Material Type  

 단행본

ISBN  

9791161750903 94000 : \50,000

Language Code  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

519.5-20

Callnumber  

519.5 K96a권

Author  

Kuhn, Max

Title/Author  

실전 예측 분석 모델링 : 예측 모델 과정을 여행하는 데이터 분석가를 위한 안내서 / 막스 쿤 ; 키엘 존슨 지음 ; 권정민 옮김

Publish Info  

서울 : 에이콘출판, 2018

Material Info  

674 p. : 천연색삽화 ; 25 cm

General Note  

2018년 대한민국학술원 선정 우수학술도서.

General Note  

부록: 1. 여러 모델에 대한 요약, 2. R에 대한 소개, 3. 유용한 웹 사이트

서지주기  

참고문헌(p. 651-669) 및 색인(p. 670-[675]) 수록

Formatted Contents Note  

예측 모델링 과정 흝어보기 -- 데이터 전처리 -- 과적합과 모델 튜닝 -- 회귀 모델 성능 측정 -- 선형 회귀와 이웃 모델들 -- 비선형 회귀 모델 -- 회귀 트리와 규칙 기반 모델 -- 용해도 모델 정리 -- 사례 연구: 콘크리트 혼합물의 압축 강도 -- 분류 모델에서의 성능 측정 -- 판별 분석 및 기타 선형 분류 모델 -- 비선형 분류 모델 -- 분류 트리와 규칙 기반 모델 -- 보조금 지원 모델 살펴보기 -- 심각한 클래스 불균형 처리하기 -- 사례 연구: 작업 스케줄링 -- 예측 변수 중요도 측정하기 -- 특징 선택 입문 -- 모델 성능에 영향을 미치는 요인

원저자/원서명  

Applied predictive modeling

Subject Added Entry-Topical Term  

Mathematical statistics

Subject Added Entry-Topical Term  

Prediction theory

Added Entry-Personal Name  

Johnson, Kjell

Added Entry-Personal Name  

권정민

Electronic Location and Access  

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기타저자  

쿤, 막스

기타저자  

존슨, 키엘

Price Info  

\50,000

Control Number  

joongbu:547961

책소개  

데이터 전처리, 데이터 분할 등의 분석에 있어서 필수적으로 필요한 단계부터 모델 튜닝의 기초에 이르기까지, 전반적인 예측 모델 과정을 다룬다. 다양한 일반적인 회귀 및 분류 기법 대해 직관적으로 설명하고, 이에 대한 실제 데이터 문제를 예제로 들어 이해를 돕는다. 이를 통해 클래스 불균형, 예측 변수 선택, 모델 성능 원인 파악 등 실제 모델을 적용할 때 종종 맞닥뜨리게 되는 문제들에 대해서도 살펴볼 수 있다. 또한 각 예제에 대한 상세한 R 코드가 같이 실려 있어서 책의 내용을 실제로 실행해 보면서 학습할 수 있다. 이 책은 학부 및 석사과정의 예측 모델 수업용 교과서부터 실제 현업에서의 참고자료까지 예측 모델을 활용하고자 하는 여러 사람들이 다양하게 활용할 수 있을 것이다.