‫Bây giờ chúng ta đã có sẵn tất cả các công cụ của mình, bước đầu tiên là tải dữ liệu vào, bởi vì nếu không có dữ liệu, chúng ta sử dụng
‫các công cụ của mình như thế nào?
‫Đúng?
‫Vì vậy, chúng tôi vào đây, tải dữ liệu, tạo một tiêu đề nhỏ, và sau đó chúng tôi sẽ giải quyết những điều đó.
‫DF Vì vậy DF thường là viết tắt của khung dữ liệu, vì vậy đừng đọc CSV vì chúng tôi đã có thư mục CSV bệnh tim trong thư
‫mục làm việc hiện tại của chúng tôi.
‫Chúng ta chỉ có thể cập nhật, đọc CSV.
‫Chúng ta sẽ vượt qua nó.
‫Chúng tôi có thể làm tab tự động hoàn thành CSV bệnh tim, đẹp.
‫Và sau đó chúng ta sẽ xem xét nó.
‫Tuyệt vời.
‫Điều đó có vẻ như nó được nhập khẩu.
‫Tuyệt quá.
‫Chúng tôi đã có một cái nhìn lén về điều này trước đây, nhưng chúng tôi có thể sẽ thành hình.
‫Điều này sẽ cho chúng ta biết có bao nhiêu hàng và cột.
‫Vì vậy, về cơ bản chúng ta có 303 ví dụ là hàng và đây là cột.
‫Vì vậy, điều này có dạng cột hàng.
‫Bây giờ, khi chúng tôi đã tải xong dữ liệu.
‫Cái gì tiếp theo?
‫Chà, đó là thăm dò dữ liệu a. k. một phân tích dữ liệu khám phá hoặc EDA.
‫Khi bạn đã nhập tập dữ liệu, đây là nơi bạn muốn đến và bắt đầu khám phá nó.
‫Hiện tại, không có cách nào cụ thể để làm điều này, nhưng điều bạn nên cố gắng làm là ngày càng
‫trở nên quen thuộc hơn với dữ liệu để bạn có thể so sánh các cột khác nhau với nhau.
‫So sánh chúng với giá trị mục tiêu.
‫Tham khảo lại từ điển dữ liệu.
‫Hãy thử và tìm ra mọi thứ.
‫Mục tiêu của bạn là trở thành một chuyên gia về chủ đề về tập dữ liệu mà bạn đang làm việc.
‫Vì vậy, mục tiêu ở đây là tìm hiểu thêm về dữ liệu và trở thành một chuyên gia về chủ đề.
‫Trên tập dữ liệu bạn đang làm việc.
‫Điều này là do nếu ai đó hỏi bạn một câu hỏi về nó, bạn có thể giải thích cho họ.
‫Và khi bạn bắt đầu chế tạo mô hình, bạn có thể kiểm tra âm thanh mô hình của mình để đảm bảo rằng chúng không hoạt động
‫quá tốt, chẳng hạn như trang bị quá nhiều.
‫Hoặc họ có thể hoạt động kém, chẳng hạn như không phù hợp.
‫Bây giờ, vì EDA không có phương pháp luận thực sự thiết lập, những gì chúng ta sẽ làm là viết ra một danh
‫sách kiểm tra ngắn để chúng ta có thể bắt đầu, Bạn đang cố gắng giải quyết những câu hỏi nào?
‫Vì vậy, đây là trở lại định nghĩa vấn đề của chúng ta, và sau đó chúng ta có loại dữ liệu nào và chúng ta xử lý các loại khác nhau
‫như thế nào?
‫Vì vậy, điều này giống như số so với phân loại.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, tất cả dữ liệu trong khung dữ liệu của chúng tôi là số.
‫Bây giờ, hãy nhớ rằng, các bước này không chỉ liên quan đến tập dữ liệu bệnh tim.
‫Chúng có thể được áp dụng cho hầu hết mọi tập dữ liệu.
‫Dữ liệu còn thiếu gì và bạn giải quyết nó như thế nào?
