Shrnutí

Feature Engineering for Machine Learning in Python

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

Kapitola 1

• Jak porozumět datovým typům
• Efektivní kódování kategorických příznaků
• Různé způsoby práce se spojitými proměnnými

Kapitola 2

• Jak odhalit mezery v datech
• Osvědčené postupy při práci s neúplnými záznamy
• Metody pro vyhledání a odstranění nežádoucích znaků

Kapitola 3

• Jak sledovat rozdělení dat
• Proč a jak toto rozdělení upravovat
• Osvědčené postupy při hledání a odstraňování odlehlých hodnot

Kapitola 4

• Základy slovních embedingů
• Použití TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency)
• N-gramy a jejich výhody oproti modelu bag of words

Další kroky

• Soutěže na Kaggle
• Další kurzy na DataCampu
• Vlastní projekt

Děkujeme!

Feature Engineering for Machine Learning in Python