Feature Engineering com PySpark

Dados reais raramente estão limpos e prontos para análise. Neste capítulo, você vai aprender a remover informações desnecessárias, lidar com valores ausentes e adicionar dados extras à sua análise.

Neste capítulo, você vai aprender a criar novos atributos para o seu modelo de machine learning aprender melhor. Vamos gerar atributos combinando campos, extraindo valores de colunas desorganizadas e codificando-os para obter resultados superiores.

Neste capítulo, vamos aprender a escolher o tipo de modelo que queremos. Em seguida, vamos aplicar nossos dados ao modelo e avaliá-lo. Por fim, vamos interpretar os resultados e salvar o modelo para usar depois!