Applied Predictive Modeling
Kuhn, Max; Johnson, Kjell
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This book is a foundational, practitioner-focused text on the complete predictive modeling process, with a strong emphasis on the R programming language and the caret package
The book covers the crucial initial steps of data preprocessing, data splitting, and model tuning before providing intuitive explanations of numerous common and modern regression and classification techniques.
With a strong emphasis on practical problem-solving with real-world data, the text includes extensive, hands-on examples using the R programming language and the caret package. It serves as an excellent resource for practitioners and a textbook for advanced students seeking to understand and apply machine learning models for high-accuracy predictions.
Bestandsnummer des Verkäufers ABE-1760091165319
Applied Predictive Modeling covers the overall predictive modeling process, beginning with the crucial steps of data preprocessing, data splitting and foundations of model tuning. The text then provides intuitive explanations of numerous common and modern regression and classification techniques, always with an emphasis on illustrating and solving real data problems. The text illustrates all parts of the modeling process through many hands-on, real-life examples, and every chapter contains extensive R code for each step of the process.
This multi-purpose text can be used as an introduction to predictive models and the overall modeling process, a practitioner’s reference handbook, or as a text for advanced undergraduate or graduate level predictive modeling courses. To that end, each chapter contains problem sets to help solidify the covered concepts and uses data available in the book’s R package.Dr. Kuhn is a Director of Non-Clinical Statistics at Pfizer Global R&D in Groton Connecticut. He has been applying predictive models in the pharmaceutical and diagnostic industries for over 15 years and is the author of a number of R packages.
Dr. Johnson has more than a decade of statistical consulting and predictive modeling experience in pharmaceutical research and development. He is a co-founder of Arbor Analytics, a firm specializing in predictive modeling and is a former Director of Statistics at Pfizer Global R&D. His scholarly work centers on the application and development of statistical methodology and learning algorithms.
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Ausnahmen vom Widerrufsrecht
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ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
Muster-Widerrufsformular
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