Python Feature Engineering Cookbook
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
Vendedor de AbeBooks desde 9 de julio de 2020
Condición: Nuevo
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Feature engineering is invaluable for developing and enriching your machine learning models. In this book, you will work with the best Python tools to streamline your feature engineering pipelines, feature engineering techniques and simplify and improve the.
N° de ref. del artículo 448332316
- Título
- Python Feature Engineering Cookbook
- Autor
- Galli, Soledad
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- New
- Encuadernación
- Kartoniert / Broschiert
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1789806313
- ISBN 13
- 9781789806311
Extract accurate information from data to train and improve machine learning models using NumPy, SciPy, pandas, and scikit-learn libraries
Key Features
- Discover solutions for feature generation, feature extraction, and feature selection
- Uncover the end-to-end feature engineering process across continuous, discrete, and unstructured datasets
- Implement modern feature extraction techniques using Python's pandas, scikit-learn, SciPy and NumPy libraries
Book Description
Feature engineering is invaluable for developing and enriching your machine learning models. In this cookbook, you will work with the best tools to streamline your feature engineering pipelines and techniques and simplify and improve the quality of your code.
Using Python libraries such as pandas, scikit-learn, Featuretools, and Feature-engine, you'll learn how to work with both continuous and discrete datasets and be able to transform features from unstructured datasets. You will develop the skills necessary to select the best features as well as the most suitable extraction techniques. This book will cover Python recipes that will help you automate feature engineering to simplify complex processes. You'll also get to grips with different feature engineering strategies, such as the box-cox transform, power transform, and log transform across machine learning, reinforcement learning, and natural language processing (NLP) domains.
By the end of this book, you'll have discovered tips and practical solutions to all of your feature engineering problems.
What you will learn
- Simplify your feature engineering pipelines with powerful Python packages
- Get to grips with imputing missing values
- Encode categorical variables with a wide set of techniques
- Extract insights from text quickly and effortlessly
- Develop features from transactional data and time series data
- Derive new features by combining existing variables
- Understand how to transform, discretize, and scale your variables
- Create informative variables from date and time
Who this book is for
This book is for machine learning professionals, AI engineers, data scientists, and NLP and reinforcement learning engineers who want to optimize and enrich their machine learning models with the best features. Knowledge of machine learning and Python coding will assist you with understanding the concepts covered in this book.
Table of Contents
- Foreseeing Variable Problems When Building ML Models
- Imputing Missing Data
- Encoding Categorical Variables
- Transforming Numerical Variables
- Performing Variable Discretisation
- Working with Outliers
- Deriving Features from Dates and Time Variables
- Performing Feature Scaling
- Applying Mathematical Computations to Features
- Creating Features with Transactional and Time Series Data
- Extracting Features from Text Variables
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Soledad Galli is a lead data scientist with more than 10 years of experience in world-class academic institutions and renowned businesses. She has researched, developed, and put into production machine learning models for insurance claims, credit risk assessment, and fraud prevention. Soledad received a Data Science Leaders' award in 2018 and was named one of LinkedIn's voices in data science and analytics in 2019. She is passionate about enabling people to step into and excel in data science, which is why she mentors data scientists and speaks at data science meetings regularly. She also teaches online courses on machine learning in a prestigious Massive Open Online Course platform, which have reached more than 10,000 students worldwide.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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inscripto en el Registro Público de Comercio del Tribunal de Primera Instancia Steinfurt
Número HRB de Registro en el Registro Público de Comercio 10553
Somos miembros de la iniciativa « FairCommerce » desde 24.07.2015.
Para más información, consulte: www.haendlerbund.de/faircommerce.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a moluna, Greven, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.