‫الآن من أجل المقارنة التالية ، ما يمكننا فعله هو محاولة الجمع بين اثنين من المتغيرات المستقلة
‫، مثل تأثير انخفاض العمر ، وهو الحد الأقصى لمعدل ضربات القلب ، ثم مقارنتها بأمراض القلب المتغيرة المستهدفة.
‫لذلك إذا ألقينا نظرة على إطار البيانات الخاص بنا.
‫لذا فإن ما يمكننا مقارنته هو أن العمر قد تراجع واستهدف الكل في واحد.
‫والآن إذا ذهبنا للتحقق من قيمنا المختلفة لـ thal act.
‫الآن سبب معرفتي بهذا هو الحد الأقصى لمعدل ضربات القلب ، لأننا إذا عدنا مرة أخرى في غضون ثانية حتى نتمكن من رؤية
‫الكثير من القيم المختلفة هنا.
‫لذا فإن الطول 91 ، إذا قمت باستدعاء القيمة يتم حسابه في أي عمود ويظهر الطول كشيء يعني أن هناك
‫العديد من القيم المختلفة في هذا العمود.
‫إذن ما قد يخبرنا به ذلك هو أن هناك العديد من القيم المختلفة ، قد لا يكون النظر إليها على الرسم البياني
‫الشريطي هو أفضل نوع من الرسم البياني لأننا إذا نظرنا إلى هذا الرسم البياني ، فهناك أربعة أعمدة فقط هنا وهذا يمكن
‫تفسيره إلى حد كبير.
‫ولكن عندما يكون هناك 91 ، قد يكون من الصعب بعض الشيء النظر إليه.
‫هذا هو المكان الذي قد نجلب فيه شيئًا مثل الرسم البياني المبعثر.
‫دعنا نعود إلى قاموس البيانات الخاص بنا ونلقي نظرة على ماهية فلك.
‫اصعد إلى هنا.
‫سقط بأقصى معدل لضربات القلب.
‫ومرة أخرى ، نحن نتعمق في قراءة قاموس البيانات هنا.
‫يمكنك فقط الاطلاع على أعمدة مختلفة ، وقراءتها أي الأعمدة تبرز لك ومحاولة
‫مقارنة القليل منها بالمتغير المستهدف.
‫وتذكر ، إذا عدنا إلى إطار البيانات الخاص بنا.
‫غالبًا ما يُشار إلى هذه بالميزات أو المتغيرات المستقلة ، وغالبًا ما يشار إليها باسم المتغير
‫المستهدف أو المتغير التابع.
‫هذا ما نفعله هنا.
‫نحن نقارن المتغيرات المستقلة بالمتغير المستهدف لدينا.
‫قد يبدو هذا قليلاً كما لو كنا نقفز في كل مكان.
‫وأنا أعلم أنني قلت هذا من قبل ، لأننا حرفيًا ننتقي الأعمدة هنا مما يثير
‫اهتمامنا.
‫أثار هذا اهتمامي ، ونحن نحاول معرفة كيفية ارتباطهم بالهدف.
‫هذا ما نفعله.
‫يمكنك اختيار عمودين آخرين.
‫أنا فقط أتصفح الأشياء التي تبدو أكثر إثارة للاهتمام بالنسبة لي.
‫لذلك دعونا نجعل القليل من عنوان العمر آية الحد الأقصى لمعدل ضربات القلب لأمراض القلب ، وبعد ذلك سنحول ذلك إلى تخفيض
‫السعر.
‫جميلة.
‫لذا لمقارنة ثلاثة مثل العمر والركود وأمراض القلب ، ما قد يتعين علينا القيام به هو إنشاء
‫قطعة أرض بها قطعتان.
‫لنبدأ أولاً بإنشاء شكل آخر ، شكل مؤامرة ، وسنقوم بتمريره.
‫حجم التين يساوي عشرة ستة.
‫ثم قد نتبدد ، قد نقوم بعمل مبعثر بالأمثلة الإيجابية أولاً.
