入門 Rによる予測モデリング―機械学習を用いたリスク管理のために

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入門 Rによる予測モデリング―機械学習を用いたリスク管理のために

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  • サイズ A5判/ページ数 256p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784489023262
  • NDC分類 417
  • Cコード C3041

内容説明

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)

著者等紹介

岩沢宏和[イワサワヒロカズ]
1990年3月東京大学工学部計数工学科卒業。1992年日本アクチュアリー会正会員資格取得(年金アクチュアリー)。1990年4月~1998年9月三菱信託銀行(現三菱UFJ信託銀行)勤務。2007年3月東京都立大学(現首都大学東京)大学院人文科学研究科博士課程単位取得退学。現在、東京大学大学院経済学研究科非常勤講師、早稲田大学大学院会計研究科非常勤講師をはじめ、日本アクチュアリー会の各種委員会の委員や、同会の各種講座・講演の講師などを務め、保険数理やデータサイエンスの教育、普及活動を活発に行っている。日本保険・年金リスク学会理事

平松雄司[ヒラマツユウジ]
東京大学理学部物理学科卒業、同大学大学院理学研究科物理学専攻修了。国内電機大手に就職し研究・開発に携わった後、金融業界へと転身し、金融システム会社にてデリバティブクオンツ、国内大手損保グループにてリスクアクチュアリー業務に携わる。現在は、アクサ生命保険株式会社にてシニアデータサイエンティストとして社内のデータ分析の促進に従事。また、東京大学へ研究員としても出向中で、医療データの分析・研究を行っている。日本アクチュアリー会準会員。Kaggle Competitions Master(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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shin

2
本の題名に比べて、Rによるモデリング自体の入門が長く、リスク管理の視点が出てくる章が最後の最後なので、読者層のズレが有るのではないかと心配になる。 リスク管理の視点は、大切な割に邦書ではあまり注目されていないテーマなので、本書をきっかけとして開拓されるといいと思った。2019/12/01

 

0
予測モデリングの本(予測ができることを重視。最悪現実の法則をよくモデル化できているかという(物理チックな)点は問わない)は珍しいと思う。その点で、例えばKaggleなどと相性が良いと思う。また、手法はそこまで深く触れず(でもリッジ回帰・LASSO・ランダムフォレストなどが出てくるのがいいと思う)、予測に至るまでの(実務的な)流れを重視している。ただ、入門なためかいい感じのところで唐突に終わる(気がした)。あと、ややaglmの押しが強い。例が例だけど、ランダムフォレスト強いなあ。2023/03/20

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