Tidy Modeling with R: A Framework for Modeling in the Tidyverse (Paperback or Softback)
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media 8/16/2022, 2022
- Brossura
- Nuovo
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Tidy Modeling with R: A Framework for Modeling in the Tidyverse.
Codice articolo BBS-9781492096481
- Titolo
- Tidy Modeling with R: A Framework for Modeling in the Tidyverse (Paperback or Softback)
- Autore
- Kuhn, Max
- Editore
- O'Reilly Media 8/16/2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- Book
- Rilegatura
- Paperback or Softback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1492096482
- ISBN 13
- 9781492096481
- Peso dell'articolo
- 1,3 libbre
Get going with tidymodels, a collection of R packages for modeling and machine learning. Whether you're just starting out or have years of experience with modeling, this practical introduction shows data analysts, business analysts, and data scientists how the tidymodels framework offers a consistent, flexible approach for your work.
RStudio engineers Max Kuhn and Julia Silge demonstrate ways to create models by focusing on an R dialect called the tidyverse. Software that adopts tidyverse principles shares both a high-level design philosophy and low-level grammar and data structures, so learning one piece of the ecosystem makes it easier to learn the next. You'll understand why the tidymodels framework has been built to be used by a broad range of people.
With this book, you will:
- Learn the steps necessary to build a model from beginning to end
- Understand how to use different modeling and feature engineering approaches fluently
- Examine the options for avoiding common pitfalls of modeling, such as overfitting
- Learn practical methods to prepare your data for modeling
- Tune models for optimal performance
- Use good statistical practices to compare, evaluate, and choose among models
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Julia Silge is a software engineer at RStudio PBC where she works on open source modeling tools. She holds a PhD in astrophysics and has worked as a data scientist in tech and the nonprofit sector, as well as a technical advisory committee member for the US Bureau of Labor Statistics. She is an author of multiple books, an international keynote speaker, and a real-world practitioner focusing on data analysis and machine learning practice. Julia loves text analysis, making beautiful charts, and communicating about technical topics with diverse audiences.
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