Эта книга - практическое руководство по использованию методов деревьев решений и случайного леса для решения задач сегментации, классификации и прогнозирования. В каждом разделе приводятся реальные примеры применения методов. Кроме того, книга содержит программный код на языках SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автор обобщил лучшие практики применения деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank, Transunion и DBS Bank. Издание будет полезно маркетологам, аналитикам рисков и другим специалистам, которые занимаются разработкой и внедрением прогнозных моделей.
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес - это книга, которая поможет читателю понять, как использовать методы деревьев решений и случайного леса для решения задач сегментации, классификации и прогнозирования. Книга содержит множество практических примеров, которые помогут читателю лучше понять, как эти методы работают и как их можно применять на практике. Кроме того, книга содержит программный код на языках SPSS Syntax, R и Python, который поможет автоматизировать процесс построения прогнозных моделей и сделать его более эффективным. Автор книги обобщил лучшие практики использования методов деревьев решений и случайного леса, основанные на опыте работы с такими компаниями, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank. Книга будет полезна специалистам в области маркетинга, риск-аналитикам и другим специалистам, работающим в области прогнозирования и моделирования данных.
Электронная Книга «Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес» написана автором Артем Груздев в 2018 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 978-5-97060-539-4
Описание книги от Артем Груздев
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.
