‫Maintenant, pour notre prochaine comparaison, ce que nous pourrions faire est d'essayer de combiner quelques
‫variables indépendantes, telles que Age Fell Act, qui est la fréquence cardiaque maximale, puis de les comparer à notre maladie cardiaque variable cible.
‫Donc, si nous regardons en arrière notre bloc de données.
‫Donc, quand nous pourrions comparer, c'est l'âge de Falak et Target tout en un, et maintenant si nous allons vérifier nos différentes
‫valeurs pour Thilak.
‫Maintenant, la raison pour laquelle je sais que c'est la fréquence cardiaque de Mac, car nous revenons en une seconde afin que nous puissions voir qu'il
‫y a beaucoup de valeurs différentes ici.
‫Ainsi, la longueur quatre-vingt-onze si vous appelez value compte sur n'importe quelle colonne et la longueur apparaît est quelque chose qui
‫signifie qu'il y a autant de valeurs différentes dans cette colonne.
‫Donc, ce que cela pourrait nous dire, c'est parce qu'il y a tellement de valeurs différentes, le regarder sur
‫un graphique à barres n'est peut-être pas le meilleur type de graphique, car si nous regardons ce graphique, il n'y a que quatre colonnes
‫ici et c'est assez interprétable.
‫Mais quand il y en a 91, cela peut être un peu plus difficile à regarder.
‫C'est donc là que nous pourrions apporter quelque chose comme un graphique dispersé.
‫Revenons à notre dictionnaire de données et voyons ce qu'est Falak.
‫Viens ici.
‫Thilak, fréquence cardiaque maximale atteinte, et encore une fois, nous ne faisons que plonger, lisant notre dictionnaire de données ici,
‫vous pouvez simplement parcourir différentes colonnes, lire celles qui vous frappent et
‫essayer d'en comparer quelques-unes avec la variable cible.
‫Et rappelez-vous, si nous revenons à notre bloc de données.
‫Celles-ci sont souvent appelées caractéristiques ou variables indépendantes, et elles sont souvent appelées
‫variable cible ou dépendante.
‫C'est donc ce que nous faisons ici.
‫Nous comparons des variables indépendantes à notre variable cible.
‫Cela peut sembler un peu comme si nous sautions partout.
‫Et je sais que je l'ai déjà dit.
‫C'est parce que nous sommes que nous sélectionnons littéralement des colonnes ici qui suscitent notre intérêt.
‫Celui-ci a suscité mon intérêt et nous essayons de comprendre comment ils se rapportent à la cible.
‫C'est ce que nous faisons.
‫Vous pouvez choisir quelques autres colonnes.
‫Je vais juste passer en revue ceux qui me semblent les plus intéressants.
‫Faisons donc un petit âge de tête, la fréquence cardiaque maximale pour les maladies cardiaques, puis nous transformerons cela en
‫démarque.
‫Beau.
‫Donc, pour comparer trois comme le Thilak âgé et les maladies cardiaques, ce que nous pourrions avoir à faire est de créer un
‫tracé avec deux tracés dessus.
‫Commençons donc d'abord par créer une autre figure, une figure PLT Dot et une taille de
‫figure positive égale 10 six, puis nous pourrions commencer par Scarra.
‫Alors supportez-moi une seconde et nous parlerons de ce qui se passe à Wall Way pendant que nous le
‫parcourons.
‫Alors s'il vous plaît ne vous dispersez pas.
‫Nous voulons voir sur cette dispersion.
‫Les exemples positifs, donc on peut descendre en âge ou en D. F. âge et parenthèses, ils signifient vraiment la même chose.
‫Mais j'aime le faire de cette façon s'ils ont un âge avancé et alors ici, nous allons faire D. F. Point cible APCLS.
‫Bien sûr, vous ne pouvez pas le faire si vos noms de colonnes contiennent des espaces, mais dans notre cas, aucun de nos
‫noms de colonnes n'a d'espaces.
‫Ce que cela fait est un sous-ensemble de l'ensemble de données.
