应用预测建模

这是一本专注于预测建模的数据分析书，意在为实践者提供预测建模过程的指导，比如如何进行数据预处理、模型调优、预测变量重要性度量、变量选择等。读者可以从中学到许多建模方法以及提高对许多常用的、现代的有效模型的认识，如线性回归、非线性回归和分类模型，涉及树方法、支持向量机等。第10章和第17章分别研究混凝土混合物的抗压强度和作业调度两个案例。 作者重实际应用，轻数学理论，从实际数据出发，结合开源软件R语言来求解实际问题，详细给出R代码和处理的步骤。R包AppliedPredictiveModeling包含书中使用的数据，以及可以用于重复书中每一章分析的R代码，让读者能在一定精度范围内重复本书的结果，并自然地将书中的预测建模方法应用到自己的数据上。章后附有习题，方便读者巩固所学。 这本业界互相推荐的好书，适合所有数据分析人员阅读。

网友对应用预测建模的评论

作者本来就是caret包的作者。所以本书是在caret框架下进行实验分析的。这一点对于今后自己的实验分析提供了类似指南的模板。至于具体各个算法的深入讨论还是看专门的书吧。
最后吐槽一下油墨易花，让我想起了那本钟开莱的初等概率论

本应该是本好书，但翻译过来之后，和英文中的术语就对不上了！fold, cross validation, random forest，全部只能靠猜！能不能引进英文版，别再浪费时间来翻译了？或者专用名词可以配上英文的原名？

非常好的一本书，因为内容相近，所以看起来也十分的耗时。十分的注重预测建模。感谢作者。

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