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.