‫Nous prenons la colonne d'âge de notre bloc de données où cette condition est égale à vrai, donc où la cible est égale
‫à un.
‫Donc, si nous l'avons fait dans une cellule ci-dessous ici, l'objectif après l'âge est égal à un.
‫Cela va donc nous montrer toutes les colonnes d'âge où la cible est égale à un.
‫C'est donc ce que nous voulons.
‫Beau.
‫Et nous voulons aussi l'acte d'effort, qui est la fréquence cardiaque maximale.
‫RÉ. F. La cible de point équivaut à une belle.
‫Et nous allons lui donner une couleur de sept.
‫À quoi cela ressemblerait-il si nous appelions cela merveilleux ?
‫Donc ici, nous avons la fréquence cardiaque maximale et nous avons l'âge, alors que pouvez-vous en déduire assez rapidement en
‫le regardant simplement ici ?
‫Eh bien, vous pourriez en déduire qu'il y a une sorte de tendance à la baisse, donc si vous deviez tracer
‫une ligne à travers, juste une ligne droite, c'est partout.
‫À droite.
‫Mais c'est en quelque sorte que vous pouvez voir le modèle se dérouler ici.
‫Plus la personne est jeune, plus sa fréquence cardiaque est élevée.
‫C'est le genre de tendance que vous verriez là-bas.
‫Cela a un peu de sens en ce moment.
‫Ce sont des exemples positifs de ces patients parce que nous avons un objectif égal à un.
‫Ce sont des patients cardiaques.
‫Et donc maintenant, nous voulons les exemples négatifs sur le même vol.
‫Donc SCANA avec des exemples négatifs, vous savez, l'intrigue qui disperse DFD sur l'âge ou que nous allons faire, c'est simplement copier ce que nous avons ci-dessus, mais
‫accepter la cible égale à zéro car ce sont des exemples négatifs.
‫Ceci est sans maladie cardiaque.
‫La cible de point Halak est égale à zéro.
‫Mer merveilleuse égale quand je passe au bleu clair.
‫C'est un schéma de couleurs.
‫Nous sommes installés pour le moment.
‫Beau.
‫Alors maintenant, nous avons des exemples positifs et négatifs là-bas.
‫Et encore, ils sortent un peu partout.
‫Mais si vous deviez regarder la tendance, la ligne descend en quelque sorte des deux.
‫Mais encore une fois, vous ne pouvez pas vraiment les séparer.
‫C'est là que notre modèle d'apprentissage automatique devra prendre le relais de notre capacité à y jeter un œil.
‫Donc, si vous l'étiez maintenant, j'ai juste mis un point-virgule pour arrêter cette petite sortie
‫matplotlib.
‫Si vous deviez regarder cela et essayer de déchiffrer ce qui se passe ici, quelle était la fréquence
‫cardiaque maximale d'une personne qui avait ou n'avait pas de maladie cardiaque ?
‫Le saumon contre les points bleus, les points bleus sont sans maladie cardiaque, séminaire avec maladie cardiaque.
‫Si vous deviez déchiffrer cela, ce serait assez difficile.
‫D'accord, parce que tout cela est tellement mélangé.
‫Peut-être pourriez-vous en déduire qu'il existe une sorte de modèle.
‫Il y a un assez gros cluster ici.
‫Il y a un gros cluster ici.
‫Mais vraiment, je ne peux pas vraiment dire un modèle.
‫Peut-être que si j'avais plus de temps pour le regarder, je pourrais trouver quelque chose.
‫Mais c'est là que l'apprentissage automatique va entrer en jeu, les modèles que vous ne pouvez pas
‫nécessairement voir tout de suite.
‫L'apprentissage automatique va plonger dans les données.
‫Il va effectuer quelques calculs et découvrir ces modèles que nous ne pouvons pas vraiment voir.
‫Encore une fois, si nous avions assez de temps, nous trouverions peut-être quelque chose.
‫Mais lorsque les ingénieurs en apprentissage automatique étaient des scientifiques des données, nous préférons que l'algorithme fasse le travail à notre
‫place.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est ajouter quelques informations utiles juste pour rendre cette intrigue un peu plus complète.
