Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha je vysoko cenená pre svoj komplexný a praktický prístup k príznakovému inžinierstvu, vďaka čomu je cenným zdrojom informácií pre začínajúcich aj skúsených dátových vedcov. V tlačenej verzii však trpí problémami s rozvrhnutím, najmä s umiestnením grafických prvkov, a chýba v nej rozsiahle pokrytie metód výberu prvkov. Okrem toho niektorí čitatelia upozorňujú, že verzia pre Kindle má obmedzenú podporu.
Výhody:⬤ Rozsiahly a praktický obsah o príznakovom inžinierstve.
⬤ Vhodný pre začiatočníkov aj pokročilých používateľov.
⬤ Dobre štruktúrovaná s jasnými príkladmi a diskusiami.
⬤ Poskytuje hlboké poznatky a nové techniky.
⬤ Dobrá kvalita tlače a vizuálne príťažlivý dizajn.
Nevýhody:⬤ Zlé rozvrhnutie a grafické umiestnenie v tlačenej verzii, ktoré narúša plynulosť.
⬤ Chýba komplexné spracovanie výberu funkcií.
⬤ Obmedzená podpora prispôsobení vo verzii pre Kindle.
⬤ Všetky grafy sú čiernobiele, čo sťažuje rozlíšenie odkazovaných kriviek.
⬤ Niektorí používatelia dostali chybné výtlačky s chýbajúcimi stranami.
(na základe 12 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models
Obsah knihy:
Proces vývoja prediktívnych modelov zahŕňa mnoho fáz.
Väčšina zdrojov sa zameriava na algoritmy modelovania, ale zanedbáva iné kritické aspekty procesu modelovania. Táto kniha opisuje techniky na hľadanie najlepšej reprezentácie prediktorov na modelovanie a na hľadanie najlepšej podmnožiny prediktorov na zlepšenie výkonnosti modelu.
Na ilustráciu techník sa používajú rôzne súbory príkladov spolu s programami v jazyku R na reprodukciu výsledkov.
