‫さて､ 次の比較では､ 年齢や行動（最大心拍数）など､ いくつかの独立した変数を組み合わせて､
‫目的の変数である心臓病と比較することが考えられます｡
‫そこで､ データフレームを振り返ってみると｡
‫つまり､ 比較するのは年齢とアッチとターゲットが一体となったものなのかもしれません｡
‫次に､ タルアクトのさまざまな値を確認します｡
‫なぜこれが最大心拍数なのかというと､ すぐに戻ってくれば､ ここにはたくさんの異なる値があることがわかるからです｡
‫長さ91は､ どのカラムでも値のカウントを呼び出すと､ 長さが何かで表示され､ そのカラムにはそれだけの異なる値があるということを意味します｡
‫このプロットを見ると､ 4つの列しかありませんが､
‫これはかなり解釈しやすいものです｡
‫でも､ 91があると､ それはちょっと見づらいかもしれませんね｡
‫そこで､ 散布図のようなものを持ち込むことがあります｡
‫データ辞書に戻り､ Falakとは何かを見てみましょう｡
‫上がってきてください｡
‫最大心拍数で転倒した｡
‫また､ データディクショナリーを読み込むだけです｡
‫いろいろなコラムを読んで､ その中から気になるものを選び､ ターゲットとなる変数と比較してみるのもよいでしょう｡
‫そして､ データフレームに戻ると､ 思い出してください｡
‫これらは､ しばしば特徴または独立変数と呼ばれ､ これはしばしばターゲットまたは従属変数と呼ばれる｡
‫だから､ ここでやっているのです｡
‫独立変数と目的変数を比較するのです｡
‫ちょっと話が飛躍しているように見えるかもしれませんね｡
‫前にも言いましたが､ 私たちは文字通り､ 興味を惹かれるコラムを選んでいるだけだからです｡
‫これは興味を惹かれましたね｡ ターゲットとの関係を考えているところです｡
‫それが､ 私たちの仕事です｡
‫他のコラムをいくつか選ぶとよいでしょう｡
‫一番面白そうなものを見て回ってるんです｡
‫そこで､ 心臓病の年齢と最大心拍数という小さな見出しを作り､ それをマークダウンに変換します｡
‫美しい｡
‫ですから､ 年齢､ たるみ､ 心臓病といった3つを比較するためには､ 2つのプロットを載せたプロットを作成する必要があるかもしれません｡
‫では､ まず最初に､ 別の図形､ plot figureを作成して､ それを渡してみましょう｡
‫イチジクの大きさは10 6に相当します｡
‫それから､ まずポジティブな例で散布を行うかもしれません｡
‫だから､ ちょっとだけ我慢して､ その間､ 何が起こっているのか､ 話しながら進めていきましょう｡
‫だからプロット・スキャッター｡
‫このスキャッターで見たいのです｡
‫ポジティブな例です｡
‫だから､ DFA年齢かDFA年齢を括弧で囲んで行けばいいんです｡
‫本当に同じ意味なんです｡
‫でも､ 私はこのやり方が好きなんです｡
‫デフデフは老けない｡
‫そして､ この中でdef target equalsを行います｡
‫もちろん､ カラム名にスペースがある場合はこのようなことはできませんが､ 私たちの場合､ どのカラム名にもスペースはありません｡
‫これは何をやっているかというと､ データセットのサブセットです｡
‫この条件が真となるデータフレームから年齢列を取り出し､ ターゲットが1であることを示します｡
‫つまり､ この下のセルで､ def not age, def target equals oneとした場合です｡
‫これですべての年齢欄が表示されるわけです｡
‫目標は1に等しいんです｡
‫だから､ それを望んでいるのです｡
‫美しい｡
‫そして､ 最大心拍数デフターゲットが1つの美しさに等しいというDFLアッチも欲しい｡
‫そして､ 色はサーモン色にします｡
‫それを素晴らしいと言ったら､ これはどうなるんだろう？
‫ここに最大心拍数と年齢があります｡
‫では､ これを見ただけで､ 何がすぐに推測できるでしょうか？
‫まあ､ なんとなく下降傾向にあると推察されるかもしれませんね｡
‫だから､ もしそこに線を引くとしたら､ ただの直線では到底無理なんです｡
‫そうですね｡
‫しかし､ このようにパターンが見えてくるのです｡
‫若い人ほど､ 心拍数が高い｡
‫そういう流れがあると､ 今ちょっと納得できるんですよね｡
‫これらはポジティブな例です｡
‫つまり､ ターゲットイコール1なので､ 患者さんです｡
‫心臓病を患っている患者さんです｡
‫そして今度は､ ネガティブな例も同じプロットにしたい｡
‫だから､ ネガティブな例で散る｡
‫plt scatter don't got df don't ageを持たせるつもりです｡
‫これからやることは､ 上にあるものをそのままコピーするだけです｡
‫しかし､ 目標はゼロに等しいので､ ネガティブな例であることを除いて､ これは心臓病がない場合です｡
‫その欠如dfドットターゲットがゼロ素晴らしいc等しい｡
‫水色にします｡
‫今のところ､ このような配色になっています｡
‫美しい｡
‫そこで､ ポジティブな例とネガティブな例を掲載しました｡
‫そしてまた､ あちこちにあるのです｡
‫でも､ トレンドを見ると､ 両方から線が下がっているような感じなんです｡
‫でも､ やはり割り切れないんですよね｡
‫ここは､ 私たちの能力から機械学習モデルに引き継いでもらうことになります｡
‫ですから､ もしあなたが今これを見るなら､ 私はそこにセミコロンを置いて､ 小さなマッププロットリブの出力を停止させます｡
‫もしあなたがこれを見て､ ここで何が起こっているのかを読み解こうとするならば､ 心臓病を持っている人と持っていない人の最大心拍数はどれくらいだったでしょうか？
‫サーモン対ブルーのドット絵｡
‫青い点は心臓病がない場合｡
‫サーモンは心臓病と一緒です｡
‫これを解読するとなると､ かなり難しいんじゃないでしょうか？
‫これらがごちゃごちゃと混ざっているからです｡
‫もしかしたら､ 何らかのパターンがあると推察されるかもしれませんね｡
‫ここには､ かなり大きなクラスターがあります｡
‫ここには大きなクラスターがある｡
‫でも､ 本当に､ パターンがわからないんです｡
‫もう少し時間があれば､ 何か見つかるかもしれませんね｡
‫しかし､ ここで機械学習が活躍することになるのです｡
‫機械学習は､ 必ずしもすぐには分からないパターンをデータに潜り込ませていきます｡
‫計算をして､ 私たちには見えないパターンを解明していくのです｡
‫今回も､ 時間があれば､ 何か見つかるかもしれない｡
‫しかし､ 機械学習のエンジニアとデータサイエンティストの場合､ アルゴリズムに仕事をさせることを好みます｡
‫そこで､ このプロットをもう少し完成度の高いものにするために､ 情報のヘルプを追加することが考えられます｡
‫タイトルの心臓病を年齢と最大値の関数でプロットすると､ 右側にplt dot x label､ 下側に年齢､ そしてplt dot
‫y labelが表示されます｡
‫これが最大心拍数になる｡
‫そして､ どの点がどの点なのかがわかるように凡例を追加します｡ 「サーモンと水色の点はどうなっているんだろう､
‫すごい配色だな､ でも何が起こっているのかよくわからない」ということがないように､
‫セミコロンを「ここ」ではなく「ここ」に配置します｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ 少しはマシになったようだ｡
‫でもまた､ 何らかのパターンが見えたら教えてください｡
‫でも私には､ 本当にちょっと下降気味にしか見えないんです｡
‫つまり､ 年をとると最大心拍数が低下するわけで､ これまた理にかなっているわけです｡
‫データセットを探索するとき､ 必ずしも最初からパターンが見つかるとは限りません｡
‫私たちはただ､ 何が起こっているのかを熟知しているだけです｡
‫それで､ 年齢を調べたからには､ 年齢の分布はどうなっているのか､ ということを調べるかもしれません｡
‫そこで､ そのために年齢欄の分布をヒストグラムで確認してきます｡
‫さて､ 分布とは､ データの広がりを表す別の言葉である｡
‫つまり､ ほぼ均等に広がっていることがわかります｡
‫そこで､ データがどのような分布､ 均等な広がりをもっているかを思い出してみてください｡
‫また､ そうでない場合も､ まったく問題ありません｡
‫私もこのことを理解するのに時間がかかりました｡
‫実は､ ずいぶん時間がかかったし､ 今も研究しているんです｡
‫このような分布は､ 別名､ 正規分布と呼ばれます｡
‫そして､ 本当に正規分布とはどういうものかというと､ この完全な正規分布に注目することになるのです｡
‫見てみよう｡
‫つまり､ 正規分布はベルカーブのようになるわけです｡
‫そういうものを見るために｡
‫私たちのものは､ その形に非常に近いのですが､ ライディングのほうに揺らいでいますね｡
‫つまり､ 人口のほとんど､ あるいはサンプルのほとんどで､ 彼らの年齢はこの大きな中間のギャップのあたりにあることがわかります｡
‫しかも､ 30歳前後や過去には､ それほど多くはありません｡
‫ここは80アップとかかもしれませんね｡
‫そこはあまり部品がないんです｡
‫私たちのデータセットの大部分は50から60の範囲内にあります｡
‫このように､ さまざまな列について､ 分布やスプレッドをチェックすることができます｡
‫150歳まで生きた人がいるかどうか､ 5歳まで生きた人がいるかどうか､ そんなことは分からないので､
‫もし150歳くらいの人がいたら､ そのデータを整理しなければならないでしょう｡
‫また､ 「これはデータセットに含めたいものなのか」ということも考えなければなりません｡
‫でも､ これはコラムごとに違うものになります｡
‫だから､ ここでは年齢を確認しているだけなんです｡
‫正規分布です｡
‫他の列も同様ですが､ ここでいうサンプルは「外れ値」と呼ばれるものです｡
‫さて､ 外れ値があった場合､ それをどのように見分けるのでしょうか？
‫さて､ 分布図ですが､ このヒストグラムはその最良の方法の一つです｡
‫ですから､ もし後で機械学習モデルに関して変な結果が出た場合などは､
‫データに外れ値があることが原因かもしれませんので､ そこで各列の異なる分布を確認する必要があります｡
‫そういう方法もあるんですね｡
‫ここで､ 別の2つの列を比較することが考えられます｡
‫データディクショナリーを開くと､ 胸痛の前にこのようなものがあります｡
‫そして､ それはそれで面白いなと思ったんです｡
‫だから､ 私たちは､ 異なる種類の胸の痛みのためにここに着いたので､ 胸の痛みに関連し､ 心臓への血液供給の減少､
‫胸の痛みは､ 典型的な食道の痙攣に関連していない場合｡
‫つまり､ 食道のようなもので､ 口から胃までの管だと思うのですが､ そのようなものなのでしょうか｡
‫無症状の胸痛で､ 病気の兆候を示さない｡
‫なるほど｡
‫これは､ Targetの列と比較すると､ かなり面白いことになりますね｡
‫だから､ 胸痛対ターゲット｡
‫では､ 胸の痛みは心臓病の有無と関係があるのでしょうか？
‫では､ ここに降りてきましょう｡
‫じゃあ､ ちょっと見出し作ってきてよ｡
‫心臓の病気
‫周波数あたり｡
‫胸痛の種類
‫胸痛のデータディクショナリをコピーして､ それぞれの値が何であるかを覚えておくとよいでしょう｡
‫だから､ ここに来れば｡
‫そして､ これをコピーする｡
‫にシフトすると下がるので､ ここに貼り付けます｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ こうして比較するのです｡
‫クロスタブを使えば､ かなり早くできますね｡
‫Def don't see p.
‫Def not target.
‫なるほど｡
‫では､ これを見た場合､ ここで何を工夫するのか｡
‫ふむ｡
‫胸の痛みが増すような気がします｡
‫心臓病があるかどうかもそうです｡
‫でも､ 胸痛がゼロになったら
‫心臓病にならない人の方が多いんですよ｡
‫しかし､ 心臓病でない人はゼロで18人ですが､ 心臓病である人は69人で､ 3倍以上になっています｡
‫つまり､ これは典型的な非副腎の痛みです｡
‫あ､ 心臓に関係ないですね｡
‫心臓に関係ないとは面白いですね｡
‫このようなパターンが､ データから見えてくるのですね｡
‫理にかなったものもあります｡
‫それじゃ意味がないじゃないですか｡
‫心臓に関係ない痛み｡
‫しかし､ 2つで心臓病を患う人は､ そうでない人よりも多いのです｡
‫このようなことは､ 専門家に相談するのが一番でしょう｡
‫私は医者ではありませんし､ 医学的な訓練も受けていませんが､
‫健康について多少は調べたことがあります｡
‫例えば､ 医療関係者のデータセットがあったとして､ その人が心臓病であるかどうかを機械学習で調べようとします｡
‫そして､ よくわからないパターンに出会ってしまうのです｡
‫また､ 狭心症の定義付けを行う前に､ 「データにはこんなことが書いてあるんだけど､
‫もう少し詳しく教えてくれない？
‫なんだか､ わかりにくいですね｡
‫これでよいのでしょうか？
‫これは､ 私たちが探している洞察とは､ 年齢の正規分布や最大心拍数の減少など､
‫私たちにとって意味のあるパターンのことではないのでしょうか｡
‫年齢を重ねると､ これはあまり意味がないのかもしれませんね｡
‫心臓病は男性より女性の方が多いのですか？
‫つまり､ このような質問です｡
‫答えを見つけるのではなく､ 問いかけを見つけることで､ データの中にあるアイデアを形にしていこうとしているのです｡
‫そこで､ これまでと同じように､ もう少しビジュアルにしたほうがいいかもしれません｡
‫クロスタブをもっとビジュアルにする｡
‫クロスタブdf not c p df dot targetを支払った｡
‫私たちは､ そこにあるものをそのまま書いているだけなんです｡
‫ドットプロット､ 同じプロットです｡
‫ここにも4種類の値と2種類の値があるので､ 棒グラフにすることもあります｡
‫だから､ 棒グラフで見ても大丈夫なはずだ｡ イチジクの大きさは10と6に等しい｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 好きな色を使っていく｡
‫カラーイコール｡
‫何を使っているのか？
‫ライトブルーのサーモン｡
‫実は､ 順番が逆だったような気がするんです｡
‫それから､ まずサーモンをやって､ 次に水色はどうでもいいんです｡
‫美しい｡
‫そして､ 通信プラスタイトルを追加していくのです｡
‫胸痛の種類ごとの心臓病の頻度
‫そして､ plt x labelを取得しました｡
‫胸痛系をやります｡
‫そして､ yにはplt y label amountがあります｡
‫美しいpltの伝説｡
‫ここに貼るんです｡
‫病気はない｡
‫病気です｡
‫そして､ 最後にもう一度､ Xの目盛りが垂直になるようにして､ もう少し見やすくします｡
‫What do we gotにシフトする？
‫PY プロットには y ラベルがありません｡
‫ちょっとした誤字がありました｡
‫美しい｡
‫これでよしとしよう｡
‫ということは､ もう少し視覚的なものですね｡
‫つまり､ ここではクロスタブをグラフにするだけです｡
‫これは､ 誰かに「これはどうなっているんだ？
‫胸痛型は､ 胸痛よりも病気との関わりがずっと多いんです｡
‫しかも､ ノンと一般的な痛みのはずです｡
‫つまり､ 典型的な食道です｡
‫この言葉､ 私にはとても発音しにくいんです｡
‫食道けいれん､ 心臓に関係なし｡
‫これはまたデータから疑問を投げかけているわけです｡
‫それが､ 今回の探索的データ解析の狙いです｡
‫わかりました｡
‫そこで､ かなりのビジュアル化を実現しました｡
‫次に行うことは､ 独立変数と従属変数の相関関係を調べることです｡
‫もう一度､ データフレームを見てみると､ このようなものがありますね｡
‫DFを使うだけで､ データフレームのスナップショットを素早く持つことができました｡
‫これらは､ 私たち自身を思い出させる独立変数であり､ ターゲットを予測するために使用しようとしているのです｡
‫そこで､ それらをどのように比較するか､ 相関行列を使うのですが､ それは次のビデオで見てみましょう｡