‫Donc, les gens prennent le titre de maladie cardiaque en fonction de l'âge et de la fréquence cardiaque maximale.
‫Ensuite, la pénalité X pour diffamation en bas est l'âge, puis le point de pénalité, pourquoi Max Hart sera-t-il responsable,
‫n'est-ce pas.
‫Et puis nous ajouterons une légende pour que les gens puissent comprendre qui est quoi.
‫Et ils ne pensent pas seulement à, eh bien, ce qui se passe ici avec ce saumon et ces points
‫bleu clair, une palette de couleurs incroyable, mais ils ne savent pas ce qui se passe.
‫Et nous mettrons le point-virgule là au lieu de leur merveilleux.
‫Alors ça va un peu mieux.
‫Mais encore une fois, faites-moi savoir si vous pouvez voir une sorte de motif.
‫Mais pour moi, tout ce que je peux vraiment voir, c'est une tendance à la baisse.
‫Au fur et à mesure que quelqu'un vieillit, sa fréquence cardiaque maximale diminue, ce qui est logique.
‫Encore une fois, lorsque vous explorez un ensemble de données, vous ne trouverez pas nécessairement toujours des modèles pour commencer.
‫Nous sommes juste en train de nous familiariser avec ce qui se passe.
‫Et donc, parce que nous venons de déterminer l'âge, nous pourrions vérifier quelle est la répartition de l'âge ?
‫Pour cela, vérifiez la distribution de la colonne âge avec l'histogramme.
‫Maintenant, la distribution est un autre mot pour la diffusion des données, vous pouvez donc en quelque sorte voir ici qu'il
‫y a une diffusion presque uniforme.
‫Ainsi, vous vous souviendrez peut-être du type de distribution et même de diffusion des données.
‫Et si vous ne le faites pas, c'est parfaitement bien.
‫J'ai mis du temps à comprendre ça aussi.
‫Pour moi, longtemps, en fait, et je dois encore faire des recherches.
‫Ce type de distribution est donc ici connu sous le nom de distribution normale.
‫Et si vous deviez vraiment dire quel type de distribution normale est, nous examinerions cette distribution normale
‫parfaite.
‫Regardons.
‫C'est une distribution normale qui va ressembler à une courbe en cloche.
‫Pour voir quelque chose comme ça, donc si nous arrivons à la nôtre, la nôtre est très proche de cette forme, mais elle oscille en
‫quelque sorte vers la droite.
‫Nous pouvons donc voir que la plupart de notre population ou la plupart de nos échantillons, leur âge se situe autour de ce grand écart
‫ici.
‫Et nous n'en avons pas beaucoup autour de l'âge de 30 ans ou passé.
‫Cela pourrait être 80 ou quelque chose comme, oh, nous n'avons pas beaucoup de pièces là-bas.
‫La majorité de nos ensembles de données se situent entre 50 et 60.
‫Et c'est donc ce que vous voudrez peut-être faire pour un tas de colonnes différentes, c'est vérifier les
‫distributions, vérifier les écarts.
‫Si nous avions quelqu'un ici qui avait environ 150 ans, ce serait peut-être un type de données que nous devrions nettoyer, car je ne sais
‫pas si quelqu'un a déjà vécu jusqu'à cent cinquante ans ou si nous avons eu quelqu'un en
‫bas ici, c'était peut-être cinq ou quelque chose comme ça, nous devions également réfléchir, OK, est-ce quelque chose que nous voulons
‫inclure dans notre ensemble de données ?
‫Mais cela va être différent de colonne en colonne.
‫Donc, nous vérifions simplement l'âge ici et la distribution normale.
‫Nous pourrions faire la même chose pour d'autres colonnes, mais la façon dont vous envisagez les échantillons ici est
‫qu'ils sont appelés valeurs aberrantes.
‫Et maintenant, comment le direz-vous s'il y a des valeurs aberrantes ?
‫Eh bien, graphique de distribution, cet histogramme est l'un des meilleurs moyens de le faire.
