‫Agora, para nossa próxima comparação, o que podemos fazer é tentar combinar algumas variáveis
‫independentes, como Age Fell Act, que é a frequência cardíaca máxima, e depois compará-las com nossa variável-alvo de doença cardíaca.
‫Então, se olharmos para trás em nosso quadro de dados.
‫Então, quando podemos comparar é a idade Falak e o alvo em um, e agora se formos verificar nossos diferentes valores
‫para Thilak.
‫Agora, a razão pela qual eu sei que isso é a frequência cardíaca de Mac, porque aumentamos em um segundo para que possamos ver
‫que há muitos valores diferentes aqui.
‫Portanto, o comprimento noventa e um se você chamar contagens de valor em qualquer coluna e o comprimento surgir é
‫algo que significa que há tantos valores diferentes naquela coluna.
‫Então, o que isso pode nos dizer é que, porque existem tantos valores diferentes, olhar para eles em
‫um gráfico de barras pode não ser o melhor tipo de gráfico, porque se olharmos para este gráfico, há apenas quatro colunas aqui
‫e isso é bastante interpretável.
‫Mas quando há 91, pode ser um pouco mais difícil de olhar.
‫Então é aí que podemos trazer algo como um gráfico disperso.
‫Vamos voltar ao nosso dicionário de dados e dar uma olhada no que é Falak.
‫Venha aqui em cima.
‫Thilak, frequência cardíaca máxima alcançada e, novamente, estamos realmente apenas mergulhando, lendo nosso dicionário de dados aqui, você pode simplesmente
‫passar por diferentes colunas, ler quais delas se destacam para você e tentar
‫comparar algumas delas com a variável de destino.
‫E lembre-se, se voltarmos ao nosso quadro de dados.
‫Freqüentemente, eles são chamados de recursos ou variáveis independentes e também são chamados de
‫variável de destino ou dependente.
‫Então é isso que estamos fazendo aqui.
‫Estamos comparando variáveis independentes com nossa variável de destino.
‫Isso pode parecer um pouco como se estivéssemos pulando de um lugar para outro.
‫E eu sei que já disse isso antes.
‫Porque nós somos, estamos literalmente apenas escolhendo as colunas aqui que despertam nosso interesse.
‫Este despertou meu interesse e estamos tentando descobrir como eles se relacionam com o alvo.
‫Isso é o que estamos fazendo.
‫Você pode escolher algumas outras colunas.
‫Estou apenas examinando aqueles que me parecem mais interessantes.
‫Portanto, vamos fazer um pequeno título de idade, a frequência cardíaca máxima para doenças cardíacas, e então transformaremos isso em
‫remarcação.
‫Bela.
‫Portanto, para comparar três, como Thilak idoso e doença cardíaca, o que podemos ter que fazer é criar um
‫gráfico com dois gráficos.
‫Então, vamos começar criando outra figura, figura de ponto PLT e um tamanho de figura positivo é igual a 10
‫seis, então podemos pensar que Scarra pode fazer uma dispersão com os exemplos positivos primeiro.
‫Então, tenha paciência comigo por um segundo e conversaremos sobre o que está acontecendo em Wall Way enquanto analisamos
‫isso.
‫Portanto, por favor, não se espalhe.
‫Queremos ver nesta dispersão.
‫Os exemplos positivos, para que possamos diminuir a idade ou D. F. idade e colchetes, eles realmente significam a mesma coisa.
‫Mas eu gosto de fazer assim se eles tiverem uma idade e então aqui vamos fazer D. F. Ponto alvo APCLS.
‫Obviamente, você não poderia fazer isso se os nomes das colunas contivessem espaços, mas, em nosso caso, nenhum dos nomes
‫das colunas possui espaços.
‫O que isso está fazendo é um subconjunto do conjunto de dados.
‫Estamos pegando a coluna de idade de nosso quadro de dados onde esta condição é igual a verdadeira, então onde a meta é igual
‫a um.
‫Então, se fizermos isso em uma célula abaixo aqui, a meta após a idade será igual a um.
‫Portanto, isso vai nos mostrar todas as colunas de idade em que a meta é igual a um.
‫Então é isso que queremos.
‫Bela.
‫E também queremos o ato de esforço, que é a frequência cardíaca máxima.
‫D. F. O alvo pontilhado é igual a um lindo.
‫E vamos dar a ele uma cor de sete.
‫Como isso ficaria se o chamássemos de maravilhoso?
‫Então, aqui, temos a frequência cardíaca máxima e a idade, então o que você pode inferir disso rapidamente
‫só de olhar aqui?
