‫Mooi.
‫Nu, ik ben wat meer te weten gekomen over ons dataframe, wat we nu gaan doen is verschillende kolommen
‫met elkaar vergelijken.
‫En de reden om hier te zijn, is omdat dit nuttig is om ons te helpen een intuïtie te krijgen over hoe
‫de functies.
‫Deze kolommen hebben hier dus betrekking op de doelvariabele.
‫Dus dat is wat ons machine learning-model uiteindelijk gaat doen, toch?
‫Het gaat de verschillende kolommen van ons gegevensframe doorzoeken en vervolgens de patronen achterhalen
‫van welke doelwaarde hier aan waarden is gekoppeld.
‫Nu zouden we ongeveer hetzelfde kunnen doen.
‫Als je deze rij voor rij zou doornemen, zou je een intuïtie krijgen over welke waarden met welke
‫doelwaarde worden geassocieerd.
‫Maar laten we stoppen met praten over laten we het visualiseren.
‫Dus wat we gaan doen de eerste twee kolommen.
‫We kunnen onze leeftijd vergelijken met Target.
‫Dus we gaan hier frequentie volgens zes.
‫Dit is dus wat we willen doen.
‫Wij willen vergelijken.
‫Het geslachtskenmerk.
‫Naar het doelkenmerk.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is het aantal punten met zes punten verlagen.
‫Er is geen echt patroon van hoe we dit doen.
‫We zijn gewoon de gegevens aan het verkennen.
‫Oké, dus we zien hier dat er veel meer mannen op vrouwen zijn, dus vrouwen nul hier, dat aantal en mannen is
‫een reden waarom ik dat weet als we teruggaan naar ons datadictionary.
‫We kijken hier, zes is gelijk aan man, nul is gelijk aan vrouw, geweldig, dus we komen naar beneden zodat we
‫weten dat onze dataset een beetje gekanteld is in de richting van meer mannen en vrouwen als we de geslachtskolom
‫willen vergelijken met de doelkolom.
‫Een handige functie in panda's is de Patti Crosstab, dus laten we daar eens naar kijken vergelijk target column met sex column Paty
‫Crosstab, we gaan het dot target doorgeven met D. F. Punt zes.
‫Mooi.
‫Dus dit gaat ons hier wat informatie geven.
‫Wat kunnen we hieruit afleiden?
‫Welnu, wat we zouden kunnen doen om mee te beginnen voordat we zelfs maar een enkel machine learning-model hebben gebouwd, is een eenvoudige
‫juridische procedure maken.
‫Dus aangezien er ongeveer 100 vrouwen zijn, toch.
‫Als we daar optellen, zullen we zien dat seks nul is.
‫En dit is de Tiger-kolom vergelijken met de seks-kolom.
‫Dus aangezien er ongeveer 100 vrouwen zijn en 72 procent van hen, of 72 van het totale aantal vrouwen,
‫hebben een positieve waarde voor de aanwezigheid van hartaandoeningen.
‫Dus je ziet hier dat het doel er één is.
‫Dus dat betekent een indicatie dat ze een hartaandoening hebben.
‫Of we kunnen op basis van deze ene variabele afleiden of de deelnemer een vrouw is.
‫Dus als het monster als we terugkomen hier.
‫Als de steekproef in onze gegevens een vrouw is, zou er ongeveer 75 procent kans zijn dat ze een hartaandoening heeft.
‫De reden hiervoor is dat we hier weer ongeveer 100 hebben genomen, we ronden hier gewoon af, en als we deze bij
‫elkaar optellen, wordt dat gelijk aan 96.
‫Maar als we zien dat we hier alleen naar kijken, kijken we naar deze vergelijking tussen seks en Target, 72
‫van de 96.
‫Dus eigenlijk 75 van de 100.
‫Dus wat we hieruit afleiden voordat we zelfs maar een enkel machine learning-model hebben gebouwd, als een
‫vrouw komt en we proberen erachter te komen of ze een hartaandoening heeft of niet op basis van onze
‫bestaande gegevens, op basis van onze bestaande dataset, 75 procent kans dat ze opnieuw een hartaandoening heeft, onthoud, op basis van
‫onze bestaande gegevensset, kan het in de echte wereld anders zijn.
‫Dus als we naar mannen kijken, zijn er in totaal ongeveer 200, waarvan ongeveer de helft wijst op de aanwezigheid van
‫hartaandoeningen.
‫Dus kijk, hun doel van 93 is gelijk aan één.
‫Seks is gelijk aan één.
‫Wanneer het monster een man is, geven 93 van de 207 aan dat er een hartaandoening is.
‫Dus als we hiernaar kijken, als de deelnemer een man is, kunnen we ongeveer de helft van de tijd voorspellen dat de deelnemer een
‫hartaandoening zal hebben.
‫En als we deze uitgemiddelden, krijgen we 75 procent plus 50 procent meer dan 100.
‫Je krijgt ongeveer tweeënzestig komma vijf procent kans dat iemand.
‫Dit is natuurlijk altijd gebaseerd op onze bestaande gegevens, want dat zijn de enige patronen die we kunnen
‫vinden met de gegevens die we hebben.
‫Dus gebaseerd op onze bestaande dataset.
‫Dit hier.
‫Als we een willekeurige patiënt zouden zien, nemen we onze beslissingen, of die willekeurige patiënt, een nieuwe patiënt die
‫we nog niet eerder hebben gezien, we onze beslissingen nemen op basis van onze bestaande gegevens.
‫En op basis van deze vergelijking alleen zouden we kunnen concluderen dat er tweeënzestig komma vijf is, onthoud, ongeveer 75
‫procent van hun vrouwen en 50 procent van hun mannen.
