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Soledad Galli | Data Scientist @UCbstDsWJPwiJrF3-bo0oyZA@youtube.com

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I’m a biologist turned data scientist. Like many of you, I l


05:24
Removing Duplicated Features with Feature-engine
05:21
Selecting Features by Target Encoding with Feature-engine
03:50
Introducing our Course Feature Selection for Machine Learning
08:14
Introducing Our Course Forecasting with Machine Learning
05:02
Introducing our Course Machine Learning with Imbalanced Data
04:52
Introducing Our Course Hyperparameter Optimization for Machine Learning
05:15
Introducing Our Course Feature Engineering for Machine Learning
07:40
Introducing our Course Feature Engineering for Time Series Forecasting
04:21
Feature from Date and Time | Feature Engineering for Time Series Forecasting
02:35
Window Features | Feature Engineering for Time Series Forecasting
08:28
Introducción a pipelines
06:17
Ingeniería de variables de tiempo y zonas horarias
08:42
Lag Features | Feature Engineering for Time Series Forecasting
08:56
Ingeniería de variables de fecha | Práctico
07:11
Components of a Time Series | Feature Engineering for Time Series Forecasting
05:47
Ingeniería de variables de fechas y tiempo
09:12
Ingeniería de variables combinadas | Práctico
09:21
Introduction to Error Metrics | Forecasting with Machine Learning
03:27
Ingeniería de variables combinadas
04:01
Introduction to Backtesting | Forecasting with Machine Learning
07:03
Normalizando con la norma del vector | Práctico
06:39
Normalizando con la norma del vector
11:52
Recursive Forecasting with Machine Learning | Forecasting with Machine Learning
02:06
Normalización con la media y los quantiles | Práctico
10:18
Introduction to Time Series | Forecasting with Machine Learning
02:36
Normalización con la media y los quantiles
04:16
Re-escalando al máximo | Práctico
02:30
Re-escalando al máximo
06:00
Interpretability in Machine Learning | Machine Learning Interpretability
03:30
Re-escalando al valor mínimo y máximo | Práctico
13:13
Caso de clasificación
03:21
Re-escalando al valor mínimo y máximo
13:24
Feature Importance in Decision Trees | Machine Learning Interpretability
06:24
Normalización con la media | Práctico
04:05
Permutation Feature Importance | Machine Learning Interpretability
04:07
Normalización con la media
06:05
Estandarización | Práctico
06:51
Shapley Values and Cooperative Game Theory | Machine Learning Interpretability
05:32
Estandarización
04:44
Discretization | Feature Engineering for Machine Learning
04:18
Poniendo las variables en la misma escala
04:19
Discretización en intervalos arbitrarios
06:47
Variable Transformation | Feature Engineering for Machine Learning
04:47
Discretización con árboles de decisión | Feature-engine
04:18
Handling Rare Labels & High Cardinality | Feature Engineering for Machine Learning
06:23
Discretización con árboles de decisión
03:00
Alternative Imputation Methods | Feature Engineering for Machine Learning
06:30
Discretización mas codificación de variables | Práctico
07:20
Imputation with Feature-engine | Feature Engineering for Machine Learning
06:30
Discretización mas codificación de variables
04:03
Discretización con clustering de K-medias
03:53
Missing Data Imputation | Feature Engineering for Machine Learning
03:22
Discretización con clustering de K-medias
05:04
Cardinality | Feature Engineering for Machine Learning
04:05
Discretización en intervalos de igual frecuencia
12:12
Discretización en intervalos de igual tamaño | Práctico
04:40
Statistical Methods for Feature Selection | Feature Selection for Machine Learning
04:02
Discretización en intervalos de igual tamaño
03:15
Step-Forward Feature Selection | Feature Selection for Machine Learning
02:50
Discretización de variables