‫美しい｡
‫さて､ データフレームについて少しわかったことがあります｡
‫これから行うのは､ 異なる列を互いに比較することです｡
‫そして､ なぜここにいるかというと､ この機能がどのようなものか､ 直感的に理解するのに役立つからです｡
‫つまり､ ここにある列はターゲット変数に関連しています｡
‫機械学習モデルは最終的にそうなるわけですよね？
‫DataFrameのさまざまな列を検索し､ どのような目標値がここの値に関連付けられているか､
‫パターンを把握することができます｡
‫さて､ このように一行ずつ見ていくと､ どんな値がどんな目標値と結びつくのか､
‫直感的にわかるようになります｡
‫でも､ その話はもうやめましょう｡
‫可視化しよう｡
‫そこで､ 最初の2つの列をどうするか｡
‫私たちは自分の年齢をターゲットに例えるかもしれません｡
‫だから､ 6にしたがってここの周波数にするんです｡
‫だから､ こうしたいんです｡
‫比較したいのです｡
‫6つの属性
‫対象属性に
‫そこで､ 6つのドットバリューカウントを行うことになるかもしれません｡
‫ここでは､ どのような方法でやっているかというパターンがないのです｡
‫私たちは､ データを探っているところです｡
‫わかりました｡
‫つまり､ 男性から女性への比率が高いことがわかります｡
‫だからメスはここではゼロ｡
‫この数字と男性は､ データディクショナリーに戻ればわかるというのが､ ひとつの理由です｡
‫ここで見てみると､ セックス1が男性､ 0が女性に相当します｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ 私たちは降りてきたのです｡
‫ですから､ このデータセットは､ 男性と女性の数が多い方に少し傾いていることがわかります｡
‫もし､ 性別の列と対象の列を比較するのであれば｡
‫pandasの便利な機能として､ PDクロスタブがあります｡
‫では､ その様子をご覧いただきましょう｡
‫対象列と6列のパティクロスタブを比較する｡
‫DFターゲットでDFドット6でパスする｡
‫美しい｡
‫ここで情報を得ることができるわけです｡
‫ここから何が推測できるでしょうか｡
‫では､ そもそも機械学習のモデルを一つも作らないうちに何ができるかというと､ 簡単なヒューリスティックを作ることです｡
‫だから､ 女性は100人くらいいるから､ これを足すと､ セックスはゼロになるわけですね｡
‫そして､ これはターゲット欄と性別欄の比較です｡
‫つまり､ 約100人の女性がいて､ そのうちの72％､ つまり女性全体のうちの72人が､ 心臓病の存在を肯定的にとらえていることになるわけです｡
‫だから､ ここで見てください､ ターゲットは1つです｡
‫つまり､ 参加者が女性であれば､ この1つの変数に基づいて推測することができるのに､ 心臓病であることを示すということです｡
‫だから､ もしここに戻ってきたら､ サンプルは｡
‫このデータのサンプルが女性だとしたら､ 彼女が心臓病にかかる確率はおよそ75％です｡
‫なぜかというと､ ここでは100枚ほど撮ったからです｡
‫ここでも四捨五入しているだけです｡
‫そして､ これを足すと96になる｡
‫しかし､ ここで見てみると､ 性別とターゲットの比較だけで､ 96人中72人がそうなっています｡
‫だから､ 基本的には100点満点中75点｡
‫このことから推測されるのは､ 機械学習モデルを一つも構築しないうちに､ ある女性がやってきて､
‫既存のデータに基づいて心臓病かどうかを判断しようとした場合､ 既存のデータセットに基づくと､
‫75％の確率で心臓病であることが判明します｡
‫繰り返しになりますが､ 私たちの既存のデータセットに基づいて､ 現実の世界では異なる可能性があることを忘れないでください｡
‫男性に限って言えば､ 約200人が心臓病を発症しており､ その約半数が心臓病の存在を示しています｡
‫そうすると､ 93の目標が1になるわけです｡
‫被験者が男性の場合､ 性別を1とすると､ 207人中93人が心臓病であることを示している｡
‫ですから､ もし参加者が男性であれば､ 半分くらいの確率で心臓病を発症すると予測できるかもしれません｡
‫そして､ これらを平均すると､ 100を超える75%＋50%になるのです｡
‫62くらいになるんですね｡ 5%の確率で誰でも
‫もちろん､ これは常に既存のデータに基づいています｡ なぜなら､ 私たちが見つけることのできる唯一のパターンは､
‫今あるデータだけだからです｡
‫そこで､ 既存のデータセットに基づき
‫この上です｡
‫もし､ 無作為に患者さんを診るとしたら､ その無作為の患者さんでも､ 今まで診たことのない新しい患者さんでも､ 私たちは判断しているのです｡
‫既存のデータセットに基づいて判断しているのです｡
‫そして､ この比較だけで､ 62があることが推測されるかもしれません｡ 5､ 女性がいれば75％､ マウスなら50％くらいを覚えておくか､
