‫Für unseren nächsten Vergleich könnten wir nun versuchen, ein paar unabhängige Variablen
‫wie Age Fell Act, die maximale Herzfrequenz, zu kombinieren und sie dann mit unserer Zielvariable Herzkrankheit zu vergleichen.
‫Wenn wir also einen Blick zurück auf unseren Datenrahmen werfen.
‫Wenn wir also vergleichen könnten, ist Alter Falak und Target in einem, und jetzt, wenn wir unsere verschiedenen Werte für
‫Thilak überprüfen.
‫Der Grund, warum ich das weiß, ist die Herzfrequenz von Mac, denn wir kommen in einer Sekunde zurück, damit wir sehen können, dass
‫es hier viele verschiedene Werte gibt.
‫Die Länge einundneunzig, wenn Sie value aufrufen, zählt also für jede Spalte und die Länge wird angezeigt, was bedeutet,
‫dass es in dieser Spalte so viele verschiedene Werte gibt.
‫Das könnte uns also sagen, dass es so viele verschiedene Werte gibt, dass die Betrachtung in einem
‫Balkendiagramm möglicherweise nicht die beste Art von Diagramm ist, denn wenn wir uns dieses Diagramm ansehen, gibt es hier nur vier Spalten
‫und das ist ziemlich interpretierbar.
‫Aber wenn es 91 sind, ist das vielleicht etwas schwieriger zu sehen.
‫Hier könnten wir also so etwas wie einen verstreuten Graphen einbringen.
‫Kehren wir zu unserem Datenwörterbuch zurück und sehen uns an, was Falak ist.
‫Komm rauf.
‫Thilak, maximale Herzfrequenz erreicht, und wieder tauchen wir wirklich nur ein, lesen unser Datenwörterbuch hier, Sie können
‫einfach verschiedene Spalten durchgehen, sie lesen, welche Ihnen auffallen und
‫versuchen, einige davon zu vergleichen die Zielvariable.
‫Und denken Sie daran, wenn wir zu unserem Datenrahmen zurückkehren.
‫Diese werden oft als Merkmale oder unabhängige Variablen bezeichnet, und dies wird oft als
‫Ziel- oder abhängige Variable bezeichnet.
‫Das ist es, was wir hier tun.
‫Wir vergleichen unabhängige Variablen mit unserer Zielvariablen.
‫Das mag ein wenig so aussehen, als ob wir überall herumspringen würden.
‫Und ich weiß, dass ich das schon einmal gesagt habe.
‫Weil wir das sind, wählen wir hier buchstäblich nur Kolumnen aus, die unser Interesse wecken.
‫Dieser hat mein Interesse geweckt und wir versuchen herauszufinden, wie sie sich auf das Ziel beziehen.
‫Das ist, was wir tun.
‫Sie können ein paar andere Spalten auswählen.
‫Ich gehe gerade die durch, die mir am interessantesten erscheinen.
‫Lassen Sie uns also ein kleines Heading-Alter machen, die maximale Herzfrequenz für Herzerkrankungen, und dann wandeln wir das in einen Abschlag
‫um.
‫Wunderschönen.
‫Um drei wie den alten Thilak und die Herzkrankheit zu vergleichen, müssen wir möglicherweise ein Diagramm mit
‫zwei Diagrammen erstellen.
‫Beginnen wir also zuerst mit der Erstellung einer anderen Figur, einer PLT-Punktfigur und einer positiven Figurengröße gleich 10 sechs,
‫dann könnten wir gehen, Scarra könnte zuerst eine Streuung mit den positiven Beispielen machen.
‫Also ertragen Sie mich einfach eine Sekunde lang und wir werden darüber sprechen, was auf dem Wall Way vor sich geht, während wir es
‫durchmachen.
‫Also bitte nicht zerstreuen.
‫Wir wollen auf diesem Scatter sehen.
‫Die positiven Beispiele, damit wir das Alter oder D herunterfahren können. F. Alter und Klammern bedeuten wirklich dasselbe.
‫Aber ich mache es gerne so, wenn sie ein Alter haben müssen und dann hier drin machen wir D. F. Punktziel-APCLS.
‫Natürlich könnten Sie dies nicht tun, wenn Ihre Spaltennamen Leerzeichen enthalten, aber in unserem Fall enthält keiner
‫unserer Spaltennamen Leerzeichen.
