سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و ارزیابی مدل‌های جنگل تصادفی برای پیش‌بینی ریزش مشتریان (Attrition)

کتاب طراحی و ارزیابی مدل‌های جنگل تصادفی برای پیش‌بینی ریزش مشتریان (Attrition)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ارزیابی مدل‌های جنگل تصادفی برای پیش‌بینی ریزش مشتریان (Attrition)

موضوع کلی: یادگیری ماشین و تحلیل داده

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه با جنگل‌های تصادفی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 3. مفهوم ریزش مشتری (Customer Attrition)
  • 4. اهمیت مدل‌سازی پیش‌بینانه در حفظ مشتری
  • 5. مراحل کلی در تحلیل داده و مدل‌سازی
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مشتریان
  • 7. شناسایی و پیش‌پردازش متغیرهای مرتبط
  • 8. مدیریت مقادیر گمشده در مجموعه داده
  • 9. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 10. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 11. مفهوم درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 12. چگونگی ساخت یک درخت تصمیم ساده
  • 13. معیارهای تقسیم در درخت تصمیم (مانند Gini, Entropy)
  • 14. محدودیت‌های درختان تصمیم منفرد
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های Ensemble
  • 16. ایده اصلی جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 17. چرا جنگل تصادفی؟ مزایا و برتری‌ها
  • 18. الگوریتم ساخت جنگل تصادفی
  • 19. نمونه‌گیری تصادفی از داده‌ها (Bootstrap Aggregation)
  • 20. انتخاب تصادفی ویژگی‌ها در هر گره
  • 21. پارامترهای کلیدی در جنگل تصادفی
  • 22. تعداد درختان (n_estimators)
  • 23. حداکثر عمق درخت (max_depth)
  • 24. حداقل تعداد نمونه در برگ (min_samples_leaf)
  • 25. حداقل تعداد نمونه برای تقسیم (min_samples_split)
  • 26. حداکثر تعداد ویژگی‌ها برای تقسیم (max_features)
  • 27. پیاده‌سازی جنگل تصادفی با استفاده از R
  • 28. نصب و بارگذاری بسته‌های مورد نیاز
  • 29. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی در R
  • 30. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
  • 31. آموزش مدل جنگل تصادفی
  • 32. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 33. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 34. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 35. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. ارزیابی عملکرد مدل جنگل تصادفی
  • 37. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Classification Metrics)
  • 38. دقت (Accuracy)
  • 39. صحت (Precision)
  • 40. بازیابی (Recall)
  • 41. امتیاز F1
  • 42. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 43. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 44. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 45. شناسایی مهم‌ترین ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 46. چگونگی محاسبه اهمیت ویژگی‌ها
  • 47. استفاده از اهمیت ویژگی‌ها برای درک مدل
  • 48. کاربرد جنگل تصادفی در پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 49. شناسایی مشتریان در معرض خطر ریزش
  • 50. استراتژی‌های حفظ مشتری بر اساس پیش‌بینی
  • 51. مدل‌سازی پیش‌بینانه در عمل: مطالعه موردی
  • 52. انتخاب مجموعه داده مناسب برای مطالعه موردی
  • 53. پیش‌پردازش داده‌ها برای مطالعه موردی
  • 54. ساخت و آموزش مدل جنگل تصادفی
  • 55. ارزیابی مدل و تفسیر نتایج
  • 56. پیشنهاد استراتژی‌های عملیاتی
  • 57. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های مشتریان
  • 58. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. جلوگیری از تبعیض در مدل‌سازی
  • 60. شفافیت در تصمیم‌گیری مدل
  • 61. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی رگرسیون با جنگل تصادفی
  • 62. کاربرد جنگل تصادفی برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 63. تفاوت با مدل‌سازی طبقه‌بندی
  • 64. مراحل ساخت و ارزیابی مدل رگرسیون
  • 65. معیارهای ارزیابی مدل رگرسیون (RMSE, MAE)
  • 66. پردازش داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 67. تکنیک‌های نمونه‌گیری (Oversampling, Undersampling)
  • 68. استفاده از وزن‌دهی به کلاس‌ها
  • 69. تنظیم پارامترهای پیشرفته در جنگل تصادفی
  • 70. تأثیر پارامترها بر بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 71. نکات عملی برای بهینه‌سازی مدل
  • 72. مقایسه جنگل تصادفی با سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 73. رگرسیون لجستیک
  • 74. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 75. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 76. مزایا و معایب جنگل تصادفی در مقایسه
  • 77. کاربرد جنگل تصادفی در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار
  • 78. بازاریابی
  • 79. مالی
  • 80. عملیات
  • 81. مدیریت ریسک
  • 82. پیشرفت‌های اخیر در جنگل‌های تصادفی
  • 83. مدل‌های پیشرفته‌تر Ensemble
  • 84. یادگیری عمیق و جایگاه آن
  • 85. آینده مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 86. جمع‌بندی مباحث و گام‌های بعدی
  • 87. مرور کلی بر مفاهیم کلیدی
  • 88. توصیه‌هایی برای یادگیری بیشتر
  • 89. منابع تکمیلی برای مطالعه
  • 90. کارگاه عملی: پیاده‌سازی کامل یک مدل پیش‌بینی ریزش
  • 91. مقدمه‌ای بر ابزارها و محیط‌های برنامه‌نویسی پیشرفته
  • 92. نوشتن کد جامع برای کل فرآیند
  • 93. تحلیل نتایج و ارائه گزارش
  • 94. جمع‌بندی و پرسش و پاسخ

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.