‫Voor onze volgende vergelijking kunnen we proberen een aantal onafhankelijke variabelen te
‫combineren, zoals Age Fell Act, de maximale hartslag, en deze vervolgens te vergelijken met onze doelvariabele hartziekte.
‫Dus als we terugkijken op ons dataframe.
‫Dus als we kunnen vergelijken is leeftijd Falak en Target allemaal in één, en nu als we onze verschillende waarden voor Thilak
‫gaan bekijken.
‫De reden waarom ik dit weet, is de hartslag van Mac, want we komen zo weer omhoog, zodat we kunnen zien dat
‫er hier veel verschillende waarden zijn.
‫Dus de lengte eenennegentig als je waarde aanroept, telt voor elke kolom en de lengte komt naar voren is iets dat
‫betekent dat er zoveel verschillende waarden in die kolom zijn.
‫Dus wat dat ons zou kunnen vertellen, is dat er zoveel verschillende waarden zijn, ernaar kijken op
‫een staafdiagram misschien niet het beste type grafiek is, want als we naar deze plot kijken, zijn er hier maar vier kolommen
‫en dat is behoorlijk interpreteerbaar.
‫Maar als er 91 zijn, is dat misschien wat moeilijker om naar te kijken.
‫Dus dat is waar we iets als een verspreide grafiek kunnen binnenhalen.
‫Laten we teruggaan naar ons datadictionary en kijken wat Falak is.
‫Kom hierheen.
‫Thilak, maximale hartslag bereikt, en nogmaals, we duiken er echt in, lezen hier ons datadictionary, je zou gewoon
‫verschillende kolommen kunnen doorlopen, lees ze welke je opvallen en probeer
‫er een paar te vergelijken met de doelvariabele.
‫En onthoud, als we terugkomen op ons dataframe.
‫Deze worden vaak kenmerken of onafhankelijke variabelen genoemd, en dit wordt vaak een
‫doelvariabele of afhankelijke variabele genoemd.
‫Dus dat is wat we hier doen.
‫We vergelijken onafhankelijke variabelen met onze doelvariabele.
‫Dit lijkt misschien een beetje alsof we alle kanten op springen.
‫En ik weet dat ik dit al eerder heb gezegd.
‫Het is omdat we zijn dat we hier letterlijk kolommen kiezen die onze interesse wekken.
‫Deze wekte mijn interesse en we proberen erachter te komen hoe ze zich verhouden tot het doelwit.
‫Dat is wat we doen.
‫U kunt nog een paar andere kolommen kiezen.
‫Ik ga gewoon door met degene die mij het meest interessant lijken.
‫Dus laten we een kleine rubriek leeftijd maken, de maximale hartslag voor hart-en vaatziekten, en dan zullen we dat omzetten in
‫afwaardering.
‫Mooi.
‫Dus om er drie te vergelijken, zoals Thilak en hartaandoeningen, moeten we misschien een plot maken met
‫twee plots erop.
‫Dus laten we eerst beginnen met het maken van een ander figuur, PLT Dot figuur en één positieve figuur is gelijk
‫aan 10 zes, dan kunnen we Scarra misschien eerst een scatter doen met de positieve voorbeelden.
‫Dus heb even geduld met me en we zullen praten over wat er op Wall Way aan de hand is terwijl we er doorheen
‫gaan.
‫Dus alsjeblieft niet verspreiden.
‫We willen zien op deze spreiding.
‫De positieve voorbeelden, zodat we naar beneden kunnen gaan of D. F. leeftijd en haakjes, ze betekenen eigenlijk hetzelfde.
‫Maar ik doe het graag op deze manier als ze een leeftijd moeten hebben en dan hier gaan we D doen. F. Dot Target APCLS.
‫U kunt dit natuurlijk niet doen als uw kolomnamen spaties bevatten, maar in ons geval heeft geen
‫van onze kolomnamen spaties.
‫Wat dit doet, is een subset van de dataset.
