‫Wunderschönen.
‫Jetzt habe ich ein bisschen mehr über unseren Datenrahmen herausgefunden, was wir jetzt tun werden, ist verschiedene Spalten
‫miteinander zu vergleichen.
‫Und der Grund dafür, dass wir hier sind, ist, dass dies hilfreich ist, um eine Intuition über die Funktionen
‫zu gewinnen.
‫Diese Spalten beziehen sich hier also auf die Zielvariable.
‫Das ist es, was unser Modell für maschinelles Lernen letztendlich tun wird, oder?
‫Es durchsucht die verschiedenen Spalten unseres Datenrahmens und findet dann die Muster heraus,
‫welche Zielwerte hier mit Werten verbunden sind.
‫Jetzt könnten wir das Gleiche tun.
‫Wenn Sie diese Zeilen Zeile für Zeile durchgegangen wären, würden Sie eine Intuition darüber gewinnen, welche Werte mit welchem
‫Zielwert verbunden sind.
‫Aber lass uns aufhören darüber zu reden, lass es uns visualisieren.
‫Also, was machen wir die ersten beiden Spalten.
‫Wir könnten unser Alter mit Target vergleichen.
‫Also gehen wir hier Frequenz nach sechs.
‫Das wollen wir also tun.
‫Wir wollen vergleichen.
‫Das Sexattribut.
‫Zum Zielattribut.
‫Was wir also tun könnten, ist hier die Wertzählungen um sechs Punkte zu verringern.
‫Es gibt kein wirkliches Muster dafür, wie wir dies tun.
‫Wir untersuchen nur die Daten.
‫In Ordnung, wir sehen hier, dass es viel mehr männlich zu weiblich gibt, also weiblich null hier, diese Zahl und männlich ist ein
‫Grund, warum ich das weiß, wenn wir zurück zu unserem Datenwörterbuch gehen.
‫Wir schauen hier, sechs eins gleich männlich, null gleich weiblich, wunderbar, also kommen wir herunter, damit wir wissen, dass
‫unser Datensatz ein wenig geneigt ist, mehr Männer und Frauen zu haben, wenn wir die Geschlechtsspalte mit
‫der Zielspalte vergleichen wollten.
‫Eine praktische Funktion in Pandas ist die Patti Crosstab, also schauen wir uns die Zielspalte mit der Sexspalte Paty
‫Crosstab an, wir übergeben sie Punktziel mit D. F. Punkt sechs.
‫Wunderschönen.
‫Dies wird uns hier also einige Informationen geben.
‫Was können wir daraus schließen?
‫Nun, was wir tun könnten, bevor wir überhaupt ein einziges Modell für maschinelles Lernen erstellen, ist eine
‫einfache Rechtswissenschaft.
‫Da sind es also ungefähr 100 Frauen, richtig.
‫Wenn wir das zusammenzählen, sehen wir, dass Sex null ist.
‫Und dies vergleicht die Tiger-Spalte mit der Sex-Spalte.
‫Da es also etwa 100 Frauen gibt und 72 Prozent von ihnen oder 72 von der Gesamtzahl der Frauen
‫einen positiven Wert für das Vorliegen einer Herzkrankheit haben.
‫Sie sehen hier, dass das Ziel eins ist.
‫Das bedeutet also, dass sie eine Herzkrankheit haben.
‫Oder wir könnten basierend auf dieser einen Variablen folgern, ob die Teilnehmerin eine Frau ist.
‫Also, wenn die Probe, wenn wir wieder hierher kommen.
‫Wenn die Stichprobe in unseren Daten eine Frau ist, besteht eine Wahrscheinlichkeit von 75 Prozent, dass sie an einer Herzerkrankung leidet.
‫Der Grund dafür ist, dass wir hier wieder etwa 100 oder so genommen haben, wir hier nur runden, und wenn
‫wir diese addieren, ergibt das 96.
‫Aber wenn wir sehen, sehen wir uns nur diesen Vergleich zwischen Sex und Target an, 72
‫von 96.
‫Also im Grunde 75 von 100.
