Modelización predictiva aplicada

Opiniones de los lectores

El libro «Applied Predictive Modeling» ofrece una guía práctica de técnicas de modelización predictiva con R, centrada en aplicaciones reales y ejemplos prácticos. Aunque ha sido bien recibido por su claridad, enfoque práctico y cobertura exhaustiva de diversos modelos, cabe señalar que el libro no es adecuado para principiantes absolutos. Equilibra las discusiones teóricas con la aplicación práctica, aunque algunos lectores encontraron engorrosa la separación entre teoría y práctica.

⬤ Fuerte enfoque práctico con numerosos ejemplos de la vida real y estudios de casos.
⬤ Estilo de redacción claro, que hace más accesibles los temas complejos.
⬤ Amplia cobertura de las técnicas de preprocesamiento, ajuste de modelos y evaluación.
⬤ Proporciona código R reproducible para todos los ejemplos, mejorando el aprendizaje práctico.
⬤ Ejercicios y referencias útiles para profundizar en el estudio.
⬤ Capítulos bien estructurados con una progresión coherente de los temas.

⬤ No recomendado para principiantes; se presuponen ciertos conocimientos previos de R y modelización predictiva.
⬤ La separación de secciones teóricas y computacionales puede interrumpir el flujo de aprendizaje.
⬤ Algunas secciones pueden carecer de profundidad, sintiéndose demasiado concisas o esquemáticas.
⬤ Se centra principalmente en ciertas disciplinas, lo que puede limitar su atractivo para lectores de otros campos.

(basado en 117 opiniones de lectores)

Título original:

Applied Predictive Modeling

Contenido del libro:

Applied Predictive Modeling abarca todo el proceso de modelización predictiva, empezando por los pasos cruciales del preprocesamiento de datos, la división de datos y los fundamentos del ajuste de modelos. A continuación, el texto ofrece explicaciones intuitivas de numerosas técnicas comunes y modernas de regresión y clasificación, siempre haciendo hincapié en ilustrar y resolver problemas de datos reales. El texto ilustra todas las partes del proceso de modelado a través de muchos ejemplos prácticos y reales, y cada capítulo contiene un extenso código R para cada paso del proceso.

Este texto polivalente puede utilizarse como introducción a los modelos predictivos y al proceso general de modelización, como manual de referencia para profesionales o como texto para cursos avanzados de modelización predictiva de grado o posgrado. Para ello, cada capítulo contiene problemas que ayudan a consolidar los conceptos tratados y utiliza datos disponibles en el paquete R del libro.

Este texto se dirige a un público amplio y sirve tanto de introducción a los modelos predictivos como de guía para aplicarlos. Los lectores no matemáticos apreciarán las explicaciones intuitivas de las técnicas, mientras que el énfasis en la resolución de problemas con datos reales en una amplia variedad de aplicaciones ayudará a los profesionales que deseen ampliar sus conocimientos. Los lectores deben tener conocimientos de las ideas estadísticas básicas, como la correlación y el análisis de regresión lineal. Aunque el texto se inclina por las ecuaciones complejas, para los temas avanzados se necesita una base matemática.