‫Was dies tut, ist eine Teilmenge des Datensatzes.
‫Wir nehmen die Altersspalte aus unserem Datenrahmen, wo diese Bedingung gleich wahr ist, also wo das Ziel gleich eins
‫ist.
‫Wenn wir das in einer Zelle unten hier gemacht haben, ist das Altersziel gleich eins.
‫Dies zeigt uns also alle Altersspalten, bei denen das Ziel gleich eins ist.
‫Das ist es, was wir wollen.
‫Wunderschönen.
‫Und wir wollen auch den anstrengenden Akt, die maximale Herzfrequenz.
‫D. F. Punktziel entspricht einem schönen.
‫Und wir geben ihm eine Farbe von sieben.
‫Wie würde das aussehen, wenn wir das wunderbar nennen würden?
‫Also hier haben wir die maximale Herzfrequenz und wir haben das Alter, also was könntest du daraus ziemlich schnell schließen, wenn du
‫es dir nur hier ansiehst?
‫Nun, Sie könnten daraus schließen, dass es eine Art Abwärtstrend gibt. Wenn Sie also eine Linie durchziehen
‫würden, nur eine gerade Linie, ist alles überall.
‫Richtig.
‫Aber irgendwie kann man das Muster hier unten sehen.
‫Je jünger jemand ist, desto höher ist seine Herzfrequenz.
‫Das ist die Art von Trend, die Sie dort sehen würden.
‫Das macht jetzt schon ein bisschen Sinn.
‫Dies sind positive Beispiele für diese Patienten, denn wir haben Ziel gleich eins.
‫Dies sind Patienten mit Herzerkrankungen.
‫Und so wollen wir jetzt die negativen Beispiele auf demselben Flug.
‫Also SCANA mit negativen Beispielen, wissen Sie, Plotty, die DFD nach Alter streuen, oder wir werden einfach das kopieren, was wir oben haben, aber akzeptieren, dass
‫Ziel gleich Null ist, weil es ein negatives Beispiel ist.
‫Dies ist ohne Herzkrankheiten.
‫Halak-Punktziel ist gleich Null.
‫Wunderbares Meer gleicht, wenn ich hellblau werde.
‫Es ist ein Farbschema.
‫Wir sind erst einmal eingerichtet.
‫Wunderschönen.
‫Jetzt haben wir also positive und negative Beispiele.
‫Und wieder, sie sind irgendwie überall.
‫Aber wenn Sie sich den Trend ansehen, geht die Linie von beiden nach unten.
‫Aber auch hier kann man sie nicht wirklich aufteilen.
‫Hier muss unser Machine-Learning-Modell unsere Fähigkeit, dies zu betrachten, ablösen.
‫Wenn Sie sich das jetzt ansehen würden, habe ich dort einfach ein Semikolon eingefügt, um diese kleine Matplotlib-Ausgabe zu
‫stoppen.
‫Wenn Sie sich das ansehen und versuchen zu entziffern, was hier vor sich geht, wie hoch war
‫die maximale Herzfrequenz von jemandem, der eine Herzkrankheit hatte oder nicht?
‫Der Lachs gegen blaue Punkte, blaue Punkte sind ohne Herzkrankheit, Seminar mit Herzkrankheit.
‫Wenn Sie dies entziffern müssten, wäre es ziemlich schwierig.
‫Stimmt, weil das alles so durcheinander ist.
‫Vielleicht können Sie daraus schließen, dass es eine Art Muster gibt.
‫Hier gibt es einen ziemlich großen Cluster.
‫Hier gibt es einen großen Cluster.
‫Aber wirklich, ich kann kein Muster erkennen.
‫Vielleicht könnte ich etwas finden, wenn ich etwas mehr Zeit hätte, es mir anzusehen.
‫Aber hier kommt das maschinelle Lernen ins Spiel, die Muster, die man nicht
‫unbedingt sofort erkennen kann.
‫Maschinelles Lernen wird in die Daten eintauchen.
‫Es wird einige Berechnungen durchführen und diese Muster herausfinden, die wir nicht wirklich sehen können.
‫Nochmals, wenn wir genug Zeit hätten, würden wir vielleicht etwas finden.
‫Aber als Ingenieure für maschinelles Lernen noch Datenwissenschaftler waren, ziehen wir es vor, dass der Algorithmus die Arbeit für uns
‫erledigt.
