‫Hermosa.
‫Ahora, descubrí un poco más sobre nuestro marco de datos, lo que vamos a hacer ahora es comparar diferentes
‫columnas entre sí.
‫Y la razón de estar aquí es porque esto es útil para ayudarnos a comenzar a tener una intuición sobre cómo funcionan
‫las funciones.
‫Entonces, estas columnas aquí se relacionan con la variable de destino.
‫Entonces, eso es lo que eventualmente hará nuestro modelo de aprendizaje automático, ¿verdad?
‫Buscará en las diferentes columnas de nuestro marco de datos y luego descubrirá los patrones en cuanto
‫a qué valor objetivo está asociado con los valores aquí.
‫Ahora, podríamos hacer lo mismo.
‫Si solo revisara esta fila por fila, comenzaría a tener una intuición sobre qué valores se asocian con
‫qué valor objetivo.
‫Pero dejemos de hablar de visualicémoslo.
‫Entonces, ¿qué haremos con las dos primeras columnas?
‫Podríamos comparar nuestra edad con Target.
‫Entonces vamos aquí frecuencia de acuerdo a seis.
‫Entonces esto es lo que queremos hacer.
‫Queremos comparar.
‫El atributo sexual.
‫Al atributo de destino.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es bajar los valores de seis puntos aquí.
‫No hay un patrón real de cómo lo estamos haciendo.
‫Simplemente estamos explorando los datos.
‫Muy bien, vemos que aquí hay mucho más hombre que mujer, así que el cero femenino aquí, ese número y el hombre es una de las
‫razones por las que sé que es si volvemos a nuestro diccionario de datos.
‫Miramos aquí, seis uno es igual a hombre, cero es igual a mujer, maravilloso, así que bajamos para saber que nuestro
‫conjunto de datos está un poco inclinado hacia tener más hombres y mujeres si quisiéramos comparar la columna de sexo
‫con la columna de destino.
‫Una función útil en pandas es Patti Crosstab, así que echemos un vistazo a esa columna de comparación de destino con la columna de sexo Paty
‫Crosstab, vamos a pasarle el objetivo de puntos con D. F. Punto seis.
‫Hermosa.
‫Así que esto nos va a dar algo de información aquí.
‫¿Qué podemos inferir de esto?
‫Bueno, lo que podríamos hacer para empezar, incluso antes de construir un solo modelo de aprendizaje automático, es crear un
‫modelo jurídico simple.
‫Entonces, dado que hay alrededor de 100 mujeres, ¿no?
‫Si sumamos, veremos que el sexo es cero.
‫Y esto es comparar la columna del Tigre con la columna del sexo.
‫Entonces, dado que hay alrededor de 100 mujeres y el 72 por ciento de ellas, o 72 de la cantidad
‫total de mujeres, tienen un valor positivo de enfermedad cardíaca presente.
‫Entonces ves que aquí el objetivo es uno.
‫Eso significa una indicación de que tienen una enfermedad cardíaca.
‫O podríamos inferir con base en esta variable si el participante es una mujer.
‫Así que si la muestra si volvemos aquí.
‫Si la muestra en nuestros datos es una mujer, habría aproximadamente un 75 por ciento de posibilidades de que tenga una enfermedad cardíaca.
‫La razón es que aquí hemos tomado alrededor de 100 más o menos nuevamente, solo estamos redondeando aquí, y si sumamos
‫estos, eso será igual a 96.
‫Pero si vemos que solo estamos viendo esto, solo vemos esta comparación entre el sexo y Target, 72
‫de 96.
‫Entonces, básicamente, 75 de cada 100.
‫Entonces, ¿qué estamos inferiendo de esto antes de que incluso construyamos un solo modelo de aprendizaje automático, si
‫llega una mujer y estamos tratando de averiguar si tiene una enfermedad cardíaca o no basándonos en nuestros datos existentes,
‫basados en nuestro conjunto de datos existente, 75 porcentaje de probabilidad de que vuelva a tener una enfermedad cardíaca, recuerde, según nuestro
‫conjunto de datos existente, podría ser diferente en el mundo real.
‫Entonces, si miramos a los hombres, hay alrededor de 200 en total, y alrededor de la mitad indica la presencia de una enfermedad
‫cardíaca.
‫Así que mira, su objetivo 93 es igual a uno.
‫Sexo es igual a uno.
‫Cuando la muestra es masculina, 93 de 207 indican que existe una enfermedad cardíaca.
‫Entonces, si observamos esto, si el participante es hombre, podríamos predecir alrededor de la mitad del tiempo que el participante tendrá una
‫enfermedad cardíaca.
‫Y luego, si promediamos estos, obtendríamos 75 por ciento más 50 por ciento sobre 100.
‫Tienes alrededor del sesenta y dos coma cinco por ciento de posibilidades de que alguien.
‫Por supuesto, esto siempre se basa en nuestros datos existentes, porque esos son los únicos patrones que
‫podemos encontrar con los datos que tenemos.
‫Entonces, basado en nuestro conjunto de datos existente.
‫Esto de aquí.
‫Si tuviéramos que ver a un paciente al azar, estaríamos tomando nuestras decisiones, ya sea ese paciente al azar, un
‫paciente nuevo que no hemos visto antes, tomaremos nuestras decisiones basándonos en nuestros datos existentes, dijo.
‫Y basándonos solo en esta comparación, podríamos inferir que hay un sesenta y dos coma cinco, recuerde, alrededor del 75 por ciento
‫de sus mujeres y el 50 por ciento de sus hombres.