‫Bước bốn Đâu là ngoại lệ và tại sao bạn nên quan tâm đến chúng?
‫Bây giờ, giá trị ngoại lai là các giá trị hoặc mẫu quá xa so với các mẫu khác của chúng, giống như nếu bạn đang so sánh mẫu này với mẫu khác,
‫nếu một mẫu hoàn toàn kỳ dị, đó có thể là một mẫu không chính xác mà ai đó
‫có thể đã thực hiện một sai lầm khi họ ghi nhật ký đó, hoặc nó có thể
‫là một mẫu không chính xác, chỉ cần dừng lại hoàn toàn.
‫Hoặc có thể đó chỉ là một ví dụ kỳ lạ và nó nên được đưa vào tập dữ liệu của
‫bạn.
‫Cuối cùng và một lần nữa, đây là một danh sách không đầy đủ.
‫Làm cách nào bạn có thể thêm thay đổi hoặc xóa các tính năng để khai thác nhiều hơn dữ liệu của mình?
‫Vì vậy, nó giống như một danh sách kiểm tra EDA mà bạn có thể muốn bắt đầu với mức tối thiểu những gì chúng tôi đang
‫cố gắng tìm ra.
‫Làm thế nào về chúng tôi làm điều đó?
‫Vì vậy, điều đầu tiên chúng ta có thể kiểm tra đầu DF.
‫Cách truyền thống để xem một khung dữ liệu.
‫Nếu chúng ta muốn nhìn vào phía dưới.
‫Chúng tôi có thể làm chi tiết.
‫Tuyệt vời.
‫Và điều tiếp theo, bởi vì chúng tôi đang cố gắng dự đoán biến mục tiêu này, tôi có thể
‫muốn tìm ra một số thông tin về điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi đi mục tiêu điếc, có thể chúng tôi sử dụng mục tiêu này.
‫Hãy nhớ rằng, có hai cách khác nhau để truy cập các cột trong khung dữ liệu.
‫Bạn có thể đi mục tiêu DFG hoặc mục tiêu DF dưới dạng một chuỗi mà chúng tôi gọi là giá trị đếm trên đó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi đến đây.
‫Chúng ta hãy tìm xem mỗi lớp có tất cả bao nhiêu.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, nếu chúng tôi quay lại từ điển dữ liệu của mình, chúng tôi đang cố gắng tìm ra mục tiêu là gì.
‫Có thể nói mục tiêu là có bệnh hoặc không.
‫Vì vậy, một bằng 0 bằng không.
‫Vậy là xong.
‫Vì vậy, chúng tôi có 165 ví dụ về một người nào đó bị bệnh tim dựa trên các thông số sức khỏe của họ và 138 ví dụ về một người
‫nào đó không bị bệnh tim.
‫Và điều chúng ta nghĩ ở đây là đây là một bài toán tương đối cân bằng, nghĩa là chúng
‫ta có một lượng ví dụ khá giống nhau trong cả hai lớp.
‫Vì vậy, đó là một vấn đề phân loại cân bằng.
‫Và vì vậy nếu chúng ta đến đây, có lẽ chúng ta muốn hình dung điều này.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi mục tiêu bị điếc.
‫Giá trị được tính vì chúng tôi luôn cố gắng giải thích.
‫Chúng tôi muốn giải thích dữ liệu theo cách mà cả chúng tôi và những người khác có thể hiểu được và hình ảnh hóa là một trong những
‫cách tốt nhất để làm điều đó.
‫Vì vậy, loại bằng có thể là một biểu đồ thanh, và sau đó chúng tôi sẽ chuyển nó một số màu sắc ưa thích để chúng tôi biết đây là biểu đồ của
‫chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ đăng ký nhãn hiệu cho các màu này là vàng, xanh lam nhạt, cá hồi và xanh lam nhạt.
‫Hãy xem điều này.
‫Tôi sẽ đặt một chút dấu chấm phẩy ở đây để đầu ra không xuất hiện.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Có lẽ chúng ta có thể gắn nhãn lại những thứ này như một cái gì đó có thể liên quan đến việc thay đổi các giá trị trong khung dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ không làm điều đó bây giờ.