‫لذا فقط تحمل معي لثانية وسنتحدث عما يحدث بينما نحن نمر
‫به.
‫حتى مؤامرة مبعثر.
‫نريد أن نرى على هذا المبعثر.
‫الأمثلة الإيجابية.
‫لذا يمكننا وضع عمر DFA أو عمر DFA بين قوسين.
‫هم حقا يعنون نفس الشيء.
‫لكني أحب أن أفعل ذلك بهذه الطريقة.
‫مواطنه مواطنه لا العمر.
‫ثم هنا سنقوم بعمل يساوي هدف def.
‫بالطبع لا يمكنك القيام بذلك إذا كانت أسماء الأعمدة تحتوي على مسافات ، ولكن في حالتنا ، لا تحتوي أي من أسماء
‫الأعمدة على مسافات.
‫ما يفعله هذا هو مجموعة فرعية من مجموعة البيانات.
‫نأخذ العمود العمري من إطار البيانات الخاص بنا حيث يساوي هذا الشرط صحيحًا ، بحيث يكون الهدف يساوي
‫واحدًا.
‫لذا إذا فعلنا ذلك في خلية أدناه هنا ، فإن def وليس العمر ، def الهدف يساوي واحدًا.
‫هذا سيُظهر لنا جميع أعمدة الأعمار.
‫نحن الهدف يساوي واحد.
‫هذا ما نريده.
‫جميلة.
‫ونريد أيضًا DFL ach ، وهو الحد الأقصى لهدف معدل ضربات القلب يساوي واحدًا جميلًا.
‫وسنقوم بإعطائها لون سمك السلمون.
‫كيف سيبدو هذا إذا أطلقنا عليه هذا رائعًا؟
‫هنا لدينا أقصى معدل لضربات القلب ولدينا العمر.
‫إذن ما الذي يمكنك استنتاجه من هذا بسرعة بمجرد النظر إليه هنا؟
‫حسنًا ، قد تستنتج أن هناك نوعًا من الاتجاه الهبوطي.
‫لذا ، إذا كنت سترسم خطًا من هناك ، مجرد خط مستقيم ، فهو في كل مكان.
‫الصحيح.
‫لكن نوعًا ما يمكنك رؤية النمط يسير هنا.
‫كلما كان الشخص أصغر سنًا ، زاد معدل ضربات قلبه.
‫هذا هو نوع الاتجاه الذي ستراه هناك والذي يبدو منطقيًا بعض الشيء في الوقت الحالي.
‫هذه أمثلة إيجابية.
‫إذن هؤلاء مرضى لأن هدفنا يساوي واحدًا.
‫هؤلاء هم مرضى القلب.
‫والآن نريد الأمثلة السلبية على نفس المؤامرة.
‫لذلك تبعثر مع الأمثلة السلبية.
‫سأحصل على مبعثر plt ليس لدي df لا يتقدم في العمر.
‫كل ما سنفعله هو نسخ ما لدينا أعلاه.
‫لكن ماعدا الهدف يساوي الصفر لأنهم مثال سلبي وهذا بدون أمراض القلب.
‫هذا الافتقار إلى df dot target يساوي صفرًا c رائعًا يساوي.
‫سأذهب إلى اللون الأزرق الفاتح.
‫هذا هو نظام الألوان الذي قمنا بإعداده الآن.
‫جميلة.
‫إذن لدينا الآن أمثلة موجبة وسلبية هناك.
‫ومرة أخرى ، إنها نوعًا ما في كل مكان.
‫ولكن إذا نظرت إلى الاتجاه ، فإن نوع الخط ينخفض من كليهما.
‫لكن مرة أخرى ، لا يمكنك تقسيمهم حقًا.
‫هذا هو المكان الذي سيتعين على نموذج التعلم الآلي الخاص بنا أن يتولى زمام الأمور من قدرتنا على إلقاء نظرة على هذا.
‫لذا ، إذا كنت ستنظر إلى هذا الآن ، فقد وضعت فاصلة منقوطة هناك لإيقاف إخراج lib لمخطط الخريطة
‫الصغير.
