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データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング／マイナビ

Name: データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング ／ マイナビ
Brand: データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング
Price: 3072 JPY
Availability: InStock

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商品詳細情報

管理番号	新品：3094221071 中古：3094221071-1	メーカー	データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング	発売日	2025/01/22 00:07	定価	3938円
カテゴリ	本・雑誌・コミック楽譜データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング／マイナビ

データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング／マイナビ

【島村管理コード：15120240110】評論・エッセイ・読み物・その他【詳細情報】機械学習においてはモデルを作成しデータを与えて学習させますが、その前に生データをモデルが理解できるような形式に変換する「特徴量エンジニアリング」と呼ばる重要なステップがあります。データサイエンティストはモデルの学習に使用する生データを選び特徴量に変換したり、データを組み合わせ新しい特徴量を作成します。うまく設計された特徴量は、機械学習モデルの精度を大幅に向上させ、学習にかかる時間を短縮することができます。本書は特徴量エンジニアリングの実践的なガイドであり、機械学習のための特徴量を作成するための効果的なテクニックとベストプラクティスを学ぶことができます。Pythonを活用し、70以上の実践的なレシピにより特徴量の抽出を手軽に行います。pandas、scikit-learnに特徴量エンジニアリングライブラリであるFeature-engine、Category Encoders、Featuretools、tsfreshを利用し、新しい特徴量を変換・作成します。欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。日付と時刻、テキスト、時系列、リレーショナルデータセットから特徴量を抽出する方法についても解説。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。1章欠損値を補完する2章カテゴリ変数をエンコーディングする3章数値変数を変換する4章変数を離散化する5章外れ値を扱う6章日付と時刻の変数から特徴量を抽出する7章特徴量をスケーリングする8章新しい特徴量を作成する9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する11章テキスト変数から特徴量を抽出する付録日本語を扱うPackt Publishing: Python Feature Engineering Cookbook， Second Edition の翻訳書。・ISBNコード：9784839982805・出版年月日：2023/06/27

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