‫Çok güzel.
‫Şimdi, veri çerçevemiz hakkında biraz daha bilgi edindim.
‫Şimdi yapacağımız şey farklı sütunları birbirleriyle karşılaştırmak.
‫Burada bulunmamızın nedeni, bu özelliklerin nasıl çalıştığına dair bir sezgi edinmeye başlamamıza yardımcı olmasıdır.
‫Yani buradaki sütunlar hedef değişkenle ilgilidir.
‫Yani makine öğrenimi modelimiz eninde sonunda bunu yapacak, değil mi?
‫DataFrame'imizin farklı sütunlarında arama yapacak ve ardından hangi hedef değerin buradaki
‫değerlerle ilişkili olduğuna dair kalıpları bulacaktır.
‫Şimdi, eğer bu satırları tek tek incelerseniz, hangi değerlerin hangi
‫hedef değerle ilişkili olduğuna dair bir sezgi kazanmaya başlarsınız.
‫Ama bu konuda konuşmayı bırakalım.
‫Gözümüzde canlandıralım.
‫İlk iki sütunu ne yapacağız?
‫Yaşımızı Target ile kıyaslayabiliriz.
‫Bu yüzden altıya göre frekansa gidiyoruz.
‫Yani yapmak istediğimiz şey bu.
‫Karşılaştırmak istiyoruz.
‫Altı özellik.
‫Hedef niteliğe.
‫Yani yapabileceğimiz şey altı nokta değer sayımı yapmaktır.
‫Burada, bunu nasıl yaptığımıza dair gerçek bir model yok.
‫Biz sadece verileri araştırıyoruz.
‫Tamam.
‫Yani burada erkeklerin kadınlara oranının çok daha fazla olduğunu görüyoruz.
‫Yani kadın burada sıfır.
‫Bu sayıyı ve erkeği bilmemin bir nedeni de veri sözlüğümüze geri dönmemizdir.
‫Buraya bakacak olursak, birinci cinsiyet erkeğe, sıfır ise kadına eşittir.
‫Harika.
‫Biz de aşağı iniyoruz.
‫Dolayısıyla, veri setimizin daha fazla erkek ve kadın olması yönünde biraz eğimli olduğunu biliyoruz.
‫Eğer cinsiyet sütununu hedef sütunla karşılaştırmak istersek.
‫Pandas'taki kullanışlı bir işlev PD çapraz sekmesidir.
‫Şimdi buna bir göz atalım.
‫Hedef sütununu altı sütunlu Patty Cross sekmesi ile karşılaştırın.
‫DF Hedef'te DF nokta altı ile geçeceğiz.
‫Çok güzel.
‫Yani bu bize burada bazı bilgiler verecek.
‫Bundan ne sonuç çıkarabiliriz?
‫Tek bir makine öğrenimi modeli bile oluşturmadan önce başlangıç olarak yapabileceğimiz şey basit bir sezgisel yöntem
‫oluşturmaktır.
‫Yani yaklaşık 100 kadın olduğuna göre, doğru, bunu toplarsak, cinsiyetin sıfır olduğunu görürüz.
‫Bu da hedef sütunu cinsiyet sütunuyla karşılaştırıyor.
‫Dolayısıyla, yaklaşık 100 kadın olduğuna ve bunların %72'si ya da tüm kadınların 72'si kalp hastalığının mevcut olduğuna
‫dair olumlu bir görüşe sahip olduğuna göre.
‫İşte bakın, hedef bir.
‫Yani bu, katılımcının kadın olması halinde bu tek değişkene dayanarak kalp hastalığı olduğu sonucuna varabileceğimiz
‫bir gösterge anlamına gelmektedir.
‫Eğer örnek buraya geri gelirse.
‫Verilerimizdeki örnek bir kadınsa, kalp hastası olma ihtimali yaklaşık %75'tir.
‫Bunun nedeni, burada yaklaşık 100 kadar fotoğraf çekmiş olmamız.
‫Tekrar söylüyorum, burada sadece yuvarlama yapıyoruz.
‫Bunları toplarsak 96 eder.
