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데이터 전처리, 데이터 분할 등의 분석에 있어서 필수적으로 필요한 단계부터 모델 튜닝의 기초에 이르기까지, 전반적인 예측 모델 과정을 다룬다. 다양한 일반적인 회귀 및 분류 기법 대해 직관적으로 설명하고, 이에 대한 실제 데이터 문제를 예제로 들어 이해를 돕는다. 이를 통해 클래스 불균형, 예측 변수 선택, 모델 성능 원인 파악 등 실제 모델을 적용할 때 종종 맞닥뜨리게 되는 문제들에 대해서도 살펴볼 수 있다. 또한 각 예제에 대한 상세한 R 코드가 같이 실려 있어서 책의 내용을 실제로 실행해 보면서 학습할 수 있다. 이 책은 학부 및 석사과정의 예측 모델 수업용 교과서부터 실제 현업에서의 참고자료까지 예측 모델을 활용하고자 하는 여러 사람들이 다양하게 활용할 수 있을 것이다.
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