読了。特徴量エンジニアリングについて知りたくて、最近出版されて評判のよかったこの本読んでみた。 最初の2章が特徴量エンジニアリング一般の話で、続く3章から8章までが個別の事例を用いて特徴量エンジニアリングの解説という内容だった。 amzn.to/3QZ6KP9

特徴量エンジニアリングを勉強中。 欠損値の確認、補完、データの正規化、標準化、元の説明変数をいじり新しい特徴量を作成。 本に書いてあるのは一例で、実践フェーズで適材適所を見つけて方法を選ぶんやろな、さっさとコンペに参加すべきだろなと思いつつまずは今読んでいる本を走破します。

うお、今になって特徴量エンジニアリングの本読まなくちゃいけないか (蔵書はしてる…はず もう機械学習なんてすっかり忘れちゃったなあ…

【高評価本】Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 amzn.to/3AyUdsy

オライリー本にも書かれてたけど、やっぱり特徴量エンジニアリングに時間を割くべき。 その為、特徴量エンジニアリングによるスコア向上を基本的なポリシーとする。

後、やっぱり今のモデルだと今後が厳しい。 日付変わって昨日届いたオライリー本にも書いてあった通り、アルゴリズムに頼って特徴量エンジニアリングを疎かにするのは良くない。 LightGBMと言う強力なアルゴリズムに頼り過ぎたのが反省点。

オライリー本「特徴量エンジニアリング重要」 ・・・そりゃそうよなｗ