Прогнозне моделювання в IBM SPSS STATISTICS І R. Метод дерев рішень

Ця книга відкриває серію посібників, присвячених практичному застосуванню методів машинного навчання на базі відомих статистичних пакетів IBM SPSS Statistics і R. У кожному розділі книги є практичні приклади. Автором узагальнені найкращі практики застосування дерев рішень від таких компаній, як Citibank N.A., Transunion і DBS Bank. Прочитавши цю книгу, ви навчитеся: • будувати та інтерпретувати дерева рішень; • оцінювати дискримінувальну здатність отриманих моделей;  • покращити моделі дерева за допомогою процедури обрізання гілок (прунінгу); • покращувати моделі логістичної регресії, використовуючи інформацію дерева; • застосовувати правила класифікації/прогнозу, отримані за допомогою дерева, до нових даних. Освітлювані теми будуть цікаві маркетологам, ризик-аналітикам та іншим фахівцям, які розробляють і впровадять прогнозні моделі.