Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka „Applied Predictive Modeling” oferuje praktyczny przewodnik po technikach modelowania predykcyjnego z wykorzystaniem języka R, koncentrując się na rzeczywistych zastosowaniach i praktycznych przykładach. Chociaż książka została dobrze przyjęta ze względu na jej przejrzystość, praktyczne ukierunkowanie i kompleksowe omówienie różnych modeli, należy zauważyć, że nie jest ona odpowiednia dla absolutnie początkujących. Równoważy ona dyskusje teoretyczne z praktyczną implementacją, choć niektórzy czytelnicy uznali oddzielenie teorii od praktyki za kłopotliwe.
Zalety:⬤ Silny nacisk na praktykę z licznymi przykładami z życia wziętymi i studiami przypadków.
⬤ Przejrzysty styl pisania, dzięki czemu złożone tematy są bardziej przystępne.
⬤ Obszerne omówienie wstępnego przetwarzania, dostrajania modeli i technik oceny.
⬤ Zapewnia odtwarzalny kod R dla wszystkich przykładów, zwiększając praktyczną naukę.
⬤ Przydatne ćwiczenia i odniesienia do dalszej nauki.
⬤ Dobrze skonstruowane rozdziały ze spójnym postępem tematów.
Wady:⬤ Nie jest zalecana dla zupełnie początkujących; zakłada się pewną wcześniejszą znajomość języka R i modelowania predykcyjnego.
⬤ Oddzielenie części teoretycznej od obliczeniowej może zakłócić płynność nauki.
⬤ Niektórym sekcjom może brakować głębi, przez co wydają się zbyt zwięzłe lub pobieżne.
⬤ Skupia się głównie na niektórych dyscyplinach, potencjalnie ograniczając swoją atrakcyjność dla czytelników z innych dziedzin.
(na podstawie 117 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Applied Predictive Modeling
Zawartość książki:
Książka Applied Predictive Modeling obejmuje cały proces modelowania predykcyjnego, począwszy od kluczowych etapów wstępnego przetwarzania danych, podziału danych i podstaw dostrajania modeli. Następnie tekst zawiera intuicyjne objaśnienia wielu popularnych i nowoczesnych technik regresji i klasyfikacji, zawsze z naciskiem na ilustrowanie i rozwiązywanie rzeczywistych problemów związanych z danymi. Tekst ilustruje wszystkie części procesu modelowania za pomocą wielu praktycznych, rzeczywistych przykładów, a każdy rozdział zawiera obszerny kod R dla każdego etapu procesu.
Ten wielofunkcyjny tekst może być wykorzystywany jako wprowadzenie do modeli predykcyjnych i ogólnego procesu modelowania, podręcznik dla praktyków lub jako tekst dla zaawansowanych kursów modelowania predykcyjnego na poziomie licencjackim lub magisterskim. W tym celu każdy rozdział zawiera zestawy problemów, które pomagają ugruntować omawiane koncepcje i wykorzystuje dane dostępne w pakiecie R książki.
Niniejszy tekst jest przeznaczony dla szerokiego grona odbiorców i stanowi zarówno wprowadzenie do modeli predykcyjnych, jak i przewodnik po ich stosowaniu. Czytelnicy niebędący matematykami docenią intuicyjne wyjaśnienia technik, podczas gdy nacisk na rozwiązywanie problemów z rzeczywistymi danymi w szerokim zakresie zastosowań pomoże praktykom, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę. Czytelnicy powinni znać podstawowe pojęcia statystyczne, takie jak korelacja i analiza regresji liniowej. Mimo, że tekst nie jest nastawiony na skomplikowane równania, w przypadku zaawansowanych tematów konieczne jest przygotowanie matematyczne.
