Дата отгрузки на данный момент неизвестна.
Товар закончился у основного поставщика, и, после получения заказа от вас, мы закажем его у других поставщиков. Мы не можем гарантировать выполнение данного заказа, поэтому настоятельно не рекомендуем заказывать данный товар, используя предоплату (банковский перевод и т.п.). Заказ на такой товар действителен в течение 3 недель (если в течение 3 недель товар не придет, заказ будет отменен). Однако, это не означает, что товар нельзя заказать вновь, поскольку в некоторых случаях возможны и более поздние поставки.
Технические характеристики
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, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
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.
Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей. Второе издание книги дополнено главами о применении методов машинного обучения на базе Python