Karar Bilimini Anlama
Howard Friedman
Adjunct Professor at Columbia University
Basitlik güçlüdür
Yorumlanabilirlik önemlidir

Birçok gerçek dünya problemi ikili veya kategorik tahminler içerir:

Lojistik regresyon oldukça esnektir
Olasılıklar karar vermeyi destekler
Yorumlaması ve uygulaması kolaydır
Güçlü bir temel modelle başlayın
Özellik dönüşümleri performansı artırabilir
Model varsayımlarını veriyle eşleştirin

Karmaşık modellere geçmeden önce dönüşümlerle ilk modelleri iyileştirin

Karar Bilimini Anlama