‫Was wir also daraus folgern, bevor wir überhaupt ein einziges Modell für maschinelles Lernen erstellen, wenn eine
‫Frau kommt und wir versuchen herauszufinden, ob sie eine Herzerkrankung hat oder nicht, basierend auf unseren vorhandenen Daten,
‫basierend auf unserem vorhandenen Datensatz, 75 Prozentuale Wahrscheinlichkeit, dass sie wieder eine Herzerkrankung hat, denken Sie daran, basierend auf unserem
‫bestehenden Datensatz, könnte dies in der realen Welt anders sein.
‫Wenn wir uns also Männer ansehen, gibt es insgesamt etwa 200, von denen etwa die Hälfte auf eine Herzerkrankung
‫hinweist.
‫Sehen Sie, ihr Ziel von 93 ist gleich eins.
‫Sex ist gleich eins.
‫Wenn es sich bei der Stichprobe um einen Mann handelt, weisen 93 von 207 auf eine Herzerkrankung hin.
‫Wenn wir uns dies ansehen und der Teilnehmer männlich ist, könnten wir ungefähr die Hälfte der Zeit vorhersagen, dass der Teilnehmer eine
‫Herzerkrankung hat.
‫Und wenn wir diese dann ausmitteln, erhalten wir 75 Prozent plus 50 Prozent über 100.
‫Sie haben eine Chance von etwa 62,2 Komma fünf Prozent, dass irgendjemand.
‫Dies basiert natürlich immer auf unseren vorhandenen Daten, denn das sind die einzigen Muster, die wir mit
‫den Daten finden können, die wir haben.
‫Also basierend auf unserem bestehenden Datensatz.
‫Das hier oben.
‫Wenn wir einen zufälligen Patienten sehen würden, treffen wir unsere Entscheidungen, ob dieser zufällige Patient, ein neuer Patient, den
‫wir noch nie gesehen haben, wir treffen unsere Entscheidungen auf der Grundlage unserer vorhandenen Daten.
‫Und allein aus diesem Vergleich könnten wir schließen, dass es zweiundsechzig Komma fünf gibt, denken Sie daran, etwa
‫75 Prozent ihrer Frauen und 50 Prozent ihrer Männer.
‫Wir addieren sie also einfach zusammen und berechnen die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, dass sie eine Herzkrankheit haben, mit einer Wahrscheinlichkeit von zweiundsechzig
‫Komma fünf Prozent.
‫Nun, dies ist eine sehr einfache Grundlinie.
‫Und was wir hier versuchen, ist einfach eine Intuition in unserem Kopf über den Datensatz zu bilden,
‫darüber, wie verschiedene Merkmale in diesem Fall das Sex-Feature, die Sex-Spalte, machten.
‫Wir vergleichen es mit Target.
‫Wenn wir also nur diese eine Funktion verwenden würden.
‫Wenn wir erwarten würden, dass ein Patient zu uns kommt, sagen wir: Okay, jeder Patient überhaupt, die Wahrscheinlichkeit,
‫dass er eine Herzkrankheit hat, beträgt 62,5%.
‫Und jetzt, mit dieser Grundlinie, werden wir versuchen, sie mit maschinellem Lernen zu übertreffen.
‫Also, noch einmal, wenn dies ein wenig verwirrend ist, machen Sie sich keine Sorgen.
‫Es ist ein bisschen verwirrend, als ich anfing, Patente herauszufinden.
‫Aber die Hauptsache, an die wir uns erinnern sollten, ist, dass wir nur eine Intuition erzeugen.
‫Wir werden zu Fachexperten für die Daten oder versuchen zumindest zu bewerten, was wir tun könnten, um dies ein bisschen
‫visueller zu machen, eine Menge Kreuztabellen zu erstellen, Kreuztabelle D zu spielen. F. Dot Target, um Sex zu haben, und dann können
‫wir Dot Plot machen und es als eine Art Bar machen.
‫Wir geben ihm eine Feigengröße, nur weil wir wollen, dass es herauskommt, gehen Sie 10 sechs.
‫Das sind also Breite und Höhe.
‫Und dann geben wir ihm unsere berühmte Farbe, mit der wir arbeiten werden, nämlich Lachs und Hellblau.
‫Wunderbar.
‫Wunderschönen.
