‫Nu we al onze tools klaar hebben voor gebruik, is de eerste stap om de gegevens in te laden, want met onze gegevens, hoe
‫we onze tools zouden moeten gebruiken, toch?
‫Dus we gaan hierheen, laden gegevens, maken een kleine kop, dan gaan we verkopen als def, dus doof is meestal een
‫afkorting voor dataframe.
‫Lees ASV dus niet, want we hebben onze Hodzic ASV-map in onze huidige werkmap.
‫We kunnen gewoon gaan betalen.
‫Niet lezen zie ASV.
‫We gaan het doorgeven.
‫Kunnen we doen om hart-en vaatziekten automatisch te voltooien.
‫Dot CSFI mooi en dan gaan we er eens naar kijken.
‫Prachtig.
‫Dat lijkt geweldig geïmporteerd te zijn, we hebben hier al eerder een voorproefje van gehad, maar we kunnen vorm
‫krijgen, dit gaat ons vertellen hoeveel rijen en kolommen er zijn.
‫Dus in wezen hebben we 303 drie voorbeelden, dat is Rose en dit is kolom.
‫Dit komt dus in de vorm van rijen kolommen.
‫Nu, als we eenmaal gegevens hebben geladen.
‫Wat is het volgende?
‫Nou, dat komt data-exploratie, a. k. A. bekend als verkennende data-analyse of.
‫Nadat u de gegevensset hebt geïmporteerd, wilt u hier naartoe en beginnen met verkennen.
‫Op dit moment is er geen vaste manier om dit te doen.
‫Maar wat u zou moeten proberen, is dat u steeds meer vertrouwd raakt met de gegevens, zodat u verschillende kolommen met elkaar kunt
‫vergelijken, ze kunt vergelijken met de doelwaarde, terug kunt verwijzen naar de datadictionary, dingen kunt proberen
‫uit te zoeken.
‫Wat je doel is, is om een materiedeskundige te worden over de dataset waarmee je werkt.
‫Het doel hier is dus om meer over de gegevens te weten te komen en een materiedeskundige te worden.
‫Op de dataset waarmee u werkt.
‫Dit komt omdat als iemand je er een vraag over stelt, je hem uitleg kunt geven en wanneer je
‫modellen gaat bouwen, je je model kunt soundchecken om er zeker van te zijn dat ze niet
‫al te goed presteren, zoals Overfitting.
‫Of ze presteren misschien slecht, zoals ondervoeding.
‫Nu, aangezien eBay geen echt vaste methodologie heeft, wat we gaan doen, zullen we een korte
‫checklist opschrijven zodat we kunnen gaan, welke vragen probeer je op te lossen?
‫Dit is dus terug naar onze probleemdefinitie.
‫En wat voor soort gegevens hebben we dan en hoe gaan we om met verschillende soorten?
‫Dus dit is als numeriek versus categorisch.
‫In ons geval zijn alle gegevens in ons dataframe numeriek.
‫Onthoud dat deze stappen niet alleen verband houden met de gegevensset voor hartziekten, ze kunnen worden
‫toegepast op bijna alle gegevenssets.
‫Wat ontbreekt er in de data en hoe ga je daarmee om?
‫Stap vier, waar zijn de uitbijters en waarom zou u zich er druk om maken?
‫Nu, uitbijters zijn waarden of steekproeven die zo ver verwijderd zijn van de andere steekproeven, bijvoorbeeld als je
‫de ene steekproef met de andere zou vergelijken. een
‫fout gemaakt toen ze aan het kijken waren.
‫Dat of het kan een onjuist monster zijn, gewoon punt.
‫Of het kan zijn dat dat gewoon een bizar voorbeeld is en dat het in uw dataset moet worden opgenomen.
‫Tot slot en nogmaals, dit is een niet-uitputtende lijst, hoe kunt u wijzigingen toevoegen of functies verwijderen om meer
‫uit uw gegevens te halen?
‫Het is dus een soort checklist waarmee je zou kunnen beginnen als een absoluut minimum van wat we proberen
‫te achterhalen.
‫Wat als we dat doen?
‫Dus het eerste wat kan worden gecontroleerd, is de traditionele manier om naar een dataframe te kijken.
‫Als we naar de bodem wilden kijken, zouden we ducktail geweldig kunnen maken.
‫En dan het volgende, omdat we deze doelvariabele proberen te voorspellen, wil ik waarschijnlijk
‫uitzoeken wat daar informatie over is.
‫Dus we gaan D F. het doelwit, misschien gebruiken we deze.
‫Onthoud dat er twee verschillende manieren zijn om toegang te krijgen tot kolommen en gegevensframes.
‫Het IDF-doelwit of D. F. Target als string en kernwaarde telt daarop.
‫Dus.
‫Oké, laten we eens kijken hoeveel er van elke klas zijn.
