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Titre original :
Data Science Revealed: With Feature Engineering, Data Visualization, Pipeline Development, and Hyperparameter Tuning
Contenu du livre :
Section 1 : Méthodes paramétriquesChapitre 1 : Introduction à la régression linéaire simpleBut du chapitre : Introduire le lecteur aux méthodes paramétriques et comprendre les hypothèses sous-jacentes de la régression. Sous-thèmes - Hypothèses de régression. - Détection des valeurs manquantes. - Analyse descriptive. - Comprendre la corrélation. o Tracer la matrice de corrélation de Pearson. - Déterminer la covariance. o Tracer la matrice de covariance. - Créer et remodeler des tableaux. - Diviser les données en données d'apprentissage et données de test. - Normaliser les données. - Trouver les meilleurs hyperparamètres pour un modèle. - Construire son propre modèle. - Examiner les performances du modèle. o Erreur absolue moyenne. o Erreur quadratique moyenne. o Erreur quadratique moyenne. o R-carré. o Représentation graphique des valeurs réelles par rapport aux valeurs prédites. - Diagnostic résiduel. o Graphe Q-Q normal. o Graphe d'influence D de Cook. o Tracé des valeurs prédites par rapport aux valeurs résiduelles. o Tracé des valeurs ajustées par rapport aux valeurs résiduelles. o Tracé des valeurs de levier par rapport aux valeurs résiduelles. o Tracé des valeurs ajustées par rapport aux valeurs résiduelles étudiées. o Tracé des valeurs de levier par rapport aux valeurs résiduelles étudiées.
Chapitre 2 : Méthodes paramétriques avancéesL'objectif du chapitre est de mettre en évidence les méthodes permettant de traiter les problèmes d'ajustement insuffisant et d'ajustement excessif. Sous-sujets - Problème de la multi-colinéarité. - Explorer les méthodes permettant de traiter les problèmes d'ajustement insuffisant et d'ajustement excessif. - Comprendre les modèles de régression Ridge, RidgeCV et Lasso. - Trouver les meilleurs hyperparamètres pour un modèle. - Construire des modèles régularisés. - Comparer les performances de différentes méthodes de régression. o Erreur absolue moyenne. o Erreur quadratique moyenne. o Erreur quadratique moyenne. o R-carré. o Représentation graphique des valeurs réelles par rapport aux valeurs prédites.
Chapitre 3 : L'analyse des séries temporellesL'objectif du chapitre est de présenter un modèle permettant d'identifier les tendances et les modèles dans les données séquentielles et de prévoir une série. - Qu'est-ce que l'analyse des séries temporelles ? - Hypothèses sous-jacentes de l'analyse des séries temporelles. - Différents types de modèles d'analyse des séries temporelles. - Le modèle ARIMA. - Test de stationnarité. o Effectuer un test ADF Fuller. - Test de bruit blanc. - Test de corrélation. o Tracer le graphique du décalage. o Tracer le graphique du décalage par rapport à l'autocorrélation. o Tracer l'ACF. o Tracer le PACF. - Comprendre les tendances, la saisonnalité et les tendances. o Tracer les composantes saisonnières. - Lisser une série temporelle en utilisant les techniques de la moyenne mobile, de l'écart-type et de l'exponentielle. o Tracer la série temporelle lissée. - Déterminer le taux de rendement et le taux de rendement glissant. - Déterminer les paramètres du modèle ARIMA. - Construire un modèle ARIMA. - Prévision ARIMA. o Tracer la prévision. - Diagnostic résiduel.
Chapitre 4 : Séries temporelles de haute qualitéBut du chapitre : Exploration de Prophet pour une meilleure prévision des séries. - Différence entre statsmodel et Prophet. - Comprendre les composants de Prophet. - Prétraitement des données. - Développer un modèle à l'aide de Prophet. - Prévoir une série. o Tracer les prévisions. o Tracer les composantes saisonnières. - Evaluer la performance d'un modèle à l'aide de Prophet. Chapitre 4 : Régression logistiqueObjectif du chapitre : Introduire le lecteur à la régression logistique - un puissant modèle de classification. Sous-thèmes- Trouver les valeurs manquantes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781484268698 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 252 |
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