📊 Построение и отбор признаков. Часть 1: feature engineering

Машинное обучение – это не просто подбор правильных параметров для модели. Рабочие процессы ML зависят от построения и отбора признаков. В сообществах специалистов по Data Science эти понятия ошибочно отождествляют. Разберемся, для чего нам нужны признаки, а также изучим особенности реализации техники feature engineering.

https://proglib.io/sh/en9TlokuUV