‫Ora per il nostro prossimo confronto, quello che potremmo fare è provare a combinare un paio
‫di variabili indipendenti, come Age Fell Act, che è la frequenza cardiaca massima, e quindi confrontarle con la nostra malattia cardiaca variabile target.
‫Quindi, se diamo uno sguardo indietro al nostro frame di dati.
‫Quindi, quando potremmo confrontare l'età Falak e Target tutto in uno, e ora se andiamo a controllare i nostri diversi valori
‫per Thilak.
‫Ora il motivo per cui so che questa è la frequenza cardiaca del Mac, perché torniamo in un secondo così possiamo vedere che
‫ci sono molti valori diversi qui.
‫Quindi la lunghezza novantuno se chiami value conta su qualsiasi colonna e la lunghezza viene fuori è qualcosa che
‫significa che ci sono molti valori diversi in quella colonna.
‫Quindi quello che potrebbe dirci è che ci sono così tanti valori diversi, guardarlo su un
‫grafico a barre potrebbe non essere il miglior tipo di grafico, perché se guardiamo questo grafico, ci sono solo quattro colonne
‫qui ed è abbastanza interpretabile.
‫Ma quando ce ne sono 91, potrebbe essere un po' più difficile da guardare.
‫Quindi è qui che potremmo introdurre qualcosa come un grafico sparso.
‫Torniamo al nostro dizionario dei dati e diamo un'occhiata a cos'è Falak.
‫Vieni qui.
‫Thilak, frequenza cardiaca massima raggiunta, e ancora una volta, ci stiamo davvero immergendo, leggendo il nostro dizionario dati qui,
‫potresti semplicemente passare attraverso diverse colonne diverse, leggerle quali ti colpiscono e
‫provare a confrontarne alcune con la variabile obiettivo.
‫E ricorda, se torniamo al nostro frame di dati.
‫Questi sono spesso indicati come caratteristiche o variabili indipendenti, e questo è spesso indicato
‫come variabile target o dipendente.
‫Quindi è quello che stiamo facendo qui.
‫Stiamo confrontando le variabili indipendenti con la nostra variabile target.
‫Questo potrebbe sembrare un po' come se stessimo saltando da tutte le parti.
‫E so di averlo detto prima.
‫È perché noi siamo, stiamo letteralmente raccogliendo colonne qui che suscitano il nostro interesse.
‫Questo ha suscitato il mio interesse e stiamo cercando di capire come si riferiscono all'obiettivo.
‫Questo è quello che stiamo facendo.
‫Puoi scegliere un paio di altre colonne.
‫Sto solo esaminando quelli che mi sembrano più interessanti.
‫Quindi facciamo un po' di età dell'intestazione, la frequenza cardiaca massima per le malattie cardiache, e poi la trasformiamo in un
‫markdown.
‫Bellissimo.
‫Quindi, per confrontare tre come Thilak invecchiato e malattie cardiache, quello che potremmo dover fare è creare un grafico con due
‫grafici su di esso.
‫Quindi iniziamo prima creando un'altra figura, la cifra PLT Dot e una dimensione della cifra positiva è uguale a 10
‫sei, quindi potremmo andare prima che Scarra potrebbe fare una dispersione con gli esempi positivi.
‫Quindi abbi pazienza con me per un secondo e parleremo di quello che sta succedendo a Wall Way mentre lo
‫esaminiamo.
‫Quindi, per favore, non disperdersi.
‫Vogliamo vedere su questa dispersione.
‫Gli esempi positivi, quindi possiamo scendere di età o D. F. età e parentesi, significano davvero la stessa cosa.
‫Ma mi piace farlo in questo modo se hanno un'età e poi qui faremo D. F. Punto bersaglio APCLS.
‫Ovviamente, non potresti farlo se i nomi delle tue colonne contengono spazi, ma nel nostro caso nessuno dei nostri nomi
‫di colonna ha spazi.
‫Quello che sta facendo è un sottoinsieme del set di dati.
‫Prendiamo la colonna dell'età dal nostro frame di dati in cui questa condizione è vera, quindi dove il target è uguale
‫a uno.
‫Quindi, se lo facessimo in una cella qui sotto, il target dopo l'età è uguale a uno.
‫Quindi questo ci mostrerà tutte le colonne dell'età in cui target è uguale a uno.
‫Quindi è quello che vogliamo.
‫Bellissimo.
‫E vogliamo anche l'atto faticoso, che è la frequenza cardiaca massima.
‫D. F. Il bersaglio del punto è uguale a uno bello.
‫E gli daremo un colore di sette.
‫Come sarebbe se lo chiamassimo meraviglioso?
‫Quindi qui abbiamo la frequenza cardiaca massima e l'età, quindi cosa potresti dedurre da questo
‫abbastanza rapidamente guardandolo qui?
