Python Feature Engineering Cookbook - Third Edition: A complete guide to crafting powerful features for your machine learning models (Paperback or Softback)
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing 8/30/2024, 2024
- Livre broché
- Neuf
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Python Feature Engineering Cookbook - Third Edition: A complete guide to crafting powerful features for your machine learning models.
N° de réf. du vendeur BBS-9781835883587
- Titre
- Python Feature Engineering Cookbook - Third Edition: A complete guide to crafting powerful features for your machine learning models (Paperback or Softback)
- Auteur
- Galli, Soledad
- Éditeur
- Packt Publishing 8/30/2024
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- New
- Type de livre
- Book
- Reliure
- Paperback or Softback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1835883583
- ISBN à 13 chiffres
- 9781835883587
- Édition
- 3ème Édition
- Poids de l'article
- 1,49 livre
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
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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