‫Ancak burada sadece şuna bakarsak, sadece cinsiyet ve hedef arasındaki bu karşılaştırmaya bakarsak,
‫96'dan 72'si.
‫Yani 100 üzerinden 75.
‫Dolayısıyla, tek bir makine öğrenimi modeli bile oluşturmadan önce, bir kadın gelirse
‫ve mevcut verilerimize dayanarak kalp hastalığı olup olmadığını anlamaya çalışıyorsak,
‫mevcut veri setimize dayanarak, kalp hastalığı olma olasılığı %75'tir.
‫Yine, mevcut veri setimize dayanarak, gerçek dünyada farklı olabileceğini unutmayın.
‫Erkeklere bakacak olursak, toplamda yaklaşık 200 kişi vardır ve bunların yaklaşık yarısı kalp hastalığının varlığına işaret etmektedir.
‫Gördüğünüz gibi 93 hedef eşittir bir.
‫Örneklem erkek olduğunda cinsiyet bire eşit olduğunda, 207 kişiden 93'ü kalp hastalığı olduğunu göstermektedir.
‫Yani buna bakarsak, eğer katılımcı erkekse, o katılımcının kalp hastası olma olasılığının yaklaşık yarısını tahmin
‫edebiliriz.
‫Bunların ortalamasını alırsak, 100 üzerinden %75 artı %50 elde ederiz.
‫Yaklaşık 62. %5 ihtimalle herhangi biri.
‫Elbette, bu her zaman mevcut verilerimize dayanmaktadır çünkü elimizdeki verilerle bulabileceğimiz
‫tek kalıp budur.
‫Yani mevcut veri setimize dayanarak.
‫Burası.
‫Rastgele bir hasta görsek, bu rastgele hasta olsun, daha önce görmediğimiz yeni bir hasta olsun, kararlarımızı
‫veriyoruz.
‫Kararlarımızı mevcut veri setimize dayanarak veriyoruz.
‫Sadece bu karşılaştırmaya dayanarak bile 62 olduğu sonucuna varabiliriz. 5, kadın varsa yaklaşık %75'ini ve fare varsa %50'sini hatırlayın
‫ya da bunları toplayıp ortalamasını alıyoruz.
‫Yani 62. %5 ihtimalle kalp hastası olurlar.
‫Şimdi bu bizim çok basit temel çizgimiz ve burada yapmaya çalıştığımız şey, veri seti hakkında, farklı özelliklerin
‫nasıl olduğu hakkında kafamızda bir sezgi oluşturmak.
‫Bu durumda cinsiyet özelliğini, yani cinsiyet sütununu Target ile karşılaştırıyoruz.
‫Yani sadece bu özelliği kullanacak olsaydık.
‫Eğer bir hastanın bize gelmesini bekliyorsak, gideriz.
‫Tamam.
‫Hiç hasta var mı?
‫Bir 62 var. 5 ihtimalle kalp hastasıdırlar ve şimdi bu temelle, makine
‫öğrenimini kullanarak bunu yenmeye çalışacağız.
‫Tekrar ediyorum, eğer bu biraz kafa karıştırıcıysa endişelenmeyin, ben de kalıpları ilk bulmaya
‫başladığımda biraz kafa karıştırıcıydı, ancak hatırlanması gereken en önemli şey, yaptığımız tek şeyin sadece bir sezgi yaratmak
‫olduğudur.
‫Veriler konusunda uzmanlaşıyoruz ya da en azından uzmanlaşmaya çalışıyoruz.
‫Yapabileceğimiz şey bunu biraz daha görsel hale getirmek, çapraz sekmenin bir grafiğini oluşturmaktır.
‫Bir çapraz sekme df nokta hedef df cinsiyet ödedik ve sonra nokta grafiğine gidebiliriz ve bunu bir tür çubuk olarak
‫yapacağız.
‫Sadece ortaya çıkmasını istediğimiz için bir incir boyutu vereceğiz.
‫On altıya gidiyoruz.
‫Yani buradaki genişlik ve yüksekliktir ve sonra ona çalışacağımız ünlü
‫rengimizi vereceğiz, yani somon yapacağız.
‫Ve açık mavi.
‫Harika.
‫Çok güzel.
