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库恩 M.，约翰逊 K. 著

图书标签:

• 预测建模
• 机器学习
• 数据挖掘
• 统计建模
• R语言
• Python
• 商业分析
• 数据科学
• 时间序列
• 回归分析

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787519220891

版次：1

商品编码：12174978

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《应用预测建模》是一部关于数据分析的经典教材，该书一经出版就备受好评。本书聚焦预测建模的实际应用，如如何进行数据预处理、模型调优、预测变量重要性度量、变量选择等。读者可以从中学到许多建模方法以及提高对许多常用的、现代的有效模型的认识，如线性回归、非线性回归和分类模型，涉及树方法、支持向量机等。书中还涉及从数据预处理到建模再到模型评估和选择的整个过程，以及背后的统计思想，涉及各种回归技术和分类技术。

探秘未知：数据驱动决策与智能系统构建 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨如何在复杂多变的现代商业和技术环境中，运用先进的数据分析、统计学原理和计算方法，构建出高鲁棒性、高精确度的智能决策支持系统和预测模型。我们聚焦于从数据采集、清洗、特征工程到模型选择、训练、验证与部署的完整生命周期，强调理论与实践的紧密结合。 第一部分：数据基础与准备——智能的基石 在任何深入的分析或预测活动之前，数据的质量和结构是决定最终成败的关键。本部分将详尽阐述如何处理现实世界中普遍存在的非结构化、高维度和噪声数据。 1.1 数据源的多元化与整合 深入解析当前主流数据源的特性，包括关系型数据库（SQL）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）、流数据平台（如Kafka）以及网络爬取和API接口获取的数据。重点讨论如何设计高效的数据抽取、转换和加载（ETL）流程，以应对大数据量的挑战。我们将分析不同数据源间的兼容性问题和数据一致性的维护策略。 1.2 数据清洗与预处理的艺术 本章将细致剖析缺失值处理的各种高级技术，超越简单的均值或中位数填充。我们将探讨基于模型（如MICE多重插补）和基于上下文（如时间序列插值）的复杂插补方法。异常值检测将从传统的箱线图和Z分数分析，扩展到基于隔离森林（Isolation Forest）、LOF（局部离群因子）等先进的无监督学习方法。此外，还将详细介绍数据标准化、归一化、离散化（分箱）以及高效的特征编码技术，如目标编码（Target Encoding）和哈希编码，这些对于提升模型性能至关重要。 1.3 特征工程的深度挖掘 特征工程被誉为数据科学的“魔术”，本部分将聚焦于如何从原始数据中提取出具有强大解释力和预测力的特征。我们将讲解时间序列数据的特征提取，包括滞后特征、滚动统计量（均值、标准差、偏度、峰度）以及傅里叶变换后的频率域特征。对于文本数据，我们将深入探讨TF-IDF、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）的高级应用，以及如何构建基于领域知识的特征组合。此外，还将涵盖特征选择的理论基础，对比过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除RFE）以及嵌入法（Embedded Methods，如基于L1正则化的Lasso回归）。 第二部分：经典与现代建模范式——预测的核心引擎 本部分系统地梳理了从统计推断到机器学习的演进路线，为读者构建一个坚实的理论框架。 2.1 统计推断与回归分析的严谨性 重点回顾广义线性模型（GLM），包括逻辑回归和泊松回归在线性模型不足时的应用。我们将详细分析回归模型的假设检验（如多重共线性诊断VIF、残差的正态性与同方差性检验），并探讨如何通过正则化（Ridge, Lasso, Elastic Net）来提升模型的稳定性和可解释性。对于非线性关系，我们将引入样条回归（Spline Regression）作为平滑处理的有效工具。 2.2 树模型与集成学习的威力 决策树作为非参数模型的代表，其内部机制将被彻底剖析，特别是基于信息熵和基尼不纯度的分裂标准。随后，我们将深入探讨集成学习的两大基石：Bagging（如随机森林）和Boosting。对于Boosting系列，本书将详尽比较AdaBoost、梯度提升机（GBM）以及近年来表现卓越的XGBoost、LightGBM和CatBoost。