内容紹介：Ｐｙｔｈｏｎを活用した７０以上の実践的な”レシピ”により表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。Ｐａｃｋｔ　Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ　Ｐｙｔｈｏｎ　Ｆｅａｔｕｒｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｃｏｏｋｂｏｏｋ　　Ｓｅｃｏｎｄ　Ｅｄｉｔｉｏｎ　の翻訳書。
データを機械学習モデルが理解できる形式に変換する重要プロセス「特徴量エンジニアリング」のための具体的な手順をＰｙｔｈｏｎプログラミングを交えて解説。
もくじ情報：１章　欠損値を補完する；２章　カテゴリ変数をエンコードする；３章　数値変数を変換する；４章　変数を離散化する；５章　外れ値を扱う；６章　日付と時刻の変数から特徴量を抽出する；７章　特徴量をスケーリングする；８章　新しい特徴量を作成する；９章　Ｆｅａｔｕｒｅｔｏｏｌｓを使ってリレーショナルデータから特徴量を抽出する；１０章　ｔｓｆｒｅｓｈを使って時系列データから特徴量を作成する；１１章　テキスト変数から特徴量を抽出する；付録　日本語を扱う