Книги / Компьютерная литература / Разработка ПО / Языки и среды программирования, технологии и т.п. / Python

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

Груздев Артем Владимирович

Код товара: 2894704

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 14

PDF

1 / 14

-35%

2 946

4 531

Доставим в

г. Москва

Планируемая дата

9 мая (Чт)

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

ДМК-Пресс

Год издания:

Редактор:

Мовчан Д. А.

Наш комментарий:

Издание обновленное и дополненное.

Описание

Характеристики

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

количество томов

количество страниц

642 стр.

переплет

Твёрдый переплёт

размеры

240x170x35 мм

страна изготовления

Россия

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

наличие иллюстраций

рисунки

тип иллюстраций

черно-белые

формат

70x100/16 (170x240 мм)

ISBN

978-5-97060-539-4

тираж

200 экз.

стандарт

6 шт.

возрастная категория

18+ (нет данных)

вес

1150 г

код в Майшоп

2894704

язык

русский

Содержание

От рецензента
Предисловие
Глава 1. Введение в метод деревьев решений
ЧАСТЬ 1. ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ И
СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА В IBM SPSS STATISTICS
Глава 2. Основы прогнозного моделирования с
помощью деревьев решений CHAID
Глава 3. Продвинутое моделирование с помощью
деревьев решений CHAID
Глава 4. Построение деревьев решений CRT и
QUEST
Глава 5. Редактор дерева
Глава 6. Построение случайного леса
ЧАСТЬ 2. ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ И
СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА В R И PYTHON
Глава 7. Построение деревьев решений CHAID с
помощью пакета R CHAID
Глава 8. Построение решений CRT с помощью
пакета R rpart
Глава 9. Построение случайного леса с помощью
пакета R randomForest
Глава 10. Построение случайного леса с помощью
пакета R ranger
Глава 11. Построение распределенного случайного
леса с помощью пакета R h2o
Глава 12. Построение случайного леса в Python
Приложения
Ключи к вопросам
Библиографический список
Предметный указатель

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?

За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию

Как получить больше бонусов за отзыв?

Публикуйте фото или видео к отзыву
Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес» (авторы: Груздев Артем Владимирович), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!