Python Feature Engineering Cookbook 徹底解説

概要

『Python Feature Engineering Cookbook』は、Packt Publishingから出版された専門技術書です。機械学習モデルの構築に役立つ、特徴量（フィーチャ）の作成、エンジニアリング、変換を行うための70以上の実践的なレシピを提供しています。本書のコードリポジトリはGitHubでホストされており、学習者向けに完全な実践コードが提供されています。

著者紹介

Soledad Galliは、経験豊富なリードデータサイエンティストであり、世界トップクラスの学術機関や有名企業で10年以上の経験を持っています。彼女は、保険金請求、信用リスク評価、不正防止のための機械学習モデルの研究、開発、本番環境への導入に携わってきました。Soledadは2018年にデータサイエンスリーダーシップ賞を受賞し、2019年にはLinkedInのデータサイエンスおよび分析分野における「Voice」の一人に選ばれました。

主要な内容と特徴

主要なスキルカバー範囲

本書は、以下の注目すべき特徴をカバーしています。

• 特徴量エンジニアリングパイプラインの簡素化: 強力なPythonパッケージを使用して特徴量エンジニアリングプロセスを簡素化します。
• 欠損値の処理: 欠損値を補完するテクニックを習得します。
• カテゴリ変数のエンコーディング: 複数の手法を用いてカテゴリ変数をエンコーディングします。
• テキスト特徴量の抽出: テキストから迅速かつ効率的に洞察を抽出します。
• 時系列特徴量の開発: トランザクションデータや時系列データから特徴量を開発します。
• 特徴量の組み合わせ: 既存の変数を組み合わせて新しい特徴量を導出します。
• 変数変換: 変数の変換、離散化、スケーリングの方法を理解します。
• 時間特徴量の作成: 日付と時刻から情報量の多い変数を作成します。

技術アーキテクチャ

# コード構造の例
def get_first_cabin(row):
    try:
        return row.split()[0]
    except:
        return np.nan

技術要件

ソフトウェア要件

章	必要なソフトウェア	OS要件
1-11	Python 3.5+, Anaconda Distribution, IDE（個人の好み）	Windows, Mac OS X, Linux (いずれのバージョンでも可)

学習前提条件

本書は、機械学習の専門家、AIエンジニア、データサイエンティスト、および、最適な特徴量を用いて機械学習モデルを最適化し、強化したいNLP（自然言語処理）および強化学習エンジニアに適しています。機械学習とPythonプログラミングの知識があれば、本書で扱われる概念の理解に役立ちます。

内容構成

章の構成

すべてのコードはフォルダに整理されており、全11章で構成されています。章は基礎から応用へと自然な順序で配置されています。各章では、特徴量エンジニアリングのあらゆる側面を段階的に習得できるよう、詳細な実践レシピが提供されています。

実践指向

本書は「クックブック」（Cookbook）形式を採用しており、各レシピは以下の要素を含む完全な実践ケースです。

• 問題の記述
• 解決策
• コード実装
• 結果の解説

学習価値

実用性

特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルの開発と強化において非常に価値があります。本書では、最適なPythonツールを使用して特徴量エンジニアリングプロセスを簡素化し、特徴量エンジニアリング技術を習得し、コード品質を簡素化し、向上させることができます。

本番環境対応

本書は理論的な知識だけでなく、さらに重要なのは、本番環境に直接適用できる実践的なスキルとコードを提供することです。これにより、読者はエンドツーエンドの特徴量エンジニアリングパイプラインを構築するのに役立ちます。

追加リソース

補足資料

本書のスクリーンショット/図のカラー画像を含むPDFファイルも提供されており、学習体験を向上させます。

バージョン更新

このプロジェクトには複数のバージョンがあります。

• 第1版（オリジナル版）
• 第2版（強化版）
• 第3版（最新版）

各バージョンにはGitHubに対応するコードリポジトリがあり、継続的に更新・保守されています。

まとめ

『Python Feature Engineering Cookbook』は、70以上の実践的なレシピを通じて、Pythonの特徴量エンジニアリングのあらゆる側面を体系的に紹介する、非常に実用的な技術書です。初心者から経験豊富なデータサイエンティストまで、誰もが貴重な実践経験とスキルアップを得ることができます。