‫ตอนนี้เรามีเครื่องมือทั้งหมดพร้อมแล้ว ขั้นตอนแรกคือการโหลดข้อมูล เพราะหากไม่มีข้อมูล เราจะใช้เครื่องมือของเราได้อย่างไร
‫ใช่ไหม
‫เราไปที่นี่ โหลดข้อมูล ทำหัวเรื่องเล็กน้อย แล้วเราจะจัดการมัน
‫DF ดังนั้น DF มักจะย่อมาจาก data frame ดังนั้นอย่าอ่าน CSV เพราะเรามีโฟลเดอร์ CSV โรคหัวใจอยู่ในไดเร็กทอรีการทำงานปัจจุบันของเรา
‫เราไปอัปเดตอ่าน CSV กันได้เลย
‫เราจะผ่านมันไปให้ได้
‫เราทำ tab auto โรคหัวใจสมบูรณ์ CSV ได้มั้ยคะ สวยๆ
‫แล้วเราจะมาดูกันว่า
‫มหัศจรรย์.
‫ที่ดูเหมือนนำเข้ามา
‫ยอดเยี่ยม.
‫เราเคยแอบดูเรื่องนี้มาก่อนแล้ว แต่เราอาจจะไปทำรูปร่าง
‫นี่จะบอกเราว่ามีกี่แถวและคอลัมน์
‫โดยพื้นฐานแล้ว เรามี 303 ตัวอย่าง ซึ่งเป็นแถวและนี่คือคอลัมน์
‫นี่จึงมาในรูปแบบของคอลัมน์แถว
‫ตอนนี้เมื่อเราโหลดข้อมูลแล้ว
‫อะไรต่อไป?
‫นั่นคือการสำรวจข้อมูล เค ที่เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจหรือ EDA
‫เมื่อคุณนำเข้าชุดข้อมูลแล้ว นี่คือที่ที่คุณต้องการและเริ่มสำรวจ
‫ในตอนนี้ ไม่มีวิธีการที่แน่นอนในการทำเช่นนี้ แต่สิ่งที่คุณควรทำคือทำความคุ้นเคยกับข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ
‫เพื่อให้คุณสามารถเปรียบเทียบคอลัมน์ต่างๆ กันได้
‫เปรียบเทียบกับค่าเป้าหมาย
‫กลับไปที่พจนานุกรมข้อมูล
‫ลองและคิดออก
‫เป้าหมายของคุณคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านในชุดข้อมูลที่คุณกำลังทำงานด้วย
‫ดังนั้นเป้าหมายที่นี่คือการค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลและกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน
‫ในชุดข้อมูลที่คุณกำลังทำงานด้วย
‫นี่เป็นเพราะถ้ามีคนถามคำถามคุณเกี่ยวกับเรื่องนี้ คุณสามารถให้คำอธิบายแก่พวกเขาได้
‫และเมื่อคุณเริ่มสร้างโมเดล คุณสามารถตรวจสอบโมเดลของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานได้ไม่ดีเกินไป
‫เช่น การใส่มากเกินไป
‫หรืออาจทำงานได้ไม่ดี เช่น ไม่เหมาะสม
‫ตอนนี้ เนื่องจาก EDA ไม่มีระเบียบวิธีที่กำหนดไว้จริงๆ สิ่งที่เราจะทำคือเขียนรายการตรวจสอบสั้นๆ
‫เพื่อที่เราจะไปต่อ คุณกำลังพยายามแก้ปัญหาอะไรอยู่
‫ดังนั้นนี่คือการนิยามปัญหาของเรา แล้วเรามีข้อมูลประเภทใด และเราจะจัดการกับประเภทต่าง
‫ๆ อย่างไร
‫นี่จึงเป็นเหมือนตัวเลขกับหมวดหมู่
‫ในกรณีของเรา ข้อมูลทั้งหมดใน data frame ของเราเป็นตัวเลข
‫จำไว้ว่าขั้นตอนเหล่านี้ไม่ได้เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลโรคหัวใจเท่านั้น
‫ใช้ได้กับชุดข้อมูลเกือบทุกชุด
‫ข้อมูลขาดหายไปและคุณจะจัดการกับมันอย่างไร?