‫We nemen de leeftijdskolom uit ons gegevensframe waar deze voorwaarde gelijk is aan waar, dus waar het doel gelijk is
‫aan één.
‫Dus als we dat in een cel hieronder deden, is het streefcijfer na leeftijd gelijk aan één.
‫Dit laat ons dus alle leeftijdskolommen zien waar doel gelijk is aan één.
‫Dus dat is wat we willen.
‫Mooi.
‫En we willen ook de inspanning, namelijk de maximale hartslag.
‫D. F. Puntdoel is gelijk aan één mooi.
‫En we gaan het een kleur zeven geven.
‫Hoe zou dit eruit zien als we dat geweldig zouden noemen?
‫Dus hier hebben we een maximale hartslag en we hebben leeftijd, dus wat kun je hier vrij snel uit afleiden
‫door het hier te bekijken?
‫Nou, je zou kunnen concluderen dat er een soort neerwaartse trend is, dus als je daar een lijn doorheen
‫zou trekken, gewoon een rechte lijn, dan is het overal.
‫Rechts.
‫Maar het is zo'n beetje dat je het patroon hier kunt zien.
‫Hoe jonger iemand is, hoe hoger zijn hartslag.
‫Dat is het soort trend dat je daar zou zien.
‫Dat is nu een beetje logisch.
‫Dit zijn positieve voorbeelden van deze patiënten omdat we een doel hebben dat gelijk is aan één.
‫Dit zijn patiënten met een hartaandoening.
‫En dus willen we nu de negatieve voorbeelden op dezelfde vlucht.
‫Dus SCANA met negatieve voorbeelden, weet je, plotty die DFD op leeftijd strooit of we gaan doen, is gewoon kopiëren wat we hierboven hebben, maar accepteren dat
‫doel gelijk is aan nul omdat ze een negatief voorbeeld zijn.
‫Dit is zonder hartziekte.
‫Halak dot doel is gelijk aan nul.
‫Prachtige zee is gelijk aan als ik lichtblauw ga.
‫Het is een kleurenschema.
‫We zijn voor nu klaar.
‫Mooi.
‫Dus nu hebben we daar positieve en negatieve voorbeelden.
‫En nogmaals, ze hebben overal een soort van.
‫Maar als je naar de trend zou kijken, gaat de lijn van beide naar beneden.
‫Maar nogmaals, je kunt ze niet echt splitsen.
‫Dit is waar ons machine learning-model het moet overnemen van ons vermogen om dit te bekijken.
‫Dus als dat zo was, als je dit nu zou bekijken, plaats ik daar een puntkomma om die kleine matplotlib-uitvoer te
‫stoppen.
‫Als je hiernaar zou kijken en je probeert te ontcijferen wat hier aan de hand is, wat was
‫dan de maximale hartslag van iemand die wel of geen hartziekte had?
‫De zalm versus blauwe stippen, blauwe stippen zijn zonder hartziekte, seminar met hartziekte.
‫Als je dit zou moeten ontcijferen, zou het behoorlijk moeilijk zijn.
‫Juist, omdat deze allemaal zo door elkaar worden gehaald.
‫Misschien zou je kunnen concluderen dat er een soort patroon is.
‫Er is hier een redelijk grote cluster.
‫Er is hier een grote cluster.
‫Maar echt, ik kan niet echt een patroon vertellen.
‫Als ik wat meer tijd had om ernaar te kijken, zou ik misschien iets kunnen vinden.
‫Maar dit is waar machine learning een rol gaat spelen, de patronen die je niet
‫per se meteen kunt zien.
‫Machine learning gaat in de data duiken.
‫Het gaat wat berekeningen uitvoeren en deze patronen ontdekken die we niet echt kunnen zien.
‫Nogmaals, als we genoeg tijd hadden, zouden we misschien iets vinden.
