Advanced Predictive Modeling Using IBM SPSS Modeler (v18.1.1)

Цель курса:

В данном курсе представлены модели для прогнозирования категорийных и непрерывных показателей. Перед тем, как приступить к изучению моделей, слушатели рассмотрят расширенные приемы подготовки данных, такие как разделение данных на обучающую и контрольную выборки, обнаружение аномалий и балансировка данных. Вначале рассматривается метод главных компонент / факторный анализ, который предназначен для уменьшения количества полей для прогнозирования. Следующие блоки посвящены таким моделям, как Список решений, Метод опорных векторов, XGBoost (алгоритм градиентного бустинга на деревьях) и др.

Для кого предназначен этот курс:

Бизнес-аналитиков и аналитиков данных.

Для успешного прохождения курса слушатели должны:

Иметь опыт работы в IBM SPSS Modeler (создание и редактирование потоков)

Иметь опыт работы с прогнозными моделями или пройти курс «Прогнозирование непрерывных показателей в IBM SPSS Modeler» и/или «Прогнозирование категорийных показателей в IBM SPSS Modeler»

По окончании курса слушатели смогут:

Подготовить данные к моделированию

Уменьшить размерность данных

Создавать наборы правил для модели Список решений

Использовать расширенные технологии моделирования

Объединить результаты нескольких моделей

Найти наилучшую модель