【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？

关注微信公众号，转发到朋友圈，集赞8个，添加笔者微信，即可获取。

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