Feature Engineering con PySpark

I dati reali raramente sono puliti e pronti per l'analisi. In questo capitolo imparerai a rimuovere informazioni non necessarie, gestire i valori mancanti e aggiungere dati supplementari alla tua analisi.

In questo capitolo imparerai a creare nuove feature da cui il tuo modello di Machine Learning possa apprendere. Vedremo come generarle combinando campi, estraendo valori da colonne disordinate o codificandole per ottenere risultati migliori.

In questo capitolo impareremo a scegliere il tipo di modello che vogliamo. Poi vedremo come applicare i nostri dati al modello e valutarlo. Infine, impareremo a interpretare i risultati e a salvare il modello per usarlo in seguito!