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- カテゴリ:一般
- 発売日:2023/06/27
- 出版社: マイナビ出版
- サイズ:24cm/447p
- 利用対象:一般
- ISBN:978-4-8399-8280-5
読割 50
- 国内送料無料
紙の本
データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング 機械学習モデル構築のための特徴量抽出実践レシピ (Compass Data Science)
著者 Soledad Galli (著),松田 晃一 (訳)
データを機械学習モデルが理解できる形式に変換する重要プロセス「特徴量エンジニアリング」の実践的なガイド。具体的な手順を、Pythonプログラミングを交えて解説する。サンプ...
データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング 機械学習モデル構築のための特徴量抽出実践レシピ (Compass Data Science)
データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング
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商品説明
データを機械学習モデルが理解できる形式に変換する重要プロセス「特徴量エンジニアリング」の実践的なガイド。具体的な手順を、Pythonプログラミングを交えて解説する。サンプルコード等のダウンロードサービス付き。【「TRC MARC」の商品解説】
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、新しい特徴量を変換・作成します。
欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。日付と時刻、テキスト、時系列、リレーショナルデータセットから特徴量を抽出する方法についても解説。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。
1章 欠損値を補完する
2章 カテゴリ変数をエンコーディングする
3章 数値変数を変換する
4章 変数を離散化する
5章 外れ値を扱う
6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する
7章 特徴量をスケーリングする
8章 新しい特徴量を作成する
9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する
10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する
11章 テキスト変数から特徴量を抽出する
付録 日本語を扱う
Packt Publishing: Python Feature Engineering Cookbook, Second Edition の翻訳書。【商品解説】
目次
- 1章 欠損値を補完する
- 2章 カテゴリ変数をエンコーディングする
- 3章 数値変数を変換する
- 4章 変数を離散化する
- 5章 外れ値を扱う
- 6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する
- 7章 特徴量をスケーリングする
- 8章 新しい特徴量を作成する
- 9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する
- 10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する
著者紹介
Soledad Galli
- 略歴
- Soledad Galli : 世界的な学術機関や有名な企業で10年以上の経験を持つデータサイエンティスト、インストラクター、ソフトウェア開発者。保険金請求や信用リスクの評価、詐欺の防止を目的とした機械学習モデルを開発し実運用に成功している。複数のオンラインコースで機械学習を教えており、オープンソースのPythonライブラリFeature-engineを開発・保守している。2018年にData Science Leaders Awardを受賞、2019年にデータサイエンスと分析におけるLinkedIn Voices (LinkedInインフルエンサー) の1人に認定されている。
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