‫إذا نظرت إلى هذا وحاولت فك شفرة ما يحدث هنا ، فما هو الحد الأقصى لمعدل ضربات
‫القلب لشخص مصاب أو لم يكن مصابًا بمرض في القلب؟
‫السلمون مقابل النقاط الزرقاء.
‫النقاط الزرقاء خالية من أمراض القلب.
‫السلمون مع أمراض القلب.
‫إذا كان عليك فك هذا ، فسيكون الأمر صعبًا جدًا ، أليس كذلك؟
‫لأن هذه كلها مختلطة معًا.
‫ربما تستنتج أن هناك نوعًا من النمط.
‫هناك كتلة كبيرة عادلة هنا.
‫هناك كتلة كبيرة هنا.
‫لكن في الحقيقة ، لا يمكنني تحديد نمط.
‫ربما إذا كان لدي المزيد من الوقت للنظر في الأمر ، فقد أجد شيئًا ما.
‫ولكن هذا هو المكان الذي سيبدأ فيه التعلم الآلي.
‫ستغوص الأنماط التي لا يمكنك رؤيتها بالضرورة في التعلم الآلي على الفور في البيانات.
‫سيشكل بعض الحسابات ويكتشف هذه الأنماط التي لا يمكننا رؤيتها حقًا.
‫مرة أخرى ، إذا كان لدينا ما يكفي من الوقت ، فربما نجد شيئًا ما.
‫ولكن عندما يكون مهندسو التعلم الآلي مع علماء البيانات ، فإننا نفضل أن تؤدي الخوارزمية المهمة
‫لنا.
‫لذا ما قد نفعله هو إضافة بعض المساعدة للحصول على معلومات فقط لجعل هذه المؤامرة أكثر اكتمالًا.
‫لذا ، ضع عنوانًا لمرض القلب في وظيفة العمر والحد الأقصى للحرارة ، ثم تسمية plt dot x أسفل الجزء السفلي
‫هو العمر ثم تسمية plt dot y.
‫سيكون هذا الحد الأقصى لمعدل ضربات القلب.
‫وبعد ذلك سنضيف أسطورة حتى يتمكن الناس من فهم أي نقطة هي ولا يفكرون فقط ، حسنًا ، ما الذي يحدث
‫هنا مع سمك السلمون والنقاط الزرقاء الفاتحة ، نظام ألوان مذهل ، لكنني
‫لست متأكدًا مما هو ما يحدث وسنضع الفاصلة المنقوطة هناك بدلاً من هناك.
‫رائع.
‫هذا يبدو أفضل قليلا.
‫لكن مرة أخرى ، أخبرني إذا كان بإمكانك رؤية نوع من الأنماط.
‫لكن بالنسبة لي ، كل ما يمكنني رؤيته حقًا هو اتجاه هبوطي قليلاً.
‫لذلك عندما يكبر شخص ما ، ينخفض الحد الأقصى لمعدل ضربات القلب ، وهو نوع منطقي مرة أخرى.
‫عندما تستكشف مجموعة بيانات ، لن تجد بالضرورة دائمًا أنماطًا لتبدأ بها.
‫نحن فقط نتعرف على ما يحدث.
‫ولأننا انتهينا للتو من العمر ، ما قد نتحقق منه هو ما هو توزيع العمر؟
‫للقيام بذلك ، سوف نتحقق من توزيع عمود العمر مع المدرج التكراري.
‫الآن التوزيع هو كلمة أخرى لانتشار البيانات.
‫لذا يمكننا أن نرى هنا أن هناك انتشارًا متساويًا تقريبًا.
‫لذلك قد تتذكر نوع التوزيع وحتى انتشار البيانات.
‫وإذا لم تفعل ، فلا بأس بذلك.
‫استغرق الأمر مني بعض الوقت لفهم هذا أيضًا.
