课程名称：

R语言高级提升篇：数据挖掘算法之模型评估篇

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本课程为《R语言十三式》收费课程的体系课程，大家可以前往学习和了解：

https://edu.hellobi.com/classroom/1/courses

详情请前往：

https://major.hellobi.com/datamining

讲师介绍：

谢佳标  多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职，作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有9年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验。攥写了《R语言与数据挖掘》及《R语言游戏数据分析》等书籍。

课程目的：

通过本课程学习，掌握常用的模型评估方法：混淆矩阵、ROC曲线、K折交叉验证等。

课程大纲：

1、数据挖掘模型的优化要遵循有效、适度的原则

2、从业务思路上优化

3、从建模的技术思路（技巧）上优化

4、模型效果评估常用方法

5、混淆矩阵指标详解

6、混淆矩阵案例详解

7、ROC曲线基本原理

8、利用excel讲解各种评估曲线指标统计原理

9、利用R计算tpr、fpr、lift各指标值详解

10、利用plot函数绘制ROC、KS、LIFT曲线

11、利用ggpot函数绘制ROC、KS、LIFT曲线

12、自定义绘制各种评估曲线函数

13、利用ROCR和pROC包绘制ROC曲线

14、等频分箱基本原理及价值解读

15、PSI基本原理介绍及案例演示

16、利用GermanCredit数据的信用卡评分计算各指标（数据探索）

17、利用GermanCredit数据的信用卡评分计算各指标（建模、预测、构建混淆矩阵）

18、利用GermanCredit数据的信用卡评分计算各指标（计算各指标）

学习方式：

录播课程，开课即学

在线反复观看，有效期2年

上课方式：录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看

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