‫Bellissimo.
‫Ora, ho scoperto qualcosa in più sul nostro frame di dati, quello che faremo ora è confrontare colonne
‫diverse tra loro.
‫E il motivo per cui siamo qui è perché questo è utile per aiutarci a iniziare a ottenere un'intuizione su come
‫le funzionalità.
‫Quindi queste colonne qui si riferiscono alla variabile target.
‫Quindi questo è ciò che alla fine farà il nostro modello di apprendimento automatico, giusto?
‫Cercherà tra le diverse colonne del nostro frame di dati e quindi scoprirà i modelli
‫su quale valore target è associato ai valori qui.
‫Ora, potremmo fare più o meno lo stesso.
‫Se hai appena esaminato questa riga per riga, inizieresti a ottenere un'intuizione su quali valori si associano a
‫quale valore target.
‫Ma smettiamola di parlare di visualizziamolo.
‫Quindi cosa faremo le prime due colonne.
‫Potremmo confrontare la nostra età con Target.
‫Quindi andiamo qui frequenza secondo sei.
‫Quindi questo è quello che vogliamo fare.
‫Vogliamo confrontare.
‫L'attributo del sesso.
‫All'attributo di destinazione.
‫Quindi quello che potremmo fare è scendere di sei punti conteggi qui.
‫Non c'è un vero schema di come lo stiamo facendo.
‫Stiamo solo esplorando i dati.
‫Va bene, vediamo qui che c'è molto più da maschio a femmina, quindi femmina zero qui, quel numero e maschio è una delle ragioni
‫per cui so che è se torniamo al nostro dizionario dei dati.
‫Guardiamo qui, sei uno uguale maschio, zero uguale femmina, meraviglioso, quindi scendiamo così sappiamo che il nostro set di dati
‫è un po' inclinato verso avere più maschi e femmine se volessimo confrontare la colonna del sesso
‫con la colonna di destinazione.
‫Una funzione utile nei panda è la tabella incrociata di Patti, quindi diamo un'occhiata a quella colonna di destinazione del confronto con la colonna di
‫sesso Paty Crosstab, la passeremo al punto target con D. F. Punto sei.
‫Bellissimo.
‫Quindi questo ci darà alcune informazioni qui.
‫Cosa possiamo dedurre da questo?
‫Bene, quello che potremmo fare per cominciare prima ancora di costruire un singolo modello di apprendimento automatico è rendere
‫un semplice diritto.
‫Quindi, visto che ci sono circa 100 donne, giusto.
‫Se sommiamo così vedremo che il sesso è zero.
‫E questo è confrontare la colonna della tigre con la colonna del sesso.
‫Quindi, dal momento che ci sono circa 100 donne e il 72% di loro, o 72 su tutta la quantità
‫di donne, hanno un valore positivo della presenza di malattie cardiache.
‫Quindi vedete qui l'obiettivo è uno.
‫Quindi questo significa un'indicazione che hanno malattie cardiache.
‫Oppure potremmo dedurre in base a questa variabile se il partecipante è una donna.
‫Quindi se il campione se torniamo quassù.
‫Se il campione nei nostri dati è una donna, ci sarebbe circa il 75% di possibilità che abbia una malattia cardiaca.
‫Il motivo è che qui abbiamo preso circa 100 o giù di lì, stiamo solo arrotondando qui, e se
‫sommiamo questi, sarà uguale a 96.
‫Ma se vediamo che stiamo solo guardando questo, solo guardando questo confronto tra sesso e Target, 72
‫su 96.
‫Quindi praticamente 75 su 100.
‫Quindi, cosa ne deduciamo prima ancora di costruire un singolo modello di apprendimento automatico, se arriva una
‫donna e stiamo cercando di capire se ha malattie cardiache o meno in base ai nostri dati esistenti, basati
‫sul nostro set di dati esistente, 75 percentuale di probabilità che abbia di nuovo una malattia cardiaca, ricorda, in base al
‫nostro set di dati esistente, potrebbe essere diverso nel mondo reale.
‫Quindi, se guardiamo al maschio, ce ne sono circa 200 in totale, di cui circa la metà indica una presenza di malattie
‫cardiache.
‫Quindi vedi, il loro obiettivo 93 è uguale a uno.
‫Il sesso è uguale a uno.
‫Quando il campione è un maschio, 93 su 207 indicano che c'è una malattia cardiaca.
‫Quindi, se guardassimo a questo, se il partecipante è maschio, potremmo prevedere circa la metà del tempo che il partecipante avrà una
‫malattia cardiaca.
‫E poi, se facciamo la media, otterremmo il 75% più il 50% su 100.
‫Hai circa il sessantadue virgola cinque percento di possibilità che qualcuno.
‫Naturalmente, questo è sempre basato sui nostri dati esistenti, perché sono gli unici modelli che possiamo
‫trovare con i dati che abbiamo.
‫Quindi in base al nostro set di dati esistente.
‫Questo quassù.
‫Se dovessimo vedere un paziente a caso, stiamo prendendo le nostre decisioni, se quel paziente a caso, un nuovo paziente
‫che non abbiamo mai visto prima, stiamo prendendo le nostre decisioni sulla base dei nostri dati esistenti.
‫E basandoci solo su questo confronto, potremmo dedurre che c'è un sessantadue virgola cinque, ricorda, circa il 75%
‫delle loro donne e il 50% dei loro maschi.
‫Quindi li stiamo solo sommando e facendo una media di così sessantadue virgola cinque per cento di possibilità che
‫abbiano malattie cardiache.