‫Así que los estamos sumando y promediando un sesenta y dos coma cinco por ciento de probabilidades de que tengan
‫una enfermedad cardíaca.
‫Ahora, esta es una línea de base muy simple.
‫Y lo que estamos tratando de hacer aquí es simplemente formar una intuición en nuestra cabeza sobre el conjunto de datos, sobre
‫cómo diferentes características en este caso estaban haciendo la característica del sexo, la columna del sexo.
‫Lo estamos comparando con Target.
‫Entonces, si usáramos solo esa característica.
‫Si tuviéramos que esperar que un paciente venga a nosotros, iremos, está bien, cualquier paciente, hay un sesenta y dos coma cinco por
‫ciento de probabilidades de que tenga una enfermedad cardíaca.
‫Y ahora, con esa línea de base, lo que vamos a intentar hacer es superarlo mediante el aprendizaje automático.
‫Entonces, nuevamente, si esto es un poco confuso, no se preocupe.
‫Es un poco confuso cuando comencé a averiguar las patentes.
‫Pero lo principal que debemos recordar es que lo único que hacemos es crear una intuición.
‫Nos estamos convirtiendo en expertos en la materia en los datos o al menos estamos tratando de evaluar lo que podríamos hacer para hacer esto un poco más
‫visual, crear muchas tablas de referencias cruzadas, ir a jugar la tabla de referencias cruzadas D. F. Dot Target para tener sexo, y luego podemos ir al
‫diagrama de puntos y lo haremos como una especie de barra.
‫Le daremos un tamaño de higo solo porque queremos que salga, vaya 10 seis.
‫Eso es ancho y alto allí.
‫Y luego le daremos nuestro famoso color con el que vamos a trabajar, que es el salmón y el celeste.
‫Maravilloso.
‫Hermosa.
‫Entonces, esta es otra visualización de la que podemos comenzar a tener una idea y la muestra un poco más intuitivamente
‫que solo una tabla de referencias cruzadas.
‫Entonces, si miramos aquí, obtuviste Target, que es cero, no enfermedad cardíaca, y esto es seis cero uno.
‫Entonces podemos ver que las personas que no tienen enfermedades cardíacas, hay mucho más correo.
‫Y podemos ver aquí que las personas que tienen enfermedades del corazón ahora, hay más hombres que tienen enfermedades
‫del corazón.
‫Pero si miramos las proporciones en comparación con cada columna, esta es masculina, el azul es masculino y el color
‫salmón es femenino.
‫Si comparamos estas columnas, podemos ver que las mujeres que tienen enfermedades cardíacas son aproximadamente de tres a
‫uno.
‫Si solo los comparara visualmente, ese tres a uno.
‫Derecha.
‫Así que ahí es donde tenemos una probabilidad de tres en cuatro de que una mujer al azar tenga una enfermedad cardíaca.
‫Pero en los machos, la proporción es un poco y definitivamente no es completamente uniforme, pero está mucho más cerca de lo
‫que son las hembras.
‫Maravilloso.
‫Entonces, si quisiéramos agregar algunos títulos a esto, podríamos
‫agregar algo de comunicación aquí, como tal vez vayamos al baño, enfermedad cardíaca.
‫Frecuencia para el sexo, y luego vamos bastante, tal vez agreguemos una etiqueta X.
‫Vamos cero igual.
‫Ninguna enfermedad, una es igual a la enfermedad, podría graficar y la etiqueta podría poner cantidad aquí.
‫Entonces tal vez una leyenda pueda cambiar esta leyenda.
‫Vea si podemos actualizar eso en lugar de ser cero uno.
‫Por eso queremos comunicarle esto a alguien.
‫Estamos haciendo un análisis de datos.
‫Queremos que no sepan lo que significa cero uno.
‫Así que queremos hacer mujer hombre.
‫De hecho, te mostraré lo que hace esto antes de que lo hagamos.
‫Así que hagámoslo.
‫Agregaremos un pequeño punto y coma aquí para deshacernos de eso.
‫¿Qué nos estamos perdiendo aquí?
‫Oh, me olvidé de Legen.
‫Eso debería funcionar de maravilla, por lo que es un poco más intuitivo, y esto es lo que quería
‫cambiar aquí.
‫Quería ponerlos verticales.
‫Entonces, lo que hacemos es palos de trama.
‫Estos son palitos aquí, palitos fuera de las etiquetas.
‫Así que graficamos X toma y luego la rotación es igual a cero.
‫Esto nos tomó un poco de tiempo configurarlo, pero en realidad, si está pasando por esto, es posible que
‫lo supere rápidamente si lo está haciendo usted mismo.
‫Pero si queremos comunicarlo con otra persona, es mejor que diseñamos de esta manera porque podemos conocer
‫los datos nosotros mismos.
‫Pero si solo queremos compartir esta imagen para que otra persona tenga una intuición sobre la comparación
‫de quién tiene una enfermedad cardíaca, dependiendo de qué sexo sea, no sabrá lo que sabemos con los datos.
‫Por eso es que estamos haciendo que nuestras imágenes sean lo más comunicativas posible.
‫Está bien.
‫Ahora que lo hemos comparado con las columnas, hemos visto cómo hacerlo.
‫Lo que vamos a hacer en los próximos videos es comparar algunos más.
‫Así que tómese un pequeño descanso, reflexione sobre lo que hemos pasado aquí, tal vez intente comparar dos columnas
‫propias.
‫Por lo general, puede emparejar el objetivo con una sola columna aquí y comenzar a trabajar con los patrones.