‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ, tôi đã tìm hiểu thêm một chút về khung dữ liệu của chúng tôi.
‫Những gì chúng ta sẽ làm bây giờ là so sánh các cột khác nhau với nhau.
‫Và lý do ở đây là vì điều này rất hữu ích để giúp chúng ta bắt đầu có được trực giác về cách các
‫tính năng.
‫Vì vậy, các cột này ở đây liên quan đến biến mục tiêu.
‫Vì vậy, đó là những gì mô hình học máy của chúng tôi cuối cùng sẽ làm, phải không?
‫Nó sẽ tìm kiếm qua các cột khác nhau của DataFrame của chúng tôi và sau đó tìm ra các mẫu về
‫giá trị mục tiêu nào được liên kết với các giá trị ở đây.
‫Bây giờ, chúng ta có thể làm nhiều điều tương tự nếu bạn chỉ lướt qua từng hàng
‫này, bạn sẽ bắt đầu có được trực giác về những giá trị nào kết hợp với giá trị mục tiêu nào.
‫Nhưng chúng ta hãy ngừng nói về nó.
‫Hãy hình dung nó.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ làm ở hai cột đầu tiên.
‫Chúng tôi có thể so sánh tuổi của mình với Target.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đến đây tần số theo sáu.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi muốn làm.
‫Chúng tôi muốn so sánh.
‫Thuộc tính sáu.
‫Đối với thuộc tính mục tiêu.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là đếm giá trị sáu chấm.
‫Ở đây, không có mô hình thực sự nào về cách chúng tôi đang làm việc này.
‫Chúng tôi chỉ đang khám phá dữ liệu.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi thấy ở đây có nhiều nam hơn nữ.
‫Vì vậy, nữ là số không ở đây.
‫Số và nam đó là một lý do tại sao tôi biết điều đó là nếu chúng ta quay trở lại từ điển dữ liệu của mình.
‫Nếu chúng ta nhìn vào đây, giới tính là nam, giới tính là nữ.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi đi xuống.
‫Vì vậy, chúng tôi biết rằng tập dữ liệu của chúng tôi hơi nghiêng về việc có nhiều nam và nữ hơn.
‫Nếu chúng tôi muốn so sánh cột giới tính với cột mục tiêu.
‫Một chức năng tiện dụng ở gấu trúc là tab chéo PD.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét điều đó.
‫So sánh cột Target với tab Patty Cross sáu cột.
‫Chúng ta sẽ vượt qua mục tiêu DF với DF chấm sáu.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều này sẽ cung cấp cho chúng tôi một số thông tin ở đây.
‫Chúng ta có thể suy ra điều gì từ điều này?
‫Chà, những gì chúng ta có thể làm để bắt đầu trước khi chúng ta xây dựng một mô hình học máy duy nhất là tạo ra
‫một heuristic đơn giản.
‫Vì vậy, vì có khoảng 100 phụ nữ, đúng vậy, nếu chúng ta cộng số này lại, thì chúng ta sẽ thấy tình dục bằng không.
‫Và đây là so sánh cột mục tiêu với cột giới tính.
‫Vì vậy, vì có khoảng 100 phụ nữ và 72% trong số đó hoặc 72 trong tổng số phụ nữ có quan
‫điểm tích cực về bệnh tim đang hiện hữu.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây, mục tiêu là một.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là một dấu hiệu cho thấy họ mắc bệnh tim khi chúng ta có thể suy luận dựa trên một biến
‫này nếu người tham gia là phụ nữ.
‫Vì vậy, nếu mẫu nếu chúng ta quay lại đây.
‫Nếu mẫu trong dữ liệu của chúng tôi là phụ nữ, thì có khoảng 75% khả năng cô ấy bị bệnh tim.
‫Lý do là vì ở đây chúng tôi đã lấy khoảng 100 hoặc hơn.
‫Một lần nữa, chúng tôi chỉ làm tròn ở đây.
‫Và nếu chúng ta cộng những thứ này lại, con số đó sẽ bằng 96.
‫Nhưng nếu chúng ta thấy ở đây chỉ nhìn vào điều này, chỉ nhìn vào sự so sánh giữa giới tính và mục tiêu,
‫72 trên 96.
‫Vì vậy, về cơ bản 75 trên 100.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi suy ra từ điều này, trước khi chúng tôi xây dựng một mô hình học máy duy nhất, nếu
‫một phụ nữ đến và chúng tôi đang cố gắng tìm ra liệu cô ấy có bị bệnh tim hay không dựa trên dữ liệu hiện có
‫của chúng tôi, dựa trên tập dữ liệu hiện có của chúng tôi , 75% khả năng cô ấy bị bệnh tim.