‫لقد استغرق الأمر مني وقتًا طويلاً ، في الواقع ، وما زلت بحاجة إلى البحث.
‫لذلك يُعرف هذا النوع من التوزيع هنا بالتوزيع العادي.
‫وإذا كنت ستقول حقًا ما هو نوع التوزيع الطبيعي ، فسننظر إلى هذا التوزيع الطبيعي المثالي.
‫لنلقي نظرة.
‫لذا سيبدو التوزيع الطبيعي كمنحنى جرس.
‫لرؤية شيء من هذا القبيل.
‫لذلك إذا وصلنا إلى شكلنا ، فإن شكلنا قريب جدًا من هذا الشكل ، لكنه نوع من التأرجح نحو الركوب.
‫لذلك يمكننا أن نرى أن معظم سكاننا أو معظم عيناتنا ، أعمارهم حول هذه الفجوة المتوسطة الكبيرة
‫هنا.
‫وليس لدينا هذا العدد الكبير من الأشخاص الذين يبلغون من العمر 30 عامًا أو ماضيًا.
‫قد يكون هذا 80 هنا أو شيء من هذا القبيل.
‫ليس لدينا أجزاء كثيرة هناك.
‫تقع غالبية مجموعة البيانات الخاصة بنا في نطاق 50 إلى 60.
‫وهذا ما قد ترغب في القيام به لمجموعة من الأعمدة المختلفة هو التحقق من التوزيعات
‫، والتحقق من الفروق.
‫إذا كان لدينا شخص هنا مثل 150 ، فربما يكون هذا نوعًا من البيانات التي يتعين علينا تنظيفها
‫لأنني لست متأكدًا مما إذا كان أي شخص قد عاش حتى 150 عامًا أو إذا كان لدينا شخص
‫ما هنا ربما خمسة أو شيء من هذا القبيل.
‫يجب علينا أيضًا التفكير ، حسنًا ، هل هذا شيء نريد تضمينه في مجموعة البيانات الخاصة بنا؟
‫لكن هذا سيكون مختلفًا من عمود إلى آخر.
‫لذلك نحن فقط نتحقق من العمر هنا.
‫إنه توزيع طبيعي.
‫قد نفعل الشيء نفسه بالنسبة للأعمدة الأخرى ، ولكن الطريقة التي تفكر بها في العينات الموجودة هنا هي المشار
‫إليها بالقيم المتطرفة.
‫والآن كيف ستعرف أنه إذا كان هناك أي قيم متطرفة؟
‫حسنًا ، مخطط التوزيع ، هذا المدرج التكراري هو أحد أفضل الطرق للقيام بذلك.
‫لذلك إذا كنت تحصل على بعض النتائج الغريبة ، مثل بعض النتائج الغريبة فيما يتعلق بنماذج التعلم
‫الآلي الخاصة بك لاحقًا ، فقد يكون ذلك بسبب وجود قيم متطرفة في البيانات ، وهذا هو المكان الذي سيتعين عليك
‫فيه التحقق من التوزيعات المختلفة لكل عمود.
‫لذا فهذه طريقة واحدة للقيام بذلك.
‫الآن ما يمكننا فعله هو مقارنة عمودين آخرين.
‫لذلك إذا أتينا إلى قاموس البيانات الخاص بنا ، فقد رأيت هذا قبل نوع ألم الصدر.
‫واعتقدت أنه سيكون من الممتع رؤيته.
‫لذلك إذا وصلنا إلى هنا لأنواع مختلفة من آلام الصدر ، فإن ألم الصدر المرتبط به ، وانخفاض تدفق
‫الدم إلى القلب ، وألم الصدر غير المرتبط بتقلصات المريء النموذجية.
‫لذلك أعتقد أن هذا يشبه المريء ، وهو ، أعتقد أن هذا الأنبوب من فمك إلى معدتك أو شيء من
‫هذا القبيل.
‫ألم في الصدر بدون أعراض ، لا تظهر عليه علامات المرض.
‫تمام.
