Python Feature Engineering Cookbook 详细介绍

概述

Python Feature Engineering Cookbook 是由 Packt 出版社发布的一本专业技术书籍，提供了超过70个创建、工程化和转换特征的实用配方，用于构建机器学习模型。这本书的代码仓库托管在 GitHub 上，为学习者提供了完整的实践代码。

作者介绍

Soledad Galli 是一位经验丰富的首席数据科学家，在世界一流的学术机构和知名企业拥有超过10年的经验。她曾研究、开发并投入生产用于保险理赔、信用风险评估和欺诈预防的机器学习模型。Soledad 于2018年获得了数据科学领袖奖，并在2019年被评为LinkedIn数据科学和分析领域的声音之一。

主要内容特色

核心技能覆盖

本书涵盖以下激动人心的特性：

• 简化特征工程管道：使用强大的Python包简化特征工程流程
• 缺失值处理：掌握插补缺失值的技巧
• 分类变量编码：使用多种技术对分类变量进行编码
• 文本特征提取：快速而高效地从文本中提取洞察
• 时间序列特征开发：从交易数据和时间序列数据中开发特征
• 特征组合：通过组合现有变量派生新特征
• 变量转换：了解如何转换、离散化和缩放变量
• 时间特征创建：从日期和时间创建信息性变量

技术架构

# 示例代码结构
def get_first_cabin(row):
    try:
        return row.split()[0]
    except:
        return np.nan

技术要求

软件要求

章节	所需软件	操作系统要求
1-11	Python 3.5+, Anaconda Distribution, IDE(个人偏好)	Windows, Mac OS X, Linux (任何版本)

学习前提

本书适合机器学习专业人士、AI工程师、数据科学家，以及想要使用最佳特征优化和丰富其机器学习模型的NLP和强化学习工程师。具备机器学习和Python编程知识将有助于理解本书涵盖的概念。

内容组织

章节结构

所有代码都组织到文件夹中，共包含11个章节，按照从基础到高级的自然顺序排列。每个章节都提供详细的实践配方，帮助读者逐步掌握特征工程的各个方面。

实践导向

本书采用"食谱"（Cookbook）的形式，每个配方都是一个完整的实践案例，包含：

• 问题描述
• 解决方案
• 代码实现
• 结果解释

学习价值

实用性

特征工程对于开发和丰富机器学习模型是非常宝贵的。在本书中，您将使用最佳的Python工具来简化特征工程流程，掌握特征工程技术，并简化和提高代码质量。

生产就绪

本书不仅提供理论知识，更重要的是提供可直接应用于生产环境的实用技能和代码，帮助读者构建端到端的特征工程管道。

额外资源

补充材料

还提供了包含书中屏幕截图/图表彩色图像的PDF文件，增强学习体验。

版本更新

该项目有多个版本：

• 第一版（原版）
• 第二版（增强版）
• 第三版（最新版）

每个版本都在GitHub上有对应的代码仓库，持续更新和维护。

总结

Python Feature Engineering Cookbook 是一本实用性极强的技术书籍，通过70多个实战配方，系统地介绍了Python特征工程的各个方面。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能从中获得宝贵的实践经验和技能提升。