‫Một lần nữa, hãy nhớ rằng, dựa trên tập dữ liệu hiện có của chúng tôi, nó có thể khác trong thế giới thực.
‫Và vì vậy nếu chúng ta nhìn vào nam giới, có tổng số khoảng 200 người với khoảng một nửa cho thấy sự hiện diện của
‫bệnh tim.
‫Vì vậy, hãy xem mục tiêu 93 bằng một.
‫Khi giới tính bằng một khi mẫu là nam, 93 trong số 207 cho biết có bệnh tim.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào điều này, nếu người tham gia là nam, chúng ta có thể dự đoán khoảng một nửa thời gian người tham gia đó
‫sẽ bị bệnh tim.
‫Và sau đó nếu chúng tôi tính trung bình những điều này, chúng tôi sẽ nhận được 75% cộng với 50% trên 100.
‫Bạn nhận được khoảng 62. 5% cơ hội mà bất kỳ ai.
‫Tất nhiên, điều này luôn dựa trên dữ liệu hiện có của chúng tôi vì đó là mẫu duy nhất mà chúng tôi có thể
‫tìm thấy với dữ liệu mà chúng tôi có.
‫Vì vậy, dựa trên tập dữ liệu hiện có của chúng tôi.
‫Đây này.
‫Nếu chúng tôi gặp một bệnh nhân ngẫu nhiên, chúng tôi sẽ đưa ra quyết định của mình, cho dù đó là bệnh nhân ngẫu nhiên, một bệnh nhân mới mà
‫chúng tôi chưa từng gặp trước đây.
‫Chúng tôi đang đưa ra quyết định dựa trên tập dữ liệu hiện có của mình.
‫Và chỉ dựa trên sự so sánh này, chúng ta có thể suy ra rằng có 62. 5, hãy nhớ khoảng 75% nếu có phụ nữ và 50% nếu họ là chuột
‫hoặc chúng ta chỉ cộng họ lại với nhau và tính trung bình.
‫Vì vậy, 62. 5% khả năng họ bị bệnh tim.
‫Bây giờ đây là cơ sở rất đơn giản của chúng tôi và những gì chúng tôi đang cố gắng làm ở đây chỉ là hình thành trực
‫giác trong đầu về tập dữ liệu, về cách các tính năng khác nhau.
‫Trong trường hợp này, chúng tôi đang thực hiện tính năng giới tính, cột giới tính, chúng tôi đang so sánh nó với Target.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi chỉ sử dụng một tính năng đó một mình.
‫Nếu chúng tôi mong đợi một bệnh nhân đến với chúng tôi, chúng tôi sẽ đi.
‫Được chứ.
‫Có bệnh nhân nào không?
‫Có một 62. 5% khả năng họ mắc bệnh tim và bây giờ với mức cơ bản đó, những gì
‫chúng tôi sẽ thử và làm là đánh bại nó bằng cách sử dụng máy học.
‫Vì vậy, một lần nữa, nếu điều này hơi khó hiểu, đừng lo lắng, nó hơi khó hiểu khi tôi
‫lần đầu tiên bắt đầu tìm ra các mẫu, nhưng điều chính cần nhớ là tất cả những gì chúng tôi đang làm chỉ là
‫tạo ra trực giác.
‫Chúng tôi đang trở thành chuyên gia về các vấn đề liên quan đến dữ liệu, hoặc ít nhất là đang cố gắng.
‫Và vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là làm cho điều này trực quan hơn một chút, tạo ra một âm mưu của các tab chéo.
‫Chúng tôi đã trả một tab chéo df dot target df sex và sau đó chúng tôi có thể đi dot plot và chúng tôi sẽ làm điều đó
‫như một loại thanh.
‫Chúng tôi sẽ cung cấp cho nó một kích thước nhỏ chỉ vì chúng tôi muốn nó xuất hiện.
‫Chúng tôi sẽ đi mười sáu.
‫Vì vậy, đó là chiều rộng và chiều cao ở đó, và sau đó chúng tôi sẽ cung cấp cho nó màu sắc nổi tiếng của chúng
‫tôi mà chúng tôi sẽ làm việc với, đó là chúng tôi sẽ làm màu cá hồi.
‫Và màu xanh nhạt.
