Прогнозное моделирование в IBM SPSS STATISTICS И R. Метод деревьев решений

Данная книга открывает серию пособий, посвященных практическому применению методов машинного обучения на базе известных статистических пакетов IBM SPSS Statistics и R. В каждом разделе книги присутствуют практические примеры. Автором обобщены лучшие практики применения деревьев решений от таких компаний, как Citibank N .A., Transunion и DBS Bank. Прочитав эту книгу, вы научитесь: • строить и интерпретировать деревья решений; • оценивать дискриминирующую способность полученных моделей;  • улучшить модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга); • улучшать модели логистической регрессии, используя информацию дерева; • применять правила классификации/прогноза, полученные с помощью дерева, к новым данным. Освещаемые темы будут интересны маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.