图解机器学习算法 ◉ 从入门到精通

本篇详细讲解LightGBM的工程应用方法。LightGBM是微软开发的boosting集成模型，和XGBoost一样是对GBDT的优化和高效实现，但它很多方面比XGBoost有着更为优秀的表现。

本篇内容基于Kaggle数据科学竞赛Rossmann store sales，梳理和总结基于Python解决电商建模的全过程：包括数据探索分析、数据预处理与特征工程、建模与调优。

本篇内容是Kaggle数据科学竞赛Rossmann store sales解决方案的进阶版本，整体方案包括探索性数据分析、缺失值处理、特征工程、基准模型与评估、XGBoost建模与调优等完整板块。

本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识，包括数据清洗（数据对齐、缺失值处理、异常值处理），特征构建，特征变换，特征选择与实战特征工程经验等内容。

本篇讲解使用自动化特征工程工具Featuretools，对数据进行自动化特征工程的方法，并借助于BigMart Sales数据集来演示自动化特征工程的相关应用。

本篇介绍工具库FLAML。FLAML 由 Microsoft Research 开发，适用于AutoML自动化机器学习建模，构建端到端机器学习流程、解决实际场景问题。