‫现在我们的下一个比较, 我们可以尝试联合收割机几个独立变量,
‫比如年龄下降, 也就是最大心率, 然后将它们与我们的目标变量心脏病进行比较｡
‫如果我们回头看看我们的数据框架｡
‫所以我们可以比较的是年龄､ 年龄､ 年龄和目标都在一起｡
‫现在, 如果我们检查一下我们对塔尔行为的不同价值观｡
‫我之所以知道这是最大心率, 是因为如果我们马上返回, 我们可以看到这里有很多不同的值｡
‫所以长度91, 如果你调用任何列的值, 那么长度就意味着在那一列中有很多不同的值｡
‫因此, 这可能告诉我们,
‫因为有这么多不同的值, 在条形图上查看它可能不是最好的图形类型, 因为如果我们查看此图, 这里只有四列, 这是非常容易解释的｡
‫但是当有91个的时候, 这可能有点难看｡
‫这就是我们可以引入散点图的地方｡
‫让我们回到我们的数据字典, 看看Falak是什么｡
‫过来这边
‫在达到最大心率时摔倒｡
‫同样, 我们实际上只是在这里阅读我们的数据字典｡
‫你可能只是浏览不同的列, 读一下哪些列对你来说很突出,
‫然后试着把其中的几个与目标变量进行比较｡
‫请记住, 如果我们回到数据框架｡
‫这些通常被称为特征或自变量, 而这通常被称为目标或因变量｡
‫这就是我们要做的｡
‫我们在比较自变量和目标变量｡
‫这可能看起来有点像我们在跳来跳去｡
‫我知道我以前说过, 这是因为我们我们我们真的只是在这里挑选能激发我们兴趣的专栏｡
‫这个引起了我的兴趣, 我们正在试图找出它们与目标的关系｡
‫这就是我们正在做的｡
‫您可以选择其他几列｡
‫我只是在浏览那些我觉得最有趣的｡
‫我们先把年龄和心脏病的最高心率做个小标题, 然后我们把它变成减价｡
‫真漂亮｡
‫因此, 要比较三个因素, 如年龄､ 松弛和心脏病,
‫我们可能要做的是创建一个有两个图的图｡
‫我们先从另一幅图开始, 绘制图, 然后我们会把它通过｡
‫一个无花果大小等于十六个
‫然后我们可以散点, 我们可以先用正例做散点｡
‫所以请稍等一下我们会在讨论的时候讨论一下发生了什么｡
‫所以阴谋四散｡
‫我们想看看这个分散｡
‫的正面例子｡
‫所以我们可以用DFA年龄或括号中的DFA年龄｡
‫他们的意思其实是一样的｡
‫但我喜欢这样做｡
‫不老不老｡
‫然后在这里我们要做def target equals｡
‫当然, 如果列名中有空格, 就不能这样做, 但在我们的例子中, 没有一个列名有空格｡
‫它所做的是数据集的子集｡
‫我们从条件为真的数据框中取出年龄列, 因此目标值为1｡
‫如果我们在下面的单元格中这样做, def不是年龄, def目标等于1｡
‫这将显示所有的年龄列｡
‫我们的目标等于一｡
‫所以这就是我们想要的｡
‫真漂亮｡
‫我们还需要DFL ach, 也就是最大心率def目标等于1｡
‫我们要给予它一个鲑鱼的颜色｡
‫如果我们称之为美妙, 这会是什么样子？
‫这里我们有最大心率和年龄｡
‫你能很快地从这里推断出什么呢？
‫你可能会推断出有一种下降的趋势｡
‫所以如果你在那里画一条线, 只是一条直线, 它到处都是｡
‫好吧, 我知道了
‫但你可以看到这里的模式｡
‫一个人越年轻, 心率就越快｡
‫这就是你在那里看到的那种趋势, 现在有点道理｡
‫这些都是积极的例子｡
‫所以这些是病人, 因为我们目标等于1
‫这些都是心脏病患者｡
