Olvasói vélemények
Összegzés:A könyvet nagyra értékelik a feature engineering átfogó és gyakorlatias megközelítése miatt, így értékes forrást jelent mind a kezdő, mind a tapasztalt adattudósok számára. A nyomtatott változatban azonban elrendezési problémákkal küzd, különösen a grafikus elhelyezéssel, és nem terjed ki széles körben a jellemzőválasztási módszerekre. Emellett néhány olvasó megjegyzi, hogy a Kindle verzió korlátozottan támogatja a könyveket.
Előnyök:⬤ Kiterjedt és gyakorlatias tartalom a jellemzőmérnökségről.
⬤ Kezdő és haladó felhasználók számára egyaránt alkalmas.
⬤ Jól strukturált, világos példákkal és megbeszélésekkel.
⬤ Mély betekintést nyújt és új technikákat mutat be.
⬤ Jó nyomtatási minőség és vizuálisan tetszetős design.
Hátrányok:⬤ Gyenge elrendezés és grafikai elhelyezés a nyomtatott változatban, ami megzavarja az olvasás menetét.
⬤ Hiányzik a funkcióválasztás átfogó kezelése.
⬤ A Kindle változatban korlátozott a testreszabási támogatás.
⬤ Minden grafikon fekete-fehér, ami megnehezíti a hivatkozott görbék megkülönböztetését.
⬤ Egyes felhasználók hibás példányokat kaptak, amelyekből hiányoznak oldalak.
(12 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models
Könyv tartalma:
A prediktív modellek fejlesztésének folyamata több szakaszból áll.
A legtöbb forrás a modellezési algoritmusokra összpontosít, de elhanyagolja a modellezési folyamat egyéb kritikus szempontjait. Ez a könyv olyan technikákat ír le, amelyekkel megtalálhatók a prediktorok legjobb reprezentációi a modellezéshez, valamint a prediktorok legjobb részhalmaza a modell teljesítményének javításához.
A technikák illusztrálására számos példaadatkészletet használunk, valamint az eredmények reprodukálására szolgáló R-programokat.