‫Maar toen machine learning-ingenieurs datawetenschappers waren, gaven we er de voorkeur aan dat het algoritme het werk voor ons
‫doet.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is wat nuttige informatie toevoegen om dit plot een beetje completer te maken.
‫Dus mensen nemen de titel hartziekte in de functie van leeftijd en maximale hartslag.
‫Dan straf X smaad onderaan is de leeftijd en dan strafpunt, waarom aansprakelijk zal dit Max Hart
‫zijn, toch.
‫En dan voegen we een legende toe zodat mensen kunnen begrijpen welke wat is.
‫En ze denken niet alleen aan, nou ja, wat hier aan de hand is met deze zalmkleurige en lichtblauwe
‫stippen, een geweldig kleurenschema, maar ze weten niet zeker wat er aan de hand is.
‫En we zullen de puntkomma daar plaatsen in plaats van hun prachtige.
‫Dus dat ziet er al wat beter uit.
‫Maar nogmaals, laat het me weten als je een patroon ziet.
‫Maar voor mij is alles wat ik echt kan zien, een beetje een neerwaartse trend.
‫Naarmate iemand ouder wordt, neemt zijn maximale hartslag af, wat logisch is.
‫Nogmaals, wanneer u een dataset verkent, zult u in het begin niet altijd patronen vinden.
‫We zijn ons gewoon aan het oriënteren op wat er aan de hand is.
‫En dus, omdat we net de leeftijd hebben gedaan waarop we zouden kunnen uitchecken, wat is de verdeling van de leeftijd?
‫Controleer hiervoor dus de verdeling van de leeftijdskolom met het histogram.
‫Nu, de verdeling is een ander woord voor de verspreiding van de gegevens, dus je kunt hier een beetje zien dat
‫er bijna een gelijkmatige spreiding is.
‫U herinnert zich dus misschien wat voor soort distributie en zelfs verspreiding van gegevens heeft.
‫En als je dat niet doet, is dat prima.
‫Het duurde even voordat ik dit ook begreep.
‫Voor mij een lange tijd eigenlijk, en ik moet nog onderzoek doen.
‫Dus dit soort verdeling staat hier ook wel bekend als een normale verdeling.
‫En als je echt zou zeggen wat voor soort normale verdeling is, zouden we kijken naar deze perfecte
‫normale verdeling.
‫Laten we eens kijken.
‫Het is een normale verdeling die eruit gaat zien als een belcurve.
‫Om zoiets te zien, dus als we bij de onze komen, is die van ons heel dicht bij die vorm, maar hij
‫zwaait een beetje naar rechts.
‫Dus we kunnen zien dat het grootste deel van onze populatie of de meeste van onze steekproeven, hun leeftijd hier rond deze grote kloof
‫ligt.
‫En zo veel hebben we er niet rond de 30 jaar of in het verleden.
‫Dit kan 80 zijn of zoiets als, oh, we hebben daar niet veel onderdelen.
‫Het merendeel van onze dataset ligt binnen het bereik van 50 tot 60.
‫En dit is dus wat je zou willen doen voor een heleboel verschillende kolommen: controleer de distributies,
‫controleer de spreads.
‫Als we hier iemand hadden van ongeveer 150, zou dat misschien een soort gegevens zijn die we zouden moeten opruimen, omdat ik niet
‫zeker weet of iemand ooit honderdvijftig is geworden of dat we iemand hadden die down was
‫hier waren dat misschien vijf of iets dergelijks, we zouden ook moeten nadenken over, oké, is dat iets dat
‫we in onze dataset willen opnemen?
‫Maar dit zal van kolom tot kolom verschillen.
‫Dus we controleren hier alleen de leeftijd en de normale verdeling.
‫We zouden hetzelfde kunnen doen voor andere kolommen, maar de manier waarop u hier denkt over voorbeelden, is
‫dat ze uitbijters worden genoemd.
‫En hoe ga je dat nu zien als er uitschieters zijn?
