资源简介
这是一本专注于预测建模的数据分析书,意在为实践者提供预测建模过程的指导,比如如何进行数据预处理、模型调优、预测变量重要性度量、变量选择等。读者可以从中学到许多建模方法以及提高对许多常用的、现代的有效模型的认识,如线性回归、非线性回归和分类模型,涉及树方法、支持向量机等。第10章和第17章分别研究混凝土混合物的抗压强度和作业调度两个案例。
作者重实际应用,轻数学理论,从实际数据出发,结合开源软件R语言来求解实际问题,详细给出R代码和处理的步骤。R包AppliedPredictiveModeling包含书中使用的数据,以及可以用于重复书中每一章分析的R代码,让读者能在一定精度范围内重复本书的结果,并自然地将书中的预测建模方法应用到自己的数据上。章后附有习题,方便读者巩固所学。
这本业界互相推荐的好书,适合所有数据分析人员阅读。
作者重实际应用,轻数学理论,从实际数据出发,结合开源软件R语言来求解实际问题,详细给出R代码和处理的步骤。R包AppliedPredictiveModeling包含书中使用的数据,以及可以用于重复书中每一章分析的R代码,让读者能在一定精度范围内重复本书的结果,并自然地将书中的预测建模方法应用到自己的数据上。章后附有习题,方便读者巩固所学。
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