Preprocessing per il Machine Learning in Python

Questo capitolo è interamente dedicato alla standardizzazione dei dati. Spesso un modello fa alcune assunzioni sulla distribuzione o sulla scala delle tue feature. La standardizzazione è un modo per far sì che i dati rispettino queste assunzioni e migliorare le prestazioni dell’algoritmo.

In questa sezione imparerai il feature engineering. Esplorerai diversi modi per creare nuove feature, più utili, a partire da quelle già presenti nel tuo insieme di dati. Vedrai come codificare, aggregare ed estrarre informazioni sia da feature numeriche sia testuali.

Questo capitolo passa in rassegna alcune tecniche per selezionare le feature più importanti dal tuo insieme di dati. Imparerai a rimuovere le feature ridondanti, lavorare con i vettori testuali e ridurre il numero di feature nel tuo insieme di dati usando la principal component analysis (PCA).

Ora che hai imparato tutto sul preprocessing, metterai in pratica queste tecniche su un insieme di dati che registra informazioni sugli avvistamenti di UFO.