‫Was wir also tun könnten, ist einige hilfreiche Informationen hinzuzufügen, um diese Handlung ein wenig vollständiger zu machen.
‫So nehmen die Menschen den Titel Herzkrankheit in Abhängigkeit von Alter und maximaler Herzfrequenz.
‫Dann Strafe X Verleumdung unten ist das Alter und dann Strafpunkt, warum haftbar wird das Max
‫Hart, richtig.
‫Und dann fügen wir eine Legende hinzu, damit die Leute verstehen, was was ist.
‫Und sie denken nicht nur darüber nach, was hier mit diesem lachsfarbenen und hellblauen Punkten,
‫erstaunlichem Farbschema los ist, aber sie sind sich nicht sicher, was passiert.
‫Und wir setzen dort das Semikolon anstelle ihres wunderbaren.
‫Das sieht also etwas besser aus.
‫Aber noch einmal, lassen Sie es mich wissen, wenn Sie eine Art Muster sehen können.
‫Aber für mich ist alles, was ich wirklich sehen kann, ein kleiner Abwärtstrend.
‫Wenn jemand älter wird, nimmt seine maximale Herzfrequenz ab, was sinnvoll ist.
‫Auch hier werden Sie beim Durchsuchen eines Datensatzes nicht unbedingt immer Muster finden.
‫Wir machen uns gerade mit dem, was vor sich geht, vertraut.
‫Und weil wir gerade das Alter ermittelt haben, können wir prüfen, wie ist die Verteilung des Alters?
‫Überprüfen Sie dazu die Verteilung der Altersspalte mit dem Histogramm.
‫Nun, die Verteilung ist ein anderes Wort für die Verteilung der Daten, also können Sie hier sehen, dass
‫es fast eine gleichmäßige Verteilung gibt.
‫Sie erinnern sich vielleicht, welche Art von Verteilung und sogar Verbreitung von Daten hat.
‫Und wenn nicht, ist das vollkommen in Ordnung.
‫Ich habe auch eine Weile gebraucht, um das zu verstehen.
‫Für mich eigentlich schon lange und ich muss noch recherchieren.
‫Daher wird diese Art der Verteilung hier auch als Normalverteilung bezeichnet.
‫Und wenn Sie wirklich sagen würden, was eine Normalverteilung ist, würden wir uns diese perfekte Normalverteilung
‫ansehen.
‫Werfen wir einen Blick.
‫Es ist eine Normalverteilung, die wie eine Glockenkurve aussieht.
‫Um so etwas zu sehen, also wenn wir zu unserer kommen, ist unsere sehr nahe an dieser Form, aber sie
‫schwankt irgendwie nach rechts.
‫Wir können also sehen, dass das Alter der meisten unserer Bevölkerung oder der meisten unserer Stichproben hier in etwa dieser großen Lücke
‫liegt.
‫Und wir haben nicht so viele um die 30 Jahre oder älter.
‫Das sind vielleicht 80 oder so ähnlich, oh, da haben wir nicht viele Teile.
‫Der Großteil unseres Datensatzes liegt im Bereich von 50 bis 60.
‫Und das ist, was Sie vielleicht für eine Reihe verschiedener Spalten tun möchten, indem Sie die Verteilungen
‫überprüfen, die Spreads überprüfen.
‫Wenn wir hier draußen jemanden hätten, der ungefähr 150 Jahre alt war, wären das vielleicht Daten, die wir bereinigen müssten, weil ich
‫nicht sicher bin, ob jemals jemand einhundertfünfzig Jahre alt geworden ist oder ob wir jemanden
‫unten hatten hier waren das vielleicht fünf oder so ähnlich, da müssten wir uns auch überlegen, OK, wollen
‫wir das in unseren Datensatz aufnehmen?
‫Aber das wird von Spalte zu Spalte unterschiedlich sein.
‫Wir überprüfen hier also nur das Alter und die Normalverteilung.
‫Wir könnten dasselbe für andere Spalten tun, aber die Art und Weise, wie Sie hier über Beispiele denken, ist, dass
‫sie als Ausreißer bezeichnet werden.
‫Und wie erkennt man das jetzt, wenn es Ausreißer gibt?
‫Nun, Verteilungsdiagramm, dieses Histogramm ist eine der besten Möglichkeiten, dies zu tun.
