Инженерное обеспечение функций и подготовка данных для машинного обучения

Высококачественные результаты машинного обучения в большей степени зависят от данных, которые вы вводите в модель, чем от самого алгоритма. Этот текстовый курс предоставляет начинающим четкий путь к овладению основными навыками инженерии признаков, обеспечивая оптимизацию данных для успешного прогнозирования. Вы узнаете, как идентифицировать, очищать и преобразовывать переменные для максимальной производительности ваших моделей. Прочитав подробные объяснения и изучив реализации кода, вы приобретете навыки, чтобы уверенно справляться со сложными проблемами данных, такими как отсутствующие значения и несбалансированные классы. Что вы узнаете: - Понимание основной терминологии и основополагающих принципов представления объектов - Применение методов перевыборки, включая SMOTE, увеличение выборки и уменьшение выборок для несбалансированных данных - овладение категориальным кодированием и числовым масштабированием для подготовки данных для различных алгоритмов - Построение моделей предсказания с использованием логистической регрессии и интерпретация результатов с матрицами путаницы - Практикуйте современные модели манипулирования данными с использованием текущих библиотечных стандартов и эффективных рабочих процессов - Выявление и извлечение соответствующих признаков из различных форматов необработанных данных Курс начинается с основных определений и принципов данных, продвигаясь через структурированные письменные объяснения и фрагменты кода, чтобы усилить ваше обучение. Эта программа предназначена для новичков, вступающих в область науки данных. Начните создавать более точные и надежные модели машинного обучения уже сегодня.