Tehnici de clasificare

INTRODUCERE

Luarea deciziilor informate in ceea ce priveste investitiile, productia si strategiile de afaceri se fundamenteaza pe rezultatele oferite de analiza datelor disponibile. Frecvent, utilizarea tehnicilor de clasificare contribuie la optimizarea proceselor decizionale. Aplicatii concrete ale acestora in domeniul economic se refera la detectarea fraudelor financiare, segmentarea clientilor, recrutare de personal, decizii de acordare a creditelor, elaborarea strategiilor de tranzactionare sau retentia clientilor.

Capitolele cartii „Tehnici de clasificare” prezinta conceptele teoretice necesare analistilor pentru utilizarea corecta a unor tehnici precum clasificatorul bayesian, regresia logistica multinomiala si clasificatorul random forest. Acestea sunt ilustrate cu ajutorul unor exemple concrete si a facilitatilor oferite de mediul de programare R.

Autorii

CUPRINS

Introducere 5
Notiuni specifice evaluarii performantelor unui clasificator / 9
Clasificatori stohastici / 13
Aspecte teoretice / 13
Aplicatii rezolvate / 18
Referinte / 44
Regresia logistica multinomiala / 46
Consideratii generale / 46
Regresia logistica - terminologie asociata si interpretare / 47
Estimarea si validarea modelului / 53
Teste pentru bonitatea modelului / 55
Logit multinomial cumulativ pentru variabile dependente de tip ordinal / 56
Alte modele logit / 58
Evaluarea capacitatii predictive / 71
Referinte / 74
Random forest / 76
Concepte necesare / 76
Concepte specifice “random forest” / 94
Referinte / 100