まとめ

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

John Hogue

Lead Data Scientist

学んだこと

• 視覚的・統計的な点検
• 行・列の削除
• データのスケーリングと調整
• 欠損値の処理
• 外部データの結合

• 特徴量の生成
• 乱れたフィールドからの変数抽出
• ビニング・バケッティング・エンコーディング
• モデルの学習と評価
• モデル結果の解釈

次のステップへ！

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング