『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』レビュー
著者: Joel Grus
出版社: オライリー・ジャパン
★ 4.5
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レビュー
概要
Python・scikit-learnを使った機械学習の基礎と特徴量エンジニアリングを扱う実践書。データの前処理・特徴量の変換・モデルのチューニング・評価までを一連のプロジェクトワークとして構成。
読みどころ
- データクリーニングの章では欠損値処理、スケーリング、エンコーディングをコード例付きで解説し、理由付きで進める。
- 特徴量エンジニアリングでは関数的な変換、特徴の組み合わせ、ポリノミアル展開など実験的な手法を丁寧に紹介。
- 最後にモデルの評価（クロスバリデーション、confusion matrix）とチューニングを実装する章を用意。
類書との比較
『Pythonで学ぶ機械学習入門』（マイナビ）は幅広いが、本書は特徴量作りに重点を置き、scikit-learnの構造を使いこなしやすい点で差別化。
こんな人におすすめ
- Pythonで実プロジェクトを組むエンジニア。
- データサイエンス初学者。
- モデルの解釈を磨きたい人。
感想
特徴量を作る課題を通じて、データから何を抽出すべきかの感覚が鍛えられた。