‫ขั้นตอนที่สี่ ค่าผิดปกติอยู่ที่ไหน และเหตุใดคุณจึงควรสนใจ
‫ทีนี้ ค่าผิดปกติคือค่าหรือตัวอย่างที่อยู่ห่างไกลจากตัวอย่างอื่นๆ มาก เช่น ในแง่ของถ้าคุณกำลังเปรียบเทียบตัวอย่างหนึ่งกับอีกตัวอย่างหนึ่ง
‫ถ้าตัวอย่างหนึ่งเป็นเพียงตัวอย่างที่แปลกไปโดยสิ้นเชิง มันอาจจะไม่ถูกต้องเหมือนตัวอย่างที่ใครบางคนอาจทำขึ้น
‫ข้อผิดพลาดเมื่อบันทึกข้อมูลนั้น หรืออาจเป็นตัวอย่างที่ไม่ถูกต้อง ให้หยุดทั้งหมด
‫หรือจริง ๆ แล้วอาจเป็นเพียงตัวอย่างที่แปลกประหลาดและควรรวมไว้ในชุดข้อมูลของคุณ
‫สุดท้ายนี้และอีกครั้ง นี่คือรายการที่ไม่ครบถ้วนสมบูรณ์
‫คุณจะเพิ่มการเปลี่ยนแปลงหรือลบคุณสมบัติเพื่อรับข้อมูลของคุณได้มากขึ้นได้อย่างไร
‫ดังนั้นมันจึงเหมือนกับรายการตรวจสอบของ EDA ที่คุณอาจต้องการเริ่มต้นด้วยสิ่งขั้นต่ำที่เรากำลังพยายามหาอยู่
‫เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫ดังนั้นสิ่งแรกที่เราอาจตรวจสอบหัว DF
‫วิธีดั้งเดิมในการดูดาต้าเฟรม
‫หากเราต้องการที่จะมองลงไปที่ด้านล่าง
‫เราอาจทำรายละเอียด
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วสิ่งต่อไป เนื่องจากเรากำลังพยายามทำนายตัวแปรเป้าหมายนี้ ฉันน่าจะอยากทราบว่ามีข้อมูลอะไรบ้างเกี่ยวกับสิ่งนั้น
‫ดังนั้นเราจึงไปเป็นเป้าหมายที่หูหนวกบางทีเราอาจใช้อันนี้
‫โปรดจำไว้ว่า มีสองวิธีในการเข้าถึงคอลัมน์ในกรอบข้อมูล
‫คุณสามารถไป DFG target หรือ DF target เป็นสตริงที่เราเรียกว่า value นับได้
‫ดังนั้นเราจะไปที่นี่
‫มาดูกันว่าแต่ละคลาสมีกี่คลาส
‫ในกรณีของเรา ถ้าเรากลับไปที่พจนานุกรมข้อมูล เรากำลังพยายามหาว่าเป้าหมายคืออะไร
‫เราสามารถพูดได้ว่าเป้าหมายมีโรคหรือไม่
‫หนึ่งเท่ากับศูนย์เท่ากับไม่
‫ดังนั้นเราจึงไป
‫ดังนั้นเราจึงมีตัวอย่าง 165 ตัวอย่างที่บางคนเป็นโรคหัวใจโดยพิจารณาจากปัจจัยด้านสุขภาพของพวกเขา และ 138 ตัวอย่างที่บางคนไม่มีโรคหัวใจ
‫และสิ่งที่เราคิดในที่นี้คือ เป็นปัญหาที่ค่อนข้างสมดุล หมายความว่าเรามีตัวอย่างที่ใกล้เคียงกันในทั้งสองคลาส
‫นั่นคือปัญหาการจำแนกประเภทที่สมดุล
‫แล้วถ้าเราไปที่นี่ บางทีเราต้องการนึกภาพออก
‫ดังนั้นถ้าเราไปหูหนวกเป้าหมาย
‫คุณค่ามีความสำคัญเพราะเราพยายามอธิบายอยู่เสมอ
‫เราต้องการอธิบายข้อมูลในลักษณะที่ทั้งเราและผู้อื่นสามารถเข้าใจได้ และการแสดงภาพเป็นวิธีที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการทำเช่นนั้น
‫เท่ากับกราฟแท่ง แล้วเราจะส่งสีสวยๆ ไปให้ เพื่อจะได้รู้ว่านี่คือกราฟของเรา
‫เราจะสร้างเครื่องหมายการค้าสีทอง สีฟ้าอ่อน ปลาแซลมอน และสีน้ำเงินอ่อน
‫มาดูกันค่ะ
‫ผมจะใส่เครื่องหมายอัฒภาคเล็กๆ ตรงนี้ เพื่อไม่ให้ผลลัพธ์ออกมา
‫เราจะไปที่นั่น.
