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Tree-Based Machine Learning Methods in SAS Viya
Entdecken Sie, wie man mit SAS Viya Entscheidungsbäume erstellt!
Tree-Based Machine Learning Methods in SAS Viya deckt alles ab, von der Verwendung eines einzelnen Baums bis hin zu fortgeschrittenen Bagging- und Boosting-Ensemble-Methoden. Das Buch beinhaltet Diskussionen über baumstrukturierte Vorhersagemodelle und die Methodik zum Wachsen, Beschneiden und Bewerten von Entscheidungsbäumen, Forests und Gradient-Boosted-Bäumen. In jedem Kapitel wird ein neues Datenproblem vorgestellt, und anschließend werden Sie durch die Optimierung des Modellierungsansatzes, die Modifizierung der Eigenschaften und die Änderung der Hyperparameter geführt, um so ein effektives baumbasiertes maschinelles Lernmodell zu erstellen. Auf diesem Weg werden Sie Erfahrungen mit der Erstellung von Entscheidungsbäumen, Forests und Gradient-Boosted-Bäumen sammeln, die für Sie funktionieren.
Am Ende dieses Buches werden Sie wissen, wie man:
⬤ Baumstrukturierte Modelle zu erstellen, einschließlich Klassifikationsbäume und Regressionsbäume.
⬤ baumbasierte Ensemble-Modelle zu erstellen, einschließlich Forest und Gradient Boosting.
⬤ Isolation-Forest- und Poisson- und Tweedy-Gradient-Boosted-Regressionsbaummodelle auszuführen.
⬤ Implementieren von Open Source in SAS und SAS in Open Source.
⬤ Entscheidungsbäume für explorative Datenanalyse, Dimensionsreduktion und Imputation fehlender Werte verwenden.
| ISBN: | 9781954846630 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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