‫لذلك سيكون هذا مثيرًا للاهتمام ، حسنًا ، إذا قارنا هذا بعمود الهدف.
‫لذلك ألم الصدر مقابل الهدف.
‫فهل يرتبط ألم الصدر بما إذا كان الشخص مصابًا بأمراض القلب أم لا؟
‫فلننزل هنا.
‫حسنًا ، اذهب وتوجه قليلاً.
‫مرض قلبي.
‫التردد لكل.
‫نوع ألم الصدر.
‫ما قد نفعله ، في الواقع ، هو مجرد تذكير أنفسنا ، ونسخ قاموس البيانات الخاص بنا لألم
‫الصدر حتى نتمكن من تذكر ماهية كل قيمة مختلفة.
‫لذلك إذا أتينا إلى هنا.
‫وسنقوم بنسخ هذا.
‫التحول إلى سينزله وسنلصقه هنا.
‫رائع.
‫إذن هذا ما سنقارنه.
‫يمكننا القيام بذلك باستخدام علامة تبويب متقاطعة بسرعة كبيرة.
‫ديف لا يرى ص.
‫مواطنه ليس الهدف.
‫تمام.
‫إذا نظرنا إلى هذا ، ما الذي سنبتكره هنا؟
‫همم.
‫يبدو أن ألم الصدر يرتفع.
‫وكذلك ما إذا كانوا يعانون من أمراض القلب.
‫ولكن إذا لم نعاني من أي ألم في الصدر.
‫هناك الكثير مما لا يعاني من أمراض القلب.
‫ولكن إذا وصلنا إلى 18 فقط بدون أي شيء ، فلا يوجد لديك مرض قلبي ولكن 69 مصابًا بأمراض القلب ، أي ما يقرب من ثلاثة أضعاف
‫عدد المصابين بأمراض القلب.
‫لذلك هذا هو الألم غير الكظرية عادة.
‫يا غير متعلقة بالقلب.
‫حسنًا ، هذا مثير للاهتمام لأنه لا علاقة له بالقلب.
‫إذن هذه هي أنواع الأنماط التي ستبدأ في اكتشافها في بياناتك.
‫البعض منطقي.
‫هذا غير منطقي حقًا بالنسبة لي.
‫الألم غير المرتبط بالقلب.
‫ومع ذلك ، فإن المزيد من الناس يعانون من أمراض القلب مع اثنين أكثر من غيرهم.
‫وهذه هي الأشياء التي قد ترغب في مناقشتها مع خبير في الموضوع.
‫إذا كنت تبحث في مجموعة بيانات مثلنا نبحث في مجموعة بيانات أمراض القلب هذه ، ولست
‫طبيبًا ، ولست مدربًا طبيًا ، لقد بحثت في بعض الأشياء عن الصحة ، لكن ليس لدي
‫أي شيء فكرة عن ألم الصدر.
‫لذا ، إذا حصلت على هذه البيانات فجرت شخصًا ما من مهنة طبية ، فأنا أحاول استخدام التعلم الآلي
‫لمعرفة ما إذا كان شخص ما يعاني من أمراض القلب أم لا.
‫وأواجه هذه الأنماط التي لا أفهمها حقًا.
‫هذا هو المكان الذي من المحتمل أن أتواصل فيه وأذهب ، مرحبًا ، لذا في Medical Professional
‫أو أقوم بإجراء بحثي الخاص ، مثل البحث عما تعنيه هذه في الواقع ، لقد فعلنا ذلك قبل تحديد الذبحة الصدرية ، مرحبًا ، أرى هذا في البيانات
‫، ولكن هل يمكنك إلقاء بعض الضوء؟
‫إنه نوع من الارتباك بالنسبة لي.
‫هل هذا صحيح؟
‫أليس هذا هو نوع الرؤى التي نبحث عنها هي كلا الأنماط التي تبدو منطقية بالنسبة
‫لنا ، مثل التوزيع الطبيعي للعمر ، مثل انخفاض معدل ضربات القلب الأقصى.
