Angewandtes vorausschauendes Modellieren Von Max Kuhn und Kjell Johnson ist ein englischsprachiges Lehrbuch, das sich auf den Prozess der prädiktiven Modellierung konzentriert. Dieser Titel eignet sich für Fachleute und Studierende, die sich in angewandter Statistik und Datenanalyse vertiefen.
Das Buch behandelt den gesamten Modeling-Prozess, beginnend mit der Datenvorverarbeitung, dem Data Splitting und den grundlegenden Prinzipien des Model Tunings. Anschließend werden verschiedene Regressions- und Klassifikationstechniken übersichtlich erklärt, mit vielen praktischen Beispielen und R-Code. Durch die Kombination aus Theorie und praxisnahen Beispielen eignet es sich sowohl als Nachschlagewerk als auch als Unterstützung für fortgeschrittene Kurse.
Mit dem Fokus auf Angewandtes vorausschauendes Modellieren bietet dieses Buch einen klaren und gut zugänglichen Ansatz, um prädiktive Modelle auf echte Daten anzuwenden. Es gibt sowohl eine intuitive Erklärung als auch Aufmerksamkeit für die zugrunde liegenden Konzepte, wodurch es sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Nutzer in diesem Fachgebiet geeignet ist.
Dieses Nachschlagewerk knüpft an Themen wie Probability and Statistics, Mathematische und statistische Software sowie General Probability & Statistics an. Es ist ein wertvolles Hilfsmittel für alle, die professionelles Wissen über den Modeling-Prozess aufbauen möchten.