‫Dus in ons geval, als we teruggaan naar ons datadictionary en proberen te achterhalen wat Target is.
‫We kunnen zien dat Target een ziekte heeft of niet, dus één is gelijk aan nul is gelijk aan nee.
‫Dus daar gaan we, dus we hebben honderdvijfenzestig voorbeelden waarbij iemand een hartaandoening heeft op
‫basis van zijn gezondheidsparameters en 138 voorbeelden waar iemand geen hartaandoening heeft.
‫Dus wat we hier zouden denken, is dat dit een relatief evenwichtig probleem is, wat betekent dat
‫we in beide klassen een vrij vergelijkbaar aantal voorbeelden hebben.
‫Dus dat is een evenwichtig classificatieprobleem.
‫En als we hierheen gaan, willen we dit misschien visualiseren.
‫Als we naar D gaan F. , doelwaarde telt omdat we altijd proberen zo verklarend te zijn.
‫We willen de gegevens uitleggen op een manier die zowel wij als andere mensen kunnen begrijpen en visualisaties zijn een van de beste
‫manieren om dat te doen.
‫Dus soort is misschien gelijk aan een staafdiagram en dan zullen we een paar mooie kleuren plaatsen, zodat we weten dat dit onze grafiek is
‫die deze kleuren zal handelsmerken.
‫Rood licht, blauw samin en lichtblauw.
‫Laten we eens kijken.
‫Ik heb hier een kleine puntkomma geplaatst, zodat de uitvoer niet verschijnt.
‫Daar gaan we.
‫Misschien kunnen we deze hernoemen als iets dat misschien te maken heeft met het wijzigen van de waarden in het dataframe.
‫Dat doen we voorlopig niet.
‫Als we dit willen delen met iemand die we kunnen vertrouwen, is dat een hartaandoening en geen hartaandoening.
‫Het volgende waar we misschien naar willen kijken, is andere informatie over ons dataframe, zodat we dat kunnen
‫doen met dafter info.
‫Wat zijn de andere kolommen die erin staan?
‫Zijn er ontbrekende waarden, dus dit is wat dit ons gaat vertellen.
‫Dus we hebben leeftijd, wat nu een non is en 60 voor deze 14 kolom 302 vermeldingen.
‫Seks is in 64.
‫Sepi, wat is Sepi, weet je nog?
‫We kunnen ons datadictionary raadplegen.
‫Kom hierheen.
‫Soort pijn op de borst.
‫OK, typische angina, atypische angina.
‫Ik weet eigenlijk niet zeker wat angina betekent.
‫Dus hier proberen we erachter te komen waar onze gegevens over gaan.
‫Dus definieer angina, een aandoening die wordt gekenmerkt door hevige pijn op de borst.
‫Dat is logisch als we te maken hebben met gegevens over hartaandoeningen.
‫Oké, dus als we terugkomen, kijk dan hoe hier geen echte structuur in zit, alsof we gewoon heen en
‫weer springen.
‫Als het lijkt alsof we rondstuiteren, is dat omdat we dat ook zijn.
‫En een andere manier om te zien, zijn er ontbrekende waarden?
‫D. F. is in een got some want onthoud, een van onze vragen bij verkennende data-analyse is wat
‫er ontbreekt in de data en hoe we ermee omgaan.
‫Zijn er dan nog ontbrekende waarden?
‫In ons geval is dat niet het geval, dus we hoeven niets te doen aan de ontbrekende waarden daar,
‫en als we nog steeds proberen meer te weten te komen over hoe we een dataframe kunnen beschrijven, geven we
‫ons gewoon wat numerieke waarden over al onze kolommen.
‫Dus we hebben de telling hier, dat is driehonderddrie.
‫Zo veel rijen zijn er.
‫We krijgen de belangrijkste waarde van leeftijd.
‫Dus dat betekent dat de belangrijkste waarde van al onze patiënten hier 54 is.
‫We komen hier doorheen, oké, dat is niet te veel daar waar we echt gebruik van kunnen maken.
‫Voor nu.
‫Wat we zouden kunnen gaan doen, is verschillende kolommen vergelijken.
‫Dus dat bewaren we waarschijnlijk voor de volgende video.
‫Bewaar deze dus.
‫Wordt te lang.
‫Dus nu hebben we een paar snelle, snelle inzichten over de gegevens, toch.
‫Geen echte structuur hier.
‫We proberen er gewoon achter te komen wat er aan de hand is.
‫We hebben de kolomkoppen hier gelezen.
‫We hebben ze vergeleken met ons datadictionary.
‫We hebben gezien hoeveel voorbeelden van elk doel er zijn in deze grafiek hier, deze visualisatie.
‫Nu gaan we verschillende kolommen vergelijken en proberen een beetje meer een idee te krijgen van waar de
‫patronen zich in onze gegevens bevinden.
‫Dus laten we dat doen in de volgende video.