Bewertung:
Dieses Buch bietet eine eingehende Untersuchung der prädiktiven Modellierungstechniken unter Verwendung von R, wobei die praktische Anwendung mit den theoretischen Grundlagen in Einklang gebracht wird. Es wird wegen seiner klaren Erklärungen, nützlichen Codeschnipsel und relevanten Fallstudien gut aufgenommen, obwohl einige Leser es wegen seines dichten Inhalts und der vorausgesetzten Vorkenntnisse für Anfänger weniger geeignet finden.
Vorteile:⬤ Starker Praxisbezug mit Fallstudien aus der Praxis.
⬤ Klare Erklärungen und hilfreicher R-Code für die Implementierung von Modellen.
⬤ Umfassende Abdeckung verschiedener prädiktiver Modellierungstechniken.
⬤ Hervorragend geeignet für fortgeschrittene Leser mit einigen Vorkenntnissen in R.
⬤ Schwerpunkt auf wichtigen Konzepten wie Modellevaluation und Datenvorverarbeitung.
⬤ Nicht für absolute Anfänger geeignet; setzt einige Vorkenntnisse in Statistik und R voraus.
⬤ Bisweilen etwas dicht und anspruchsvoll, da bestimmte Konzepte nicht ausführlich behandelt werden.
⬤ Es fehlen eingehende theoretische Diskussionen und Beweise für die Modelle, was für einige Leser ein Nachteil sein könnte.
⬤ Die Struktur kann sich zerstreut anfühlen, so dass der Leser häufig Querverweise auf verschiedene Abschnitte ziehen muss.
(basierend auf 117 Leserbewertungen)
Applied Predictive Modeling
Allgemeine Strategien. - Regressionsmodelle.
- Klassifikationsmodelle. - Andere Überlegungen. - Appendix.
- Referenzen. - Indizes.
| ISBN: | 9781493979363 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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