‫Wenn Sie also seltsame Ergebnisse erhalten, wie beispielsweise einige seltsame Ergebnisse in Bezug auf
‫Ihre Machine-Learning-Modelle später, kann dies daran liegen, dass die Daten Ausreißer aufweisen und Sie dort unterschiedliche
‫Verteilungen der einzelnen Spalten überprüfen müssen.
‫Das ist also eine Möglichkeit.
‫Und jetzt könnten wir zwei weitere Spalten vergleichen.
‫Wenn wir also hier zu unserem Datenwörterbuch kommen, habe ich dieses vor dem Brustschmerztyp gesehen.
‫Und ich dachte, das wäre interessant zu sehen, wenn wir also hier vier verschiedene Arten von
‫Brustschmerzen hätten, also Brustschmerzen, verminderte Blutversorgung des Herzens, Brustschmerzen, die nicht mit dem Herzen
‫zusammenhängen, typischerweise Ösophaguskrämpfe.
‫Ich denke, das ist wie Ihre Speiseröhre, das heißt, ich denke, die Röhre von Ihrem Mund zu Ihrem
‫Magen oder so ähnlich, asymptomatische Brustschmerzen, die keine Anzeichen einer Krankheit zeigen.
‫Okay, das wird also ziemlich interessant, wenn wir dies mit der Zielspalte vergleichen.
‫Also Brustschmerz im Vergleich zum Ziel, also hängt der Brustschmerz damit zusammen, ob jemand eine Herzerkrankung hat oder nicht?
‫Kommen wir also hier runter.
‫Wir machen eine kleine Überschrift über die Häufigkeit von Herzerkrankungen, die Art der Brustschmerzen.
‫Eigentlich könnten wir uns nur daran erinnern, unser Datenwörterbuch für Brustschmerzen zu kopieren, damit
‫wir uns an die verschiedenen Werte erinnern können.
‫Also wenn wir hier reinkommen.
‫Und das kopieren wir.
‫Verschieben und eingeben oder herunterfahren und wir werden es hier veröffentlichen.
‫Wunderbar.
‫Dies ist, was wir vergleichen werden, wir können das ziemlich schnell mit einer Pre-Kreuztabelle D machen. F. nicht schläfrig, d. F. nicht zielen.
‫OK.
‫Wenn wir uns das also ansehen, was würden wir uns hier ausdenken?
‫Hmm, es scheint, als würden die Schmerzen in der Brust zunehmen.
‫Ebenso, ob sie eine Herzkrankheit haben, aber wenn wir keine Brustschmerzen bekommen.
‫Es gibt viel mehr, die keine Herzkrankheit haben und es tun, aber wenn wir dazu kommen,
‫sind es nur 18 mit Null, also haben Sie keine Herzkrankheit, sondern 69, also fast dreimal so viel wie die Menschen mit Herzkrankheiten.
‫Dies ist also in der Regel ein allgemeiner Schmerz.
‫Oh, nicht herzbezogen.
‫Nun, das ist interessant, dass es nichts mit dem Herzen zu tun hat.
‫Dies sind also die Muster, die Sie in Ihren Daten feststellen werden.
‫Manche machen Sinn.
‫Das macht für mich nicht wirklich Sinn.
‫Nicht herzbedingte Schmerzen, dennoch leiden mehr Menschen an Herzerkrankungen als nicht.
‫Dies sind also die Dinge, die Sie vielleicht mit einem Fachexperten besprechen möchten.
‫Wenn Sie einen Datensatz wie wir durch diesen Datensatz zu
‫Herzerkrankungen durchsuchen, und ich bin kein Arzt, ich bin nicht medizinisch ausgebildet, ich habe
‫einige Dinge über Gesundheit recherchiert, aber ich habe nichts, keine Ahnung über Brustschmerzen.
‫Wenn ich also diese Daten von jemandem
‫aus einem medizinischen Beruf habe, versuche ich, mithilfe von maschinellem Lernen herauszufinden, ob jemand eine Herzerkrankung hat oder nicht.
‫Und ich stoße auf diese Muster, die ich nicht wirklich verstehe.
‫Dort würde ich wahrscheinlich einen
‫Arzt aufsuchen oder selbst recherchieren, zum Beispiel nachschlagen, was diese tatsächlich bedeuten.
