‫Beau.
‫Maintenant, j'en ai appris un peu plus sur notre bloc de données, ce que nous allons faire maintenant, c'est comparer différentes colonnes
‫les unes aux autres.
‫Et la raison en est que cela est utile pour nous aider à commencer à avoir une intuition sur la façon dont
‫les fonctionnalités.
‫Donc, ces colonnes ici se rapportent à la variable cible.
‫C'est donc ce que notre modèle d'apprentissage automatique va éventuellement faire, n'est-ce pas ?
‫Il va rechercher dans les différentes colonnes de notre bloc de données, puis déterminer les modèles
‫quant à la valeur cible associée aux valeurs ici.
‫Maintenant, nous pourrions faire à peu près la même chose.
‫Si vous parcouriez simplement cette ligne par ligne, vous commenceriez à avoir une intuition sur les valeurs associées à
‫quelle valeur cible.
‫Mais arrêtons de parler, visualisons-le.
‫Alors ce que nous allons faire les deux premières colonnes.
‫Nous pourrions comparer notre âge à Target.
‫Nous allons donc ici fréquence selon six.
‫C'est donc ce que nous voulons faire.
‫On veut comparer.
‫L'attribut sexuel.
‫À l'attribut cible.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est baisser le nombre de valeurs de six points ici.
‫Il n'y a pas vraiment de modèle sur la façon dont nous procédons.
‫Nous sommes juste en train d'explorer les données.
‫Très bien, nous voyons donc ici qu'il y a beaucoup plus d'hommes à femmes, donc de femmes zéro ici, ce nombre et cet homme sont l'une des raisons
‫pour lesquelles je sais que c'est si nous remontons à notre dictionnaire de données.
‫Nous regardons ici, six un équivaut à un homme, zéro équivaut à une femme, merveilleux, alors nous descendons afin que nous sachions que notre
‫ensemble de données est un peu incliné vers le fait d'avoir plus d'hommes et de femmes si nous voulions comparer la
‫colonne sexe à la colonne cible.
‫Une fonction pratique dans les pandas est le Patti Crosstab, alors regardons cette colonne cible de comparaison avec la colonne sexe Paty Crosstab,
‫nous allons passer la cible de points avec D. F. Point six.
‫Beau.
‫Cela va donc nous donner quelques informations ici.
‫Que pouvons-nous en déduire ?
‫Eh bien, ce que nous pourrions faire pour commencer avant même de créer un seul modèle d'apprentissage automatique, c'est de créer
‫une jurisprudence simple.
‫Donc, puisqu'il y a environ 100 femmes, c'est ça.
‫Si nous additionnons là, nous verrons que le sexe est nul.
‫Et cela compare la colonne Tiger à la colonne sexe.
‫Donc, puisqu'il y a environ 100 femmes et 72 pour cent d'entre elles, soit 72 sur l'ensemble des femmes,
‫ont une valeur positive de la présence d'une maladie cardiaque.
‫Vous voyez donc ici que la cible est une.
‫Cela signifie donc qu'ils ont une maladie cardiaque.
‫Ou nous pourrions déduire sur la base de cette seule variable si le participant est une femme.
‫Donc si l'échantillon si nous revenons ici.
‫Si l'échantillon de nos données est une femme, il y aurait environ 75 % de chances qu'elle souffre d'une maladie cardiaque.
‫La raison en est qu'ici, nous en avons encore pris environ 100, nous arrondissons simplement ici, et si nous
‫les additionnons, cela équivaudra à 96.
‫Mais si nous voyons que nous regardons simplement cela en regardant cette comparaison entre le sexe et la cible,
‫72 sur 96.
‫Donc en gros 75 sur 100.
‫Donc, ce que nous en déduisons avant même de créer un modèle d'apprentissage automatique unique, si une femme vient
‫et que nous essayons de déterminer si elle a une maladie cardiaque ou non sur la base de nos données existantes,
‫sur la base de notre ensemble de données existant, 75 pourcentage de chance qu'elle souffre à nouveau d'une maladie cardiaque, rappelez-vous, sur la base
‫de nos données existantes, cela pourrait être différent dans le monde réel.
‫Et donc, si nous regardons les hommes, il y en a environ 200 au total, dont environ la moitié indiquent la présence d'une maladie
‫cardiaque.
‫Alors voyez, leur objectif de 93 est égal à un.
‫Le sexe est égal à un.
‫Lorsque l'échantillon est un homme, 93 sur 207 indiquent qu'il y a une maladie cardiaque.
‫Donc, si nous regardons cela, si le participant est un homme, nous pourrions prédire environ la moitié du temps que le participant aura
‫une maladie cardiaque.
‫Et puis si nous faisons la moyenne, nous obtiendrons 75 % plus 50 % sur 100.
‫Vous avez environ soixante-deux virgule cinq pour cent de chances que n'importe qui.
‫Bien sûr, cela est toujours basé sur nos données existantes, car ce sont les seuls modèles que nous pouvons
‫trouver avec les données que nous avons.
‫Donc basé sur notre ensemble de données existant.
‫Ceci ici.
‫Si nous devions voir un patient au hasard, nous prenons nos décisions, qu'il s'agisse de ce patient aléatoire, d'un nouveau patient
‫que nous n'avons jamais vu auparavant, nous prenons nos décisions sur la base de nos données existantes.
‫Et sur la base de cette seule comparaison, nous pourrions en déduire qu'il y a soixante-deux virgule cinq, rappelez-vous, environ 75 pour
‫cent de leurs femmes et 50 pour cent de leurs hommes.
‫Donc, nous les additionnons simplement et les calculons en moyenne de manière à ce qu'ils aient soixante-deux virgule cinq pour cent de chances qu'ils
‫souffrent d'une maladie cardiaque.
