Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ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...