‫Ora che abbiamo tutti i nostri strumenti pronti per l'uso, il primo passo è caricare i dati perché con i nostri dati, come
‫dovremmo usare i nostri strumenti, giusto?
‫Quindi andiamo qui, carichiamo i dati, facciamo una piccola intestazione, quindi venderemo come def, quindi sordo è solitamente l'abbreviazione
‫di data frame.
‫Quindi, per favore, non leggere ASV perché abbiamo la nostra cartella Hodzic ASV nella nostra directory di lavoro corrente.
‫Possiamo solo andare in paga.
‫Non leggere vedi ASV.
‫Lo passeremo.
‫Possiamo fare per completare automaticamente la malattia cardiaca.
‫Dot CSFI bellissimo e poi daremo un'occhiata.
‫Meraviglioso.
‫Sembra che sia stato importato alla grande, abbiamo già avuto un'anteprima di questo in precedenza, ma potremmo
‫pensare che questo ci dirà quante righe e colonne ci sono.
‫Quindi essenzialmente abbiamo tre esempi, che è Rose e questa è una colonna.
‫Quindi questo si presenta sotto forma di colonne di righe.
‫Ora, una volta caricati i dati.
‫Qual è il prossimo?
‫Bene, ecco l'esplorazione dei dati, a. K. un. noto come analisi esplorativa dei dati o.
‫Una volta importato il set di dati, è qui che vuoi andare e iniziare a esplorare.
‫In questo momento, non c'è un modo prestabilito per farlo.
‫Ma quello che dovresti provare a fare è acquisire sempre più familiarità con i dati in modo da poter confrontare colonne
‫diverse tra loro, confrontarle con il valore target, fare riferimento al dizionario dei dati, provare a
‫capire le cose.
‫Il tuo obiettivo è diventare un esperto in materia sul set di dati con cui stai lavorando.
‫Quindi l'obiettivo qui è scoprire di più sui dati e diventare un esperto in materia.
‫Sul set di dati con cui stai lavorando.
‫Ora, questo perché se qualcuno ti ha fatto una domanda al riguardo, puoi dargli una spiegazione e quando
‫inizi a costruire modelli, puoi controllare il suono del tuo modello per assicurarti che non funzionino
‫troppo bene, come ad esempio l'overfitting.
‫Oppure potrebbero avere scarse prestazioni, come la sottoalimentazione.
‫Ora, dal momento che eBay non ha una metodologia davvero definita, cosa faremo, scriveremo una breve
‫lista di controllo in modo da poter andare, quali domande stai cercando di risolvere?
‫Quindi questo è tornato alla nostra definizione del problema.
‫E poi che tipo di dati abbiamo e come trattiamo le diverse tipologie?
‫Quindi questo è come numerico contro categorico.
‫Nel nostro caso, tutti i dati nel nostro frame di dati sono numerici.
‫Ora, ricorda, questi passaggi non sono solo associati al set di dati sulle malattie cardiache, ma possono essere applicati a
‫quasi tutti i set di dati.
‫Cosa manca ai dati e come lo gestisci?
‫Fase quattro, dove sono i valori anomali e perché dovresti preoccuparti di loro?
‫Ora, gli outlier sono valori o campioni che sono così lontani dagli altri campioni, come se si confrontasse un campione con un altro,
‫se un campione, che è completamente stravagante, potrebbe essere un campione errato come
‫qualcuno potrebbe avere hanno commesso un errore mentre stavano cercando.
‫Quello o potrebbe essere un campione errato, punto e basta.
‫Oppure potrebbe effettivamente essere che questo sia solo un esempio stravagante e dovrebbe essere incluso nel tuo set di dati.
‫Infine, questo è un elenco non esaustivo, come puoi aggiungere modifiche o rimuovere funzionalità per ottenere di
‫più dai tuoi dati?
‫Quindi è una specie di lista di controllo con cui potresti voler iniziare come minimo di ciò che stiamo cercando
‫di capire.
‫Che ne dici di farlo?
‫Quindi la prima cosa che potrebbe essere eseguita è il modo tradizionale di guardare un frame di dati.
‫Se volessimo guardare in fondo, potremmo fare la coda d'anatra meravigliosa.
‫E poi la prossima cosa, poiché stiamo cercando di prevedere questa variabile target, probabilmente voglio
‫capire quali sono alcune informazioni a riguardo.
‫Quindi andiamo D. F. l'obiettivo, forse usiamo questo.
‫Ricorda, ci sono due modi diversi per accedere a colonne e frame di dati.
‫L'obiettivo dell'IDF o D. F. Obiettivo come stringa e valore fondamentale conta su questo.
‫Così.
‫Ok, ecco, scopriamo quante sono le classi di ogni classe.
