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”.