FunctionTransformer в Scikit-learn: когда данным нужна не новая модель, а правильное математическое преобразование

Статья объясняет, как математические преобразования признаков (логарифм, квадратный корень, степенные функции) могут улучшить качество моделей машинного обучения без смены алгоритма. Автор показывает, когда такие трансформации нужны, какие модели от них выигрывают, и как правильно встроить их в pipeline через FunctionTransformer из Scikit-learn.

Практическое руководство для ML-инженеров и data scientists, которые хотят грамотно строить препроцессинг-пайплайны: объясняет не только «как», но и «когда» и «зачем» использовать математические трансформации признаков вместо усложнения моделей.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.