‫Welnu, distributieplot, dit histogram is een van de beste manieren om het te doen.
‫Dus als je rare resultaten krijgt, zoals wat rare resultaten in termen van je machine
‫learning-modellen later, kan dat zijn omdat er uitschieters in de gegevens zijn en dat is waar je
‫verschillende distributies van elke kolom moet controleren.
‫Dus dat is een manier om het te doen.
‫En wat we nu zouden kunnen doen, is nog twee kolommen vergelijken.
‫Dus als we naar ons datadictionary komen, zag ik deze voor het type pijn op de borst.
‫En ik dacht dat dat interessant zou zijn om te zien, dus als we hier vier verschillende soorten pijn op de borst
‫krijgen, dus pijn op de borst gerelateerd, verminderde bloedtoevoer naar het hart, pijn op de borst die niet gerelateerd is
‫aan het hart, typisch slokdarmkrampen.
‫Dus ik denk dat dat is zoals je slokdarm, dat wil zeggen, ik denk dat die buis van je mond naar je
‫maag of iets dergelijks, asymptomatische pijn op de borst, geen tekenen van ziekte vertoont.
‫Oké, dus dit zal best interessant zijn, als we dit vergelijken met de doelkolom.
‫Dus pijn op de borst versus doelwit, dus heeft pijn op de borst betrekking op het al dan niet hebben van een hartaandoening?
‫Dus laten we hier naar beneden komen.
‫We gaan een stukje maken over de frequentie van hart- en vaatziekten, het type pijn op de borst.
‫Wat we eigenlijk zouden kunnen doen, is onszelf eraan herinneren, onze datadictionary voor pijn op de borst te
‫kopiëren, zodat we kunnen onthouden wat elke verschillende waarde is.
‫Dus als we hier binnenkomen.
‫En we kopiëren dit.
‫Shift en voer het in of haal het naar beneden en we plaatsen het hier.
‫Prachtig.
‫Dus dit is wat we gaan vergelijken, dat kunnen we redelijk snel doen met een pre-kruistabel D. F. niet slaperig, D. F. niet doelwit.
‫OKE.
‫Dus als we hiernaar kijken, wat zouden we hier dan bedenken?
‫Hmm, het lijkt alsof de pijn op de borst omhoog gaat.
‫Dat geldt ook voor de vraag of ze een hartaandoening hebben, maar als we nul pijn op de borst krijgen.
‫Er zijn er veel meer die geen hartziekte hebben en die wel hebben, maar als we er
‫zijn, zijn er maar 18 met nul, dus geen hartziekte maar 69, dus bijna meer dan drie keer het aantal mensen met een hartziekte.
‫Dit staat dus bekend als een algemene pijn.
‫Oh, niet hart gerelateerd.
‫Dat is interessant dat het niets met het hart te maken heeft.
‫Dit zijn dus het soort patronen dat u in uw gegevens zult ontdekken.
‫Sommige hebben zin.
‫Dat lijkt me niet echt zinvol.
‫Niet-hartgerelateerde pijn, maar toch hebben meer mensen een hartaandoening met wel dan niet.
‫En dit zijn dus het soort dingen dat u misschien wilt bespreken met een materiedeskundige.
‫Als je door een dataset kijkt zoals wij die door deze
‫dataset van hartziekten kijken, en ik ben geen dokter, ik ben niet medisch opgeleid, ik heb wat
‫dingen onderzocht over gezondheid, maar ik heb niets, geen idee over pijn op de borst.
‫Dus als ik deze gegevens heb gekregen, iemand
‫uit een medisch beroep, probeer ik machine learning te gebruiken om erachter te komen of iemand een hartaandoening heeft of niet.
‫En ik kom deze patronen tegen die ik niet echt begrijp.
‫Daar zou ik waarschijnlijk contact opnemen en naar
‫een medische professional gaan of ik doe mijn eigen onderzoek, zoals opzoeken wat deze eigenlijk betekenen.
