Modellazione predittiva applicata

Recensioni dei lettori

Il libro “Applied Predictive Modeling” (Modellazione predittiva applicata) offre una guida pratica alle tecniche di modellazione predittiva con R, concentrandosi su applicazioni reali ed esempi pratici. Sebbene sia stato accolto con favore per la sua chiarezza, l'attenzione pratica e la copertura completa di vari modelli, si nota che il libro non è adatto ai principianti assoluti. Il libro bilancia le discussioni teoriche con l'implementazione pratica, anche se alcuni lettori hanno trovato ingombrante la separazione tra teoria e pratica.

⬤ Forte attenzione alla pratica con numerosi esempi reali e casi di studio.
⬤ Stile di scrittura chiaro, che rende più accessibili argomenti complessi.
⬤ Ampia copertura delle tecniche di preelaborazione, messa a punto dei modelli e valutazione.
⬤ Fornisce codice R riproducibile per tutti gli esempi, migliorando l'apprendimento pratico.
⬤ Esercizi e riferimenti utili per ulteriori approfondimenti.
⬤ Capitoli ben strutturati con una progressione coerente degli argomenti.

⬤ Non è consigliato ai principianti assoluti; si presuppone una certa conoscenza preliminare di R e della modellazione predittiva.
⬤ La separazione tra sezioni teoriche e computazionali può interrompere il flusso di apprendimento.
⬤ Alcune sezioni possono mancare di profondità, risultando eccessivamente concise o sommarie.
⬤ Si concentra soprattutto su alcune discipline, limitando potenzialmente il suo appeal per i lettori di altri settori.

(basato su 117 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Applied Predictive Modeling

Contenuto del libro:

Applied Predictive Modeling copre l'intero processo di modellazione predittiva, iniziando con le fasi cruciali della preelaborazione dei dati, della loro suddivisione e delle basi della messa a punto del modello. Il testo fornisce poi spiegazioni intuitive di numerose tecniche di regressione e classificazione comuni e moderne, ponendo sempre l'accento sull'illustrazione e la soluzione di problemi di dati reali. Il testo illustra tutte le parti del processo di modellazione attraverso numerosi esempi pratici e reali, e ogni capitolo contiene un ampio codice R per ogni fase del processo.

Questo testo polivalente può essere utilizzato come introduzione ai modelli predittivi e all'intero processo di modellazione, come manuale di riferimento per i professionisti o come testo per corsi avanzati di modellazione predittiva a livello universitario o di laurea. A tal fine, ogni capitolo contiene problemi che aiutano a consolidare i concetti trattati e utilizza i dati disponibili nel pacchetto R del libro.

Questo testo si rivolge a un pubblico ampio, sia come introduzione ai modelli predittivi sia come guida alla loro applicazione. I lettori non matematici apprezzeranno le spiegazioni intuitive delle tecniche, mentre l'enfasi sulla risoluzione di problemi con dati reali in un'ampia gamma di applicazioni aiuterà i professionisti che desiderano ampliare le proprie competenze. I lettori dovrebbero conoscere le nozioni statistiche di base, come la correlazione e l'analisi di regressione lineare. Sebbene il testo non sia incentrato su equazioni complesse, per gli argomenti avanzati è necessario un background matematico.