‫Bem, você pode inferir que há uma espécie de tendência de queda, então se você desenhasse uma linha,
‫apenas uma linha reta, estaria em todo o lugar.
‫Direito.
‫Mas é meio que você pode ver o padrão acontecendo aqui.
‫Quanto mais jovem for a pessoa, maior será sua freqüência cardíaca.
‫Esse é o tipo de tendência que você veria lá.
‫Isso faz um pouco de sentido agora.
‫Esses são exemplos positivos desses pacientes porque temos alvo igual a um.
‫Esses são pacientes com doenças cardíacas.
‫E agora queremos os exemplos negativos no mesmo voo.
‫Então SCANA com exemplos negativos, você sabe, traçar que espalham DFD na idade ou vamos fazer é apenas copiar o que temos acima, mas
‫aceitar alvo igual a zero porque eles são exemplos negativos.
‫Isso é sem doenças cardíacas.
‫O alvo do ponto Halak é igual a zero.
‫Mar maravilhoso é igual a quando eu fico azul claro.
‫É um esquema de cores.
‫Estamos prontos para agora.
‫Bela.
‫Portanto, agora temos exemplos positivos e negativos aí.
‫E, novamente, eles meio que estão em todo o lugar.
‫Mas se você olhar para a tendência, a linha meio que diminui de ambos.
‫Mas, novamente, você não pode realmente separá-los.
‫É aqui que nosso modelo de aprendizado de máquina terá que substituir nossa capacidade de dar uma olhada nisso.
‫Então, se você fosse olhar para isso agora, eu apenas colocaria um ponto-e-vírgula lá para interromper aquela pequena saída de
‫matplotlib.
‫Se você olhasse para isso e tentasse decifrar o que está acontecendo aqui, qual era a freqüência
‫cardíaca máxima de alguém que teve ou não uma doença cardíaca?
‫O salmão contra os pontos azuis, os pontos azuis sem doenças cardíacas, seminário com as doenças cardíacas.
‫Se você tivesse que decifrar isso, seria muito difícil.
‫Certo, porque tudo isso está tão misturado.
‫Talvez você possa inferir que existe algum tipo de padrão.
‫Há um grande aglomerado bem aqui.
‫Há um grande aglomerado aqui.
‫Mas, realmente, não consigo identificar um padrão.
‫Talvez se eu tivesse mais tempo para olhar, pudesse encontrar algo.
‫Mas é aqui que o aprendizado de máquina vai entrar em jogo, os padrões que você
‫não pode necessariamente ver imediatamente.
‫O aprendizado de máquina vai mergulhar nos dados.
‫Ele vai realizar alguns cálculos e descobrir esses padrões que realmente não podemos ver.
‫Novamente, se tivéssemos tempo suficiente, talvez encontrássemos algo.
‫Mas quando os engenheiros de aprendizado de máquina eram cientistas de dados, preferíamos que o algoritmo fizesse o trabalho por
‫nós.
‫Então, o que podemos fazer é adicionar algumas informações úteis apenas para tornar este enredo um pouco mais completo.
‫Portanto, as pessoas consideram as doenças cardíacas em função da idade e da freqüência cardíaca máxima.
‫Então, penalidade X difamação embaixo é a idade e, em seguida, ponto de penalidade, porque é que este vai ser Max
‫Hart, certo.
‫E então adicionaremos uma legenda para que as pessoas possam entender qual é qual.
‫E eles não estão apenas pensando, bem, o que está acontecendo aqui com este salmão e pontos azuis
‫claros, esquema de cores incrível, mas não têm certeza do que está acontecendo.
‫E colocaremos o ponto-e-vírgula lá em vez de seu maravilhoso.
‫Então está parecendo um pouco melhor.
‫Mas, novamente, deixe-me saber se você pode ver algum tipo de padrão.
‫Mas, para mim, tudo o que posso realmente ver é uma tendência de queda.
‫À medida que alguém envelhece, sua frequência cardíaca máxima diminui, o que faz sentido.
‫Novamente, ao explorar um conjunto de dados, você nem sempre encontrará necessariamente os padrões para começar.
‫Estamos apenas nos familiarizando com o que está acontecendo.
‫E porque acabamos de completar a idade em que poderíamos verificar qual é a distribuição da idade?
‫Então, para fazer isso, verifique a distribuição da coluna de idade com o histograma.
‫Agora, a distribuição é outra palavra para a disseminação dos dados, então você pode ver aqui que
‫há quase uma distribuição uniforme.
‫Portanto, você deve se lembrar do tipo de distribuição e até mesmo de disseminação dos dados.
