Python Feature Engineering Cookbook: Over 70 recipes for creating, engineering, and transforming features to build machine learning models
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Beschreibung
"Python Feature Engineering Cookbook" von Soledad Galli ist ein praktisches Handbuch, das sich auf die Kunst und Wissenschaft des Feature Engineering für maschinelles Lernen konzentriert. Das Buch bietet über 70 Rezepte, die Leser durch verschiedene Techniken führen, um Datenmerkmale zu erstellen, zu transformieren und zu optimieren, was entscheidend für den Aufbau effektiver maschineller Lernmodelle ist. Die Inhalte sind in leicht nachvollziehbare Abschnitte gegliedert, die von grundlegenden bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten reichen. Dazu gehören Themen wie das Bereinigen von Daten, der Umgang mit fehlenden Werten, die Kodierung kategorialer Variablen und die Skalierung numerischer Merkmale. Darüber hinaus behandelt das Buch komplexere Techniken wie Feature-Auswahlmethoden und -Extraktion sowie die Erstellung neuer Features aus Zeit- und Textdaten. Jedes Rezept enthält eine klare Problemstellung, gefolgt von einer detaillierten Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Lösung mithilfe der Programmiersprache Python. Dabei werden gängige Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn verwendet. Die praktischen Beispiele helfen Lesern dabei, das Gelernte direkt auf reale Datensätze anzuwenden. Insgesamt dient das Buch als wertvolle Ressource für Datenwissenschaftler und Analysten, die ihre Fähigkeiten im Bereich des Feature Engineerings erweitern möchten, um präzisere und leistungsfähigere maschinelle Lernmodelle zu entwickeln.
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