Artwork

HackerNoon द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री HackerNoon या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal
Player FM - पॉडकास्ट ऐप
Player FM ऐप के साथ ऑफ़लाइन जाएं!

Feature Engineering for Machine Learning Models: Everything You Need to Know

19:36
 
साझा करें
 

Manage episode 418571425 series 3474148
HackerNoon द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री HackerNoon या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/feature-engineering-for-machine-learning.
Discover how feature engineering enhances ML models. Learn effective techniques for creating and processing features to maximize and process features.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #feature-engineering, #ml-models, #feature-engineering-techniques, #predictive-modeling, #ml-model-training-data, #ml-model-performance, #data-preprocessing, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @sumitmakashir. Learn more about this writer by checking @sumitmakashir's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Feature engineering is crucial for maximizing the performance of machine learning models. By creating and processing meaningful features, even simple algorithms can achieve superior results. Key techniques include aggregation, differences and ratios, age encoding, indicator encoding, one-hot encoding, and target encoding. Effective feature processing involves outlier treatment, handling missing values, scaling, dimensionality reduction, and transforming targets to normal distribution.

  continue reading

230 एपिसोडस

Artwork
iconसाझा करें
 
Manage episode 418571425 series 3474148
HackerNoon द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री HackerNoon या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/feature-engineering-for-machine-learning.
Discover how feature engineering enhances ML models. Learn effective techniques for creating and processing features to maximize and process features.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #feature-engineering, #ml-models, #feature-engineering-techniques, #predictive-modeling, #ml-model-training-data, #ml-model-performance, #data-preprocessing, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @sumitmakashir. Learn more about this writer by checking @sumitmakashir's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Feature engineering is crucial for maximizing the performance of machine learning models. By creating and processing meaningful features, even simple algorithms can achieve superior results. Key techniques include aggregation, differences and ratios, age encoding, indicator encoding, one-hot encoding, and target encoding. Effective feature processing involves outlier treatment, handling missing values, scaling, dimensionality reduction, and transforming targets to normal distribution.

  continue reading

230 एपिसोडस

All episodes

×
 
Loading …

प्लेयर एफएम में आपका स्वागत है!

प्लेयर एफएम वेब को स्कैन कर रहा है उच्च गुणवत्ता वाले पॉडकास्ट आप के आनंद लेंने के लिए अभी। यह सबसे अच्छा पॉडकास्ट एप्प है और यह Android, iPhone और वेब पर काम करता है। उपकरणों में सदस्यता को सिंक करने के लिए साइनअप करें।

 

त्वरित संदर्भ मार्गदर्शिका