‫Artık tüm araçlarımız hazır olduğuna göre, ilk adım verileri yüklemektir, çünkü veri olmadan araçlarımızı
‫nasıl kullanacağız?
‫Değil mi?
‫Buraya gideceğiz, verileri yükleyeceğiz, küçük bir başlık oluşturacağız ve sonra bunları yerleştireceğiz.
‫DF Yani DF genellikle veri çerçevesinin kısaltmasıdır, bu yüzden CSV okumayın çünkü mevcut çalışma dizinimizde kalp
‫hastalığı CSV klasörümüz var.
‫Güncellemeye gidip CSV'yi okuyabiliriz.
‫Bunu geçeceğiz.
‫Sekme otomatik tamamlama kalp hastalığı CSV yapabilir miyiz, güzel.
‫Sonra da ona bir göz atacağız.
‫Harika.
‫Bu ithal gibi görünüyor.
‫Harika.
‫Buna daha önce bir göz atmıştık, ancak şekil verebiliriz.
‫Bu bize kaç satır ve sütun olduğunu söyleyecektir.
‫Yani esasen 303 örneğimiz var, bunlar satır ve bu da sütun.
‫Yani bu, satırlar sütunlar şeklinde gelir.
‫Şimdi, verileri yükledikten sonra.
‫Sırada ne var?
‫Bu da veri keşfi için geliyor. k. Keşifsel veri analizi ya da EDA olarak bilinir.
‫Bir veri kümesini içe aktardıktan sonra, gitmek ve keşfetmeye başlamak istediğiniz yer burasıdır.
‫Şimdi, bunu yapmanın belirli bir yolu yoktur, ancak yapmaya çalışmanız gereken şey, farklı sütunları
‫birbiriyle karşılaştırabilmek için verilere giderek daha fazla aşina olmaktır.
‫Bunları hedef değerle karşılaştırın.
‫Veri sözlüğüne geri dönün.
‫Bir şeyleri anlamaya çalış.
‫Hedefiniz, üzerinde çalıştığınız veri setinde konu uzmanı olmaktır.
‫Dolayısıyla buradaki amaç, veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek ve konunun uzmanı olmaktır.
‫Üzerinde çalıştığınız veri setinde.
‫Bunun nedeni, birisi size bu konuda bir soru sorarsa, ona bir açıklama yapabilmenizdir.
‫Ve model oluşturmaya başladığınızda, aşırı uyum gibi çok iyi performans göstermediklerinden emin olmak için modelinizi
‫sesle kontrol edebilirsiniz.
‫Ya da uygunsuz gibi düşük performanslı olabilirler.
‫Şimdi, EDA'nın gerçekten belirlenmiş bir metodolojisi olmadığından, yapacağımız şey kısa bir kontrol
‫listesi yazmak olacak, böylece şöyle diyebiliriz: Hangi soruları çözmeye çalışıyorsunuz?
‫Bu, problem tanımımıza geri dönüyor ve sonra ne tür verilere sahibiz ve farklı türleri nasıl ele
‫alıyoruz?
‫Yani bu, sayısal ve kategorik gibi bir şey.
‫Bizim durumumuzda, veri çerçevemizdeki tüm veriler sayısaldır.
‫Unutmayın, bu adımlar sadece kalp hastalığı veri setiyle ilişkili değildir.
‫Neredeyse tüm veri setlerine uygulanabilirler.
‫Verilerde eksik olan nedir ve bununla nasıl başa çıkarsınız?
‫Dördüncü adım Aykırı değerler nerede ve bunları neden önemsemelisiniz?
‫Şimdi, aykırı değerler diğer örneklerinden çok uzakta olan değerler veya örneklerdir, örneğin bir örneği diğeriyle karşılaştırıyorsanız,
‫bir örnek tamamen tuhafsa, bu yanlış bir örnek olabilir, birisi bunu kaydederken
‫bir hata yapmış olabilir veya yanlış bir örnek olabilir, sadece tam
‫olarak dur.
‫Ya da aslında bu sadece tuhaf bir örnek olabilir ve veri setinize dahil edilmelidir.
‫Son olarak ve yine, bu kapsamlı olmayan bir listedir.
‫Verilerinizden daha fazla yararlanmak için özellikleri nasıl değiştirebilir veya kaldırabilirsiniz?
‫Yani bu bir tür EDA kontrol listesi gibi, neyi anlamaya çalıştığımıza dair asgari bir bilgi olarak başlamak isteyebilirsiniz.
‫Bunu yapsak nasıl olur?
‫İlk olarak DF kafasını kontrol edebiliriz.
‫Bir veri çerçevesine bakmanın geleneksel yolu.
‫Eğer dibe bakmak istersek.
‫Detaylara girebiliriz.
‫Harika.
‫Ve bir sonraki şey, bu hedef değişkeni tahmin etmeye çalıştığımız için, muhtemelen bununla ilgili
‫bazı bilgilerin ne olduğunu bulmak istiyorum.
‫Sağır hedefe gideriz, belki bunu kullanırız.
‫Veri çerçevelerindeki sütunlara erişmenin iki farklı yolu olduğunu unutmayın.
‫DFG hedefini veya DF hedefini, üzerinde değer sayıları dediğimiz bir dize olarak kullanabilirsiniz.
‫O zaman buraya gidelim.
‫Her sınıftan kaç tane olduğunu bulalım.