‫Dies ist also eine weitere Visualisierung, mit der wir beginnen können, eine Idee zu bekommen, und sie zeigt sie ein
‫wenig intuitiver als nur eine Kreuztabelle.
‫Wenn wir also hier nachsehen, haben Sie Target, das ist null, nicht Herzkrankheit, und das ist sechs null eins.
‫Wir können also sehen, dass die Menschen, die keine Herzkrankheit haben, viel mehr Post bekommen.
‫Und wir können hier sehen, dass die Menschen, die jetzt Herzerkrankungen haben, mehr Männer haben, die
‫Herzerkrankungen haben.
‫Aber wenn wir uns die Verhältnisse im Vergleich zu jeder Spalte ansehen, ist diese männlich, blau ist männlich und die
‫Lachsfarbe ist weiblich.
‫Wenn wir diese Spalten vergleichen, können wir sehen, dass die Zahl der Frauen, die eine Herzerkrankung haben, etwa drei zu eins
‫beträgt.
‫Wenn Sie diese nur visuell vergleichen würden, wären das drei zu eins.
‫Richtig.
‫Hier haben wir also eine Chance von drei zu vier, dass eine Frau zufällig eine Herzerkrankung hat.
‫Aber bei den Männchen ist das Verhältnis irgendwie und es ist definitiv nicht ganz gleichmäßig, aber es ist viel näher als
‫bei den Weibchen.
‫Wunderbar.
‫Wenn wir also einige Titel hinzufügen wollten, könnten wir
‫hier etwas Kommunikation hinzufügen, wie zum Beispiel vielleicht ein Töpfchentitel, Herzkrankheit.
‫Häufigkeit für Sex, und dann gehen wir verdammt noch mal los, vielleicht fügen wir ein X-Label hinzu.
‫Wir gehen null gleich.
‫Keine Krankheit, eine ist gleich Krankheit, könnte das Etikett hier darstellen.
‫Dann könnte eine Legende diese Legende vielleicht ändern.
‫Sehen Sie, ob wir das auf null eins aktualisieren können.
‫Also möchten wir dies jemandem mitteilen.
‫Wir führen eine Datenanalyse durch.
‫Wir wollen, dass sie nicht wissen, was Null Eins bedeutet.
‫Also wollen wir weiblich männlich machen.
‫Eigentlich zeige ich Ihnen, was das bewirkt, bevor wir es überhaupt tun.
‫Also machen wir das.
‫Wir fügen hier ein kleines Semikolon hinzu, damit wir das loswerden.
‫Was verpassen wir hier?
‫Oh, ich habe Legende vergessen.
‫Das sollte wunderbar funktionieren, ist also etwas intuitiver und das wollte ich hier
‫ändern.
‫Ich wollte sie vertikal bekommen.
‫Was wir also machen, sind Plot-Sticks.
‫Das sind Stäbchen hier, kleine Stäbchen aus der Beschriftung.
‫Also gehen wir Plot X nimmt und dann ist Rotation gleich Null.
‫Es hat eine Weile gedauert, bis wir uns eingerichtet hatten, aber wirklich, wenn Sie das durchmachen, könnten
‫Sie es durchgehen, wenn Sie es selbst durchmachen.
‫Aber wenn wir es mit jemand anderem kommunizieren möchten, haben wir das besser so konzipiert, weil wir die
‫Daten möglicherweise selbst kennen.
‫Aber wenn wir dieses Bild nur teilen möchten, damit jemand anderes eine Intuition für den Vergleich
‫hat, wer eine Herzerkrankung hat, je nach Geschlecht, wird er nicht wissen, was wir mit den Daten wissen.
‫Deshalb gestalten wir unsere Visuals so kommunikativ wie möglich.
‫Gut.
‫Nachdem wir nun mit Spalten verglichen haben, haben wir gesehen, wie es geht.
‫Was wir in den nächsten Videos tun werden, ist, ein paar mehr zu vergleichen.
‫Machen Sie also eine kleine Pause, denken Sie noch einmal darüber nach, was wir hier durchgemacht haben, vergleichen Sie vielleicht zwei eigene
‫Kolumnen.
‫Normalerweise können Sie hier das Ziel mit einer einzelnen Spalte koppeln und beginnen, die Muster auszuarbeiten.