Python Feature Engineering Cookbook - Third Edition : A complete guide to crafting powerful features for your machine learning models
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Leverage the power of Python to build real-world feature engineering and machine learning pipelines ready to be deployed to productionKey Features: Craft powerful features from tabular, transactional, and time-series data Develop efficient and reproducible real-world feature engineering pipelines Optimize data transformation and save valuable time Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description:Streamline data preprocessing and feature engineering in your machine learning project with this third edition of the Python Feature Engineering Cookbook to make your data preparation more efficient.This guide addresses common challenges, such as imputing missing values and encoding categorical variables using practical solutions and open source Python libraries.You'll learn advanced techniques for transforming numerical variables, discretizing variables, and dealing with outliers. Each chapter offers step-by-step instructions and real-world examples, helping you understand when and how to apply various transformations for well-prepared data.The book explores feature extraction from complex data types such as dates, times, and text. You'll see how to create new features through mathematical operations and decision trees and use advanced tools like Featuretools and tsfresh to extract features from relational data and time series.By the end, you'll be ready to build reproducible feature engineering pipelines that can be easily deployed into production, optimizing data preprocessing workflows and enhancing machine learning model performance.What You Will Learn: Discover multiple methods to impute missing data effectively Encode categorical variables while tackling high cardinality Find out how to properly transform, discretize, and scale your variables Automate feature extraction from date and time data Combine variables strategically to create new and powerful features Extract features from transactional data and time series Learn methods to extract meaningful features from text dataWho this book is for:If you're a machine learning or data science enthusiast who wants to learn more about feature engineering, data preprocessing, and how to optimize these tasks, this book is for you. If you already know the basics of feature engineering and are looking to learn more advanced methods to craft powerful features, this book will help you. You should have basic knowledge of Python programming and machine learning to get started.Table of Contents Imputing Missing Data Encoding Categorical Variables Transforming Numerical Variables Performing Variable Discretization Working with Outliers Extracting Features from Date and Time Variables Performing Feature Scaling Creating New Features Extracting Features from Relational Data with Featuretools Creating Features from a Time Series with tsfresh Extracting Features from Text Variables.…
N° de ref. del artículo 9781835883587
- Título
- Python Feature Engineering Cookbook - Third Edition : A complete guide to crafting powerful features for your machine learning models
- Autor
- Soledad Galli
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1835883583
- ISBN 13
- 9781835883587
- Edición
- 3ª Edición
- Peso del artículo
- 737 gramos
- Dimensiones
- 235x191x21 mm
Leverage the power of Python to build real-world feature engineering and machine learning pipelines ready to be deployed to production
Key Features
- Craft powerful features from tabular, transactional, and time-series data
- Develop efficient and reproducible real-world feature engineering pipelines
- Optimize data transformation and save valuable time
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
Streamline data preprocessing and feature engineering in your machine learning project with this third edition of the Python Feature Engineering Cookbook to make your data preparation more efficient.
This guide addresses common challenges, such as imputing missing values and encoding categorical variables using practical solutions and open source Python libraries.
You’ll learn advanced techniques for transforming numerical variables, discretizing variables, and dealing with outliers. Each chapter offers step-by-step instructions and real-world examples, helping you understand when and how to apply various transformations for well-prepared data.
The book explores feature extraction from complex data types such as dates, times, and text. You’ll see how to create new features through mathematical operations and decision trees and use advanced tools like Featuretools and tsfresh to extract features from relational data and time series.
By the end, you’ll be ready to build reproducible feature engineering pipelines that can be easily deployed into production, optimizing data preprocessing workflows and enhancing machine learning model performance.
What you will learn
- Discover multiple methods to impute missing data effectively
- Encode categorical variables while tackling high cardinality
- Find out how to properly transform, discretize, and scale your variables
- Automate feature extraction from date and time data
- Combine variables strategically to create new and powerful features
- Extract features from transactional data and time series
- Learn methods to extract meaningful features from text data
Who this book is for
If you're a machine learning or data science enthusiast who wants to learn more about feature engineering, data preprocessing, and how to optimize these tasks, this book is for you. If you already know the basics of feature engineering and are looking to learn more advanced methods to craft powerful features, this book will help you. You should have basic knowledge of Python programming and machine learning to get started.
Table of Contents
- Imputing Missing Data
- Encoding Categorical Variables
- Transforming Numerical Variables
- Performing Variable Discretization
- Working with Outliers
- Extracting Features from Date and Time Variables
- Performing Feature Scaling
- Creating New Features
- Extracting Features from Relational Data with Featuretools
- Creating Features from a Time Series with tsfresh
- Extracting Features from Text Variables
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Acerca del autor
Soledad Galli is a bestselling data science instructor, author, and open-source Python developer. As the leading instructor at Train in Data, she teaches intermediate and advanced courses in machine learning that have enrolled over 64,000 students worldwide and continue to receive positive reviews. Sole is also the developer and maintainer of the Python open-source library Feature-engine, which provides an extensive array of methods for feature engineering and selection. With extensive experience as a data scientist in finance and insurance sectors, Sole has developed and deployed machine learning models for assessing insurance claims, evaluating credit risk, and preventing fraud. She is a frequent speaker at podcasts, meetups, and webinars, sharing her expertise with the broader data science community.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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 AHA-BUCH GmbH, Einbeck, 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:
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