‫Bu da bir fikir edinmeye başlayabileceğimiz başka bir görselleştirme ve bunu çapraz sekmeden biraz
‫daha sezgisel olarak gösteriyor.
‫Yani buraya bakarsak, Target var, ki bu sıfır, kalp hastalığı değil ve bu da seks sıfır bir.
‫Dolayısıyla, kalp hastalığı olmayan insanların çok daha fazla erkek olduğunu görebiliyoruz.
‫Burada da artık kalp hastası olan kişilerin daha çok erkek olduğunu görebiliyoruz.
‫Ancak her bir sütuna kıyasla oranlara bakacak olursak.
‫Yani bu erkek, mavi erkek ve somon rengi dişi.
‫Bu sütunları karşılaştıracak olursak, kalp hastalığı olan kadınların
‫oranının 3'e 1 olduğunu görebiliriz.
‫Doğru.
‫Yani rastgele bir kadının kalp hastası olma ihtimali üç ve dört.
‫Ama erkeklerin oranı biraz.
‫Ve kesinlikle tamamen eşit değil.
‫Ama dişilerden çok daha yakın.
‫Harika.
‫Dolayısıyla, buna bazı başlıklar eklemek istersek, buraya bazı
‫iletişimler ekleyebiliriz, örneğin belki arsa başlığı, kalp hastalığı gibi.
‫Altı için frekans ve sonra plt dot'a gideriz, belki bir x etiketi ekleriz ve sıfır eşittir hastalık yok, bir
‫eşittir hastalık var deriz.
‫Y etiketini çizebiliriz.
‫Buraya bir binek koyabiliriz.
‫O zaman belki bir efsane bu efsaneyi değiştirebilir.
‫Dolayısıyla, sıfır bir olmak yerine bunu güncelleyebilirsek, bunu birisine iletmek istiyoruz.
‫Bazı veri analizleri yapıyoruz.
‫Sıfır birin ne anlama geldiğini bilmemelerini istiyoruz.
‫Bu yüzden kadın erkek yapmak istiyoruz.
‫Aslında, bunu yapmadan önce size bunun ne işe yaradığını göstereceğim.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Buraya küçük bir noktalı virgül ekleyeceğiz, böylece bundan kurtulacağız.
‫Burada neyi kaçırıyoruz?
‫Unutmuşum, Legend.
‫Bu işe yaramalı.
‫Harika.
‫Yani bu biraz daha sezgisel.
‫İşte burada değiştirmek istediğim şey de buydu.
‫Onları dikey hale getirmek istedim.
‫Yani yapabileceğimiz şey X kenelerini çizmek.
‫Bunlar X keneleri, etiketleme yapan küçük keneler.
‫Böylece X tik çiziyoruz ve sonra dönüş sıfıra eşit oluyor.
‫Bunu ayarlamak biraz zamanımızı aldı, ama gerçekten, eğer bunu kendi başınıza yapıyorsanız,
‫çok hızlı bir şekilde atlatabilirsiniz.
‫Ancak bunu bir başkasıyla paylaşmak istiyorsak, bu şekilde tasarlasak iyi olur çünkü verileri
‫kendimiz de biliyor olabiliriz.
‫Ancak bu görüntüyü paylaşmak istiyorsak, bir başkasının hangi cinsiyette olduklarına bağlı olarak kimin kalp hastası olduğunu karşılaştırma
‫konusunda bir sezgiye sahip olmasını sağlamalıyız.
‫Bizim verilerle bildiklerimizi onlar bilmeyecek.
‫İşte bu yüzden görsellerimizi mümkün olduğunca iletişimsel hale getiriyoruz.
‫Tamam.
‫Artık iki sütunu karşılaştırdığımıza göre, bunu nasıl yapacağımızı gördük.
‫Önümüzdeki birkaç videoda birkaç tanesini daha karşılaştıracağız.
‫O yüzden biraz ara verin.
‫Burada yaşadıklarımızı tekrar düşünün.
‫Belki kendi sütunlarınızdan iki tanesini karşılaştırmayı deneyebilirsiniz.
‫Genellikle hedefi burada tek bir sütunla eşleştirebilir ve kalıpları çözmeye başlarsınız.