Ingegneria e selezione delle caratteristiche: Un approccio pratico per i modelli predittivi

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per il suo approccio completo e pratico all'ingegneria delle caratteristiche, che lo rende una risorsa preziosa sia per i data scientist alle prime armi che per quelli esperti. Tuttavia, nella versione stampata soffre di problemi di impaginazione, in particolare per quanto riguarda la collocazione dei grafici, e manca di un'ampia copertura dei metodi di selezione delle caratteristiche. Inoltre, alcuni lettori notano che la versione Kindle ha un supporto limitato.

⬤ Contenuti ampi e pratici sull'ingegneria delle caratteristiche.
⬤ Adatto sia ai principianti che agli utenti avanzati.
⬤ Ben strutturato con esempi e discussioni chiare.
⬤ Fornisce approfondimenti e tecniche innovative.
⬤ Buona qualità di stampa e design visivamente accattivante.

⬤ Impaginazione e posizionamento grafico scadenti nella versione stampata, che interrompono il flusso.
⬤ Manca una trattazione completa della selezione delle caratteristiche.
⬤ Supporto limitato nella versione Kindle per le personalizzazioni.
⬤ Tutti i grafici sono in bianco e nero, rendendo difficile distinguere le curve di riferimento.
⬤ Alcuni utenti hanno ricevuto copie difettose con pagine mancanti.

(basato su 12 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models

Contenuto del libro:

Il processo di sviluppo di modelli predittivi comprende molte fasi.

La maggior parte delle risorse si concentra sugli algoritmi di modellazione, ma trascura altri aspetti critici del processo di modellazione. Questo libro descrive le tecniche per trovare le migliori rappresentazioni dei predittori per la modellazione e per individuare il miglior sottoinsieme di predittori per migliorare le prestazioni del modello.

Per illustrare le tecniche vengono utilizzati diversi set di dati di esempio e programmi R per riprodurre i risultati.