‫บางทีเราอาจติดป้ายกำกับใหม่ว่าเป็นสิ่งที่อาจเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงค่าในกรอบข้อมูล
‫เราจะไม่ทำอย่างนั้นในตอนนี้
‫ถ้าเราอยากจะแบ่งปันสิ่งนี้กับใครสักคน
‫เราสามารถติดป้ายใหม่ว่าเป็นโรคหัวใจและรู้จักโรคหัวใจ
‫สิ่งต่อไปที่เราอาจต้องการดูคือข้อมูลที่แตกต่างกันเกี่ยวกับ dataframe ของเรา ดังนั้นเราจึงสามารถทำได้ด้วยข้อมูล
‫dfki
‫คอลัมน์อื่นมีอะไรบ้าง?
‫มีค่าที่หายไปหรือไม่?
‫นี่คือสิ่งที่กำลังจะบอกเรา
‫เรามี age ซึ่งไม่ใช่ค่าว่าง int 64 มี 14 คอลัมน์ 302 รายการ 6 คือ int 64 CP CP คืออะไร จำได้ไหม เราสามารถตรวจสอบพจนานุกรมข้อมูลของเรา
‫ขึ้นมาที่นี่ ประเภทอาการเจ็บหน้าอก
‫ตกลง.
‫โรคหลอดเลือดหัวใจตีบทั่วไป
‫โรคหลอดเลือดหัวใจตีบผิดปกติ
‫ไม่แน่ใจว่าโรคหลอดเลือดหัวใจตีบหมายถึงอะไร
‫นี่คือสิ่งที่เรากำลังพยายามหาว่าข้อมูลของเราเกี่ยวกับอะไร
‫ดังนั้นให้นิยามโรคหลอดเลือดหัวใจตีบ ซึ่งเป็นภาวะที่มีอาการปวดอย่างรุนแรงที่หน้าอก
‫เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลหากเรากำลังจัดการกับข้อมูลโรคหัวใจ
‫ตกลง.
‫ถ้าเรากลับมา ดูว่าไม่มีโครงสร้างที่แท้จริงในเรื่องนี้ เหมือนกับว่าเราแค่กระโดดไปมา
‫ถ้าดูเหมือนว่าเรากำลังเด้งไปมา นั่นเป็นเพราะเราเป็นอย่างนั้นจริงๆ
‫และวิธีดูอีกอย่างคือมีค่าที่ขาดหายไปหรือไม่?
‫DF เป็น A ไม่ใช่บางส่วน
‫เพราะจำไว้ หนึ่งในคำถามของเราในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจคือสิ่งที่ขาดหายไปจากข้อมูลและเราจัดการกับมันอย่างไร
‫แล้วมีค่าที่หายไปหรือไม่?
‫ในกรณีของเราไม่มี
‫ดังนั้นเราจึงไม่ต้องทำอะไรกับค่าที่หายไปที่นั่น
‫หากเรายังคงพยายามค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ data frame ของเรา เราอาจใช้ DF อธิบาย ซึ่งจะให้ค่าตัวเลขเกี่ยวกับคอลัมน์ทั้งหมดแก่เรา
‫เราได้นับตรงนี้, ซึ่งก็คือ 303.
‫นั่นคือจำนวนแถวที่มี
‫เราได้ค่าหลักของอายุ ซึ่งนั่นหมายถึงค่าเฉลี่ยของผู้ป่วยทั้งหมดของเรา
‫นี่ 54.
‫เราผ่านมาทางนี้
‫ตกลง.
‫ไม่มากเกินกว่าที่เราจะใช้ประโยชน์ได้ในตอนนี้
‫สิ่งที่เราอาจเริ่มทำคือเปรียบเทียบคอลัมน์ต่างๆ
‫เราน่าจะบันทึกไว้ในวิดีโอหน้า
‫ดังนั้นบันทึกนี้ให้ยาวเกินไป
‫ตอนนี้เรามีข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วและรวดเร็วเกี่ยวกับข้อมูลแล้วใช่ไหม
‫ไม่มีโครงสร้างที่แท้จริงที่นี่
‫เราแค่พยายามหาว่าเกิดอะไรขึ้น
‫เราได้อ่านส่วนหัวของคอลัมน์ที่นี่
‫เราได้เปรียบเทียบกับพจนานุกรมข้อมูลของเราแล้ว
‫เราได้เห็นตัวอย่างของแต่ละเป้าหมายแล้ว
‫ในกราฟนี้ การแสดงภาพนี้
‫ตอนนี้ เราจะเริ่มเปรียบเทียบคอลัมน์ต่างๆ และลองทำความเข้าใจเพิ่มเติมว่ารูปแบบต่างๆ
‫อยู่ในข้อมูลของเราที่ใด
‫ลองทำกันในวิดีโอหน้า