‫Tuyệt vời.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, đây là một hình dung khác mà chúng ta có thể bắt đầu lên ý tưởng và nó thể hiện nó một cách trực quan
‫hơn một chút chứ không chỉ là một tab chéo.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào đây, chúng ta có Target, một con số không, không phải bệnh tim, và đây là con số không giới tính.
‫Vì vậy, chúng ta có thể thấy rằng những người không bị bệnh tim, có nhiều hơn nam giới.
‫Và chúng ta có thể thấy ở đây rằng những người mắc bệnh tim hiện nay, có nhiều nam giới mắc
‫bệnh tim hơn.
‫Nhưng nếu chúng ta nhìn vào các tỷ lệ so với từng cột.
‫Vì vậy, con này là con đực, màu xanh lam là con đực và màu cá hồi là con cái.
‫Nếu chúng ta so sánh các cột này, chúng ta có thể thấy rằng phụ nữ mắc bệnh tim khoảng 3 với
‫1, nếu bạn chỉ so sánh trực quan rằng 3 với 1.
‫Đúng.
‫Vì vậy, đó là nơi chúng ta có ba và bốn khả năng một phụ nữ ngẫu nhiên mắc bệnh tim.
‫Nhưng con đực, tỷ lệ là loại.
‫Và nó chắc chắn không hoàn toàn đồng đều.
‫Nhưng nó gần hơn rất nhiều so với những gì con cái.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi muốn thêm một số tiêu đề cho điều này, chúng tôi có thể
‫thêm một số thông tin liên lạc ở đây, chẳng hạn như có thể chúng tôi đi tiêu đề cốt truyện, bệnh tim.
‫Tần suất cho sáu và sau đó chúng ta đi chấm có thể chúng ta thêm một nhãn x và chúng ta đi bằng không
‫là không có bệnh, một là bệnh.
‫Chúng tôi có thể đi âm mưu nhãn y.
‫Chúng tôi có thể đặt một con ngựa ở đây.
‫Sau đó, có thể là một huyền thoại bởi vì có thể thay đổi truyền thuyết này.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi có thể cập nhật điều đó thay vì là số không, vì vậy chúng tôi muốn thông báo điều này với ai đó.
‫Chúng tôi đang thực hiện một số phân tích dữ liệu.
‫Chúng tôi muốn họ không biết số 0 nghĩa là gì.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn làm nữ nam.
‫Trên thực tế, tôi sẽ cho bạn thấy điều này làm được gì trước khi chúng ta thực hiện nó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi sẽ thêm một chút dấu chấm phẩy ở đây, vì vậy chúng tôi sẽ loại bỏ điều đó.
‫Chúng ta đang bỏ lỡ điều gì ở đây?
‫Ồ, tôi quên mất, Huyền thoại.
‫Cần làm việc.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đó là một chút trực quan hơn.
‫Và vì vậy đây là những gì tôi muốn thay đổi ở đây.
‫Tôi muốn làm cho chúng thẳng đứng.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là đánh dấu vào biểu đồ X.
‫Đây là những con ve X ở đây, những con ve nhỏ đang dán nhãn.
‫Vì vậy, chúng tôi lập đồ thị tích tắc X và sau đó vòng quay bằng không.
‫Điều này khiến chúng tôi mất một chút thời gian để thiết lập, nhưng thực sự, nếu bạn đang trải qua điều này, bạn có
‫thể vượt qua nó nếu bạn tự mình vượt qua nó.
‫Nhưng nếu chúng ta muốn giao tiếp nó với người khác, chúng ta nên thiết kế nó theo cách này vì
‫chúng ta có thể tự biết dữ liệu.
‫Nhưng nếu chúng ta chỉ muốn chia sẻ hình ảnh này để người khác có trực giác so sánh ai bị
‫bệnh tim, tùy thuộc vào giới tính của họ.
‫Họ sẽ không biết những gì chúng tôi biết với dữ liệu.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi đang làm cho hình ảnh của mình mang tính giao tiếp cao nhất có thể.
‫Được rồi.
‫Bây giờ chúng ta đã so sánh hai cột, chúng ta đã thấy cách thực hiện.
‫Những gì chúng ta sẽ làm trong một vài video tiếp theo là so sánh một vài video khác.
‫Vì vậy, hãy nghỉ ngơi một chút.
‫Hãy hồi tưởng lại những gì chúng ta đã trải qua ở đây.
‫Có thể thử và so sánh hai cột của riêng bạn.
‫Thông thường, bạn có thể ghép nối mục tiêu với một cột duy nhất ở đây và bạn bắt đầu tìm ra các mẫu.