Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R

"Cet ouvrage présente les principales méthodes de modélisation statistique et de machine learning, à travers le fil conducteur d une étude de cas bancaire. Chaque méthode fait l objet d un rappel de cours et est accompagnée de références bibliographiques, puis est mise en œuvre avec des explica...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Tufféry, Stéphane, 1965-...., statisticien
Formato: Livre papier
Idioma:Français
Publicado em: Paris : Éditions Technip 2024.
Edição:[3e édition actualisée et augmentée].
Assuntos:
Nota: La couverture porte en plus : "AutoML, arbre CART, données massives, forêts aléatoires, gradient boosting, lasso, logistique PLS, machine learning, régression ridge, réseaux de neurones, support vector machines, valeur de Shapley"
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Edition sous un autre format:• Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R, Stéphane Tufféry,..., 2018, [Rennes], [Université de Rennes 1]
Sumário:
  • P. V
  • Avant-propos
  • P. 1
  • Présentation du jeu de données
  • P. 7
  • Préparation des données
  • P. 13
  • Exploration des données
  • P. 55
  • Discrétisation automatique supervisée des variables continues
  • P. 69
  • La régression logistique
  • P. 149
  • La régression logistique ridge
  • P. 167
  • La régression logistique lasso
  • P. 197
  • La régression logistique PLS
  • P. 211
  • L'arbre de décision CART
  • P. 233
  • L'algorithme PRIM
  • P. 249
  • Les forêts aléatoires
  • P. 279
  • Le bagging
  • P. 283
  • Les forêts aléatoires de modèles logistiques
  • P. 297
  • Le boosting
  • P. 325
  • Les Support Vector Machines
  • P. 365
  • Les réseaux de neurones artificiels
  • P. 389
  • Les nouveaux outils du machine learning
  • P. 427
  • Synthèse des méthodes prédictives
  • P. 433
  • Annexe 1 : La détection des règles d'association
  • P. 449
  • Annexe 2 : La performance des calculs en grande dimension
  • P. 465
  • Annexe 3 : L'utilisation de R dans le logiciel SAS
  • P. 473
  • Bibliographie
  • P. 477
  • Index des notions vues
  • P. 479
  • Index des packages R utilisés