‫Dus we tellen ze gewoon bij elkaar op en nemen ze gemiddeld zo'n tweeënzestig komma vijf procent kans dat ze
‫een hartaandoening hebben.
‫Dit is een heel eenvoudige basislijn.
‫En wat we hier proberen te doen, is gewoon een intuïtie in ons hoofd vormen over de dataset,
‫over hoe verschillende functies in dit geval de seksfunctie, de sekskolom, deden.
‫We vergelijken het met Target.
‫Dus als we die ene functie alleen zouden gebruiken.
‫Als we zouden verwachten dat een patiënt naar ons toe komt, gaan we, oké, elke patiënt, er is een kans van
‫tweeënzestig komma vijf procent dat ze een hartaandoening hebben.
‫En nu met die basislijn, wat we gaan proberen en doen, is het verslaan met behulp van machine learning.
‫Dus nogmaals, als dit een beetje verwarrend is, maak je geen zorgen.
‫Het was een beetje verwarrend toen ik voor het eerst patenten begon uit te zoeken.
‫Maar het belangrijkste om te onthouden is dat we alleen maar een intuïtie creëren.
‫We worden materiedeskundigen op het gebied van de gegevens, of we proberen in ieder geval te beoordelen wat we kunnen doen door dit
‫een beetje visueler te maken, veel kruistabellen te maken, kruistabel D te spelen. F. Dot Target om seks te hebben, en dan kunnen
‫we dot plotten en we doen het als een soort bar.
‫We geven het een vijgenmaat, alleen omdat we willen dat het uitkomt, ga 10 zes.
‫Dus dat is daar breedte en hoogte.
‫En dan geven we het onze beroemde kleur waarmee we gaan werken, namelijk zalm en lichtblauw.
‫Prachtig.
‫Mooi.
‫Dit is dus nog een visualisatie waarmee we een idee kunnen krijgen en het laat het iets intuïtiever
‫zien dan alleen een kruistabel.
‫Dus als we hier kijken, heb je Target, dat is nul, geen hartziekte, en dit is zes nul één.
‫Dus we kunnen zien dat de mensen die geen hartziekte hebben, veel meer post hebben.
‫En we kunnen hier zien dat de mensen die nu een hartaandoening hebben, er meer mannen zijn die wel een
‫hartaandoening hebben.
‫Maar als we kijken naar de verhoudingen in vergelijking met elke kolom, dus deze is mannelijk, blauw is mannelijk en de
‫zalmkleur is vrouwelijk.
‫Als we deze kolommen vergelijken, kunnen we zien dat de vrouwtjes die wel een hartaandoening hebben, ongeveer drie op één
‫zijn.
‫Als je die visueel zou vergelijken, die drie op één.
‫Rechts.
‫Dus dat is waar we een kans van drie op vier krijgen dat een vrouw willekeurig een hartaandoening heeft.
‫Maar mannetjes, de verhouding is een beetje en het is zeker niet helemaal gelijk, maar het is een stuk dichterbij dan wat
‫de vrouwtjes zijn.
‫Prachtig.
‫Dus als we hier wat titels aan wilden toevoegen, zouden
‫we hier wat communicatie kunnen toevoegen, zoals misschien gaan we onbenullige titel, hartziekte.
‫Frequentie voor seks, en dan gaan we verdorie, misschien voegen we een X-label toe.
‫We gaan nul is gelijk aan.
‫Geen ziekte, één is gelijk aan ziekte, zou hier een bedrag kunnen plaatsen.
‫Dan kan een legende deze legende misschien veranderen.
‫Kijk of we dat kunnen updaten naar in plaats van nul te zijn.
‫Daarom willen we dit aan iemand doorgeven.
‫We doen wat data-analyse.
‫We willen dat ze niet weten wat nul één betekent.
‫Dus we willen vrouwelijk mannelijk doen.
‫Eigenlijk zal ik je laten zien wat dit doet voordat we het zelfs maar doen.
‫Dus laten we dat doen.
‫We zullen hier een kleine puntkomma toevoegen, zodat we daar vanaf komen.
‫Wat missen we hier?
‫Oh, ik vergat legen.
‫Dat zou geweldig moeten werken, dus dat is een beetje intuïtiever, en dit is wat ik hier wilde
‫veranderen.
‫Ik wilde ze verticaal krijgen.
‫Dus wat we doen is plot sticks.
‫Dit zijn stokjes hier, kleine stokjes uit de etikettering.
‫Dus we gaan plot X neemt en dan is rotatie gelijk aan nul.
‫Het kostte ons wat tijd om op te zetten, maar echt, als je hier doorheen gaat, zou je er
‫doorheen kunnen vliegen als je er alleen doorheen gaat.
‫Maar als we het met iemand anders willen communiceren, kunnen we het beter op deze manier ontwerpen omdat we
‫de gegevens misschien zelf kennen.
‫Maar als we dit beeld gewoon willen delen zodat iemand anders een intuïtie heeft over de vergelijking van
‫wie een hartaandoening heeft, afhankelijk van welk geslacht ze zijn, zullen ze niet weten wat we weten met de gegevens.
‫Daarom maken we onze visuals zo communicatief mogelijk.
‫Oke.
‫Nu we hebben vergeleken met kolommen, hebben we gezien hoe het moet.
‫Wat we in de volgende paar video's gaan doen, is nog een paar vergelijken.
‫Dus neem een kleine pauze, denk terug aan wat we hier hebben meegemaakt, probeer misschien twee eigen kolommen te
‫vergelijken.
‫Meestal kun je hier het doelwit koppelen aan een enkele kolom en begin je de patronen uit te werken.