Prosessen med å utvikle prediktive modeller omfatter mange ulike faser. Mens de fleste ressurser fokuserer på algoritmene for modellering, overser de ofte andre viktige aspekter ved selve modellprosessen. Denne boken tar for seg metoder for å finne de beste representasjonene av prediktorer for modellering, samt for å identifisere den beste delmengden av prediktorer for å forbedre modellens ytelse. Boken benytter seg av et variert utvalg av eksempel-data sett for å illustrere teknikkene, og inkluderer R-programmer som lar leseren gjenskape resultatene. Gjennom konkret anvendelse av teori i praksis, gir denne boken en omfattende innføring i en av de mest kritiske elementene av maskinlæring og datavitenskap.
