‫جميلة.
‫الآن ، اكتشفت المزيد حول إطار البيانات لدينا.
‫ما سنفعله الآن هو مقارنة أعمدة مختلفة مع بعضها البعض.
‫والسبب هنا هو أن هذا مفيد لمساعدتنا في البدء في اكتساب حدس حول كيفية استخدام الميزات.
‫إذن فهذه الأعمدة هنا تتعلق بالمتغير المستهدف.
‫إذن هذا ما سيفعله نموذج التعلم الآلي لدينا في النهاية ، أليس كذلك؟
‫سيقوم بالبحث في الأعمدة المختلفة لإطار البيانات الخاص بنا ثم اكتشاف الأنماط المتعلقة
‫بالقيمة المستهدفة المرتبطة بالقيم هنا.
‫الآن ، يمكننا أن نفعل الشيء نفسه إذا مررت للتو بهذا الصفوف
‫، ستبدأ في اكتساب حدس حول القيم المرتبطة بالقيمة المستهدفة.
‫لكن دعنا نتوقف عن الحديث عن ذلك.
‫دعونا نتخيلها.
‫إذن ما سنفعله في أول عمودين.
‫قد نقارن عمرنا بالهدف.
‫لذلك نذهب هنا بالتردد وفقًا لستة.
‫لذلك هذا ما نريد القيام به.
‫نريد المقارنة.
‫السمة الستة.
‫إلى السمة الهدف.
‫إذن ما يمكننا فعله هو القيام بعدد من القيم ذات الست نقاط.
‫هنا ، لا يوجد نمط حقيقي لكيفية قيامنا بذلك.
‫نحن فقط نوعا ما نستكشف البيانات.
‫حسنا.
‫لذلك نرى هنا عددًا أكبر بكثير من الذكور إلى الإناث.
‫إذن الإناث هنا تساوي صفرًا.
‫هذا الرقم والذكر هو أحد الأسباب التي تجعلني أعرف ذلك إذا عدنا إلى قاموس البيانات الخاص بنا.
‫إذا نظرنا هنا ، فالجنس واحد يساوي ذكرًا ، والصفر يساوي أنثى.
‫رائع.
‫لذلك نزل.
‫لذلك نحن نعلم أن مجموعة البيانات لدينا تميل قليلاً نحو وجود المزيد من الذكور والإناث.
‫إذا أردنا مقارنة عمود الجنس بعمود الهدف.
‫وظيفة مفيدة في الباندا هي علامة التبويب التقاطع PD.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على ذلك.
‫قارن العمود الهدف مع ستة أعمدة علامة التبويب باتي كروس.
‫نحن ذاهبون لتمرير DF الهدف مع DF نقطة ستة.
‫جميلة.
‫لذلك سيعطينا هذا بعض المعلومات هنا.
‫ماذا يمكن أن نستنتج من هذا؟
‫حسنًا ، ما يمكننا فعله للبدء به قبل أن نبني نموذجًا واحدًا للتعلم الآلي هو عمل مجريات
‫بسيطة.
‫بما أن هناك حوالي 100 امرأة ، حسنًا ، إذا جمعنا هذا ، فسنرى أن الجنس يساوي صفرًا.
‫وهذا يقارن العمود الهدف بعمود الجنس.
‫لذلك نظرًا لوجود حوالي 100 امرأة و 72٪ منهن أو 72 من إجمالي عدد النساء ، فإن لديهن
‫نظرة إيجابية لوجود أمراض القلب.
‫انظر هنا ، الهدف واحد.
‫وهذا يعني إشارة إلى أنهم مصابون بأمراض القلب في حين أننا قد نستنتج بناءً على هذا المتغير
‫إذا كانت المشاركة امرأة.
‫حتى إذا كانت العينة إذا عدنا إلى هنا.
‫إذا كانت العينة في بياناتنا امرأة ، فسيكون هناك احتمال بنسبة 75٪ أنها مصابة بمرض في القلب.
‫والسبب هو أننا أخذنا هنا حوالي 100 أو نحو ذلك.
‫مرة أخرى ، نحن فقط نقرب هنا.
‫وإذا جمعناها ، فسيساوي ذلك 96.
‫لكن إذا رأينا هنا مجرد النظر إلى هذا ، مجرد النظر إلى هذه المقارنة بين الجنس والهدف
‫، 72 من 96.
‫إذن ، 75 من 100.
