Descripción
Cree pipelines de ingeniería de características de extremo a extremo y reproducibles que puedan implementarse en producción utilizando bibliotecas de Python de código abierto
Características clave:
- Aprenda e implemente las mejores prácticas de ingeniería de características
- Refuerce su aprendizaje con la ayuda de múltiples recetas prácticas
- Construya pipelines de ingeniería de características de extremo a extremo que sean eficientes y reproducibles
Descripción del libro:
La ingeniería de características, el proceso de transformar variables y crear características, aunque requiere mucho tiempo, asegura que sus modelos de aprendizaje automático funcionen sin problemas. Esta segunda edición de Python Feature Engineering Cookbook le quitará el esfuerzo de la ingeniería de características al mostrarle cómo usar bibliotecas de Python de código abierto para acelerar el proceso a través de una plétora de recetas prácticas y manuales.
Esta edición actualizada comienza abordando desafíos de datos fundamentales como los datos faltantes y los valores categóricos, antes de pasar a estrategias para tratar con distribuciones sesgadas y valores atípicos. Los capítulos finales le muestran cómo desarrollar nuevas características a partir de varios tipos de datos, incluidos texto, series de tiempo y bases de datos relacionales. Con la ayuda de numerosas bibliotecas de Python de código abierto, aprenderá cómo implementar cada método de ingeniería de características de una manera eficiente, reproducible y elegante.
Al final de este libro de Python, tendrá las herramientas y la experiencia necesarias para construir con confianza pipelines de ingeniería de características de extremo a extremo y reproducibles que puedan implementarse en producción.
Lo que aprenderá:
- Imputar datos faltantes usando varios métodos univariados y multivariados
- Codificar variables categóricas con codificación one-hot, ordinal y de conteo
- Manejar variables categóricas altamente cardinales
- Transformar, discretizar y escalar sus variables
- Crear variables a partir de la fecha y la hora con pandas y Feature-engine
- Combinar variables en nuevas características
- Extraer características de texto y de datos transaccionales con Featuretools
- Crear características a partir de datos de series de tiempo con tsfresh
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a estudiantes y profesionales de aprendizaje automático y ciencia de datos, así como a ingenieros de software que trabajan en la implementación de modelos de aprendizaje automático, que desean aprender más sobre cómo transformar sus datos y crear nuevas características para entrenar modelos de aprendizaje automático de una mejor manera.
Autor: Soledad Galli
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 31/10/2022
Páginas: 386
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.46lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.80d
ISBN13: 9781804611302
ISBN10: 1804611301
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Computadoras | Ciencia de datos | Visualización de datos
Este título no es retornable