‫Ora, questa è una linea di base molto semplice.
‫E quello che stiamo cercando di fare qui è solo formare un'intuizione nella nostra testa sul set di dati, su come le
‫diverse caratteristiche in questo caso stavano facendo la caratteristica del sesso, la colonna del sesso.
‫Lo stiamo confrontando con Target.
‫Quindi, se usassimo solo quella caratteristica da sola.
‫Se dovessimo aspettarci che un paziente venga da noi, andremo, OK, qualsiasi paziente, c'è una probabilità del sessantadue
‫virgola cinque percento che abbia una malattia cardiaca.
‫E ora con quella linea di base, quello che proveremo a fare è batterlo usando l'apprendimento automatico.
‫Quindi, di nuovo, se questo crea un po' di confusione, non preoccuparti.
‫C'è un po' di confusione quando ho iniziato a capire i brevetti.
‫Ma la cosa principale da ricordare è che tutto ciò che facciamo è creare un'intuizione.
‫Stiamo diventando esperti in materia sui dati o almeno stiamo cercando di valutare cosa potremmo fare per renderlo un po' più visivo,
‫creare un sacco di campi incrociati, andare a giocare a campi incrociati D. F. Dot Target per fare sesso, e poi possiamo andare
‫a dot plot e lo faremo come una specie di bar.
‫Gli daremo una dimensione di fico solo perché vogliamo che esca, fai 10 sei.
‫Quindi quella è larghezza e altezza lì.
‫E poi gli daremo il nostro famoso colore con cui lavoreremo, che è il salmone e l'azzurro.
‫Meraviglioso.
‫Bellissimo.
‫Quindi questa è un'altra visualizzazione da cui possiamo iniziare a farci un'idea e la mostra in modo un po' più
‫intuitivo di una semplice tabella incrociata.
‫Quindi, se guardiamo qui, hai Target, che è zero, non malattie cardiache, e questo è sei zero uno.
‫Quindi possiamo vedere che le persone che non hanno malattie cardiache hanno molta più posta.
‫E possiamo vedere qui che le persone che hanno malattie cardiache ora, ci sono più maschi che hanno
‫malattie cardiache.
‫Ma se osserviamo i rapporti rispetto a ciascuna colonna, quindi questo è maschio, il blu è maschio e il colore
‫salmone è femmina.
‫Se confrontiamo queste colonne, possiamo vedere che le femmine che hanno malattie cardiache sono circa tre a
‫uno.
‫Se li confrontassi solo visivamente, tre a uno.
‫Destra.
‫Quindi è qui che abbiamo tre possibilità su quattro che una donna a caso abbia una malattia cardiaca.
‫Ma i maschi, il rapporto è in qualche modo e sicuramente non è completamente uguale, ma è molto più vicino di quello
‫che sono le femmine.
‫Meraviglioso.
‫Quindi, se volessimo aggiungere dei titoli a questo, potremmo aggiungere un
‫po' di comunicazione qui, ad esempio forse andiamo a titolo di vasino, malattie cardiache.
‫Frequenza per il sesso, e poi andiamo piuttosto dannatamente, forse aggiungiamo un'etichetta X.
‫Andiamo zero uguali.
‫Nessuna malattia, una è uguale a una malattia, potrebbe tracciare l'etichetta potrebbe mettere l'importo qui.
‫Allora forse una leggenda potrebbe cambiare questa leggenda.
‫Vedi se possiamo aggiornarlo a piuttosto che essere zero uno.
‫Quindi vogliamo comunicarlo a qualcuno.
‫Stiamo facendo un'analisi dei dati.
‫Vogliamo che non sappiano cosa significa zero uno.
‫Quindi vogliamo fare maschio femmina.
‫In realtà, ti mostrerò cosa fa prima ancora che lo facciamo.
‫Quindi facciamolo.
‫Aggiungeremo un piccolo punto e virgola qui in modo da eliminarlo.
‫Cosa ci stiamo perdendo qui?
‫Oh, ho dimenticato la legen.
‫Dovrebbe funzionare a meraviglia, quindi è un po' più intuitivo, ed è questo che volevo cambiare
‫qui.
‫Volevo metterli in verticale.
‫Quindi quello che facciamo è trama stick.
‫Questi sono bastoncini qui, piccoli bastoncini fuori dall'etichettatura.
‫Quindi andiamo a tracciare X prende e quindi la rotazione è uguale a zero.
‫Ci è voluto un po' di tempo per prepararci, ma in realtà, se stai attraversando questo, potresti
‫superarlo facilmente se lo affronti da solo.
‫Ma se vogliamo comunicarlo a qualcun altro, è meglio progettare in questo modo perché potremmo conoscere
‫noi stessi i dati.
‫Ma se vogliamo solo condividere questa immagine in modo che qualcun altro abbia un'intuizione sul confronto
‫di chi ha malattie cardiache, a seconda di che sesso sono, non sapranno cosa sappiamo con i dati.
‫Ecco perché stiamo rendendo le nostre immagini il più comunicative possibile.
‫Tutto bene.
‫Ora che abbiamo confrontato le colonne, abbiamo visto come farlo.
‫Quello che faremo nei prossimi video è confrontarne altri.
‫Quindi prenditi una piccola pausa, rifletti su quello che abbiamo passato qui, magari prova a confrontare due colonne delle
‫tue.
‫Di solito puoi accoppiare l'obiettivo con una singola colonna qui e iniziare a elaborare i modelli.