這是一本專(zhuān)注于預(yù)測(cè)建模的數(shù)據(jù)分析書(shū)，意在為實(shí)踐者提供預(yù)測(cè)建模過(guò)程的指導(dǎo)，比如如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型調(diào)優(yōu)、預(yù)測(cè)變量重要性度量、變量選擇等。讀者可以從中學(xué)到許多建模方法以及提高對(duì)許多常用的、現(xiàn)代的有效模型的認(rèn)識(shí)，如線性回歸、非線性回歸和分類(lèi)模型，涉及樹(shù)方法、支持向量機(jī)等。第10章和第17章分別研究混凝土混合物的抗壓強(qiáng)度和作業(yè)調(diào)度兩個(gè)案例。
　　作者重實(shí)際應(yīng)用，輕數(shù)學(xué)理論，從實(shí)際數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)合開(kāi)源軟件R語(yǔ)言來(lái)求解實(shí)際問(wèn)題，詳細(xì)給出R代碼和處理的步驟。R包AppliedPredictiveModeling包含書(shū)中使用的數(shù)據(jù)，以及可以用于重復(fù)書(shū)中每一章分析的R代碼，讓讀者能在一定精度范圍內(nèi)重復(fù)本書(shū)的結(jié)果，并自然地將書(shū)中的預(yù)測(cè)建模方法應(yīng)用到自己的數(shù)據(jù)上。章后附有習(xí)題，方便讀者鞏固所學(xué)。
　　這本業(yè)界互相推薦的好書(shū)，適合所有數(shù)據(jù)分析人員閱讀。