Python 特徵工程實戰手冊 詳細介紹

概述

《Python 特徵工程實戰手冊》（Python Feature Engineering Cookbook）是由 Packt 出版社發行的一本專業技術書籍，提供了超過70個建立、工程化和轉換特徵的實用配方，用於建構機器學習模型。這本書的程式碼儲存庫託管在 GitHub 上，為學習者提供了完整的實踐程式碼。

作者介紹

Soledad Galli 是一位經驗豐富的首席資料科學家，在世界一流的學術機構和知名企業擁有超過10年的經驗。她曾研究、開發並投入生產用於保險理賠、信用風險評估和詐欺預防的機器學習模型。Soledad 於2018年獲得了資料科學領袖獎，並在2019年被評為 LinkedIn 資料科學和分析領域的聲音之一。

主要內容特色

核心技能涵蓋

本書涵蓋以下令人興奮的特性：

• 簡化特徵工程管道：使用強大的 Python 套件簡化特徵工程流程
• 缺失值處理：掌握插補缺失值的技巧
• 分類變數編碼：使用多種技術對分類變數進行編碼
• 文字特徵提取：快速而高效地從文字中提取洞察
• 時間序列特徵開發：從交易資料和時間序列資料中開發特徵
• 特徵組合：透過組合現有變數派生新特徵
• 變數轉換：了解如何轉換、離散化和縮放變數
• 時間特徵建立：從日期和時間建立資訊性變數

技術架構

# 範例程式碼結構
def get_first_cabin(row):
    try:
        return row.split()[0]
    except:
        return np.nan

技術要求

軟體要求

章節	所需軟體	作業系統要求
1-11	Python 3.5+, Anaconda 發行版, IDE(個人偏好)	Windows, Mac OS X, Linux (任何版本)

學習前提

本書適合機器學習專業人士、AI 工程師、資料科學家，以及想要使用最佳特徵優化和豐富其機器學習模型的 NLP 和強化學習工程師。具備機器學習和 Python 程式設計知識將有助於理解本書涵蓋的概念。

內容組織

章節結構

所有程式碼都組織到資料夾中，共包含11個章節，按照從基礎到高級的自然順序排列。每個章節都提供詳細的實踐配方，幫助讀者逐步掌握特徵工程的各個方面。

實踐導向

本書採用「食譜」（Cookbook）的形式，每個配方都是一個完整的實踐案例，包含：

• 問題描述
• 解決方案
• 程式碼實作
• 結果解釋

學習價值

實用性

特徵工程對於開發和豐富機器學習模型是非常寶貴的。在本書中，您將使用最佳的 Python 工具來簡化特徵工程流程，掌握特徵工程技術，並簡化和提高程式碼品質。

生產就緒

本書不僅提供理論知識，更重要的是提供可直接應用於生產環境的實用技能和程式碼，幫助讀者建構端到端的特徵工程管道。

額外資源

補充材料

還提供了包含書中螢幕截圖/圖表彩色圖像的 PDF 文件，增強學習體驗。

版本更新

該專案有多個版本：

• 第一版（原版）
• 第二版（增強版）
• 第三版（最新版）

每個版本都在 GitHub 上有對應的程式碼儲存庫，持續更新和維護。

總結

《Python 特徵工程實戰手冊》是一本實用性極強的技術書籍，透過70多個實戰配方，系統地介紹了 Python 特徵工程的各個方面。無論是初學者還是經驗豐富的資料科學家，都能從中獲得寶貴的實踐經驗和技能提升。