应用预测建模:数据科学与机器学习方法(英文版)

应用预测建模:数据科学与机器学习方法(英文版)
作 者: 马克斯·库恩 谢尔·约翰逊
出版社: 世界图书出版公司
丛编项: 香农信息科学经典
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作者简介

  马克斯·库恩(Max Kuhn),康涅狄格州格罗顿市辉瑞全球研发非临床统计部主任,在制药和诊断行业已有近20年应用预测模型的经验,他还是很多R包的作者。 谢尔·约翰逊(Kjell Johnson),博士,在药物研发和其他行业有近20年统计咨询和预测建模经验,曾任辉瑞全球研发统计部主任。

内容简介

本书专注于预测建模的实际应用,介绍了从数据预处理到建模再到模型评估和选择的整个过程,以及背后的统计思想,涉及各种回归技术和分类技术。从解决实际问题延伸到模型拟合,以及随之出现的主题,如处理类不平衡、选择预测因子等在实践中经常出现的问题,作者意在为读者提供预测建模过程的指导,并结合开源软件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包含了书中例题和习题使用的数据,以及用于重复书中每一章分析的R代码。

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