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
Издательство:
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.
• 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.
код в Майшоп
2894704
возрастная категория
18+ (нет данных)
издание
2
количество томов
1
количество страниц
642 стр.
размеры
240x170x35 мм
страна изготовления
Россия
наличие иллюстраций
рисунки
тип иллюстраций
чёрно-белые
формат
70x100/16 (170x240) мм
ISBN
978-5-97060-539-4
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
тираж
200
стандарт
6 шт.
вес
1150 г
язык
русский
переплёт
Твёрдый переплёт
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
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"
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!