Voltar a compartilhar: Documentação e vídeo de preparação de dados do vtreat

Gostaria de compartilhar novamente o vtreat (versão R, versão Python) uma documentação de preparação de dados para tarefas de aprendizado de máquina.

O vtreat é um sistema para preparar dados confusos do mundo real para tarefas de modelagem preditiva (classificação, regressão etc.). Em particular, é muito bom em recodificar variáveis ​​com valor de sequência de alta cardinalidade (ou categóricas) para uso posterior.

Uma boa palestra introdutória em vídeo sobre vtreat pode ser encontrada aqui, e a cópia mais recente da palestra é apresentada aqui. Ou você pode conferir o capítulo 8 “Preparação avançada de dados” de Zumel, Mount, Ciência prática de dados com R, 2nd Edition, Manning 2019– que aborda o uso do vtreat.

A documentação do vtreat é organizada por tarefa (regressão, classificação, classificação multinomial e não supervisionada), idioma (R ou Python) e estilo de interface (projetar / preparar ou ajustar / preparar). Em particular, o código R agora suporta variações das interfaces, permitindo que os usuários escolham o que funciona melhor com seu estilo de codificação. Projete / prepare, que é muito fluido quando combinado com a notação wrapr :: desempacote ou ajuste / prepare (que usa o estado mutável para organizar as etapas).

• Regressão: Python exemplo de regressão, R exemplo de regressão, interface de ajuste / preparação, R exemplo de regressão, interface de design / preparação / experimento.
• Classificação: Python exemplo de classificação, R exemplo de classificação, interface de ajuste / preparação, R exemplo de classificação, interface de design / preparação / experimento.
• Tarefas não supervisionadas: Python exemplo não supervisionado, R exemplo não supervisionado, interface de ajuste / preparação, R exemplo não supervisionado, interface de design / preparação / experiência.
• Classificação multinomial: Python exemplo de classificação multinomial, R exemplo de classificação multinomial, interface de ajuste / preparação, R exemplo de classificação multinomial, interface de design / preparação / experimento.

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