我们将重点讲解它们在处理大规模稀疏数据和实现高效并行计算方面的优化策略，以及如何通过网格搜索和贝叶斯优化进行超参数调优。 2.3 神经网络与深度学习基础 本章引入现代深度学习的基础架构。我们将从感知机开始，逐步构建多层感知机（MLP），解释激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其对梯度消失问题的缓解作用。重点介绍卷积神经网络（CNN）在处理图像和时空数据中的特征提取能力，以及循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）在序列依赖性建模上的优势与局限性。为确保模型的实用性，我们将讨论损失函数的选择（交叉熵、均方误差）以及优化器（SGD, Adam, RMSProp）的收敛特性。 第三部分：模型评估、验证与稳健性保障 构建模型只是第一步，确保其在真实世界中的表现才是最终目标。本部分强调验证流程的科学性与严谨性。 3.1 评估指标的精准选择 针对不同类型的任务（分类、回归、排序），我们将详细比较评估指标的适用场景。分类问题中，不仅仅关注准确率（Accuracy），更深入探讨精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）以及PR曲线。对于回归问题，我们将分析RMSE、MAE、R²和平均绝对百分比误差（MAPE）在不同业务场景下的侧重点。特别地，我们还将介绍如何处理类别不平衡（Imbalanced Data）问题时，评估指标的调整策略。 3.2 交叉验证与模型选择策略 介绍K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及时间序列特有的滚动原点交叉验证（Rolling Origin Cross-Validation）。重点讲解如何使用偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的视角来诊断模型欠拟合与过拟合，并介绍正则化、早停法（Early Stopping）作为控制复杂度的有效手段。 3.3 模型可解释性（XAI）的实践 在“黑箱”模型日益普及的背景下，理解模型决策变得尤为重要。本章介绍模型可解释性的主流技术：全局解释方法（如特征重要性排序）和局部解释方法。详细讲解LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的计算原理，帮助读者在保持高预测精度的同时，提供清晰、可信的业务洞察。 第四部分：从原型到生产——部署与持续优化 本书最后一部分关注如何将经过充分验证的模型集成到实际业务流程中，实现真正的价值转化。 4.1 模型部署的工程化考量 探讨模型服务化（Model Serving）的架构选择，包括RESTful API部署（如使用Flask/Django配合Gunicorn）和批处理预测的实现。介绍模型序列化标准（如Pickle, ONNX）以及容器化技术（Docker）在确保环境一致性方面的作用。 4.2 监控与模型漂移管理 模型在投入生产后性能会随时间下降，即模型漂移（Model Drift）。我们将教授如何建立实时的性能监控仪表板，跟踪关键的业务指标和统计分布变化（如输入数据分布漂移、概念漂移）。最后，介绍再训练策略（Retraining Strategies）和A/B测试框架，以确保模型迭代的科学性与业务影响的可控性。 本书内容详实，结构严谨，旨在培养读者不仅能“建立”模型，更能“理解”、“验证”并“维护”模型的系统性能力，为构建面向未来的智能决策系统奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我还没来得及深入研读，但光凭它所传达出的那种“解决问题”的信号，就足以让我充满期待。我之前在工作中遇到过不少需要预测的场景，比如销售额预测、客户流失预测、甚至是潜在客户的识别，但往往因为缺乏系统的方法和工具，只能凭经验或者一些简单的方法来处理，效果并不理想。《应用预测建模》这个名字，直接命中了我目前的痛点。我非常希望这本书能够提供一套完整、系统且实用的预测建模框架，能够指导我如何从零开始，构建一个有效的预测模型。我期待它能详细介绍各种主流的预测模型，不仅仅是算法原理，更重要的是在实际应用中的优缺点，以及适用场景。我尤其关注书中是否会包含数据预处理、特征工程、模型选择、性能评估以及模型部署等方面的详尽指导，这些都是在实际操作中至关重要却又常常被忽略的环节。这本书，在我看来，就像是一本“武林秘籍”，教会我如何运用数据这个“内功”，加上各种“招式”（模型），来预测未来，从而在瞬息万变的市场中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

《应用预测建模》这本书，虽然我还没来得及细细品读，但光是看目录和前言，就觉得它是一扇通往数据世界奇妙旅程的宝藏地图。首先，它的名字就自带一种强大而迷人的吸引力——“应用”二字，直接点明了这本书的价值所在，不是空谈理论，而是教你如何将那些看似高深莫测的模型，实实在在地运用到解决实际问题上。我一直对如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，并以此预测未来趋势感到着迷，而这本书似乎正是为了满足我这样的渴望而存在的。我期待它能带领我理解那些复杂的算法背后的逻辑，更重要的是，能教会我如何选择合适的模型，如何调整参数，如何评估模型的优劣，以及最终如何将这些模型融入到业务流程中，带来切实的商业价值。我脑海中已经勾勒出无数个场景：用预测模型来优化库存管理，让商品不再积压；用它来预测客户流失，提前采取挽留措施；甚至用它来预测市场走向，为投资决策提供坚实依据。这本书，感觉就像一位经验丰富的向导，将带领我在数据分析的广阔领域中，找到最实用、最有效的路径。它不仅仅是一本书，更像是一本工具箱，里面装满了解决实际问题的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书，从封面上散发出的那种严谨又不失活力的气息，让我立刻产生了一种“就是它了”的预感。我平日里接触到不少关于数据科学和机器学习的书籍，但很多往往过于偏重理论深度，读起来像是啃硬骨头，让人望而却步，也难以在实践中找到落脚点。而《应用预测建模》给我的第一印象，恰恰是它的“应用”二字所体现出的那种实操导向。我迫不及待地想要翻开它，看看它究竟会如何拆解那些经典的预测模型，比如线性回归、决策树、支持向量机，甚至是更前沿的深度学习模型，是如何一步步地被构建、训练和部署的。我尤其关注书中是否会包含丰富的案例研究，能够展示这些模型在不同行业、不同场景下的真实应用效果。想象一下，能够通过这本书，掌握如何构建一个精准的销售预测系统，或者一个高效的信用风险评估模型，这将是多么令人兴奋的事情！我希望这本书不仅能让我理解“是什么”，更能让我明白“为什么”和“如何做”，最终能够自信地将所学知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前在数据分析领域摸索了很久，也看过不少相关的书籍，但总感觉缺少了点什么，那种将理论与实践紧密结合的桥梁。直到我看到了《应用预测建模》这本书。它给我的感觉，就像是直接把问题抛给了我，然后告诉我，这本书就是来帮你解决这些问题的。我特别欣赏它在书名中就强调了“应用”二字，这让我确信它不会是那种只讲理论、不讲实践的“空中楼阁”。我一直对如何将统计学和机器学习的知识应用到实际业务场景中感到好奇，也渴望掌握一套系统的方法论，来指导我完成从数据收集、预处理，到模型选择、评估，再到最终的模型部署和优化这一整套流程。我设想着，这本书也许会包含许多实用的代码示例，或者详细的步骤指南，帮助我一步步地搭建起自己的预测模型。我期待它能解答我心中那些关于“这个模型适合什么问题”、“如何评估模型是否有效”、“模型部署后如何维护”等一系列实际操作层面的困惑，让我能够真正地将预测建模的技能，运用到工作中，产生实际的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书，虽然我还没有真正翻开它的扉页，但它所散发出的那种“实战”的气息，已经让我心潮澎湃。作为一名数据从业者，我深知理论知识固然重要，但真正能解决问题的，往往是那些经过实践检验、能够直接落地的应用方法。《应用预测建模》这个书名，简直就是对我长期以来追求目标的完美诠释。我一直渴望能够掌握一套系统化的方法论，将那些在书本上看到的各种预测模型，真正地运用到解决实际业务问题中去。我期待这本书能够成为我的“行动指南”，它不会仅仅停留在概念的介绍，而是会带领我深入到每一个模型的构建、训练、调优和评估的细节中。我希望它能够包含丰富的案例，展示不同行业的预测建模实践，让我能够触类旁通，举一反三。更重要的是，我希望它能够教会我如何克服在实际应用中遇到的各种挑战，比如数据质量问题、模型泛化能力不足、以及如何将预测结果有效地传达给决策者。这本书，在我看来，就是一座连接理论与实践的桥梁，指引我如何在这座桥上，稳步前行，最终抵达成功的彼岸。