‫足して平均しているところです｡
‫だから62｡ 心臓病になる確率は5％｡
‫これは非常にシンプルなベースラインで､ ここでやろうとしていることは､ データセットについて､ どのように異なる特徴があるのか､
‫頭の中で直感を形成することなのです｡
‫今回はセックス特集､ セックス欄で､ ターゲットと比較することをやっています｡
‫だから､ その1つの機能だけを使うのであれば｡
‫患者さんが来てくれると思えば､ 行きますよ｡
‫なるほど｡
‫患者さんは？
‫62がありますね｡ 心臓病にかかる確率は5％で､ この基準値をもとに､ 機械学習を使って心臓病を克服しようとするものです｡
‫繰り返しますが､ 少し分かりにくいかもしれませんが､ 心配しないでください｡ 私が初めてパターンを把握したときも少し分かりにくかったのですが､
‫覚えておいていただきたいのは､ 私たちがやっているのは直感を生み出すだけだということです｡
‫私たちは､ データに関する専門家になりつつあり､ 少なくともなろうと努めています｡
‫そこで､ もう少しビジュアルにするために､ クロスタブのプロットを作成することが考えられます｡
‫クロスタブのdf dot target df sexを支払い､ ドットプロットで棒グラフのようにすることができます｡
‫出てきてほしいからということで､ イチジクサイズを出します｡
‫10月6日に行こう｡
‫幅と高さはこれで決まりです｡ それから､ これから使う有名な色､
‫つまりサーモンをつけてみましょう｡
‫そして水色｡
‫素晴らしい｡
‫美しい｡
‫これは､ クロスタブよりも直感的に理解しやすいビジュアル化です｡
‫ここで見てみると､ Targetがゼロ､ 心臓病ではなく､ こちらはSexゼロ1です｡
‫ですから､ 心臓病でない人は､ 男性の方が圧倒的に多いことがわかります｡
‫そして､ 心臓病を患っている人は､ 男性の方が多いことがわかります｡
‫しかし､ 各欄と比較した比率を見ると
‫つまり､ こちらはオス､ ブルーはオス､ サーモンカラーはメスということですね｡
‫これらの列を比較すると､ 心臓病を患っている女性は3対1くらいで､ 視覚的に比較すると3対1ということがわかります｡
‫そうですね｡
‫そこで､ 無作為に選んだ女性が心臓病にかかる確率が3.4倍ということになるわけです｡
‫でも､ 男性は､ 比率がなんとなく｡
‫しかも､ 完全にイーブンというわけではないのは確かです｡
‫でも､ メスがどうのこうのより､ よっぽど近いんですよ｡
‫素晴らしい｡
‫例えば､ 「心臓病」というタイトルを設定することもできます｡
‫6の頻度､ そしてplt dotでxラベルを追加して､ 0は病気なし､ 1は病気あり､
‫とします｡
‫プロットYラベルにするかもしれません｡
‫ここにマウントを置くかもしれません｡
‫そうすると､ もしかしたら､ この伝説を変えるかもしれないからです｡
‫だから､ ゼロワンではなく､ アップデートができれば､ これを誰かに伝えたいと思います｡
‫データ分析をしているところです｡
‫ゼロイチが何を意味するのか､ わからないようにしたいのです｡
‫だから､ 女性男性をやりたいんです｡
‫実は､ やる前にこれが何をするものなのか､ お見せします｡
‫では､ そうしましょう｡
‫ここに小さなセミコロンを追加して､ それを取り除きます｡
‫私たちはここで何を見逃しているのでしょうか？
‫あ､ 忘れてた､ レジェンド｡
‫これなら大丈夫だろう｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ ちょっと直感的にわかるんです｡
‫それで､ ここで変えたいと思ったのが､ この点です｡
‫縦にしたかったんです｡
‫そこで､ Xティックをプロットすることが考えられます｡
‫こちらはXティック､ 小さなティックがラベリングになっています｡
‫そこで､ Xティックをプロットして､ 回転がゼロになるようにします｡
‫これは設定に少し時間がかかりましたが､ 本当に､ 一人でやっていると風当たりが強いかもしれませんね｡
‫しかし､ 誰かに伝える場合は､ 自分たちがそのデータを知っている可能性があるので､ このように設計したほうがいいのです｡
‫ただ､ このイメージを共有したいだけなら､ 性別によって誰が心臓病なのかを比較することで､
‫誰かが直感的にわかるようになります｡
‫私たちがデータで知っていることを､ 彼らは知らないでしょう｡
‫だからこそ､ できるだけ伝わりやすいビジュアルにしているのです｡
‫わかりました｡
‫さて､ 2つの列を比較したところで､ その方法について見てきました｡
‫これから数回のビデオで､ さらにいくつかの比較をしていきます｡
‫だから､ 少し休んでください｡
‫ここで､ これまでのことを振り返ってみてください｡
‫2つのコラムを比較してみるのもいいかもしれませんね｡
‫通常はここにターゲットとなる1つの列を組めば､ パターンが見えてきます｡