‫Bene, potresti dedurre che c'è una sorta di tendenza al ribasso, quindi se dovessi tracciare una linea
‫attraverso di essa, solo una linea retta, è dappertutto.
‫Destra.
‫Ma è come se si potesse vedere lo schema scendere qui.
‫Il più giovane è la frequenza cardiaca più alta.
‫Questo è il tipo di tendenza che vedresti lì.
‫Questo ha un po' di senso in questo momento.
‫Questi sono esempi positivi di questi pazienti perché abbiamo target uguale a uno.
‫Questi sono pazienti con malattie cardiache.
‫E così ora vogliamo gli esempi negativi sullo stesso volo.
‫Quindi SCANA con esempi negativi, sai, tramare che disperdono DFD sull'età o che faremo è semplicemente copiare ciò che abbiamo sopra, ma accettare
‫target uguale a zero perché sono un esempio negativo.
‫Questo è senza malattie cardiache.
‫Il bersaglio del punto Halak è uguale a zero.
‫Mare meraviglioso è uguale a quando vado azzurro.
‫È una combinazione di colori.
‫Per ora siamo a posto.
‫Bellissimo.
‫Quindi ora abbiamo esempi positivi e negativi lì.
‫E ancora, sono un po' dappertutto.
‫Ma se dovessi guardare alla tendenza, la linea scende in un certo senso da entrambi.
‫Ma ancora una volta, non puoi davvero dividerli.
‫È qui che il nostro modello di apprendimento automatico dovrà prendere il posto della nostra capacità di dare un'occhiata a questo.
‫Quindi, se dovessi guardare questo ora, ho appena messo un punto e virgola lì per fermare quel piccolo output di
‫matplotlib.
‫Se guardassi questo e provassi a decifrare cosa sta succedendo qui, qual era la frequenza
‫cardiaca massima di qualcuno che aveva o non aveva malattie cardiache?
‫Il salmone contro i punti blu, i punti blu sono senza malattie cardiache, seminario con le malattie cardiache.
‫Se dovessi decifrarlo, sarebbe piuttosto difficile.
‫Giusto, perché questi sono tutti così confusi insieme.
‫Forse potresti dedurre che c'è una sorta di schema.
‫C'è un grande ammasso qui.
‫Ma davvero, non posso davvero dire uno schema.
‫Forse se avessi più tempo per guardarlo, potrei trovare qualcosa.
‫Ma è qui che entra in gioco l'apprendimento automatico, i modelli che non
‫puoi necessariamente vedere subito.
‫L'apprendimento automatico si tufferà nei dati.
‫Eseguirà alcuni calcoli e scoprirà questi schemi che non possiamo davvero vedere.
‫Di nuovo, se avessimo abbastanza tempo, forse troveremmo qualcosa.
‫Ma quando gli ingegneri dell'apprendimento automatico erano scienziati dei dati, preferiamo che l'algoritmo faccia il lavoro per
‫noi.
‫Quindi quello che potremmo fare è aggiungere alcune informazioni utili solo per rendere questa trama un po' più completa.
‫Quindi le persone prendono il titolo di malattie cardiache in funzione dell'età e della frequenza cardiaca massima.
‫Quindi la penalità X diffamazione in basso è l'età e poi il punto della penalità, perché responsabile questo sarà Max
‫Hart, giusto.
‫E poi aggiungeremo una legenda in modo che le persone possano capire quale è quale.
‫E non stanno solo pensando, beh, a cosa sta succedendo qui con questo salmone e puntini azzurri,
‫una combinazione di colori incredibile, ma non sono sicuri di cosa stia succedendo.
‫E metteremo il punto e virgola lì invece del loro meraviglioso.
‫Quindi sembra un po' meglio.
‫Ma di nuovo, fammi sapere se riesci a vedere una sorta di schema.
‫Ma per me, tutto quello che posso davvero vedere è che è un po' una tendenza al ribasso.
‫Quando qualcuno invecchia, la sua frequenza cardiaca massima diminuisce, il che ha senso.
‫Ancora una volta, quando esplori un set di dati, non troverai necessariamente sempre dei modelli con cui iniziare.
‫Stiamo solo familiarizzando con quello che sta succedendo.
‫E quindi perché abbiamo appena fatto l'età in cui potremmo controllare qual è la distribuzione dell'età?
‫Quindi, per farlo, controlla la distribuzione della colonna dell'età con l'istogramma.
‫Ora, la distribuzione è un'altra parola per la diffusione dei dati, quindi puoi vedere qui che
‫c'è quasi una diffusione uniforme.
‫Quindi potresti ricordare che tipo di distribuzione e persino diffusione dei dati ha.
‫E se non lo fai, va benissimo.
‫Anche a me ci è voluto un po' per capirlo.
‫Per me, molto tempo, in realtà, e devo ancora fare ricerche.
‫Quindi questo tipo di distribuzione qui è altrimenti noto come distribuzione normale.
‫E se dovessi davvero dire che tipo di distribuzione normale è, guarderemmo a questa distribuzione normale
‫perfetta.
‫Diamo un'occhiata.
‫È una distribuzione normale che assomiglierà a una curva a campana.
‫Per vedere qualcosa del genere, quindi se arriviamo al nostro, il nostro è molto vicino a quella forma, ma è una
‫specie di oscillazione verso destra.
‫Quindi possiamo vedere che la maggior parte della nostra popolazione o la maggior parte dei nostri campioni, la loro età è intorno a questo grande divario
‫qui.
‫E non ne abbiamo così tanti intorno ai 30 anni o oltre.
‫Questo potrebbe essere 80 o qualcosa del genere, oh, non abbiamo molte parti lì.
‫La maggior parte del nostro set di dati rientra nell'intervallo da 50 a 60.
‫E quindi questo è quello che potresti voler fare per un mucchio di colonne diverse è controllare le
‫distribuzioni, controllare gli spread.
‫Se avessimo qualcuno qui fuori che fosse tipo 150, sarebbe forse un tipo di dati che dovremmo ripulire, perché non sono
‫sicuro che qualcuno sia mai vissuto fino a centocinquanta o se abbiamo avuto qualcuno a
‫terra qui erano forse cinque o qualcosa del genere, dovremmo anche pensare, OK, è qualcosa che vogliamo
‫includere nel nostro set di dati?
‫Ma questo sarà diverso da colonna a colonna.
‫Quindi stiamo solo controllando l'età qui e la distribuzione normale.
‫Potremmo fare lo stesso per altre colonne, ma il modo in cui pensi ai campioni qui è che
‫sono indicati come valori anomali.
‫E ora come lo dirai se ci sono valori anomali?
‫Bene, diagramma di distribuzione, questo istogramma è uno dei modi migliori per farlo.
‫Quindi, se ottieni risultati strani, come alcuni risultati strani in termini di modelli di
‫apprendimento automatico in seguito, potrebbe essere perché ci sono valori anomali nei dati ed è lì che
‫dovrai controllare diverse distribuzioni di ciascuna colonna.
‫Quindi questo è un modo per farlo.
‫E ora quello che potremmo fare è confrontare altre due colonne.
‫Quindi, se veniamo qui al nostro dizionario dati, l'ho visto prima del tipo di dolore toracico.
‫E ho pensato che sarebbe stato interessante da vedere, quindi se avessimo qui quattro diversi tipi di dolore
‫toracico, quindi dolore toracico correlato, diminuzione dell'afflusso di sangue al cuore, dolore toracico non correlato al
‫cuore, tipicamente spasmi esofagei.
‫Quindi immagino che sia come il tuo esofago, che è, penso che quel tubo dalla bocca allo stomaco o
‫qualcosa del genere, dolore toracico asintomatico, che non mostri segni di malattia.
‫Ok, sarà piuttosto interessante, giusto, se lo confrontiamo con la colonna di destinazione.
‫Quindi il dolore al petto contro il bersaglio, quindi il dolore al petto si riferisce al fatto che qualcuno abbia o meno una malattia cardiaca?
‫Allora veniamo quaggiù.
‫Andremo a fare una piccola intestazione sulla frequenza delle malattie cardiache, il tipo di dolore toracico.
‫Quello che potremmo fare, in realtà, è solo ricordare a noi stessi, copiare il nostro dizionario dei dati per il
‫dolore toracico in modo che possiamo ricordare qual è ogni diverso valore.
‫Quindi, se veniamo qui.
‫E noi lo copieremo.
‫Maiusc e inserisci o abbassalo e lo pubblicheremo qui.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo è ciò che confronteremo, possiamo farlo abbastanza rapidamente con un pre-tabella incrociata D. F. non ha sonno, D. F. non bersaglio.
‫OK.
‫Quindi, se guardiamo a questo, cosa escogitare qui?
‫Hmm, sembra che il dolore al petto aumenti.
‫Lo stesso vale se hanno malattie cardiache, ma se non riceviamo dolore al petto.
‫Ce ne sono molte altre che non hanno malattie cardiache e ce l'hanno, ma se arriviamo a
‫ce ne sono solo 18 con zero, quindi non abbiamo malattie cardiache ma 69, quindi quasi tre volte la quantità che ha malattie cardiache.
‫Quindi questo è noto come un dolore generale in genere.
‫Oh, non legato al cuore.
‫Bene, è interessante che non sia correlato al cuore.
‫E quindi questi sono il tipo di pattern che inizierai a scoprire nei tuoi dati.
‫Alcuni hanno senso.