‫Wir haben das gemacht, bevor wir
‫Angina definiert haben, wissen Sie, und hey, ich sehe das in den Daten, aber können Sie etwas Licht ins Dunkel bringen?
‫Es ist irgendwie verwirrend für mich.
‫Ist das richtig?
‫Ist das nicht?
‫Das ist
‫die Art der Einsichten, die wir suchen, beides Muster, die für uns sinnvoll sind, wie die normale Altersverteilung, wie die abnehmende maximale Herzfrequenz.
‫Wenn jemand älter wird, macht dieser vielleicht nicht mehr so viel Sinn.
‫Sind Herzerkrankungen bei Frauen häufiger als bei Männern?
‫Das ist also die Art von Fragen, die wir versuchen zu bekommen.
‫Wir versuchen, eine Idee in
‫den Daten zu formulieren, indem wir keine Antworten finden, sondern Fragen, die wir stellen können.
‫Was
‫wir also tun könnten, ist, die Kreuztabelle visueller zu gestalten, wie wir es zuvor getan haben.
‫Hadi-Kreuztabellen unterstützen
‫das Ziel nicht, wir schreiben nur, was wir über ihrem Punktdiagramm haben, dasselbe Diagramm noch einmal, wir könnten einen Balken erstellen, weil
‫es hier vier verschiedene Werte gegenüber zwei verschiedenen Werten dort gibt.
‫Wir sollten also in der Lage sein, es uns anzusehen und in einem Balkendiagramm eine Größe von 10 und 6 zu finden.
‫Wunderbar.
‫Und wir werden unsere Lieblingsfarben verwenden.
‫Farbe ist gleich was verwenden wir?
‫Hellblau.
‫Lachs
‫eigentlich, ich glaube, die Reihenfolge war umgekehrt, zuerst Meredith Lachs, dann hellblau ist eigentlich egal.
‫Wunderschönen.
‫Und
‫wir werden einige hinzufügen, um einige Kommunikationsstrafentitel, Herzkrankheitshäufigkeit und Brustschmerztyp hinzuzufügen.
‫Punkt, Punkt, x-Label und die Art der Brustschmerzen.
‫Und dann auf dem Warum ist der Betrag nicht anzugeben?
‫Schöne TLT-Legende.
‫Wir werden hier ansetzen.
‫Keine Krankheit.
‫Erkrankung.
‫Und dann beenden wir es noch einmal mit, wir werden sicherstellen, dass die vertikal sind.
‫So ist es etwas einfacher zu lesen, zu verschieben und einzugeben.
‫Was haben wir?
‫Pie Plot hat nichts.
‫Warum arbeiten?
‫Wir haben einen kleinen Tippfehler.
‫Wunderschönen.
‫Na, bitte.
‫Das ist also etwas visueller.
‫Also verwandeln wir hier einfach unsere Kreuztabelle in ein Diagramm.
‫Nun, das ist etwas, das wir ziemlich schnell
‫zu jemandem bringen könnten und sagen, hey, was ist hier los?
‫Der Brustschmerztyp hat viel mehr Ursachen für die Krankheit als Brustschmerzen.
‫Und es soll bekannt sein und Genwal Pain.
‫So typisch ösophageal, dieses Wort ist für mich sehr schwer auszusprechen ösophageale Krämpfe, die nicht mit dem Herzen zusammenhängen.
‫Dies wirft also erneut Fragen aus den Daten auf.
‫Das versuchen wir mit dieser explorativen Datenanalyse.
‫Gut.
‫Da haben wir also eine hübsche Visualisierung.
‫Als nächstes könnten wir die Korrelation zwischen unabhängigen Variablen und unserer abhängigen Variablen überprüfen.
‫Wenn wir uns also noch einmal unseren Datenrahmen ansehen, möchten Sie aus diesem herausspringen, richtig.
‫Verwenden Sie einfach den DRV-Kopf, um schnell einen Schnappschuss Ihres Datenrahmens zu erstellen.
‫Dies sind unabhängige Variablen.
‫Erinnern Sie uns daran.
‫Und wir versuchen, sie zu verwenden, um Target vorherzusagen.
‫Wir werden also sehen, wie wir diese vergleichen können.
‫Und wir werden eine Korrelationsmatrix verwenden, aber das werden wir im nächsten Video sehen.