‫Agora que temos todas as nossas ferramentas prontas, a primeira etapa é carregar os dados, porque com nossos dados, como
‫devemos usar nossas ferramentas, certo?
‫Então vamos aqui, carregamos dados, criamos um pequeno título, então vamos vender como def, então surdo é geralmente a abreviação
‫de data frame.
‫Portanto, não leia ASV porque temos nossa pasta Hodzic ASV em nosso diretório de trabalho atual.
‫Podemos simplesmente ir para o dia de pagamento.
‫Não leia, veja ASV.
‫Nós vamos passar.
‫Podemos fazer para doença cardíaca auto completa.
‫Dot CSFI lindo e então vamos dar uma olhada nele.
‫Maravilhoso.
‫Parece que foi importado muito bem, já demos uma prévia disso antes, mas podemos ver que
‫isso vai nos dizer quantas linhas e colunas existem.
‫Então, essencialmente, temos 303 três exemplos, que é Rose e esta é a coluna.
‫Portanto, isso vem na forma de linhas e colunas.
‫Agora, assim que tivermos os dados carregados.
‫Qual é o próximo?
‫Bem, isso vem a exploração de dados, a. k. uma. conhecido como análise exploratória de dados ou.
‫Depois de importar o conjunto de dados, é aqui que você deseja ir e começar a explorar.
‫No momento, não há uma maneira definida de fazer isso.
‫Mas o que você deve tentar fazer é se tornar cada vez mais familiarizado com os dados para que possa comparar diferentes
‫colunas entre si, compará-las com o valor de destino, consultar o dicionário de dados, tentar e
‫descobrir as coisas.
‫Seu objetivo é se tornar um especialista no conjunto de dados com o qual está trabalhando.
‫Portanto, o objetivo aqui é saber mais sobre os dados e se tornar um especialista no assunto.
‫No conjunto de dados com o qual você está trabalhando.
‫Agora, isso ocorre porque se alguém lhe fizer uma pergunta sobre isso, você pode dar uma explicação e
‫quando você começar a construir modelos, você pode verificar seu modelo para ter certeza de que não
‫está executando muito bem, como Overfitting.
‫Ou eles podem estar com baixo desempenho, como subalimentação.
‫Agora, uma vez que o eBay não tem uma metodologia definida, o que vamos fazer, vamos escrever
‫uma pequena lista de verificação para que possamos ir, que questões você está tentando resolver?
‫Portanto, estamos de volta à nossa definição de problema.
‫E então que tipo de dados temos e como tratamos os diferentes tipos?
‫Então, isso é como numérico versus categórico.
‫Em nosso caso, todos os dados em nosso quadro de dados são numéricos.
‫Agora, lembre-se de que essas etapas não estão apenas associadas ao conjunto de dados de doenças cardíacas, mas podem ser aplicadas
‫a quase todos os conjuntos de dados.
‫O que está faltando nos dados e como você lida com isso?
‫Etapa quatro, onde estão os outliers e por que você deve se preocupar com eles?
‫Agora, outliers são valores ou amostras que estão tão distantes das outras amostras, como em termos de se você estivesse comparando uma amostra a
‫outra, se uma amostra, que é completamente bizarra, pode ser uma amostra incorreta
‫como alguém pode ter cometeu um erro quando estava olhando.
‫Isso ou pode ser uma amostra incorreta, ponto final.
‫Ou pode ser que seja apenas um exemplo estranho e deveria ser incluído em seu conjunto de dados.
‫Finalmente, esta é uma lista não exaustiva, como você pode adicionar alterações ou remover recursos para obter
‫mais de seus dados?
‫Portanto, é como uma lista de verificação que você pode querer começar com o mínimo do que estamos tentando
‫descobrir.
‫Que tal fazermos isso?
‫Portanto, a primeira coisa que deve ser verificada é a maneira tradicional de ver um quadro de dados.
‫Se quiséssemos olhar para o fundo, poderíamos fazer um rabo de pato maravilhoso.
‫E depois, como estamos tentando prever essa variável de destino, provavelmente quero descobrir
‫quais são as informações sobre isso.
‫Então vamos D. F. o alvo, talvez usemos este.
‫Lembre-se de que há duas maneiras diferentes de acessar colunas e frames de dados.
‫O alvo IDF ou D. F. Alvo como uma string e o valor central conta com isso.
‫Então.
‫OK, aqui, vamos descobrir quantas de cada classe existem.