‫Nếu chúng tôi muốn chia sẻ điều này với ai đó.
‫Chúng ta có thể gắn nhãn đó là bệnh tim và biết bệnh tim.
‫Điều tiếp theo mà chúng tôi có thể muốn xem là thông tin khác nhau về khung dữ liệu của chúng tôi, vì vậy chúng tôi
‫có thể làm điều đó với thông tin dfki.
‫Các cột khác có trong đó là gì?
‫Có bất kỳ giá trị nào bị thiếu không?
‫Vì vậy, đây là những gì điều này sẽ cho chúng ta biết.
‫Vì vậy, chúng ta có age không phải là int 64, có 14 cột, 302 mục nhập, sáu là int 64 CP là CP nhớ rằng chúng ta
‫có thể kiểm tra từ điển dữ liệu của mình, hãy đến đây, kiểu đau ngực.
‫Được chứ.
‫Đau thắt ngực điển hình.
‫Đau thắt ngực không điển hình.
‫Không thực sự chắc chắn những gì đau thắt ngực có nghĩa là.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi đang cố gắng tìm ra, tất cả dữ liệu của chúng tôi là gì.
‫Vì vậy, hãy xác định đau thắt ngực, một tình trạng được đánh dấu bằng những cơn đau dữ dội ở ngực.
‫Điều đó có ý nghĩa nếu chúng ta đang xử lý dữ liệu về bệnh tim.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay trở lại, hãy xem làm thế nào mà không có cấu trúc thực sự cho điều này, giống như chúng ta chỉ đang nhảy qua
‫nhảy lại.
‫Nếu có vẻ như chúng ta đang quay cuồng, đó là bởi vì chúng ta thực sự như vậy.
‫Và một cách khác để xem có giá trị nào bị thiếu không?
‫DF là một A, không phải một số.
‫Bởi vì hãy nhớ rằng, một trong những câu hỏi của chúng tôi trong phân tích dữ liệu khám phá là dữ liệu còn thiếu những gì và chúng tôi
‫giải quyết nó như thế nào?
‫Vậy có thiếu giá trị nào không?
‫Trong trường hợp của chúng tôi, không có.
‫Vì vậy, chúng tôi không phải làm bất cứ điều gì về các giá trị bị thiếu ở đó.
‫Sau đó, nếu chúng tôi vẫn đang cố gắng tìm hiểu thêm về khung dữ liệu của mình, chúng tôi có thể thực hiện mô tả DF sẽ cung cấp
‫cho chúng tôi một số giá trị số về tất cả các cột của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi có số đếm ở đây, là 303.
‫Đó là số hàng có bao nhiêu.
‫Chúng tôi lấy giá trị chính của độ tuổi, vì vậy điều đó có nghĩa là giá trị trung bình của tất cả bệnh nhân của chúng tôi.
‫Đây là 54.
‫Chúng tôi đi qua đây.
‫Được chứ.
‫Ở đó không quá nhiều mà chúng ta có thể tận dụng ngay bây giờ.
‫Những gì chúng ta có thể bắt đầu làm là so sánh các cột khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể sẽ lưu điều đó cho video tiếp theo.
‫Vì vậy, lưu cái này quá lâu.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có một số thông tin chi tiết nhanh chóng, nhanh chóng về dữ liệu, phải không.
‫Không có cấu trúc thực sự ở đây.
‫Chúng tôi chỉ đang cố gắng tìm hiểu chuyện gì đang xảy ra.
‫Chúng tôi đã đọc các tiêu đề cột ở đây.
‫Chúng tôi đã so sánh chúng với từ điển dữ liệu của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã thấy có bao nhiêu ví dụ về từng mục tiêu.
‫Trong biểu đồ này, hình dung này.
‫Bây giờ chúng ta sẽ bắt đầu so sánh các cột khác nhau và thử tìm hiểu thêm một chút về vị trí
‫của các mẫu trong dữ liệu của chúng ta.
‫Vì vậy, hãy làm điều đó trong video tiếp theo.