Cartea de bucate Python Feature Engineering

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o resursă bine primită pentru ingineria caracteristicilor în Python, potrivită în special pentru cei care au cunoștințe anterioare despre știința datelor și învățarea automată. Ea oferă exemple de cod concise, rețete practice pentru diverse sarcini și este considerată o referință valoroasă pentru manipularea datelor. Cu toate acestea, unii cititori au considerat-o lipsită de profunzime în ceea ce privește contextul statistic și au fost raportate anumite probleme cu versiunea Kindle.

Cod de inginerie a caracteristicilor rapid, concis și eficient.

Valoros pentru automatizarea proceselor complexe și reducerea efortului manual.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Python Feature Engineering Cookbook

Conținutul cărții:

Extrageți informații exacte din date pentru a antrena și îmbunătăți modelele de învățare automată utilizând bibliotecile NumPy, SciPy, pandas și scikit-learn Caracteristici principale Descoperiți soluții pentru generarea, extragerea și selectarea caracteristicilor Descoperiți procesul de inginerie a caracteristicilor de la un capăt la altul în seturi de date continue, discrete și nestructurate Implementați tehnici moderne de extragere a caracteristicilor utilizând bibliotecile Python pandas, scikit-learn, SciPy și NumPy Descrierea cărții

Ingineria caracteristicilor este inestimabilă pentru dezvoltarea și îmbogățirea modelelor dvs. de învățare automată. În această carte de bucate, veți lucra cu cele mai bune instrumente pentru a vă eficientiza conductele și tehnicile de inginerie a caracteristicilor și pentru a simplifica și îmbunătăți calitatea codului dvs.

Utilizând biblioteci Python precum pandas, scikit-learn, Featuretools și Feature-engine, veți învăța cum să lucrați cu seturi de date continue și discrete și cum să transformați caracteristicile din seturi de date nestructurate. Veți dezvolta abilitățile necesare pentru a selecta cele mai bune caracteristici, precum și cele mai potrivite tehnici de extragere. Această carte va acoperi rețete Python care vă vor ajuta să automatizați ingineria caracteristicilor pentru a simplifica procesele complexe. De asemenea, vă veți familiariza cu diferite strategii de inginerie a caracteristicilor, cum ar fi transformarea box-cox, transformarea de putere și transformarea log în domeniile învățării automate, învățării prin consolidare și procesării limbajului natural (NLP).

Până la sfârșitul acestei cărți, veți descoperi sfaturi și soluții practice pentru toate problemele dvs. de inginerie a caracteristicilor. Ce veți învăța Simplificați-vă conductele de inginerie a caracteristicilor cu ajutorul pachetelor Python puternice Vă veți familiariza cu imputarea valorilor lipsă Codificați variabilele categoriale cu un set larg de tehnici Extrageți informații din text rapid și fără efort Dezvoltați caracteristici din date tranzacționale și date din serii cronologice Derivați caracteristici noi prin combinarea variabilelor existente Înțelegeți cum să vă transformați, discretizați și scalați variabilele Creați variabile informative din dată și oră Pentru cine este această carte

Această carte se adresează profesioniștilor din domeniul învățării automate, inginerilor AI, cercetătorilor de date și inginerilor din domeniul NLP și al învățării prin consolidare care doresc să își optimizeze și să își îmbogățească modelele de învățare automată cu cele mai bune caracteristici. Cunoașterea învățării automate și a codării Python vă vor ajuta la înțelegerea conceptelor abordate în această carte. Table of Contents Previzionarea problemelor legate de variabile la construirea modelelor ML Imputing Missing Data Codificarea variabilelor categoriale Transformarea variabilelor numerice Efectuarea discretizării variabilelor Lucrul cu valorile aberante Derivarea caracteristicilor din date și variabile de timp Efectuarea scalării caracteristicilor Aplicarea calculelor matematice la caracteristici Crearea caracteristicilor cu date tranzacționale și serii cronologice Extragerea caracteristicilor din variabile text