‫عندما يكبر شخص ما ، ربما لا يكون هذا الأمر منطقيًا.
‫هل أمراض القلب أكثر انتشارًا عند النساء منها عند الذكور؟
‫إذن هذا هو نوع الأسئلة التي نحاول الحصول عليها.
‫نحاول صياغة فكرة في البيانات من خلال عدم العثور على إجابات ، ولكن إيجاد أسئلة يمكننا
‫طرحها.
‫ولذا فإن ما قد نفعله هو جعل هذا مرئيًا أكثر قليلاً كما فعلنا من قبل.
‫اجعل علامة التبويب المتقاطعة أكثر وضوحًا.
‫دفع علامة تبويب متقاطعة df وليس c p df نقطة هدف.
‫نحن فقط نكتب ما لدينا أعلاه هناك.
‫مؤامرة نقطة ، نفس المؤامرة.
‫مرة أخرى ، قد نقوم بعمل شريط لأن هناك أربع قيم مختلفة هنا مقابل قيمتين مختلفتين هناك.
‫لذا ينبغي أن نكون قادرين على النظر إليه جيدًا على الرسم البياني الشريطي ، حجم التين يساوي عشرة وستة.
‫رائع.
‫وسنستخدم ألواننا المفضلة.
‫اللون يساوي.
‫ماذا نستخدم؟
‫سمك السلمون الأزرق الفاتح.
‫في الواقع ، أعتقد أن الأمر كان بالعكس.
‫ثم صنعنا سمك السلمون أولاً ، ثم الأزرق الفاتح لا يهم حقًا.
‫جميلة.
‫وسنضيف البعض إضافة بعض الاتصالات بالإضافة إلى العنوان.
‫معدل تكرار الإصابة بأمراض القلب لكل نوع من أنواع آلام الصدر.
‫ثم حصلنا على تسمية plt x.
‫سنفعل نوع ألم الصدر.
‫ثم على y هو مبلغ التسمية y plt.
‫أسطورة PLT جميلة.
‫سنقوم بوضعه هنا.
‫لا مرض.
‫مرض.
‫وبعد ذلك سننهيها مرة أخرى ، سنعمل على التأكد من أن علامات X رأسية بحيث يسهل
‫قراءتها قليلاً.
‫التحول إلى ماذا لدينا؟
‫مؤامرة PY ليس لها تسمية y.
‫لدينا القليل من الخطأ المطبعي.
‫جميلة.
‫هناك نذهب.
‫لذلك هذا مرئي أكثر قليلاً.
‫ثم نحول علامة التبويب المتقاطعة إلى رسم بياني هنا.
‫الآن ، هذا شيء يمكن أن نأخذه سريعًا إلى شخص ما ونذهب ، مرحبًا ، ما الذي يحدث
‫هنا؟
‫نوع ألم الصدر له أسباب مع المرض أكثر من ألم الصدر.
‫ومن المفترض أن يكون الألم غير عام.
‫عادة المريء.
‫يصعب علي نطق هذه الكلمة.
‫تشنجات المريء غير المرتبطة بالقلب.
‫إذن هذا مرة أخرى يثير تساؤلات من البيانات.
‫هذا ما نحاول القيام به في تحليل البيانات الاستكشافية هذا.
‫حسنا.
‫لذلك لدينا تصور جميل هناك.
‫ما قد نفعله بعد ذلك هو التحقق من العلاقة بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع.
‫لذا مرة أخرى ، إذا ألقينا نظرة على إطار البيانات لدينا ، فهذا ما تريد أن تقفز منه ، أليس كذلك؟
‫فقط باستخدام DF كان لا بد من الحصول على لقطة سريعة لإطار البيانات الخاص بك.
‫هذه متغيراتنا المستقلة تذكر أنفسنا ونحاول استخدامها للتنبؤ بالهدف.
‫لذلك سنرى كيف يمكننا مقارنة ذلك وسنستخدم مصفوفة الارتباط ، لكننا سنرى ذلك في الفيديو
‫التالي.