‫Cantik.
‫Sekarang, saya menemukan sedikit lebih banyak tentang kerangka data kita, apa yang akan kita lakukan sekarang adalah membandingkan kolom yang
‫berbeda satu sama lain.
‫Dan alasannya berada di sini adalah karena ini berguna untuk membantu kita mulai mendapatkan intuisi tentang bagaimana
‫fitur-fiturnya.
‫Jadi kolom ini di sini berhubungan dengan variabel target.
‫Jadi itulah yang pada akhirnya akan dilakukan oleh model pembelajaran mesin kami, bukan?
‫Ini akan mencari melalui kolom yang berbeda dari bingkai data kami dan kemudian mencari tahu pola seperti
‫apa nilai target yang dikaitkan dengan nilai di sini.
‫Sekarang, kita bisa melakukan banyak hal yang sama.
‫Jika Anda baru saja melewati baris demi baris ini, Anda akan mulai mendapatkan intuisi tentang nilai apa yang diasosiasikan
‫dengan nilai target apa.
‫Tapi mari kita berhenti membicarakannya, mari kita visualisasikan.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan pada dua kolom pertama.
‫Kami mungkin membandingkan usia kami dengan Target.
‫Jadi kita pergi di sini frekuensi menurut enam.
‫Jadi inilah yang ingin kami lakukan.
‫Kami ingin membandingkan.
‫Atribut seks.
‫Untuk atribut target.
‫Jadi apa yang mungkin kita lakukan adalah menurunkan nilai enam titik di sini.
‫Tidak ada pola nyata tentang bagaimana kita melakukan ini.
‫Kami hanya semacam mengeksplorasi data.
‫Baiklah, jadi kita lihat di sini ada lebih banyak laki-laki dengan perempuan, jadi nol perempuan di sini, angka itu dan laki-laki adalah salah satu
‫alasan mengapa saya tahu itu jika kita kembali ke kamus data kita.
‫Kami melihat di sini, enam satu sama dengan laki-laki, nol sama dengan perempuan, luar biasa, jadi kami turun sehingga kami
‫tahu kumpulan data kami sedikit condong ke arah memiliki lebih banyak laki-laki dan perempuan jika kami ingin membandingkan kolom
‫jenis kelamin dengan kolom target.
‫Fungsi yang berguna di panda adalah Patti Crosstab, jadi mari kita lihat perbandingan kolom target dengan kolom jenis kelamin Patti
‫Crosstab, kita akan meneruskannya dot target dengan D. F. titik enam.
‫Cantik.
‫Jadi ini akan memberi kita beberapa informasi di sini.
‫Apa yang bisa kita simpulkan dari ini?
‫Nah, apa yang bisa kita lakukan untuk memulai bahkan sebelum kita membangun model pembelajaran mesin tunggal adalah membuat
‫hukum sederhana.
‫Jadi karena ada sekitar 100 wanita, kan.
‫Jika kita jumlahkan disana maka kita akan melihat sex adalah nol.
‫Dan ini membandingkan kolom Tiger dengan kolom sex.
‫Jadi karena ada sekitar 100 wanita dan 72 persen dari mereka, atau 72 dari seluruh jumlah
‫wanita memiliki nilai positif penyakit jantung yang ada.
‫Jadi Anda lihat di sini targetnya adalah satu.
‫Jadi itu berarti indikasi bahwa mereka memang memiliki penyakit jantung.
‫Atau kita bisa menyimpulkan berdasarkan variabel yang satu ini jika partisipannya adalah seorang wanita.
‫Jadi kalau sample kita balik lagi kesini.
‫Jika sampel dalam data kami adalah seorang wanita, maka akan ada sekitar 75 persen kemungkinan dia memiliki penyakit jantung.
‫Alasannya adalah karena di sini kita telah mengambil sekitar 100 atau lebih lagi, kita hanya membulatkan di sini, dan jika kita
‫menambahkannya, itu akan sama dengan 96.
‫Tapi jika kita melihat kita hanya melihat ini hanya melihat perbandingan antara seks dan Target, 72
‫dari 96.
‫Jadi pada dasarnya 75 dari 100.