‫إذن ما نستنتجه من هذا ، قبل أن نبني حتى نموذجًا واحدًا للتعلم الآلي ، إذا جاءت امرأة ونحاول
‫معرفة ما إذا كانت مصابة بمرض في القلب أم لا بناءً على البيانات الموجودة لدينا ، بناءً على
‫مجموعة البيانات الموجودة لدينا ، احتمال 75٪ إصابتها بأمراض القلب.
‫مرة أخرى ، تذكر ، استنادًا إلى مجموعة البيانات الموجودة لدينا ، قد تكون مختلفة في العالم الحقيقي.
‫وبالتالي إذا نظرنا إلى الذكور ، فسنجد أن العدد الإجمالي لما يقرب من 200 شخص ونصفهم تقريبًا يشير إلى وجود مرض في
‫القلب.
‫لذا انظر إذن 93 هدفًا يساوي واحدًا.
‫عندما يساوي الجنس واحدًا عندما تكون العينة ذكرًا ، يشير 93 من أصل 207 إلى وجود مرض في القلب.
‫لذلك إذا نظرنا إلى هذا ، إذا كان المشارك ذكرًا ، فقد نتوقع حوالي نصف الوقت الذي يصاب فيه هذا المشارك
‫بأمراض القلب.
‫ثم إذا متوسطنا هذه ، فسنحصل على 75٪ زائد 50٪ على 100.
‫تحصل على حوالي 62. 5٪ فرصة لأي شخص.
‫بالطبع ، هذا يعتمد دائمًا على بياناتنا الحالية لأن هذه الأنماط الوحيدة التي يمكننا العثور
‫عليها هي البيانات التي لدينا.
‫بناءً على مجموعة البيانات الموجودة لدينا.
‫هذا هنا.
‫إذا رأينا مريضًا عشوائيًا ، فإننا نتخذ قراراتنا ، سواء كان ذلك المريض العشوائي ، مريضًا
‫جديدًا لم نره من قبل.
‫نحن نتخذ قراراتنا بناءً على مجموعة البيانات الموجودة لدينا.
‫واستنادًا إلى هذه المقارنة وحدها ، قد نستنتج أن هناك 62. 5 ، تذكر حوالي 75٪ إذا كانت هناك نساء و 50٪ إذا كانوا فأرًا
‫أو أننا نضيفهم معًا ونحسبهم في المتوسط.
‫إذن 62. 5٪ احتمال إصابتهم بأمراض القلب.
‫هذا هو خط الأساس البسيط للغاية وما نحاول القيام به هنا هو مجرد تكوين حدس في رؤوسنا حول مجموعة
‫البيانات ، حول كيفية اختلاف الميزات.
‫في هذه الحالة ، نقوم بميزة الجنس ، عمود الجنس ، ونقارنه بالهدف.
‫لذلك إذا استخدمنا هذه الميزة وحدها.
‫إذا توقعنا أن يأتي مريض إلينا ، فسنذهب.
‫تمام.
‫اي مريض على الاطلاق؟
‫هناك 62. فرصة بنسبة 5٪ للإصابة بأمراض القلب والآن مع هذا الأساس ، ما سنحاول
‫القيام به هو التغلب عليه باستخدام التعلم الآلي.
‫لذا مرة أخرى ، إذا كان هذا مربكًا بعض الشيء ، فلا تقلق ، إنه أمر محير بعض الشيء
‫عندما بدأت في اكتشاف الأنماط لأول مرة ، لكن الشيء الرئيسي الذي يجب تذكره هو أن كل ما نفعله هو مجرد
‫إنشاء حدس.
‫لقد أصبحنا خبراء في موضوع البيانات ، أو على الأقل نحاول ذلك.
‫ولذا فإن ما يمكننا فعله هو جعل هذا مرئيًا بشكل أكبر ، وإنشاء مخطط من علامة التبويب المتقاطعة.
‫لقد دفعنا علامة تبويب متقاطعة df dot target df sex ومن ثم يمكننا الانتقال إلى dot plot وسنفعل ذلك كنوع
‫من الشريط.
‫سنعطيه حجم تين لمجرد أننا نريده أن يظهر.
‫سنذهب عشرة ستة.
‫هذا هو العرض والارتفاع هناك ، ثم نعطيها اللون الشهير
‫الذي سنعمل به ، وهو صنع السلمون.
‫والأزرق الفاتح.
‫رائع.
‫جميلة.
‫إذن هذا تصور آخر يمكننا البدء في الحصول على فكرة ويظهرها بشكل حدسي أكثر قليلاً
‫من مجرد علامة تبويب متقاطعة.
