - улучшать модели случайного леса с помощью автоматизированной оптимизации параметров. Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей. Второе издание книги дополнено главами о применении методов машинного обучения на базе Python Книга напечатана в цвете!