Правильный способ кодирования и масштабирования данных для машинного обучения

Стратегии категориального кодирования: one-hot, label и target кодирование, а также когда использовать каждую из них. Масштабирование признаков с помощью StandardScaler и почему это важно для линейных моделей. Затем мы переходим от изучения блокнота к структуре проекта, оборачивая логику предварительной обработки в класс SklearnPreprocessor, который реализует наш интерфейс IPreprocessor. 00:00 - Введение: Обзор кодирования и масштабирования 01:06 - Почему категориальные данные должны быть закодированы 02:33 - Объяснение One-Hot-кодирования 04:14 - Кодирование меток и порядковые данные 05:26 - Целевое кодирование для признаков с высокой кардинальностью 06:53 - Почему числовые признаки требуют масштабирования 07:34 - Проверка расхождений значений в Pandas 09:55 - Создание конвейера предварительной обработки Scikit-Learn 12:16 - Настройка ColumnTransformer 16:12 - Настройка Git и отслеживания проектов GitHub 18:44 - Разрешение конфликтов слияния и окончательный коммит 20:50 - Заключение и что дальше