‫Maintenant, c'est une base de référence très simple.
‫Et ce que nous essayons de faire ici, c'est simplement nous faire une intuition dans notre tête sur l'ensemble de données, sur
‫la façon dont différentes fonctionnalités dans ce cas faisaient la fonctionnalité sexe, la colonne sexe.
‫Nous le comparons à Target.
‫Donc, si nous utilisions simplement cette seule fonctionnalité.
‫Si nous devions nous attendre à ce qu'un patient vienne nous voir, nous irons, OK, n'importe quel patient, il y a soixante-deux virgule
‫cinq pour cent de chance qu'il souffre d'une maladie cardiaque.
‫Et maintenant, avec cette ligne de base, ce que nous allons essayer de faire, c'est de le battre en utilisant l'apprentissage automatique.
‫Donc, encore une fois, si cela est un peu déroutant, ne vous inquiétez pas.
‫C'est un peu déroutant quand j'ai commencé à trouver des brevets.
‫Mais la principale chose à retenir est que tout ce que nous faisons, c'est simplement créer une intuition.
‫Nous devenons des experts en la matière sur les données ou au moins essayons d'évaluer ce que nous pourrions faire, c'est rendre cela un
‫peu plus visuel, créer beaucoup de tableaux croisés aller jouer le tableau croisé D. F. Dot Target pour avoir des relations sexuelles, et ensuite nous pourrons
‫aller au dot plot et nous le ferons comme une sorte de bar.
‫Nous allons lui donner une taille de figue juste parce que nous voulons qu'il sorte, allez 10 six.
‫Voilà donc la largeur et la hauteur.
‫Et puis on va lui donner notre fameuse couleur avec laquelle on va travailler, qui est le saumon et le bleu clair.
‫Merveilleux.
‫Beau.
‫C'est donc une autre visualisation que nous pouvons commencer à avoir une idée et elle le montre un peu
‫plus intuitivement qu'un simple tableau croisé.
‫Donc, si nous regardons ici, vous avez Target, qui est zéro, pas une maladie cardiaque, et c'est six zéro un.
‫Donc on peut voir que les gens qui n'ont pas de maladie cardiaque, il y a beaucoup plus de courrier.
‫Et nous pouvons voir ici que les gens qui ont une maladie cardiaque maintenant, il y a plus d'hommes qui ont une
‫maladie cardiaque.
‫Mais si on regarde les ratios par rapport à chaque colonne, donc celle-ci est mâle, bleu est mâle, et la couleur
‫saumon est femelle.
‫Si nous comparons ces colonnes, nous pouvons voir que les femmes qui ont une maladie cardiaque sont environ trois à
‫un.
‫Si vous pouviez simplement les comparer visuellement, ces trois à un.
‫À droite.
‫C'est donc là que nous avons trois chances sur quatre qu'une femme au hasard souffre d'une maladie cardiaque.
‫Mais chez les mâles, le ratio est en quelque sorte et ce n'est certainement pas complètement égal, mais c'est beaucoup plus proche que ce
‫que sont les femelles.
‫Merveilleux.
‫Donc, si nous voulions ajouter des titres à cela, nous
‫pourrions ajouter de la communication ici, comme peut-être le titre de pot, maladie cardiaque.
‫Fréquence pour le sexe, et puis nous allons sacrément, peut-être que nous ajoutons une étiquette X.
‫Nous allons zéro égal.
‫Aucune maladie, une maladie égale, pourrait tracer y étiquette pourrait mettre le montant ici.
‫Alors peut-être qu'une légende pourrait changer cette légende.
‫Voyez si nous pouvons mettre à jour cela plutôt que d'être zéro un.
‫Nous voulons donc le communiquer à quelqu'un.
‫Nous effectuons des analyses de données.
‫Nous voulons qu'ils ne sachent pas ce que zéro un signifie.
‫Nous voulons donc faire du mâle féminin.
‫En fait, je vais vous montrer ce que cela fait avant même que nous le fassions.
‫Alors faisons-le.
‫Nous allons ajouter un petit point-virgule ici afin de nous en débarrasser.
‫Qu'est-ce qu'on rate ici ?
‫Oh, j'ai oublié legen.
‫Cela devrait fonctionner à merveille, c'est donc un peu plus intuitif, et c'est donc ce que je voulais changer
‫ici.
‫Je voulais les mettre à la verticale.
‫Donc, ce que nous faisons, c'est des bâtons d'intrigue.
‫Ce sont des bâtons ici, des petits bâtons d'étiquetage.
‫Nous allons donc tracer X prend et ensuite la rotation est égale à zéro.
‫Cela nous a pris un peu de temps à mettre en place, mais vraiment, si vous traversez cela, vous
‫pourriez le traverser si vous le traversez vous-même.
‫Mais si nous voulons le communiquer à quelqu'un d'autre, nous ferions mieux de concevoir de cette manière car nous
‫pouvons connaître les données nous-mêmes.
‫Mais si nous voulons simplement partager cette image afin que quelqu'un d'autre ait une intuition sur la comparaison de
‫ceux qui ont une maladie cardiaque, selon leur sexe, ils ne sauront pas ce que nous savons avec les données.
‫C'est pourquoi nous rendons nos visuels aussi communicatifs que possible.
‫Très bien.
‫Maintenant que nous avons comparé les colonnes, nous avons vu comment procéder.
‫Ce que nous allons faire dans les prochaines vidéos, c'est comparer quelques autres.
‫Alors faites une petite pause, réfléchissez à ce que nous avons vécu ici, essayez peut-être de comparer deux colonnes de votre
‫choix.
‫Habituellement, vous pouvez associer la cible à une seule colonne ici et vous commencez à élaborer les modèles.