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.

Первая часть издания - "Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация".