‫真漂亮｡
‫现在, 我对我们的数据框架有了更多的了解｡
‫我们现在要做的是比较不同的列｡
‫之所以在这里是因为这有助于帮助我们开始获得一种直觉, 关于这些特征是如何｡
‫因此, 这里的这些列与目标变量相关｡
‫所以这就是我们的机器学习模型最终要做的, 对吗？
‫它将搜索DataFrame的不同列, 然后找出与此处的值关联的目标值的模式｡
‫现在, 我们可以做同样的事情,
‫如果你一行一行地看, 你会开始获得一种直觉, 什么值与什么目标值相关联｡
‫但我们别再谈这个了｡
‫让我们想象一下｡
‫所以我们先来看看前两栏的内容｡
‫我们可能会比较我们的年龄与目标｡
‫所以我们这里频率按六去｡
‫所以这就是我们要做的｡
‫我们要比较一下｡
‫这六种属性｡
‫到目标属性｡
‫所以我们要做的是计算六个点值｡
‫在这里, 我们没有真实的模式是如何做到这一点｡
‫我们只是在探索数据｡
‫好吧, 我会的
‫所以我们看到这里有更多的男性对女性｡
‫所以女性在这里是零｡
‫这个数字和男性是我知道的原因之一, 如果我们回到数据字典｡
‫如果我们看这里, 性别1代表男性, 性别0代表女性｡
‫好极了｡
‫所以我们下来了｡
‫所以我们知道我们的数据集有点倾向于有更多的男性和女性｡
‫如果我们想比较性别列和目标列｡
‫熊猫的一个方便的功能是PD交叉表｡
‫让我们来看看｡
‫将目标列与六列Patty Cross选项卡进行比较｡
‫我们将通过DF目标, DF点6｡
‫真漂亮｡
‫这会给予我们一些信息｡
‫我们能从中推断出什么呢？
‫在我们建立一个机器学习模型之前, 我们可以开始做一个简单的启发式｡
‫既然有大约100个女人, 如果我们把这些加起来, 我们会看到性是零｡
‫这是比较目标列和性别列｡
‫因此, 由于大约有100名妇女, 其中72%或72出的妇女总数, 有一个积极的看法,
‫心脏病的存在｡
‫所以看这里, 目标是一个｡
‫所以这意味着他们确实有心脏病的迹象, 当我们根据这个变量来推断参与者是否是女性时｡
‫所以如果我们回到这里｡
‫如果我们数据中的样本是一名女性, 她患心脏病的可能性大约为75%｡
‫原因是因为我们在这里取了大约100个｡
‫再说一遍, 我们只是在这里｡
‫如果我们把这些加起来, 就等于96｡
‫但是如果我们看一下这个, 看看性别和目标的比较, 96个中有72个｡
‫基本上是百分之七十五｡
‫所以我们从这个推断, 在我们建立一个单一的机器学习模型之前,
‫如果一个女人来了, 我们试图根据我们现有的数据来判断她是否有心脏病, 根据我们现有的数据集,
‫75%的可能性她有心脏病｡
‫请记住, 根据我们现有的数据集, 在真实的世界中可能会有所不同｡
‫如果我们看男性, 总共有大约200个, 其中大约一半表明有心脏病｡
‫所以93个目标等于1｡
‫当样本为男性时, 如果性别等于1, 则207人中有93人患有心脏病｡
‫如果我们看一下这个, 如果参与者是男性, 我们可以预测大约一半的时间, 参与者会有心脏病｡
‫然后如果我们平均这些, 我们会得到75%加上50%超过100｡
‫你得到了大约62｡ 5%的几率｡
‫当然, 这总是基于我们现有的数据, 因为这是我们能找到的唯一模式,
‫是我们拥有的数据｡
‫所以根据我们现有的数据｡
‫这上面
‫如果我们去看一个随机的病人, 我们正在做决定, 不管这个随机的病人, 是一个我们以前没有见过的新病人｡
‫我们根据现有数据集做出决策｡
‫根据这个比较, 我们可以推断出有62个｡ 5, 记住如果是女人的话是75%, 如果是老鼠的话是50%,
‫或者我们只是把它们加在一起, 然后取平均值｡
‫所以62. 有5%的几率患上心脏病｡
‫这是我们非常简单的基线, 我们要做的就是在我们的头脑中形成一种关于数据集的直觉,
‫关于不同特征的直觉｡
‫在这个例子中, 我们做的是性功能, 性专栏, 我们把它和目标进行比较｡
‫所以如果我们只使用这一个功能｡
‫如果我们希望有病人来找我们, 我们就去｡
‫好吧, 我会的
‫有病人吗？
‫有一个62｡ 5%的几率患有心脏病, 现在有了这个基线,
‫我们要做的就是用机器学习来战胜它｡
‫所以, 如果这有点混乱,
‫别担心, 当我第一次开始弄清楚模式的时候, 这是有点混乱, 但是要记住的主要事情是, 我们所做的只是创造一种直觉｡
‫我们正在成为数据方面的主题专家, 或者至少正在努力｡
‫所以我们要做的是让它更直观一点, 创建一个交叉表图｡
‫我们已经得到了一个交叉表, 然后我们可以去点图, 我们会把它作为一种酒吧｡
‫我们给予它一个无花果大小只是因为我们想让它出来｡
‫我们会去10 6｡
‫这就是宽度和高度, 然后我们给予它加上我们要用的著名颜色,
‫就是鲑鱼.
‫还有淡蓝色｡
‫好极了｡
‫真漂亮｡
‫这是另一个我们可以开始理解的可视化, 它比交叉选项卡更直观地显示了它｡
‫所以如果我们看这里, 我们有目标, 它是零, 不是心脏病, 这是性01｡
‫所以我们可以看到, 没有心脏病的人, 男性要多得多｡
‫我们可以看到, 现在有心脏病的人, 有更多的男性有心脏病｡
‫但是如果我们看一下每一列的比率｡
‫所以这只是公的, 蓝色的是公的, 鲑鱼色的是母的｡
‫如果我们比较这些列, 我们可以看到有心脏病的女性大约是3比1, 如果你只是视觉上比较一下,
‫3比1｡
‫好吧, 我知道了
‫这就是我们随机得到的女性患心脏病的几率是3和4｡
‫但是雄性的, 比例是种的｡
‫而且绝对不是完全均匀的｡
‫但它比雌性更接近｡
‫好极了｡
‫所以如果我们想给它加上一些标题,
‫我们可以在这里加上一些交流, 比如我们可以用情节标题, 心脏病｡
‫频率为6, 然后我们可以加上一个x标签, 0等于没有疾病, 1等于有疾病｡
‫我们可以画y标签｡
‫我们可以在这里放个坐骑｡
‫然后也许一个传说因为可能改变这个传说｡
‫所以如果我们可以更新到而不是01, 那么我们想把这个告诉别人｡
‫我们在做数据分析｡
‫我们想他们不知道零一是什么意思｡
‫所以我们要做女做男｡
‫实际上, 在我们动手之前, 我会让你看看它的作用｡
‫那就这么办吧｡
‫我们在这里加一个分号, 这样就不用了｡
‫我们错过了什么？
‫我忘了, 传奇.
‫应该可以
‫好极了｡
‫所以这更直观一点｡
‫这就是我想要改变的｡
‫我想把它们竖起来｡
‫所以我们可以画出X个分笔成交点｡
‫这些是X记号, 标记的小记号｡
‫我们画出X个刻度, 然后旋转等于零｡
‫这花了我们一点时间来设置, 但真的, 如果你要通过这个, 你可能会轻而易举地通过它,
‫如果你要通过自己｡
‫但是如果我们想和别人交流, 我们最好这样设计, 因为我们自己可能知道数据｡
‫但如果我们只是想分享这张图片, 让别人有一种直觉, 来比较谁有心脏病,
‫这取决于他们的性别｡
‫他们不会知道我们用数据知道了什么｡
‫所以这就是为什么我们要让我们的视觉效果尽可能的交流｡
‫好吧, 我会的
‫现在, 我们已经比较了两列, 并了解了如何进行比较｡
‫在接下来的几个视频中, 我们要做的是再比较几个｡
‫所以休息一下吧｡
‫回想一下我们在这里经历了什么｡
‫也许可以试着比较一下你自己的两列｡
‫通常, 您可以将目标与一个列配对, 然后开始计算模式｡