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

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

Bibliografiske detaljer
Hovedforfatter: Груздев А. В.
Summary: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.
Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика
Udgivet: Москва, ДМК Пресс, 2018
Fag:
методология деревьев решений
преимущества деревьев решений
недостатки деревьев решений
задачи деревьев решений
построение дерева классификации
методы деревьев решений
шкалы переменных
размер выборки
алгоритм
тест хи-квадрат
f-тест
chaid
диаграмма дерева
выигрыши для узлов
таблицы классификации
таблицы риска
roc-кривая
дискриминирующая способность модели
переобучение
недообучение
методы проверки модели
общая способность модели
настройки вывода дерева
построение таблицы дерева
настройки вывода статистик
построение графиков выигрышей
индексы откликов
правила классификации
дерево регрессии chaid
принудительная переменная расщепления
правила остановки дерева chaid
статистические тесты разбиения узлов
объединения категорий предикторов
обработка количественных предикторов
исчерпывающий chaid
параметры деревьев решений
обработка пропущенных значений
стоимости ошибочной классификации
прибыли
биннинг
мультиколлинеарность
логистическая регрессия
оптимальная категоризация
преобразование количественных переменных
ансамбль логистической регрессии
дерево chaid
метод crt
мера джини
внутриузловая дисперсия
стоимость-сложности
отсечение ветвей
суррогаты пропущенных значений
метод quest
редактор дерева
настройка внешнего вида диаграммы дерева
отбор наблюдений
сравнение методов деревьев решений
случайный лес
oob-оценка качества
Online adgang:https://e.lanbook.com/book/123700
https://e.lanbook.com/img/cover/book/123700.jpg
Format: Electronisk Bog
Beskrivelse
Fysisk beskrivelse:642 с.
Summary: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.
Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика
ISBN:978-5-97060-539-4

Lignende værker