Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества

В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач. Прочитав второй том, вы научитесь: - составлять план предварительной подготовки данных; - конструировать признаки; - отбирать признаки; - работать с метриками бинарной классификации и регрессии; - выполнять байесовскую оптимизацию гиперпараметров; - создавать контейнеры Docker; - строить модели c помощью платформы H2O.