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실전 예측 분석 모델링 Applied Predictive Modeling
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실전 예측 분석 모델링 Applied Predictive Modeling

예측 모델 과정을 여행하는 데이터 분석가를 위한 안내서

[ 양장 ]
막스 쿤, 키엘 존슨 저/권정민 | 에이콘출판사 | 2017년 12월 20일 | 원제 : Applied Predictive Modeling 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 3600 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 12월 20일
쪽수,무게,크기 676쪽 | 1108g | 155*235*32mm
ISBN13 9791161750903
ISBN10 1161750908

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.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 막스 쿤

Max Kuhn 코네티컷 주 그로턴에서 화이자 글로벌(Pfizer Global) R&D의 비임상 통계 디렉터로 일하고 있다. 15년간 약학 분야와 진단 분야에서 예측 모델을 적용해왔으며 수많은 R 패키지를 만들었다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 키엘 존슨

Kjell Johnson 약학 연구 개발 분야의 통계 컨설팅 및 예측 모델링에서 10년 이상의 경험을 쌓았다. dPcmr 모델링에 특화된 회사인 아버 애널리틱스(Arbor Analytics)의 공동 창업자이며, 전 화이자 글로벌 R&D의 통계 디렉터였다. 또한 통계 방법론과 러닝 알고리즘을 개발하고 응용하는 연구를 했다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 권정민

세상은 데이터로 이뤄져 있다고 생각하며, 이를 잘 활용하고자 하는 목표를 가지고 다양한 데이터 분석 및 활용 방안을 만들고 연구하는 것을 업으로 하고 있다. 카이스트(KAIST) 및 포항공과대학교(POSTECH)에서 산업공학과 전산학을 전공했으며, 다양한 산업군에서 데이터 분석을 수행하고 있다. 역서로는 『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』(에이콘, 2012), 『The R Book(Second Edition) 한국어판』(에이콘, 2014), 『파이썬을 활용한 베이지안 통계』(한빛미디어, 2014) 등이 있으며 『인터넷, 알고는 사용하니?』(마음이음, 2017)를 감수했다.

목차

1장. 시작하며

__1.1 예측 대 해석
__1.2 예측 모델의 주 요소
__1.3 용어
__1.4 예제 데이터 세트와 일반적 데이터 시나리오
____음악 장르
____장학금 신청
____간 손상
____투과성
____화학 물질 제조 절차
____부정 재무 재표
____데이터 세트 비교
__1.5 개요
__1.6 표기법


2장. 예측 모델링 과정 훑어보기

__2.1 사례 연구: 연비 예측
__2.2 테마
____데이터 분할
____예측 데이터
____성능 추정
____여러 모델을 평가하기
____모델 선정
__2.3 요약


3장. 데이터 전처리

__3.1 사례 연구: 하이콘텐츠 스크리닝에서의 세포 분할
__3.2 개별 예측 변수에 대한 데이터 변형
____중심화와 척도화
____왜도 해결을 위한 변형
__3.3 여러 예측 변수 변형
____이상치 제거를 위한 데이터 변형
____데이터 축소와 특징 추출
__3.4 결측치 처리
__3.5 예측 변수 제거
____예측 변수 간의 상관관계3.6 예측 변수 추가
__3.7 예측 변수 구간화
__3.8 컴퓨팅
____변환
____필터링
____가변수 생성
____연습 문제


4장. 과적합과 모델 튜닝

__4.1 과적합 문제
__4.2 모델 튜닝
__4.3 데이터 분할
__4.4 리샘플링 기
... 펼처보기


1장. 시작하며

__1.1 예측 대 해석
__1.2 예측 모델의 주 요소
__1.3 용어
__1.4 예제 데이터 세트와 일반적 데이터 시나리오
____음악 장르
____장학금 신청
____간 손상
____투과성
____화학 물질 제조 절차
____부정 재무 재표
____데이터 세트 비교
__1.5 개요
__1.6 표기법


2장. 예측 모델링 과정 훑어보기

__2.1 사례 연구: 연비 예측
__2.2 테마
____데이터 분할
____예측 데이터
____성능 추정
____여러 모델을 평가하기
____모델 선정
__2.3 요약


3장. 데이터 전처리

__3.1 사례 연구: 하이콘텐츠 스크리닝에서의 세포 분할
__3.2 개별 예측 변수에 대한 데이터 변형
____중심화와 척도화
____왜도 해결을 위한 변형
__3.3 여러 예측 변수 변형
____이상치 제거를 위한 데이터 변형
____데이터 축소와 특징 추출
__3.4 결측치 처리
__3.5 예측 변수 제거
____예측 변수 간의 상관관계3.6 예측 변수 추가
__3.7 예측 변수 구간화
__3.8 컴퓨팅
____변환
____필터링
____가변수 생성
____연습 문제


4장. 과적합과 모델 튜닝

__4.1 과적합 문제
__4.2 모델 튜닝
__4.3 데이터 분할
__4.4 리샘플링 기
... 펼처보기


1장. 시작하며

__1.1 예측 대 해석
__1.2 예측 모델의 주 요소
__1.3 용어
__1.4 예제 데이터 세트와 일반적 데이터 시나리오
____음악 장르
____장학금 신청
____간 손상
____투과성
____화학 물질 제조 절차
____부정 재무 재표
____데이터 세트 비교
__1.5 개요
__1.6 표기법


2장. 예측 모델링 과정 훑어보기

__2.1 사례 연구: 연비 예측
__2.2 테마
____데이터 분할
____예측 데이터
____성능 추정
____여러 모델을 평가하기
____모델 선정
__2.3 요약


3장. 데이터 전처리

__3.1 사례 연구: 하이콘텐츠 스크리닝에서의 세포 분할
__3.2 개별 예측 변수에 대한 데이터 변형
____중심화와 척도화
____왜도 해결을 위한 변형
__3.3 여러 예측 변수 변형
____이상치 제거를 위한 데이터 변형
____데이터 축소와 특징 추출
__3.4 결측치 처리
__3.5 예측 변수 제거
____예측 변수 간의 상관관계3.6 예측 변수 추가
__3.7 예측 변수 구간화
__3.8 컴퓨팅
____변환
____필터링
____가변수 생성
____연습 문제


4장. 과적합과 모델 튜닝

__4.1 과적합 문제
__4.2 모델 튜닝
__4.3 데이터 분할
__4.4 리샘플링 기
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출판사 리뷰

이 책의 대상 독자

예측 모델에 대한 소개와 모델 적용 가이드로서 광범위한 사용자를 대상으로 한다. 수학에 친숙하지 않은 독자는 기법에 대한 직관적인 설명을 반길 수 있을 것이고, 다양한 애플리케이션에서 실제 데이터로 문제를 해결하는 데 중점을 둔 내용은 전문 지식을 확장하려는 실무자에게 도움이 될 것이다. 독자는 상관 관계 및 선형 회귀 분석과 같은 기본 통계 개념에 대한 지식을 갖고 있어야 한다. 일부 복잡한 방정식을 다루며 고급 주제의 경우 수학적 배경이 필요하다.


지은이의 말

이 책은 예측 모델링을 실제로 활용하는 데에 특별히 초점을 맞춰 쓴 데이터 분석에 대한 책이다. '예측 모델링'이란 용어에는 머신 러닝과 패턴 인식, 데이터 마이닝 같은 개념이 뒤섞여 있으며 실제로 이런 융화는 적절하다. 이 용어들이 포함하는 기법은 예측 모델링 과정에서 반드시 필요한 부분이다. 하지만 예측 모델에는 데이터의 숨겨진 패턴을 찾기 위한 도구나 기술보다 훨씬 중요한 것들이 들어 있다. 예측 모델을 활용한다는 것은 이해할 수 있는 형태로 모델을 개발하고 아직 나타나지 않은 미래의 데이터에 대한 예측 정확성을 계측하는 과정을 말하는 것이다. 이 책에서 초점을 맞추고 있는 부분은 이런 전 과정을 말한다.
이 책이 모델을 실제 활용하고자 하는 사람들에게 예측 모델링 과정에 대한 가이드이자, 주로 사용되고 최근 나온 강력한 모델에 대한 접근 방법을 배우고 통찰을 얻을 수 있는 장소가 되게 하고자 했다. 예측 모델링을 위해 통계 및 수학 능력이 필요하다는 것은 이미 알려져 있지만, 대부분의 경우에 이런 기법의 수학적 기원이나 기반에 대해 말하는 대신 강점 및 약점을 파악해 이에 대한 통찰력을 기를 수 있는 방식으로 나타내고자 했다. 대부분의 경우 복잡한 연산을 사용하는 것은 배제하려고 노력했지만, 일부 필요한 예외의 경우도 있었다. 예측 모델링에 대해 좀 더 이론적인 내용이 필요하다면 헤이스티(Hastie) 등이 집필한 책(2008)이나 비숍(Bishop)의 책(2006)을 추천한다. 이 책을 이해하기 위해서는 분산, 상관관계, 간단한 선형 회귀, 기본 가설 검정(p-값 및 검정 통계) 등의 기본 통계 지식을 사전에 가지고 있어야 한다


옮긴이의 말

데이터 분석의 최종 목적은 결국 기존의 데이터를 활용해 잘 모르는 것을 ‘예측’하는 것에 있어 왔다. 흔히 ‘고급 분석
... 펼처보기

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