‫Yani bizim durumumuzda, veri sözlüğümüze geri dönersek, hedefin ne olduğunu bulmaya çalışıyoruz.
‫Hedefin hastalığı olduğunu ya da olmadığını söyleyebiliriz.
‫Yani bir eşittir sıfır eşittir hayır.
‫İşte böyle.
‫Dolayısıyla, sağlık parametrelerine göre birinin kalp hastası olduğu 165 örneğimiz ve birinin kalp hastası olmadığı
‫138 örneğimiz var.
‫Dolayısıyla burada düşüneceğimiz şey, bunun nispeten dengeli bir problem olduğudur, yani
‫her iki sınıfta da oldukça benzer miktarda örneğimiz vardır.
‫Yani bu dengeli bir sınıflandırma sorunudur.
‫Buraya gidersek, belki bunu görselleştirmek isteyebiliriz.
‫Yani sağır hedefe gidersek.
‫Değer önemlidir çünkü biz her zaman açıklayıcı olmaya çalışıyoruz.
‫Verileri hem bizim hem de diğer insanların anlayabileceği bir şekilde açıklamak istiyoruz ve görselleştirmeler bunu yapmanın
‫en iyi yollarından biri.
‫Yani bir tür çubuk grafiğe eşittir ve sonra bunun bizim grafiğimiz olduğunu bilmemiz için ona bazı süslü renkler geçireceğiz.
‫Bu renkleri altın, açık mavi, somon ve açık mavi olarak markalayacağız.
‫Şuna bir bakalım.
‫Çıktının ortaya çıkmaması için buraya küçük bir noktalı virgül koyacağım.
‫İşte oldu.
‫Belki bunları, veri çerçevesindeki değerleri değiştirmeyi içerebilecek bir şey olarak yeniden etiketleyebiliriz.
‫Şimdilik bunu yapmayacağız.
‫Eğer bunu biriyle paylaşmak istersek.
‫Bunu bir kalp hastalığı olarak yeniden etiketleyebilir ve kalp hastalığını bilebiliriz.
‫Bakmak isteyebileceğimiz bir sonraki şey veri çerçevemiz hakkında farklı bilgilerdir, bu yüzden
‫bunu dfki info ile yapabiliriz.
‫Diğer sütunlarda ne var?
‫Kayıp değerler var mı?
‫Yani bu bize şunu söyleyecek.
‫Dolayısıyla, null olmayan bir int 64 olan yaşımız var, 14 sütun, 302 giriş var, altısı int 64 CP CP nedir hatırlayın, veri
‫sözlüğümüzü kontrol edebiliriz, buraya gelin, göğüs ağrısı tipi.
‫Tamam.
‫Tipik anjina.
‫Atipik anjina.
‫Aslında anjinin ne anlama geldiğinden emin değilim.
‫İşte biz de verilerimizin neyle ilgili olduğunu anlamaya çalışıyoruz.
‫Göğüste şiddetli ağrıyla kendini gösteren bir durum olan anjini de öyle tanımlayın.
‫Kalp hastalığı verileriyle uğraşıyorsak bu mantıklı.
‫Tamam.
‫Eğer geri dönersek, bunun nasıl gerçek bir yapısı olmadığını, sanki bir ileri bir geri atladığımızı
‫görürüz.
‫Eğer oradan oraya savruluyormuşuz gibi görünüyorsa, aslında öyleyiz de ondan.
‫Ve görmenin başka bir yolu da eksik değerler var mı?
‫DF bir A, biraz değil.
‫Çünkü hatırlayın, keşifsel veri analizindeki sorularımızdan biri verilerde neyin eksik olduğu ve bununla nasıl
‫başa çıkacağımızdır.
‫Peki hiç kayıp değer var mı?
‫Bizim durumumuzda yok.
‫Dolayısıyla buradaki eksik değerler için bir şey yapmamıza gerek yok.
‫Ardından, veri çerçevemiz hakkında daha fazla bilgi edinmeye çalışıyorsak, bize tüm sütunlarımız hakkında bazı
‫sayısal değerler verecek olan DF tanımlamasını yapabiliriz.
‫Burada 303 olan bir sayımız var.
‫İşte bu kadar sıra var.
‫Yaşın ana değerini alırız, bu da tüm hastalarımızın ortalama değeri anlamına gelir.
‫İşte 54.
‫Buradan geçeceğiz.
‫Tamam.
‫Şimdilik gerçekten kullanabileceğimiz çok fazla şey yok.
‫Yapmaya başlayabileceğimiz şey, farklı sütunları karşılaştırmaktır.
‫Bu yüzden bunu muhtemelen bir sonraki videoya saklayacağız.
‫O yüzden bunu çok uzun tutmayın.
‫Şimdi elimizde verilerle ilgili bazı hızlı bilgiler var, değil mi?
‫Burada gerçek bir yapı yok.
‫Sadece neler olduğunu anlamaya çalışıyoruz.
‫Buradaki sütun başlıklarını okuduk.
‫Bunları veri sözlüğümüzle karşılaştırdık.
‫Her bir hedef için ne kadar çok örnek olduğunu gördük.
‫Buradaki grafikte, bu görselleştirme.
‫Şimdi farklı sütunları karşılaştırmaya başlayacağız ve verilerimizdeki kalıpların nerede olduğuna dair biraz
‫daha fazla fikir edinmeye çalışacağız.
‫Bunu bir sonraki videoda yapalım.