‫Jadi apa yang kami simpulkan dari ini bahkan sebelum kami membuat model pembelajaran mesin tunggal, jika
‫seorang wanita datang dan kami mencoba mencari tahu apakah dia menderita penyakit jantung atau tidak berdasarkan data
‫kami yang ada, berdasarkan kumpulan data kami yang ada, 75 persen kemungkinan dia memiliki penyakit jantung lagi, ingat, berdasarkan kumpulan
‫data kami yang ada, mungkin berbeda di dunia nyata.
‫Jadi jika kita melihat laki-laki, ada sekitar 200 total dengan sekitar setengahnya menunjukkan adanya penyakit jantung.
‫Jadi lihat, 93 target mereka sama dengan satu.
‫Seks sama dengan satu.
‫Bila sampelnya laki-laki, 93 dari 207 menunjukkan adanya penyakit jantung.
‫Jadi jika kita melihat ini, jika partisipannya adalah laki-laki, kita mungkin memprediksi sekitar separuh waktu partisipan akan terkena
‫penyakit jantung.
‫Dan kemudian jika kita rata-ratakan, kita akan mendapatkan 75 persen ditambah 50 persen di atas 100.
‫Anda mendapatkan sekitar enam puluh dua koma lima persen peluang siapa pun.
‫Tentunya ini selalu berdasarkan data yang ada, karena pola yang bisa kita temukan hanya
‫dengan data yang kita miliki.
‫Jadi berdasarkan dataset kami yang ada.
‫Ini di atas sini.
‫Jika kami melihat pasien acak, kami membuat keputusan kami, apakah pasien acak itu, pasien baru
‫yang belum pernah kami lihat sebelumnya, kami membuat keputusan berdasarkan data yang ada.
‫Dan berdasarkan perbandingan ini saja, kita dapat menyimpulkan bahwa ada enam puluh dua koma lima, ingat, sekitar
‫75 persen perempuan mereka dan 50 persen laki-laki mereka.
‫Jadi kami hanya menambahkan mereka bersama-sama dan rata-rata mereka jadi enam puluh dua koma lima persen kemungkinan bahwa mereka
‫memiliki penyakit jantung.
‫Sekarang, ini adalah dasar yang sangat sederhana.
‫Dan apa yang kami coba lakukan di sini hanyalah membentuk intuisi di kepala kami tentang kumpulan data, tentang
‫bagaimana fitur yang berbeda dalam hal ini melakukan fitur seks, kolom seks.
‫Kami membandingkannya dengan Target.
‫Jadi jika kita hanya akan menggunakan fitur yang satu itu saja.
‫Jika kita mengharapkan seorang pasien datang kepada kita, kita akan pergi, OK, setiap pasien sama sekali, ada kemungkinan enam puluh
‫dua koma lima persen bahwa mereka memiliki penyakit jantung.
‫Dan sekarang dengan dasar itu, yang akan kami coba dan lakukan adalah mengalahkannya menggunakan pembelajaran mesin.
‫Jadi, sekali lagi, jika ini sedikit membingungkan, jangan khawatir.
‫Agak membingungkan ketika saya pertama kali mulai mencari tahu tentang paten.
‫Tapi hal utama yang harus diingat adalah yang kita lakukan hanyalah menciptakan intuisi.
‫Kami menjadi ahli materi pelajaran pada data atau setidaknya mencoba menilai apa yang mungkin kami lakukan adalah membuat ini
‫sedikit lebih visual, membuat banyak tab silang, mainkan tab silang D. F. Dot Target untuk berhubungan seks, dan kemudian kita bisa
‫melakukan dot plot dan kita akan melakukannya sebagai semacam bar.
‫Kami akan memberikan ukuran ara hanya karena kami ingin keluar, pergi 10 enam.
‫Jadi itu lebar dan tinggi di sana.
‫Dan kemudian kita akan memberikan warna terkenal yang akan kita kerjakan, yaitu salmon dan biru muda.
‫Luar biasa.
‫Cantik.
‫Jadi ini adalah visualisasi lain yang bisa kita mulai untuk mendapatkan ide dan ini menunjukkannya sedikit lebih
‫intuitif daripada sekadar tab silang.
