Практическое применение методов машинного обучения на базе популярных статистических пакетов IBM SPSS Statistics и R.

Строительство и интерпретация деревьев решений

Оценка дискриминирующей способности полученных моделей

Улучшение модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга)

Оптимизация модели логистической регрессии, используя информацию дерева

Применение правил классификации/прогноза, полученных с помощью дерева, к новым данным

Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax и R, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей.

Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.