‫Portanto, em nosso caso, se voltarmos ao nosso dicionário de dados e tentarmos descobrir o que é Target.
‫Podemos ver que o alvo está com doença ou não, então um é igual a zero é igual a não.
‫Então lá vamos nós, temos cento e sessenta e cinco exemplos em que alguém tem doença cardíaca com
‫base em seus parâmetros de saúde e 138 exemplos em que alguém não tem doença cardíaca.
‫E então o que poderíamos pensar aqui é que este é um problema relativamente equilibrado, o que significa que
‫temos uma quantidade bastante semelhante de exemplos em ambas as classes.
‫Portanto, esse é um problema de classificação equilibrada.
‫E se formos aqui, talvez queiramos visualizar isso.
‫Se formos D. F. , o valor de destino conta porque estamos sempre tentando ser tão explicativos.
‫Queremos explicar os dados de uma forma que nós e outras pessoas possamos entender e as visualizações são uma das melhores
‫maneiras de fazer isso.
‫Portanto, o tipo é igual a um gráfico de barras e, em seguida, colocaremos algumas cores extravagantes para que saibamos que este é o nosso
‫gráfico que marcará essas cores.
‫Luz vermelha, azul samin e azul claro.
‫Vamos ver isso.
‫Eu coloco um pequeno ponto-e-vírgula aqui para que a saída não apareça.
‫Aqui vamos nós.
‫Talvez pudéssemos renomear isso como algo que talvez envolva a alteração dos valores no quadro de dados.
‫Não faremos isso por enquanto.
‫Se quiséssemos compartilhar isso com alguém em quem pudéssemos confiar, seria uma doença cardíaca e nenhuma doença cardíaca.
‫A próxima coisa que podemos querer observar são as diferentes informações sobre nosso quadro de dados, para que possamos
‫fazer isso com informações dafter.
‫Quais são as outras colunas neles?
‫Há algum valor ausente, então isso é o que isso vai nos dizer.
‫Portanto, temos idade, que é um não agora e 60 para essas 14 colunas, 302 entradas.
‫Sexo está em 64.
‫Sepi, o que é Sepi, lembra?
‫Podemos verificar nosso dicionário de dados.
‫Venha aqui em cima.
‫Tipo de dor no peito.
‫OK, angina típica, angina atípica.
‫Não tenho certeza do que significa angina.
‫Então é aqui que estamos tentando descobrir do que se tratam nossos dados.
‫Portanto, defina a angina, uma condição marcada por fortes dores no peito.
‫Isso faz sentido se estivermos lidando com dados de doenças cardíacas.
‫OK, então se voltarmos, veremos como não há uma estrutura real para isso, como se estivéssemos apenas pulando para frente e
‫para trás.
‫Se parece que estamos pulando, é porque realmente estamos.
‫E outra maneira de ver, há algum valor ausente?
‫D. F. está disponível porque, lembre-se, uma de nossas questões na análise exploratória de dados é o
‫que está faltando nos dados e como lidamos com isso.
‫Então, há algum valor ausente?
‫Em nosso caso, não há, então não temos que fazer nada sobre os valores ausentes lá, e
‫se ainda estivermos tentando descobrir mais sobre como o quadro de dados que podemos descrever, vamos apenas nos dar
‫alguns valores numéricos sobre todas as nossas colunas.
‫Portanto, temos a contagem aqui, que é trezentos e três.
‫É quantas linhas existem.
‫Pegamos o valor principal da idade.
‫Isso significa que o valor principal de todos os nossos pacientes aqui é 54.
‫Nós passamos por aqui, OK, não há muito lá que possamos realmente usar.
‫Por enquanto.
‫O que podemos começar a fazer é comparar colunas diferentes.
‫Então, provavelmente vamos guardar isso para o próximo vídeo.
‫Então salve este.
‫Ficando muito tempo.
‫Portanto, agora temos algumas percepções rápidas e rápidas sobre os dados, certo.
‫Nenhuma estrutura real aqui.
‫Estamos apenas tentando descobrir o que está acontecendo.
‫Nós lemos os títulos das colunas aqui.
‫Nós os comparamos com nosso dicionário de dados.
‫Vimos quantos exemplos de cada alvo existem neste gráfico aqui, nesta visualização.
‫Agora vamos começar a comparar colunas diferentes e tentar ter um pouco mais de ideia de onde
‫os padrões estão em nossos dados.
‫Então, vamos fazer isso no próximo vídeo.