Отбор признаков с помощью генетического алгоритма Jupyter-тетрадка

Артем Груздев разбирает отбор признаков с помощью генетического алгоритма и показывает его реализацию на Python в Jupyter-тетрадке.

Что внутри

Автор подробно описывает применение генетического алгоритма к отбору признаков. Этот подход упоминается в литературе по машинному обучению; по оценке автора, набор научно обоснованных методик отбора признаков ограничен.

Об авторе

Артем Груздев — SSE в Capital One (NY), ведущий методолог в StateFarm и директор исследовательского центра «Гевисста». Он написал книги «Изучаем pandas», «Предварительная подготовка данных в Python», «Прогнозирование временных рядов» и «Логистическая регрессия». По словам автора, ему принадлежит более трёх десятков статей о прогнозном моделировании.

Центр «Гевисста» с 2009 года разрабатывает, валидирует, внедряет и отслеживает риск-модели, модели оттока и отклика. Центр также готовит специалистов по прогнозному моделированию и анализу данных и разрабатывает алгоритмы машинного обучения, которые характеризует как высокоточные и интерпретируемые. Среди его клиентов — Citibank N.A., TransUnion, DBS Bank, Banco Galicia и StateFarm.