Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес. Руководство

Обзор

Данное руководство посвящено методам прогнозного моделирования, охватывая популярные инструменты IBM SPSS Statistics, R и Python. Особое внимание уделяется применению деревьев решений и алгоритма случайного леса для анализа данных и построения предсказательных моделей. Материал предназначен для специалистов, желающих углубить свои знания в области машинного обучения и статистического анализа.

Кому подойдёт

• Специалистам по анализу данных
• Исследователям в области статистики
• Разработчикам, использующим Python и R

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Методы: Деревья решений, Случайный лес
• Инструменты: IBM SPSS Statistics, R, Python

<hr>

Predictive Modeling in IBM SPSS Statistics, R, and Python: Decision Trees and Random Forest Guide

Overview

This guide focuses on predictive modeling techniques, covering the popular tools IBM SPSS Statistics, R, and Python. It specifically details the application of decision trees and the random forest algorithm for data analysis and building predictive models. The content is designed for professionals aiming to enhance their expertise in machine learning and statistical analysis.

Who it's for

• Data analysts
• Statistical researchers
• Developers using Python and R

Key features

• Language: Russian
• Methods: Decision Trees, Random Forest
• Tools: IBM SPSS Statistics, R, Python