‫إذا نظرنا هنا ، لدينا الهدف ، وهو صفر ، وليس أمراض القلب ، وهذا هو الجنس صفر واحد.
‫لذلك يمكننا أن نرى أن الأشخاص الذين لا يعانون من أمراض القلب ، يوجد عدد أكبر بكثير من الذكور.
‫ويمكننا أن نرى هنا أن الأشخاص الذين يعانون من أمراض القلب الآن ، هناك المزيد من الذكور الذين يعانون من
‫أمراض القلب.
‫لكن إذا نظرنا إلى النسب مقارنة بكل عمود.
‫إذن هذا ذكر ، الأزرق ذكر ، ولون السلمون أنثى.
‫إذا قارنا هذه الأعمدة ، يمكننا أن نرى أن الإناث المصابات بأمراض القلب تتراوح من
‫3 إلى 1 ، إذا كنت ستقارن تلك النسبة بصريًا بين 3 و 1.
‫الصحيح.
‫هذا هو المكان الذي نحصل فيه على فرصة ثلاث وأربع لإصابة أنثى بشكل عشوائي بأمراض القلب.
‫لكن نسبة الذكور نوعا ما.
‫وهي بالتأكيد ليست متساوية تمامًا.
‫لكنها أقرب بكثير مما هي عليه الإناث.
‫رائع.
‫لذا إذا أردنا إضافة بعض العناوين إلى هذا ، يمكننا إضافة
‫بعض الاتصالات هنا ، مثل ربما نذهب إلى عنوان الحبكة ، أمراض القلب.
‫التردد لستة ثم نذهب نقطة نقطة ربما نضيف علامة x ونذهب صفرًا لا يساوي أي مرض
‫، واحد يساوي مرضًا.
‫قد نذهب إلى الرسم y التسمية.
‫قد نضع حاملًا هنا.
‫ثم ربما أسطورة لأنها قد تغير هذه الأسطورة.
‫لذا إذا تمكنا من تحديث ذلك إلى بدلاً من أن يكون صفرًا واحدًا ، فنحن نريد توصيل هذا إلى شخص ما.
‫نحن نقوم ببعض تحليل البيانات.
‫نريد ألا يعرفوا ما يعنيه صفر واحد.
‫لذلك نريد أن نفعل أنثى ذكر.
‫في الواقع ، سأريكم ما يفعله هذا قبل أن نفعله.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫سنضيف هنا فاصلة منقوطة صغيرة ، حتى نتخلص من ذلك.
‫ما الذي نفتقده هنا؟
‫أوه ، لقد نسيت ، أسطورة.
‫التي يجب أن تعمل.
‫رائع.
‫لذلك هذا أكثر حدسيًا بعض الشيء.
‫وهذا ما أردت تغييره هنا.
‫كنت أرغب في جعلهم عموديين.
‫إذن ما يمكننا فعله هو رسم علامات X.
‫هذه هي علامات X هنا ، وهي علامات صغيرة يتم وضع العلامات عليها.
‫إذن نرسم علامات X ثم الدوران يساوي صفرًا.
‫لقد استغرق هذا الأمر بعض الوقت للإعداد ، ولكن في الحقيقة ، إذا كنت تمر بهذا ، فقد
‫تمر به بسهولة إذا كنت تمر به بنفسك.
‫ولكن إذا أردنا توصيلها مع شخص آخر ، فمن الأفضل تصميمها بهذه الطريقة لأننا
‫قد نعرف البيانات بأنفسنا.
‫ولكن إذا أردنا فقط مشاركة هذه الصورة حتى يكون لدى شخص آخر حدس حول المقارنة بين المصابين
‫بأمراض القلب ، اعتمادًا على جنسهم.
‫لن يعرفوا ما نعرفه بالبيانات.
‫لهذا السبب نجعل صورنا التواصلية قدر الإمكان.
‫حسنا.
‫الآن بعد أن قارنا عمودين ، رأينا كيفية القيام بذلك.
‫ما سنفعله في مقاطع الفيديو القليلة القادمة هو مقارنة عدد قليل من مقاطع الفيديو الأخرى.
‫لذا خذ استراحة قصيرة.
‫فكر مرة أخرى في ما مررنا به هنا.
‫ربما حاول المقارنة بين عمودين خاصين بك.
‫يمكنك عادةً إقران الهدف بعمود واحد هنا وتبدأ في تحديد الأنماط.