‫Donc, si vous obtenez des résultats étranges, comme des résultats étranges en termes de modèles d'apprentissage automatique
‫plus tard, c'est peut-être parce qu'il y a des valeurs aberrantes dans les données et c'est là que vous
‫devrez vérifier les différentes distributions de chaque colonne.
‫C'est donc une façon de procéder.
‫Et maintenant, ce que nous pourrions faire, c'est comparer deux autres colonnes.
‫Donc, si nous arrivons ici à notre dictionnaire de données, j'ai vu celui-ci avant le type de douleur thoracique.
‫Et j'ai pensé que ce serait intéressant à voir, donc si nous obtenions ici quatre types différents de douleur thoracique,
‫donc une douleur thoracique liée, une diminution de l'apport sanguin au cœur, une douleur thoracique non liée au
‫cœur, généralement des spasmes œsophagiens.
‫Donc je suppose que c'est comme votre œsophage, qui est, je pense, ce tube de votre bouche à votre estomac ou
‫quelque chose comme ça, une douleur thoracique asymptomatique, ne montrant aucun signe de maladie.
‫D'accord, ce sera donc assez intéressant, n'est-ce pas, si nous comparons cela à la colonne cible.
‫Donc douleur thoracique par rapport à la cible, la douleur thoracique est-elle liée au fait que quelqu'un souffre ou non d'une maladie cardiaque ?
‫Alors descendons ici.
‫On va faire un petit cap sur la fréquence des maladies cardiaques, le type douleur thoracique.
‫Ce que nous pourrions faire, en fait, c'est simplement nous rappeler, copier notre dictionnaire de données pour la douleur
‫thoracique afin que nous puissions nous souvenir de chaque valeur différente.
‫Alors si nous entrons ici.
‫Et nous allons copier ceci.
‫Shift et entrez ou abaissez-le et nous le publierons ici.
‫Merveilleux.
‫C'est donc ce qu'on va comparer, on peut faire ça assez rapidement avec un pré crosstab D. F. pas endormi, D. F. pas ciblé.
‫D'ACCORD.
‫Donc, si nous regardons cela, que concevrons-nous ici ?
‫Hmm, il semble que la douleur thoracique augmente.
‫Il en va de même s'ils ont une maladie cardiaque, mais si nous n'avons aucune douleur thoracique.
‫Il y a beaucoup d'autres qui n'ont pas de maladie cardiaque et qui en ont, mais si nous arrivons à
‫il n'y en a que 18 avec zéro, donc pas de maladie cardiaque mais 69, donc presque plus de trois fois le nombre de personnes qui ont une maladie cardiaque.
‫Il s'agit donc généralement d'une douleur générale.
‫Oh, non lié au cœur.
‫Eh bien, c'est intéressant que ce n'est pas lié au cœur.
‫Et c'est donc le type de modèles que vous commencerez à découvrir dans vos données.
‫Certains ont du sens.
‫Cela n'a pas vraiment de sens pour moi.
‫Douleur non liée au cœur, mais plus de personnes souffrent de maladie cardiaque que non.
‫Et c'est donc le genre de choses dont vous voudrez peut-être discuter avec un expert en la matière.
‫Si vous parcourez un ensemble de données comme nous qui parcourons cet ensemble
‫de données sur les maladies cardiaques, et que je ne suis pas médecin, je n'ai pas de formation médicale,
‫j'ai fait des recherches sur la santé, mais je n'ai rien, aucune idée sur les douleurs thoraciques.
‫Donc, si j'ai obtenu ces données, quelqu'un
‫d'une profession médicale, j'essaie d'utiliser l'apprentissage automatique pour déterminer si quelqu'un a une maladie cardiaque ou non.
‫Et je tombe sur ces schémas que je ne comprends pas vraiment.
‫C'est là que je contacterais probablement un professionnel de
‫la santé ou que je ferais mes propres recherches, par exemple en cherchant ce que cela signifie réellement.
