Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес
Об издании
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.
Библиографическая запись
Груздев, А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес / А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 642 c. — ISBN 978-5-97060-539-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/130337.html (дата обращения: 22.05.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Казиев В.М.
(Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа)
Черепашков А.А., Носов Н.В.
(Проспект Науки)
Генералова С.В.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
Санталова М.С., Борщева А.В., Гладилина И.Л., Соклакова И.В., Сурат И.Л.
(Дашков и К)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Воякина Е.Ю., Гунина Н.А., Королева Л.Ю., Мордовина Т.В.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
Рогозин М.В., Голиков А.М., Жекин А.В., Комаров С.С., Жекина Н.В.
(Пермский государственный национальный исследовательский университет)