‫Maintenant que nous avons tous nos outils prêts à l'emploi, la première étape consiste à charger les données, car avec nos données, comment nous sommes
‫censés utiliser nos outils, n'est-ce pas ?
‫Alors nous allons ici, chargeons les données, faisons un petit cap, puis nous allons vendre en tant que def, donc sourd est généralement l'abréviation
‫de data frame.
‫Alors s'il vous plaît, ne lisez pas ASV car nous avons notre dossier Hodzic ASV dans notre répertoire de travail actuel.
‫On peut juste y aller sur salaire.
‫Ne lisez pas voir ASV.
‫On va le passer.
‫Pouvons-nous faire pour compléter automatiquement la maladie cardiaque.
‫Point CSFI magnifique et puis nous allons y jeter un œil.
‫Merveilleux.
‫Cela semble être très bien importé, nous avons déjà eu un aperçu de cela auparavant, mais nous pourrions donner forme à
‫cela pour nous dire combien de lignes et de colonnes il y a.
‫Donc, essentiellement, nous avons 303 trois exemples, qui est Rose et ceci est la colonne.
‫Cela se présente donc sous la forme de colonnes de lignes.
‫Maintenant, une fois que nous avons chargé les données.
‫Et après?
‫Eh bien, cela vient de l'exploration de données, a. k. une. connue sous le nom d'analyse de données exploratoire ou.
‫Une fois que vous avez importé l'ensemble de données, c'est là que vous voulez aller et commencer à explorer.
‫À l'heure actuelle, il n'y a pas de moyen défini de le faire.
‫Mais ce que vous devriez essayer de faire, c'est de vous familiariser de plus en plus avec les données afin de pouvoir comparer différentes colonnes
‫les unes aux autres, les comparer à la valeur cible, vous référer au dictionnaire de données, essayer de
‫comprendre les choses.
‫Votre objectif est de devenir un expert en la matière sur l'ensemble de données avec lequel vous travaillez.
‫Le but ici est donc d'en savoir plus sur les données et de devenir un expert en la matière.
‫Sur l'ensemble de données avec lequel vous travaillez.
‫Maintenant, c'est parce que si quelqu'un vous pose une question à ce sujet, vous pouvez lui donner une explication et lorsque
‫vous commencez à créer des modèles, vous pouvez vérifier le son de votre modèle pour vous assurer qu'il ne
‫fonctionne pas trop bien, comme le surajustement.
‫Ou ils peuvent être peu performants, comme une sous-alimentation.
‫Maintenant, étant donné qu'eBay n'a pas vraiment de méthodologie définie, ce que nous allons faire, nous allons rédiger une
‫courte liste de contrôle afin que nous puissions y aller, quelles questions essayez-vous de résoudre ?
‫Cela revient donc à notre définition du problème.
‫Et puis quel type de données avons-nous et comment traitons-nous les différents types ?
‫C'est donc comme numérique versus catégoriel.
‫Dans notre cas, toutes les données de notre bloc de données sont numériques.
‫N'oubliez pas que ces étapes ne sont pas seulement associées à l'ensemble de données sur les maladies cardiaques, elles peuvent être appliquées
‫à presque tous les ensembles de données.
‫Qu'est-ce qui manque dans les données et comment y faire face ?
‫Quatrième étape, où sont les valeurs aberrantes et pourquoi devriez-vous vous en soucier ?
‫Maintenant, les valeurs aberrantes sont des valeurs ou des échantillons qui sont si éloignés des autres échantillons, comme si vous compariez un échantillon à
‫un autre, si un échantillon, qui est complètement étrange, il pourrait s'agir d'un
‫échantillon incorrect que quelqu'un pourrait avoir fait une erreur en regardant.
‫Cela ou cela peut être un échantillon incorrect, juste un point.
‫Ou il se peut en fait qu'il ne s'agisse que d'un exemple étrange et qu'il devrait être inclus dans votre ensemble de données.
‫Enfin et encore, ceci est une liste non exhaustive, comment pouvez-vous ajouter, modifier ou supprimer des fonctionnalités pour tirer le meilleur
‫parti de vos données ?
‫C'est donc un peu comme une liste de contrôle avec laquelle vous voudrez peut-être commencer comme un strict minimum de ce que nous essayons
‫de comprendre.
‫Et si on faisait ça ?
‫Ainsi, la première chose que l'on pourrait vérifier était la manière traditionnelle de regarder une trame de données.
‫Si nous voulions regarder en bas, nous pourrions faire du canard merveilleux.
‫Et puis la prochaine chose, parce que nous essayons de prédire cette variable cible, je veux probablement
‫comprendre quelles sont les informations à ce sujet.
‫Alors on va D. F. la cible, peut-être que nous utilisons celui-ci.
‫N'oubliez pas qu'il existe deux manières différentes d'accéder aux colonnes et aux blocs de données.
‫La cible de Tsahal ou D. F. La cible en tant que chaîne et la valeur fondamentale comptent là-dessus.
‫Donc.
