Applied Predictive Modeling Ebook Info-bulle Les e-books sont lisibles sur votre ordinateur ou une liseuse adaptée.
- en
- livre numérique
- 9781461468493
- 17 mai 2013
Résumé
Dr. Kuhn is a Director of Non-Clinical Statistics at Pfizer Global R&D in Groton Connecticut. He has been applying predictive models in the pharmaceutical and diagnostic industries for over 15 years and is the author of a number of R packages.
Dr. Johnson has more than a decade of statistical consulting and predictive modeling experience in pharmaceutical research and development. He is a co-founder of Arbor Analytics, a firm specializing in predictive modeling and is a former Director of Statistics at Pfizer Global R&D. His scholarly work centers on the application and development of statistical methodology and learning algorithms.
Applied Predictive Modeling covers the overall predictive modeling process, beginning with the crucial steps of data preprocessing, data splitting and foundations of model tuning. The text then provides intuitive explanations of numerous common and modern regression and classification techniques, always with an emphasis on illustrating and solving real data problems. Addressing practical concerns extends beyond model fitting to topics such as handling class imbalance, selecting predictors, and pinpointing causes of poor model performance—all of which are problems that occur frequently in practice.
The text illustrates all parts of the modeling process through many hands-on, real-life examples. And every chapter contains extensive R code for each step of the process. The data sets and corresponding code are available in the book's companion AppliedPredictiveModeling R package, which is freely available on the CRAN archive.
This multi-purpose text can be used as an introduction to predictive models and the overall modeling process, a practitioner's reference handbook, or as a text for advanced undergraduate or graduate level predictive modeling courses. To that end, each chapter contains problem sets to help solidify the covered concepts and uses data available in the book's R package.
Readers and students interested in implementing the methods should have some basic knowledge of R. And a handful of the more advanced topics require some mathematical knowledge.
Spécifications produit
Contenu
- Langue
- en
- Binding
- livre numérique
- Date de sortie initiale
- 17 mai 2013
- Illustrations
- Non
Personnes impliquées
- Auteur principal
- Max Kuhn
- Deuxième auteur
- Kjell Johnson
- Editeur principal
- Springer
Options de lecture
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- Livre d‘étude
- Oui
EAN
- EAN
- 9781461468493
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- Anglais
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Traduit automatiquement
positif points
- Clairement arrangé
- Applicable en pratique
Écrit pour Applied Predictive Modeling
Je pense que c'est un livre utile. Il décrit bien le fond de fond des techniques et fournit également des conseils utiles pour l'évaluation fiable de vos modèles. En particulier, j'ai appris des astuces supplémentaires du métier à partir de ce livre.
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