Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha Feature Engineering se setkala se smíšenými ohlasy, přičemž mnozí chválí její obsah, strukturu a praktické poznatky, zatímco jiní kritizují její problémy s uspořádáním a nedostatek některých komplexních zpracování.
Klady:Kniha poskytuje ucelený přehled moderních konceptů feature engineeringu, jasná vysvětlení a praktické příklady. Je chválena pro svůj dobře strukturovaný obsah a je doporučována pro praktiky různých úrovní zkušeností. Mnozí čtenáři ji považují za srovnatelnou s „Aplikovaným prediktivním modelováním“ a oceňují její přístupnost a hloubku.
Zápory:Kritici upozorňují na značné problémy s grafickou úpravou tištěné verze, jako je špatné umístění grafiky, které narušuje plynulost čtení. Chybí také komplexní pojednání o výběru prvků, nedostatečná hloubka vysvětlení metod a problémy s podporou verze pro Kindle. Recenzenti navíc vyjádřili zklamání nad černobílou prezentací grafů, což způsobuje, že vysvětlení závislá na barvě jsou nejednoznačná.
(na základě 12 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models
Obsah knihy:
Proces vývoje prediktivních modelů zahrnuje mnoho fází.
Většina zdrojů se zaměřuje na modelovací algoritmy, ale opomíjí další kritické aspekty procesu modelování. Tato kniha popisuje techniky pro nalezení nejlepší reprezentace prediktorů pro modelování a pro nalezení nejlepší podmnožiny prediktorů pro zlepšení výkonnosti modelu.
K ilustraci těchto technik je použita řada příkladových datových sad spolu s programy v jazyce R pro reprodukci výsledků.