‫OK, ici, découvrons combien il y a de chaque classe.
‫Donc, dans notre cas, si nous revenons à notre dictionnaire de données et essayons de comprendre ce qu'est Target.
‫Nous pouvons voir que la cible est malade ou non, donc un est égal à zéro est égal à non.
‫Alors voilà, nous avons donc cent soixante cinq exemples où quelqu'un a une maladie cardiaque en fonction
‫de ses paramètres de santé et 138 exemples où quelqu'un n'a pas de maladie cardiaque.
‫Et donc ce que nous pourrions penser ici, c'est qu'il s'agit d'un problème relativement équilibré, ce qui signifie que
‫nous avons un nombre assez similaire d'exemples dans les deux classes.
‫C'est donc un problème de classification équilibrée.
‫Et donc si nous allons ici, nous voulons peut-être visualiser cela.
‫Si nous allons D. F. , la valeur cible compte car nous essayons toujours d'être aussi explicatifs.
‫Nous voulons expliquer les données d'une manière que nous et d'autres personnes pouvons comprendre et les visualisations sont l'un des meilleurs
‫moyens de le faire.
‫Donc, genre équivaut peut-être à un graphique à barres, puis nous poserons des couleurs fantaisistes afin que nous sachions que c'est notre graphique
‫qui marquera ces couleurs.
‫Lumière rouge, samin bleu et bleu clair.
‫Voyons ça.
‫J'ai mis un petit point-virgule ici pour que la sortie ne s'affiche pas.
‫On y va.
‫Peut-être pourrions-nous les réétiqueter comme quelque chose qui pourrait impliquer de modifier les valeurs dans le bloc de données.
‫Nous ne le ferons pas pour le moment.
‫Si nous voulions partager cela avec quelqu'un de fiable, c'est une maladie cardiaque et aucune maladie cardiaque.
‫La prochaine chose que nous pourrions vouloir examiner est une information différente sur notre bloc de données afin que nous puissions
‫le faire avec dafter info.
‫Quelles sont les autres colonnes qui s'y trouvent ?
‫Y a-t-il une valeur manquante, c'est ce que cela va nous dire.
‫Nous avons donc l'âge, qui est un non maintenant et 60 pour ces 14 colonnes 302 entrées.
‫Le sexe est en 64.
‫Sepi, c'est quoi Sepi, tu te souviens ?
‫Nous pouvons consulter notre dictionnaire de données.
‫Viens ici.
‫Type de douleur thoracique.
‫OK, angine typique, angine atypique.
‫Je ne sais pas vraiment ce que signifie l'angine de poitrine.
‫C'est donc là que nous essayons de comprendre à quoi servent nos données.
‫Ainsi, définissez l'angine de poitrine, une condition marquée par une douleur intense dans la poitrine.
‫Cela a du sens si nous traitons de données sur les maladies cardiaques.
‫OK, donc si nous revenons, voyez comme il n'y a pas de vraie structure là-dedans, comme si nous sautions en quelque sorte d'avant
‫en arrière.
‫S'il semble que nous rebondissons, c'est parce que nous le sommes en réalité.
‫Et une autre façon de voir, y a-t-il des valeurs manquantes ?
‫RÉ. F. est dans une certaine mesure parce que rappelez-vous, l'une de nos questions dans l'analyse exploratoire des données est
‫de savoir ce qui manque dans les données et comment les traiter.
‫Alors, y a-t-il des valeurs manquantes ?
‫Dans notre cas, il n'y en a pas, nous n'avons donc rien à faire à propos des valeurs manquantes, et
‫si nous essayons toujours d'en savoir plus sur la façon dont nous pourrions décrire le cadre de données, nous allons simplement nous
‫en donner des valeurs numériques sur toutes nos colonnes.
‫Nous avons donc compté ici, qui est de trois cent trois.
‫C'est le nombre de rangées.
‫Nous obtenons la valeur principale de l'âge.
‫Cela signifie donc que la valeur principale de tous nos patients ici est de 54.
‫On passe par ici, d'accord, ce n'est pas trop là-bas dont on peut vraiment profiter.
‫Pour l'instant.
‫Ce que nous pourrions commencer à faire, c'est comparer différentes colonnes.
‫Nous allons donc probablement garder cela pour la prochaine vidéo.
‫Alors gardez celui-ci.
‫Devenir trop long.
‫Alors maintenant, nous avons des informations rapides et rapides sur les données, n'est-ce pas.
‫Pas de vraie structure ici.
‫Nous essayons juste de comprendre ce qui se passe.
‫Nous avons lu les en-têtes des colonnes ici.
‫Nous les avons comparés à notre dictionnaire de données.
‫Nous avons vu combien d'exemples de chaque cible il y a dans ce graphique ici, cette visualisation.
‫Nous allons maintenant commencer à comparer différentes colonnes et essayer d'avoir une idée un peu plus précise de
‫l'emplacement des modèles dans nos données.
‫Faisons-le donc dans la prochaine vidéo.