‫E se você não fizer isso, está perfeitamente bem.
‫Demorei um pouco para entender isso também.
‫Para mim, muito tempo, na verdade, e ainda tenho que pesquisar.
‫Portanto, esse tipo de distribuição aqui também é conhecido como distribuição normal.
‫E se você realmente dissesse o que é tipo de distribuição normal, olharíamos para esta distribuição normal
‫perfeita.
‫Vamos dar uma olhada.
‫É uma distribuição normal que se parecerá com uma curva de sino.
‫Para ver algo assim, se chegarmos ao nosso, o nosso está muito próximo dessa forma, mas está meio que
‫oscilando para a direita.
‫Portanto, podemos ver que a maioria de nossa população ou a maioria de nossas amostras, sua idade está em torno desta grande lacuna
‫aqui.
‫E não temos tantos assim por volta dos 30 anos ou mais.
‫Isso pode ser 80 ou algo como, oh, não temos muitas peças lá.
‫A maioria de nosso conjunto de dados está na faixa de 50 a 60.
‫E isso é o que você pode querer fazer para um monte de colunas diferentes, verificar as
‫distribuições, verificar os spreads.
‫Se tivéssemos alguém aqui com 150 anos, talvez fosse algum tipo de dado que teríamos que limpar, porque não tenho
‫certeza se alguém viveu até os cento e cinquenta anos ou se alguém morreu aqui
‫eram talvez cinco ou algo assim, também teríamos que pensar, OK, isso é algo que queremos incluir
‫em nosso conjunto de dados?
‫Mas isso vai ser diferente de coluna para coluna.
‫Portanto, estamos apenas verificando a idade aqui e a distribuição normal.
‫Podemos fazer o mesmo para outras colunas, mas a maneira como você pensa sobre as amostras aqui é que
‫elas são chamadas de outliers.
‫E agora, como você vai saber se há alguma discrepância?
‫Bem, gráfico de distribuição, este histograma é uma das melhores maneiras de fazer isso.
‫Portanto, se você estiver obtendo alguns resultados estranhos, como alguns resultados estranhos em termos de seus
‫modelos de aprendizado de máquina posteriormente, pode ser porque há outliers nos dados e é aí que você terá
‫que verificar as diferentes distribuições de cada coluna.
‫Então essa é uma maneira de fazer isso.
‫E agora o que podemos fazer é comparar outras duas colunas.
‫Então, se viermos aqui para o nosso dicionário de dados, eu vi este antes do tipo de dor no peito.
‫E eu pensei que seria interessante ver, se tivéssemos aqui quatro tipos diferentes de dor no peito, então
‫dor no peito relacionada, fornecimento de sangue diminuído ao coração, dor no peito não relacionada ao
‫coração, tipicamente espasmos esofágicos.
‫Então eu acho que é como o seu esôfago, que é, eu acho que aquele tubo da sua boca para o
‫seu estômago ou algo assim, dor no peito assintomática, não mostrando sinais de doença.
‫Ok, então isso será muito interessante, certo, se compararmos isso com a coluna de destino.
‫Portanto, dor no peito versus alvo, a dor no peito está relacionada ao fato de alguém ter ou não uma doença cardíaca?
‫Então, vamos descer aqui.
‫Faremos um pequeno título freqüência de cardiopatias, o tipo de dor no peito.
‫O que podemos fazer, na verdade, é apenas lembrar a nós mesmos, copiar nosso dicionário de dados para dor no
‫peito para que possamos lembrar o que é cada valor diferente.
‫Então, se entrarmos aqui.
‫E vamos copiar isso.
‫Shift e digite ou desça e nós postaremos aqui.
‫Maravilhoso.
‫Então é isso que vamos comparar, podemos fazer isso com bastante rapidez com uma pré-crosstab D. F. sem sono, D. F. não alvo.
‫OK.
‫Então, se olharmos para isso, o que imaginaríamos aqui?
‫Hmm, parece que a dor no peito aumenta.
‫O mesmo acontece se eles têm doenças cardíacas, mas se não sentirmos dor no peito.
‫Há muito mais que não têm doenças cardíacas e têm, mas se chegarmos
‫a 18 com zero, então não têm doenças cardíacas, mas 69, então quase três vezes a quantidade de doenças cardíacas.
‫Portanto, esta é uma dor geralmente conhecida.
‫Oh, não relacionado ao coração.
‫Bem, é interessante que não seja relacionado ao coração.
‫E esses são os tipos de padrões que você começará a descobrir em seus dados.
‫Alguns fazem sentido.
‫Isso realmente não faz sentido para mim.
‫Dor não relacionada ao coração, mas mais pessoas têm doenças cardíacas com ou sem.
‫E, portanto, esse é o tipo de coisa que você pode querer discutir com um especialista no assunto.
‫Se você está procurando em um conjunto de dados como nós
‫olhando este conjunto de dados de doenças cardíacas, e eu não sou médico, não tenho treinamento médico,
‫pesquisei algumas coisas sobre saúde, mas não tenho nada, não tenho ideia sobre dor no peito.
‫Então, se eu consegui esses dados, alguém
‫de uma profissão médica, estou tentando usar o aprendizado de máquina para descobrir se alguém tem doenças cardíacas ou não.
‫E estou encontrando esses padrões que realmente não entendo.
‫É onde eu provavelmente entraria em contato com
‫um profissional médico ou faria minha própria pesquisa, como pesquisar o que isso realmente significa.
‫Fizemos isso antes de definir
‫angina, você sabe, e ei, estou vendo isso nos dados, mas você pode lançar um pouco de luz?
‫É meio confuso para mim.
‫Isso está correto?
‫Não é?
‫Esse é o
‫tipo de percepção que procuramos em ambos os padrões que façam sentido para nós, como a distribuição normal da idade, como o declínio da freqüência cardíaca máxima.
‫Conforme alguém envelhece, este talvez não faça muito sentido.
‫A doença cardíaca é mais prevalente em mulheres do que em homens?
‫Portanto, esse é o tipo de pergunta que estamos tentando obter.
‫Estamos tentando formular uma
‫ideia nos dados, não encontrando respostas, mas encontrando perguntas que podemos fazer.
‫E
‫então o que podemos fazer é tornar isso um pouco mais visual, como fizemos antes, tornar a crosstab mais visual.
‫Hadi crosstab
‫não suporta o destino, estamos apenas escrevendo o que temos acima do gráfico de pontos, o mesmo gráfico novamente, podemos fazer uma barra
‫porque há quatro valores diferentes aqui contra dois valores diferentes ali.
‫Portanto, devemos ser capazes de olhar para ele e encontrar em um gráfico de barras o tamanho é igual a 10 e seis.
‫Maravilhoso.
‫E vamos usar nossas cores favoritas.
‫A cor é igual ao que estamos usando?
‫Azul claro.
‫Salmão, na
‫verdade, acho que a ordem foi o contrário, salmão Meredith primeiro, depois o azul claro realmente não importa.
‫Bela.
‫E
‫vamos adicionar alguns títulos de penalidade de comunicação, frequência de doenças cardíacas, tipo de dor no peito.
‫Ponto, ponto, etiqueta x e o tipo de dor no peito.
‫E então, por que não, por que rotular o valor?
‫Linda lenda TLT.
‫Vamos colocar aqui.
‫Sem doença.
‫Doença.
‫E então vamos terminar de novo, vamos ter certeza de que estão na vertical.
‫Portanto, é um pouco mais fácil de ler, mudar e entrar.
‫O que temos?
‫O enredo de pizza não tem nada.
‫Por que trabalhar?
‫Ocorreu um pequeno erro de digitação.
‫Bela.
‫Aqui vamos nós.
‫Isso é um pouco mais visual.
‫Então, estamos apenas transformando nossa crosstab em um gráfico aqui.
‫Agora, isso é algo que poderíamos levar rapidamente
‫a alguém e dizer, ei, o que está acontecendo aqui?
‫O tipo de dor no peito tem muito mais relação com a doença do que a dor no peito.
‫E é para ser conhecido e Genwal Pain.
‫Tão tipicamente esofágica, essa palavra é muito difícil para mim pronunciar espasmos esofágicos, não relacionados ao coração.
‫Portanto, isso é, novamente, levantando questões a partir dos dados.
‫Isso é o que estamos tentando fazer nesta análise exploratória de dados.
‫Tudo bem.
‫Portanto, temos uma bela visualização aí.
‫O que podemos fazer a seguir é verificar a correlação entre as variáveis independentes e nossa variável dependente.
‫Então, novamente, se dermos uma olhada em nosso quadro de dados, é disso que você quer começar, certo.
‫Basta usar a cabeça DRV para obter rapidamente um instantâneo do seu quadro de dados.
‫Estas são variáveis independentes.
‫Lembre-se.
‫E estamos tentando usá-los para prever o alvo.
‫Então, veremos como podemos compará-los.
‫E vamos usar uma matriz de correlação, mas veremos isso no próximo vídeo.