Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Applied Predictive Modeling” oferă un ghid practic pentru tehnicile de modelare predictivă utilizând R, concentrându-se pe aplicații din lumea reală și pe exemple practice. Deși este bine primită pentru claritatea sa, accentul practic și acoperirea cuprinzătoare a diferitelor modele, se remarcă faptul că cartea nu este potrivită pentru începătorii absoluți. Ea echilibrează discuțiile teoretice cu implementarea practică, deși unii cititori au considerat că separarea dintre teorie și practică este greoaie.
Avantaje:⬤ Accent practic puternic, cu numeroase exemple din viața reală și studii de caz.
⬤ Stil de scriere clar, care face subiectele complexe mai accesibile.
⬤ Acoperire extinsă a tehnicilor de preprocesare, reglare a modelelor și evaluare.
⬤ Oferă cod R reproductibil pentru toate exemplele, îmbunătățind învățarea practică.
⬤ Exerciții și referințe utile pentru studiu suplimentar.
⬤ Capitole bine structurate, cu o progresie coerentă a subiectelor.
Dezavantaje:⬤ Nu este recomandată pentru începători; se presupun unele cunoștințe prealabile de R și de modelare predictivă.
⬤ Separarea secțiunilor teoretice de cele computaționale poate întrerupe fluxul de învățare.
⬤ Unele secțiuni pot fi lipsite de profunzime, fiind prea laconice sau sumare.
⬤ Se concentrează în principal pe anumite discipline, ceea ce poate limita atractivitatea sa pentru cititorii din alte domenii.
(pe baza a 117 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Applied Predictive Modeling
Conținutul cărții:
Applied Predictive Modeling acoperă întregul proces de modelare predictivă, începând cu etapele cruciale ale preprocesării datelor, împărțirii datelor și bazelor ajustării modelului. Textul oferă apoi explicații intuitive a numeroase tehnici comune și moderne de regresie și clasificare, punând întotdeauna accentul pe ilustrarea și rezolvarea problemelor cu date reale. Textul ilustrează toate părțile procesului de modelare prin numeroase exemple practice, din viața reală, iar fiecare capitol conține cod R extins pentru fiecare etapă a procesului.
Acest text multifuncțional poate fi utilizat ca o introducere în modelele predictive și în procesul general de modelare, ca un manual de referință pentru practicieni sau ca un text pentru cursuri avansate de modelare predictivă la nivel universitar sau postuniversitar. În acest scop, fiecare capitol conține seturi de probleme pentru a ajuta la solidificarea conceptelor abordate și utilizează datele disponibile în pachetul R al cărții.
Acest text este destinat unui public larg, fiind atât o introducere în modelele predictive, cât și un ghid pentru aplicarea acestora. Cititorii nematematici vor aprecia explicațiile intuitive ale tehnicilor, în timp ce accentul pus pe rezolvarea problemelor cu date reale într-o mare varietate de aplicații îi va ajuta pe practicienii care doresc să își extindă expertiza. Cititorii trebuie să cunoască ideile statistice de bază, cum ar fi analiza corelației și a regresiei liniare. În timp ce textul este înclinat împotriva ecuațiilor complexe, un fundal matematic este necesar pentru subiectele avansate.