‫Quindi, nel nostro caso, se torniamo al nostro dizionario dati e cerchiamo di capire cos'è Target.
‫Possiamo vedere che l'obiettivo è avere una malattia o meno, quindi uno uguale a zero uguale a no.
‫Quindi eccoci qui, quindi abbiamo centosessantacinque esempi in cui qualcuno ha una malattia cardiaca in base ai
‫suoi parametri di salute e 138 esempi in cui qualcuno non ha malattie cardiache.
‫E quindi quello che penseremmo qui è che questo è un problema relativamente equilibrato, il che significa che
‫abbiamo una quantità abbastanza simile di esempi in entrambe le classi.
‫Quindi questo è un problema di classificazione equilibrata.
‫E quindi se andiamo qui, forse vogliamo visualizzare questo.
‫Se andiamo D. F. , il valore target conta perché cerchiamo sempre di essere il più esplicativi.
‫Vogliamo spiegare i dati in un modo che sia noi che le altre persone possiamo capire e le visualizzazioni sono uno dei
‫modi migliori per farlo.
‫Quindi gentile è forse uguale a un grafico a barre e quindi posteremo alcuni colori fantasiosi in modo che sappiamo che questo è il nostro
‫grafico che marchierà questi colori.
‫Luce rossa, samin blu e azzurro.
‫Vediamo questo.
‫Ho messo un piccolo punto e virgola qui in modo che l'output non venga visualizzato.
‫Ci siamo.
‫Forse potremmo rietichettarli come qualcosa che potrebbe comportare la modifica dei valori nel frame di dati.
‫Non lo faremo per ora.
‫Se volessimo condividerlo con qualcuno di cui potremmo fidarci, cioè malattie cardiache e non malattie cardiache.
‫La prossima cosa che potremmo voler esaminare sono informazioni diverse sul nostro frame di dati in modo da poterlo
‫fare con le informazioni dafter.
‫Quali sono le altre colonne che contengono?
‫Ci sono valori mancanti, quindi questo è ciò che ci dirà.
‫Quindi abbiamo l'età, che è un non ora e 60 per queste 14 colonne 302 voci.
‫Il sesso è nel 64.
‫Sepi, cos'è Sepi, ricordi?
‫Possiamo controllare il nostro dizionario dei dati.
‫Vieni qui.
‫Tipo di dolore al petto.
‫Ok, angina tipica, angina atipica.
‫Non sono davvero sicuro di cosa significhi l'angina.
‫Quindi è qui che stiamo cercando di capire di cosa trattano i nostri dati.
‫Così definire l'angina, una condizione caratterizzata da un forte dolore al petto.
‫Questo ha senso se abbiamo a che fare con dati sulle malattie cardiache.
‫OK, quindi se torniamo indietro, vediamo come non c'è una vera struttura in questo, come se stessimo semplicemente saltando avanti
‫e indietro.
‫Se sembra che stiamo rimbalzando, è perché in realtà lo siamo.
‫E un altro modo per vedere, ci sono valori mancanti?
‫D. F. è in qualche modo perché ricorda, una delle nostre domande nell'analisi esplorativa dei dati
‫è cosa manca ai dati e come lo affrontiamo.
‫Quindi ci sono valori mancanti?
‫Nel nostro caso, non c'è, quindi non dobbiamo fare nulla per i valori mancanti lì, e se
‫stiamo ancora cercando di scoprire di più su come potremmo descrivere il frame di dati, ci daremo solo
‫alcuni valori numerici su tutte le nostre colonne.
‫Quindi abbiamo il conteggio qui, che è trecentotre.
‫Ecco quante righe ci sono.
‫Otteniamo il valore principale dell'età.
‫Quindi questo significa che il valore principale di tutti i nostri pazienti qui è 54.
‫Passiamo di qui, ok, non c'è molto di cui possiamo davvero fare uso.
‫Per adesso.
‫Quello che potremmo iniziare a fare è confrontare diverse colonne.
‫Quindi probabilmente lo salveremo per il prossimo video.
‫Quindi salva questo.
‫Troppo lungo.
‫Quindi ora abbiamo alcune informazioni rapide e veloci sui dati, giusto.
‫Nessuna struttura reale qui.
‫Stiamo solo cercando di capire cosa sta succedendo.
‫Abbiamo letto le intestazioni delle colonne qui.
‫Li abbiamo confrontati con il nostro dizionario di dati.
‫Abbiamo visto quanti esempi di ogni obiettivo ci sono in questo grafico qui, questa visualizzazione.
‫Ora inizieremo a confrontare colonne diverse e cercheremo di avere un'idea più precisa di dove si trovano
‫i modelli all'interno dei nostri dati.
‫Quindi facciamolo nel prossimo video.