Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose une exploration approfondie des techniques de modélisation prédictive à l'aide de R, en équilibrant l'application pratique et les fondements théoriques. Il est bien accueilli pour ses explications claires, ses extraits de code utiles et ses études de cas pertinentes, bien que certains lecteurs le trouvent moins adapté aux débutants en raison de son contenu dense et des connaissances préalables qu'il suppose.
Avantages:⬤ Une forte orientation pratique avec des études de cas du monde réel.
⬤ Explications claires et code R utile pour la mise en œuvre des modèles.
⬤ Couverture complète des différentes techniques de modélisation prédictive.
⬤ Excellent pour les lecteurs de niveau intermédiaire ou avancé ayant une certaine expérience de R. L'accent est mis sur des concepts importants tels que l'évaluation des modèles et le prétraitement des données.
⬤ Ne convient pas aux débutants complets ; suppose une certaine connaissance des statistiques et de R.
⬤ Un peu dense et difficile par moments, certains concepts n'étant pas couverts en profondeur.
⬤ Manque de discussions théoriques approfondies et de preuves derrière les modèles, ce qui peut être un inconvénient pour certains lecteurs.
⬤ La structure peut sembler dispersée, obligeant les lecteurs à faire fréquemment des références croisées entre les différentes sections.
(basé sur 117 avis de lecteurs)
Titre original :
Applied Predictive Modeling
Contenu du livre :
Stratégies générales. - Modèles de régression.
- Modèles de classification. - Autres considérations. - Annexe.
- Références. - Indices.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781493979363 |
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| Reliure : | Broché |
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