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".