‫We hebben dat gedaan voordat
‫we angina definieerden, weet je, en hey, ik zie dit in de gegevens, maar kun je wat licht werpen?
‫Het is wat verwarrend voor mij.
‫Is dit correct?
‫Is dit niet?
‫Dat is
‫het soort inzichten waar we naar op zoek zijn, beide patronen die voor ons logisch zijn, zoals de normale leeftijdsverdeling, zoals de dalende maximale hartslag.
‫Naarmate iemand ouder wordt, is deze misschien niet zo logisch.
‫Komt hartziekte vaker voor bij vrouwen dan bij mannen?
‫Dit is dus het soort vragen dat we proberen te krijgen.
‫We proberen een idee te
‫formuleren in de data door geen antwoorden te vinden, maar vragen te vinden die we kunnen stellen.
‫Dus
‫wat we zouden kunnen doen, is dit een beetje visueler maken, zoals we eerder hebben gedaan, de kruistabel visueler maken.
‫Hadi-kruistabel ondersteunt
‫het doel niet, we schrijven gewoon wat we boven hun puntplot hebben, dezelfde plot opnieuw, we kunnen een balk maken omdat er
‫hier vier verschillende waarden zijn versus twee verschillende waarden daar.
‫Dus we zouden ernaar moeten kunnen kijken, op een staafdiagram een ding vinden dat gelijk is aan 10 en zes.
‫Prachtig.
‫En we gaan onze favoriete kleuren gebruiken.
‫Kleur is gelijk aan wat gebruiken we?
‫Lichtblauw.
‫Zalm,
‫eigenlijk, ik denk dat de volgorde andersom was, eerst Meredith zalm, dan maakt lichtblauw niet zoveel uit.
‫Mooi.
‫En
‫we gaan er wat aan toevoegen, een titel voor communicatiestraffen, hartziektefrequentie, pijn op de borst.
‫Punt, punt, x-label en het type pijn op de borst.
‫En dan op de waarom is niet waarom label bedrag?
‫Mooie TLT-legende.
‫We gaan het hier aantrekken.
‫Geen ziekte.
‫Ziekte.
‫En dan maken we het nog een keer af, we gaan ervoor zorgen dat ze verticaal staan.
‫Het is dus wat makkelijker om te lezen, te verschuiven en in te voeren.
‫Wat hebben we?
‫Pie plot heeft niets.
‫Waarom arbeid?
‫We hebben een kleine typfout.
‫Mooi.
‫Daar gaan we.
‫Dus dat is wat meer visueel.
‫Dus dan maken we hier gewoon een grafiek van onze kruistabel.
‫Dit is iets dat we vrij snel naar iemand
‫kunnen brengen en zeggen, hé, wat is hier aan de hand?
‫Het type pijn op de borst heeft veel meer te maken met de ziekte dan pijn op de borst.
‫En het zou bekend moeten zijn en Genwal Pain.
‫Dus typisch slokdarm, dat woord is erg moeilijk voor mij om slokdarmkrampen uit te spreken, niet gerelateerd aan het hart.
‫Dus dit roept opnieuw vragen op uit de gegevens.
‫Dat is wat we proberen te doen in deze verkennende data-analyse.
‫Oke.
‫Dus we hebben daar een mooie visualisatie.
‫Wat we vervolgens kunnen doen, is de correlatie tussen onafhankelijke variabelen en onze afhankelijke variabele bekijken.
‫Dus nogmaals, als we naar ons dataframe kijken, is dit waar je uit wilt springen, toch.
‫Gewoon DRV-kop gebruiken om snel een momentopname van uw dataframe te maken.
‫Dit zijn onafhankelijke variabelen.
‫Herinner ons eraan.
‫En we proberen ze te gebruiken om Target te voorspellen.
‫Dus we zullen zien hoe we die kunnen vergelijken.
‫En we gaan een correlatiematrix gebruiken, maar dat zullen we in de volgende video zien.