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リスクとは「不確定」かつ「避けたい」ものです。そうしたリスクを、データサイエンスの発達した現代においてどのように統計的に扱うべきであるか、その基本作法をまとめて伝えます。

目次 ：第1部 予測モデリングの一般事項(予測モデリングとは何か;予測モデリングの基本概念;予測モデリングの基本手順);第2部 実用へのヒントと代表的手法の例(Rを予測モデリングで使う際のヒント;データの準備;データの前処理からEDAまでの実例;予測モデリング用のモデル;モデルの選択・評価の実例;分類問題の実例);第3部 補章と付録(ハイブリッドな正則化GLMのパッケージaglmの紹介;Rの環境準備;R言語の初歩)

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