Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества

В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач.

Прочитав второй том, вы научитесь:

- составлять план предварительной подготовки данных;

- конструировать признаки;

- отбирать признаки;

- работать с метриками бинарной классификации и регрессии;

- выполнять байесовскую оптимизацию гиперпараметров;

- создавать контейнеры Docker;

- строить модели c помощью платформы H2O.