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.