Practical Feature Engineering für Machine Learning

Die Antwort liegt oft nicht im Algorithmus, sondern in den Funktionen, die Sie ihm zur Verfügung stellen.Ein effektives Feature Engineering ist der Schlüssel zum Aufbau leistungsstarker und genauer Vorhersagemodelle. Dieser Kurs bietet eine praktische Grundlage für das Feature Engineering. Sie lernen, wie Sie systematisch Variablen aus Rohdatensets bereinigen, transformieren und erstellen und sie in ein Format umwandeln, das von Machine-Learning-Algorithmen verstanden und für bessere Vorhersagen genutzt werden kann. Was Sie lernen werden: - Wenden Sie verschiedene Imputationstechniken an, um fehlende Daten effektiv zu verarbeiten. - Konvertieren Sie kategoriale Variablen in numerische Formate mit One-Hot-, Ordinal- und anderen Codierungsmethoden. - Identifizieren und verwalten Sie Ausreißer, um zu verhindern, dass sie die Leistung Ihres Modells verzerren. - Erstellen Sie leistungsstarke neue Funktionen aus komplexen Datentypen wie Datums- und Uhrzeiten. - Transformieren Sie kontinuierliche Variablen durch Diskretisierung und Skalierung in diskrete Bins. - Erstellen Sie wiederverwendbare Vorverarbeitungspipelines, um Ihren Feature-Engineering-Workflow zu optimieren. Der Kurs beginnt mit der Kernterminologie und den Konzepten und führt Sie dann durch praktische Techniken für jede Art der Datentransformation.Sie üben jede Methode anhand klarer, schriftlicher Erklärungen und fokussierter Übungen. Dieser Kurs ist für Anfänger im Bereich Machine Learning gedacht.Es sind keine Vorkenntnisse im Feature Engineering erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit Python und grundlegenden ML-Konzepten hilfreich ist. Lernen Sie noch heute, wie Sie das wahre Potenzial Ihrer Daten erschließen.