Aprenda las técnicas de ingeniería de características más útiles para convertir valores numéricos en información útil para su modelo predictivo utilizando Sklearn, Numpy y Python

La ingeniería de características es un paso esencial en un proceso de aprendizaje automático. donde los datos sin procesar se transforman en características más significativas que ayudan al modelo a comprender mejor las relaciones en los datos.

La ingeniería de características a menudo implica aplicar transformaciones a los datos disponibles para sobrescribir o crear datos nuevos que, en el contexto del aprendizaje automático y la ciencia de datos, se utilizan para entrenar un modelo que puede funcionar mejor gracias a estas transformaciones.

En este artículo, exploraremos aspectos avanzados Técnicas de ingeniería de características para el manejo de valores numéricoscon la biblioteca Scikit-Learn de Python (que se puede utilizar a través de Licencia BSD de 3 cláusulas para este trabajo), Numpy y más para hacer que sus modelos de aprendizaje automático sean aún más efectivos.

En resumen, al leer este artículo aprenderás:

• Una lista sólida de técnicas de ingeniería de características para datos numéricos de las suites Scikit-Learn, Numpy y Scipy para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático