‫Ahora que tenemos todas nuestras herramientas listas para usar, el primer paso es cargar los datos porque con nuestros datos, ¿cómo se
‫supone que usamos nuestras herramientas, verdad?
‫Entonces vamos aquí, cargamos datos, hacemos un pequeño encabezado, luego vamos a vender como def, por lo que sordo es generalmente la abreviatura de
‫marco de datos.
‫Por lo tanto, no lea ASV porque tenemos nuestra carpeta Hodzic ASV en nuestro directorio de trabajo actual.
‫Podemos irnos de día de pago.
‫No lea vea ASV.
‫Lo vamos a pasar.
‫¿Podemos hacer para autocompletar la enfermedad cardíaca?
‫Dot CSFI hermoso y luego vamos a echarle un vistazo.
‫Maravilloso.
‫Parece que se importó muy bien, ya hemos tenido un adelanto de esto antes, pero podríamos dar
‫forma a que esto nos dirá cuántas filas y columnas hay.
‫Básicamente, tenemos 303 tres ejemplos, que es Rose y esta es una columna.
‫Entonces esto viene en forma de filas y columnas.
‫Ahora, una vez que tengamos los datos cargados.
‫¿Que sigue?
‫Bueno, eso viene con la exploración de datos, a. k. una. conocido como análisis de datos exploratorios o.
‫Una vez que haya importado el conjunto de datos, aquí es donde desea ir y comenzar a explorar.
‫En este momento, no hay una forma establecida de hacer esto.
‫Pero lo que debería intentar hacer es familiarizarse cada vez más con los datos para poder comparar diferentes columnas
‫entre sí, compararlas con el valor objetivo, consultar el diccionario de datos, intentar
‫resolver las cosas.
‫Su objetivo es convertirse en un experto en la materia en el conjunto de datos con el que está trabajando.
‫Entonces, el objetivo aquí es obtener más información sobre los datos y convertirse en un experto en la materia.
‫En el conjunto de datos con el que está trabajando.
‫Ahora, esto se debe a que si alguien le hizo una pregunta al respecto, puede darles una explicación y
‫cuando comience a construir modelos, puede verificar el sonido de su modelo para asegurarse de que no
‫estén funcionando muy bien, como Overfitting.
‫O pueden tener un rendimiento deficiente, como una alimentación insuficiente.
‫Ahora, dado que eBay no tiene una metodología establecida realmente, lo que vamos a hacer, escribiremos una
‫breve lista de verificación para que podamos ir, ¿qué preguntas estás tratando de resolver?
‫Así que volvemos a la definición de nuestro problema.
‫Y luego, ¿qué tipo de datos tenemos y cómo tratamos los diferentes tipos?
‫Entonces esto es como numérico versus categórico.
‫En nuestro caso, todos los datos de nuestro marco de datos son numéricos.
‫Ahora, recuerde, estos pasos no solo están asociados con el conjunto de datos de enfermedades cardíacas, sino que se pueden aplicar
‫a casi cualquier conjunto de datos.
‫¿Qué falta en los datos y cómo se maneja?
‫Paso cuatro, ¿dónde están los valores atípicos y por qué debería preocuparse por ellos?
‫Ahora, los valores atípicos son valores o muestras que están muy lejos de las otras muestras, como si estuvieras comparando una muestra con otra,
‫si una muestra, que es completamente extravagante, podría ser una muestra similar incorrecta
‫que alguien puede tener. cometió un error cuando estaban mirando.
‫Eso o puede ser una muestra incorrecta, simplemente punto.
‫O puede ser que sea solo un ejemplo extravagante y debería incluirse en su conjunto de datos.
‫Entonces, finalmente y otra vez, esta es una lista no exhaustiva, ¿cómo puede agregar cambios o eliminar funciones para sacar
‫más provecho de sus datos?
‫Por lo tanto, es como una lista de verificación con la que quizás desee comenzar como un mínimo de lo que estamos tratando
‫de averiguar.
‫¿Qué tal si hacemos eso?
‫Por lo tanto, lo primero que podría comprobarse era la forma tradicional de ver un marco de datos.
‫Si quisiéramos mirar hacia abajo, podríamos hacer una cola de pato maravillosa.
‫Y luego, lo siguiente, debido a que estamos tratando de predecir esta variable objetivo, probablemente
‫quiera averiguar qué información hay sobre eso.
‫Entonces vamos D. F. el objetivo, tal vez usemos este.
‫Recuerde, hay dos formas diferentes de acceder a columnas y marcos de datos.
‫El objetivo de las FDI o D. F. Target como una cadena y un valor central cuenta con eso.
‫Entonces.
‫Bien, aquí, averigüemos cuántos de cada clase hay.
‫Entonces, en nuestro caso, si volvemos a nuestro diccionario de datos y tratamos de averiguar qué es Target.
‫Podemos ver que Target tiene enfermedad o no, por lo que uno es igual a cero es igual a no.
‫Así que ahí vamos, tenemos ciento sesenta y cinco ejemplos en los que alguien tiene una enfermedad cardíaca según
‫sus parámetros de salud y 138 ejemplos en los que alguien no tiene una enfermedad cardíaca.
‫Entonces, lo que pensaríamos aquí es que este es un problema relativamente equilibrado, lo que significa que
‫tenemos una cantidad bastante similar de ejemplos en ambas clases.
‫Así que ese es un problema de clasificación equilibrado.
‫Entonces, si vamos aquí, tal vez queramos visualizar esto.
‫Si vamos D. F. , el valor objetivo cuenta porque siempre intentamos ser lo más explicativos.
‫Queremos explicar los datos de una manera que tanto nosotros como otras personas podamos entender y las visualizaciones son una de las
‫mejores formas de hacerlo.
‫Así que el tipo es igual a tal vez un gráfico de barras y luego colocaremos algunos colores elegantes para que sepamos que este es nuestro
‫gráfico que marcará estos colores.
‫Rojo claro, azul samin y celeste.
‫Veamos esto.
‫Pongo un pequeño punto y coma aquí para que la salida no aparezca.
‫Aquí vamos.
‫Quizás podríamos volver a etiquetarlos como algo que quizás implique cambiar los valores en el marco de datos.
‫No haremos eso por ahora.
‫Si quisiéramos compartir esto con alguien en quien podamos confiar, es una enfermedad cardíaca y no una enfermedad cardíaca.
‫Lo siguiente que podríamos querer ver es información diferente sobre nuestro marco de datos para que podamos hacer
‫eso con información posterior.
‫¿Cuáles son las otras columnas que tienen?
‫¿Hay algún valor faltante? Esto es lo que esto nos va a decir.
‫Así que tenemos age, que no es ahora y 60 para estas 14 columnas 302 entradas.
‫El sexo está en 64.
‫Sepi, ¿qué es Sepi, recuerdas?
‫Podemos consultar nuestro diccionario de datos.
‫Ven aquí.
‫Tipo de dolor de pecho.
‫Bien, angina típica, angina atípica.
‫No estoy seguro de lo que significa la angina de pecho.
‫Así que aquí es donde estamos tratando de averiguar de qué se tratan nuestros datos.
‫Así que defina la angina de pecho, una condición caracterizada por un dolor severo en el pecho.
‫Eso tiene sentido si estamos tratando con datos de enfermedades cardíacas.
‫Bien, si volvemos, veremos cómo no hay una estructura real en esto, como si estuviéramos saltando de un lado
‫a otro.
‫Si parece que estamos rebotando, es porque en realidad lo estamos.
‫Y otra forma de verlo, ¿faltan valores?
‫D. F. tiene algunos porque recuerde, una de nuestras preguntas en el análisis exploratorio de datos es
‫qué falta en los datos y cómo lo manejamos.
‫Entonces, ¿faltan valores?
‫En nuestro caso, no lo hay, por lo que no tenemos que hacer nada con los valores que
‫faltan allí, y si todavía estamos tratando de averiguar más sobre cómo podemos describir el marco de datos, solo vamos
‫a darnos algunos valores numéricos sobre todas nuestras columnas.
‫Así que contamos aquí, que es trescientos tres.
‫Esa es la cantidad de filas que hay.
‫Obtenemos el valor principal de la edad.
‫Eso significa que el valor principal de todos nuestros pacientes aquí es 54.
‫Pasamos por aquí, está bien, eso no es mucho de lo que realmente podamos hacer uso.
‫Por ahora.
‫Lo que podríamos empezar a hacer es comparar diferentes columnas.
‫Así que probablemente lo guardaremos para el próximo video.
‫Así que guarda este.
‫Demasiado tiempo.
‫Así que ahora tenemos algunas ideas rápidas y rápidas sobre los datos, ¿verdad?
‫No hay estructura real aquí.
‫Solo estamos tratando de averiguar qué está pasando.
‫Hemos leído los títulos de las columnas aquí.
‫Los hemos comparado con nuestro diccionario de datos.
‫Hemos visto cuántos ejemplos de cada objetivo hay en este gráfico aquí, esta visualización.
‫Ahora vamos a comenzar a comparar diferentes columnas e intentar tener una idea un poco más clara de dónde
‫están los patrones dentro de nuestros datos.
‫Así que hagámoslo en el siguiente video.