【R资料】Applied Predictive Modeling
本周是2018年第21周,笔者坚持每周给大家推荐一份有价值的R资料,这些资料的形式包括:书籍,论文,报告,代码,并且提供下载,欢迎大家持续关注,一起来学习,交流和分享。
2018年第21周第2份资料
书籍:《Applied Predictive Modeling》
一:为什么推荐这本书籍?
这本书是R语言经典包caret的作者撰写的书籍,基于caret包,系统性地介绍了预测模型的知识和应用。对于想掌握caret包,并且灵活地利用caret包做预测分析或者做数据挖掘工作过程中的预处理,数据集划分,交叉验证,模型选择等等,强烈推荐您学习和阅读这本书的内容。希望您能够快乐地阅读,有什么收获请留言。
二:本书的主要内容有哪些?
本书的内容包括四个部分:
第一部分:通用策略
这部分包括1)预测模型过程简介;2)数据预处理;3)过拟合和模型调参
第二部分:回归模型
这部分包括1)度量回归模型的性能;2)线性回归模型;3)非线性回归模型;4)回归树和基于决策的模型;
第三部分:分类模型
这部分包括1)度量分类模型的性能;2)判别分析和其它线性分类模型;3)非线性分类模型;4)分类树和基于决策的模型
第四部分:其它
这部分包括1)度量预测的重要性;2)特征选择简介;3)影响模型性能的因素
三:阅读本书需要什么基础?
小编建议,仅供参考,欢迎补充。
1 掌握R语言基础知识(R的数据类型+R的数据结构+R的控制流程+R的包安装和使用)
2 好奇心,喜欢预测分析
四:如何获取资料?
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