‫Jadi jika kita lihat di sini, Anda mendapatkan Target, yaitu nol, bukan penyakit jantung, dan ini enam nol satu.
‫Jadi kita dapat melihat bahwa orang-orang yang tidak memiliki penyakit jantung, ada lebih banyak surat.
‫Dan kita dapat melihat di sini bahwa orang-orang yang memiliki penyakit jantung sekarang, ada lebih banyak laki-laki yang memiliki
‫penyakit jantung.
‫Tapi kalau dilihat perbandingannya tiap kolom, jadi yang ini jantan, biru jantan, dan salmon
‫warna betina.
‫Jika kita membandingkan kolom ini, kita dapat melihat bahwa wanita yang memiliki penyakit jantung adalah sekitar tiga banding
‫satu.
‫Jika Anda hanya membandingkannya secara visual, itu tiga banding satu.
‫Benar.
‫Jadi di situlah kita mendapatkan tiga dari empat kemungkinan seorang wanita secara acak memiliki penyakit jantung.
‫Tetapi laki-laki, rasionya cukup baik dan jelas tidak sepenuhnya seimbang, tetapi jauh lebih dekat
‫daripada perempuan.
‫Luar biasa.
‫Jadi jika kita ingin menambahkan beberapa judul untuk ini,
‫kita bisa menambahkan beberapa komunikasi di sini, seperti mungkin judul pispot, penyakit jantung.
‫Frekuensi untuk seks, dan kemudian kita menjadi sangat sial, mungkin kita menambahkan label X.
‫Kami pergi nol sama.
‫Tidak ada penyakit, satu sama dengan penyakit, mungkin plot y label mungkin menempatkan jumlah di sini.
‫Maka mungkin sebuah legenda bisa mengubah legenda ini.
‫Lihat apakah kita dapat memperbaruinya daripada menjadi nol satu.
‫Jadi kami ingin mengomunikasikan ini kepada seseorang.
‫Kami sedang melakukan beberapa analisis data.
‫Kami ingin mereka tidak tahu apa artinya nol satu.
‫Jadi kami ingin melakukan laki-laki perempuan.
‫Sebenarnya, saya akan menunjukkan kepada Anda apa fungsinya bahkan sebelum kita melakukannya.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Kami akan menambahkan titik koma kecil di sini sehingga kami menyingkirkan itu.
‫Apa yang kita lewatkan di sini?
‫Ah, aku lupa legenda.
‫Itu seharusnya bekerja dengan baik, jadi itu sedikit lebih intuitif, dan inilah yang ingin saya ubah di
‫sini.
‫Saya ingin membuat mereka vertikal.
‫Jadi yang kami lakukan adalah plot stick.
‫Ini adalah tongkat di sini, tongkat kecil dari label.
‫Jadi kita pergi plot X mengambil dan kemudian rotasi sama dengan nol.
‫Kami membutuhkan sedikit waktu untuk menyiapkannya, tetapi sungguh, jika Anda mengalami ini, Anda mungkin
‫akan melewatinya jika Anda melakukannya sendiri.
‫Namun jika kita ingin mengomunikasikannya dengan orang lain, lebih baik kita mendesain dengan cara ini karena kita
‫mungkin mengetahui datanya sendiri.
‫Tapi jika kita hanya ingin membagikan gambar ini agar orang lain memiliki intuisi untuk membandingkan siapa
‫yang memiliki penyakit jantung, tergantung pada jenis kelaminnya, mereka tidak akan tahu apa yang kita ketahui dengan data.
‫Jadi itu sebabnya kami membuat visual kami komunikatif mungkin.
‫Baiklah.
‫Sekarang kita telah membandingkan kolom, kita telah melihat bagaimana melakukannya.
‫Apa yang akan kita lakukan dalam beberapa video berikutnya adalah membandingkan beberapa video lagi.
‫Jadi istirahatlah sejenak, renungkan kembali apa yang telah kita lalui di sini, mungkin coba bandingkan dua kolom Anda
‫sendiri.
‫Biasanya Anda dapat memasangkan target dengan satu kolom di sini dan Anda mulai menyusun polanya.