‫Non ha molto senso per me.
‫Dolore non correlato al cuore, ma più persone hanno malattie cardiache con che non.
‫E quindi questi sono il tipo di cose che potresti voler discutere con un esperto in materia.
‫Se stai esaminando un set di dati come noi, esaminando questo
‫set di dati sulle malattie cardiache, e io non sono un medico, non ho una formazione medica,
‫ho studiato alcune cose sulla salute, ma non ho niente, nessuna idea sul dolore al petto.
‫Quindi, se ho ottenuto questi dati, qualcuno
‫di una professione medica, sto cercando di usare l'apprendimento automatico per capire se qualcuno ha una malattia cardiaca o no.
‫E mi sono imbattuto in questi schemi che non capisco davvero.
‫È lì che probabilmente mi rivolgerei e
‫andrei da un medico o farei le mie ricerche, come cercare cosa significano effettivamente.
‫L'abbiamo fatto prima di
‫definire l'angina, sai, ed ehi, lo vedo nei dati, ma puoi fare un po' di luce?
‫È un po' confuso per me.
‫È corretto?
‫Non è questo?
‫Questo è il
‫tipo di intuizioni che stiamo cercando sono entrambi i modelli che hanno senso per noi, come la normale distribuzione dell'età, come il calo della frequenza cardiaca massima.
‫Quando qualcuno invecchia, questo forse non ha molto senso.
‫Le malattie cardiache sono più frequenti nelle donne rispetto ai maschi?
‫Quindi questo è il tipo di domande che stiamo cercando di ottenere.
‫Stiamo cercando di formulare
‫un'idea nei dati non trovando risposte, ma trovando domande che possiamo porre.
‫Quindi
‫quello che potremmo fare è renderlo un po' più visivo, come abbiamo fatto prima, rendere più visiva la tabella a campi incrociati.
‫La tabella
‫incrociata Hadi non supporta l'obiettivo, stiamo solo scrivendo ciò che abbiamo sopra il loro dot plot, di nuovo lo stesso grafico, potremmo fare una barra
‫perché ci sono quattro valori diversi qui contro due valori diversi lì.
‫Quindi dovremmo essere in grado di guardarlo, trovare su un grafico a barre la dimensione della cosa è uguale a 10 e sei.
‫Meraviglioso.
‫E useremo i nostri colori preferiti.
‫Il colore è uguale a cosa stiamo usando?
‫Azzurro.
‫Salmone, in
‫realtà, penso che l'ordine fosse il contrario, prima il salmone Meredith, poi l'azzurro non ha molta importanza.
‫Bellissimo.
‫E
‫aggiungeremo alcuni aggiungere un titolo di penalità di comunicazione, frequenza di malattie cardiache, tipo di dolore al petto.
‫Punto, punto, etichetta x e il tipo di dolore toracico.
‫E poi sul perché non è perché l'importo dell'etichetta?
‫Bella leggenda TLT.
‫Ci metteremo qui.
‫Nessuna malattia.
‫Malattia.
‫E poi lo finiremo di nuovo, ci assicureremo che siano verticali.
‫Quindi è un po' più facile da leggere, spostare e inserire.
‫Cosa abbiamo?
‫La trama della torta non ha nulla.
‫Perché faticare?
‫Abbiamo un piccolo errore di battitura.
‫Bellissimo.
‫Ci siamo.
‫Quindi è un po' più visivo.
‫Quindi stiamo solo trasformando la nostra tabella a campi incrociati in un grafico qui.
‫Ora, questo è qualcosa che potremmo portare abbastanza
‫velocemente a qualcuno e dire, ehi, cosa sta succedendo qui?
‫Il tipo di dolore toracico ha molti più account con la malattia rispetto al dolore toracico.
‫E dovrebbe essere conosciuto e Genwal Pain.
‫Così tipicamente esofageo, quella parola è molto difficile per me pronunciare spasmi esofagei, non correlati al cuore.
‫Quindi questo, ancora una volta, solleva interrogativi dai dati.
‫Questo è ciò che stiamo cercando di fare in questa analisi esplorativa dei dati.
‫Tutto bene.
‫Quindi abbiamo una bella visualizzazione lì.
‫Quello che potremmo fare dopo è controllare la correlazione tra le variabili indipendenti e la nostra variabile dipendente.
‫Quindi, di nuovo, se diamo un'occhiata al nostro frame di dati, questo è ciò da cui vuoi saltare fuori, giusto.
‫Basta usare la testa DRV per avere rapidamente un'istantanea del frame di dati.
‫Queste sono variabili indipendenti.
‫Ricorda a noi stessi.
‫E stiamo cercando di usarli per prevedere Target.
‫Quindi vedremo come possiamo confrontarli.
‫E useremo una matrice di correlazione, ma lo vedremo nel prossimo video.