‫Nous l'avons fait avant de
‫définir l'angine de poitrine, vous savez, et je le vois dans les données, mais pouvez-vous nous éclairer ?
‫C'est un peu déroutant pour moi.
‫Est-ce correct?
‫N'est-ce pas ?
‫C'est le genre
‫d'informations que nous recherchons, ce sont les deux modèles qui ont du sens pour nous, tels que la distribution normale de l'âge, telle que la baisse de la fréquence cardiaque maximale.
‫À mesure que quelqu'un vieillit, celui-ci n'a peut-être plus autant de sens.
‫Les maladies cardiaques sont-elles plus fréquentes chez les femmes que chez les hommes?
‫C'est donc le type de questions que nous essayons d'obtenir.
‫Nous essayons de formuler une idée
‫dans les données en ne trouvant pas de réponses, mais en trouvant des questions que nous pouvons poser.
‫Et
‫donc ce que nous pourrions faire, c'est rendre cela un peu plus visuel, comme nous l'avons fait auparavant, rendre le tableau croisé plus visuel.
‫Hadi crosstab ne
‫prend pas en charge la cible, nous écrivons simplement ce que nous avons au-dessus de leur tracé de points, encore une fois le même tracé, nous pourrions faire une
‫barre car il y a quatre valeurs différentes ici contre deux valeurs différentes là-bas.
‫Donc, nous devrions être capables de le regarder, de trouver sur un graphique à barres la taille d'une chose égale à 10 et à six.
‫Merveilleux.
‫Et nous allons utiliser nos couleurs préférées.
‫La couleur est égale à ce que nous utilisons?
‫Bleu clair.
‫Du saumon,
‫en fait, je pense que l'ordre était dans l'autre sens, le saumon Meredith d'abord, puis le bleu clair n'a pas vraiment d'importance.
‫Beau.
‫Et nous
‫allons en ajouter quelques-uns, ajouter un titre de pénalité de communication, la fréquence des maladies cardiaques, le type de douleur thoracique.
‫Point, point, étiquette x et le type de douleur thoracique.
‫Et puis sur le pourquoi n'est-ce pas pourquoi étiqueter le montant ?
‫Belle légende TLT.
‫Nous allons mettre ici.
‫Aucune maladie.
‫Maladie.
‫Et puis on finira par encore, on va s'assurer qu'ils sont verticaux.
‫C'est donc un peu plus facile à lire, à décaler et à entrer.
‫Qu'avons-nous ?
‫L'intrigue à tarte n'a rien.
‫Pourquoi travailler ?
‫Nous avons une petite faute de frappe.
‫Beau.
‫On y va.
‫C'est donc un peu plus visuel.
‫Donc, nous transformons simplement notre tableau croisé en un graphique ici.
‫Maintenant, c'est quelque chose que nous pourrions apporter assez
‫rapidement à quelqu'un et dire, hé, qu'est-ce qui se passe ici ?
‫Le type de douleur thoracique a beaucoup plus de comptes avec la maladie que la douleur thoracique.
‫Et c'est censé être connu et Genwal Pain.
‫Donc typiquement œsophagien, ce mot est très difficile à prononcer pour moi : spasmes œsophagiens, non liés au cœur.
‫Cela soulève donc, encore une fois, des questions à partir des données.
‫C'est ce que nous essayons de faire dans cette analyse exploratoire des données.
‫Très bien.
‫Nous avons donc une jolie visualisation là.
‫Ce que nous pourrions faire ensuite, c'est vérifier la corrélation entre les variables indépendantes et notre variable dépendante.
‫Donc, encore une fois, si nous examinons notre bloc de données, c'est de cela que vous voulez sauter, n'est-ce pas.
‫Il suffit d'utiliser la tête DRV pour avoir rapidement un instantané de votre bloc de données.
‫Ce sont des variables indépendantes.
‫Rappelons-nous.
‫Et nous essayons de les utiliser pour prédire Target.
‫Nous allons donc voir comment nous pouvons les comparer.
‫Et nous allons utiliser une matrice de corrélation, mais nous le verrons dans la prochaine vidéo.