‫所以现在我们需要在同一个图上的负例子｡
‫所以要用反面的例子分散开来｡
‫我要让它散开, 不要让它变老｡
‫我们要做的就是复制上面的内容｡
‫但是除了目标等于零因为它们是负的例子这是没有心脏病的｡
‫缺少df点target等于0, 美妙的c等于｡
‫我要浅蓝色｡
‫这就是我们现在设置的配色方案｡
‫真漂亮｡
‫现在我们有了正面和反面的例子｡
‫再说一次, 它们到处都是｡
‫但如果你看趋势, 这条线有点从这两个下降｡
‫但是, 你不能真的把它们分开｡
‫这就是我们的机器学习模型将不得不接管我们的能力, 看看这个｡
‫如果你现在看这个, 我在这里放了一个分号, 用来停止这个小的地图库输出｡
‫如果你看看这个, 并试图解读其中的原理,
‫患有或未患有心脏病的人的最大心率是多少？
‫鲑鱼对蓝点｡
‫蓝点代表没有心脏病｡
‫三文鱼都有心脏病｡
‫如果你要破译这个, 会很难, 对吧？
‫因为这些都是混在一起的｡
‫也许你可以推断出其中有某种模式｡
‫这里有一大群人｡
‫这里有一大群｡
‫但说真的, 我看不出有什么规律｡
‫如果我有更多的时间去看它, 我可能会发现一些东西｡
‫但这正是机器学习将要发挥作用的地方｡
‫你不一定能马上看到的模式机器学习将深入到数据中｡
‫它会进行一些计算, 找出这些我们看不到的模式｡
‫再说一次, 如果我们有足够的时间, 也许我们会找到一些东西｡
‫但是, 当机器学习工程师与数据科学家, 我们更喜欢的算法为我们做的工作｡
‫所以我们可以做的是添加一些信息帮助, 只是为了让这个图更完整一点｡
‫所以用年龄和最大热点的函数来绘制标题心脏病, 然后用点x标记, 底部是年龄, 然后用点y标记｡
‫这将是最大心率｡
‫然后我们会加上一个图例, 这样人们就能明白哪个点是哪个点, 而不是只想着, 嗯,
‫这是怎么回事, 鲑鱼和浅蓝色的点,
‫令人惊叹的配色方案, 但我不知道发生了什么, 我们会把分号放在那里, 而不是那里｡
‫好极了｡
‫这样看起来好多了｡
‫不过, 如果你能看出某种规律, 请告诉我｡
‫但对我来说, 我所能真正看到的只是有点下降的趋势｡
‫所以随着年龄的增长, 他们的最大心率会下降, 这又说得通了｡
‫当你探索一个数据集时, 你不一定总能找到模式｡
‫我们只是在熟悉情况｡
‫因为我们已经计算了年龄, 我们可以检验年龄的分布是什么？
‫为此, 我们将使用直方图检查年龄列的分布｡
‫现在, 分布是数据传播的另一个词｡
‫所以我们可以看到这里几乎有一个均匀的分布｡
‫所以你可能还记得数据有什么样的分布甚至传播｡
‫如果你不想, 那也没关系｡
‫我也花了一段时间才明白这一点｡
‫我花了很长时间, 实际上, 我仍然要研究｡
‫所以这种分布也被称为正态分布｡
‫如果你真的要说什么是正态分布, 我们会看看这个完美正态分布｡
‫我们来看看｡
‫所以正态分布看起来像钟形曲线｡
‫看到那样的东西｡
‫所以如果我们来看看我们的, 我们的非常接近那个形状, 但是它有点向骑行方向摇摆｡
‫所以我们可以看到大部分的人群或者说样本, 他们的年龄都在这个中间的差距附近｡
‫我们没有那么多的30岁左右或过去｡
‫这里可能是80或类似的｡
‫我们没有太多零件｡
‫我们的大部分数据集都在50到60的范围内｡
‫这就是你可能要做的, 对于一堆不同的列, 检查分布, 检查点差｡
‫如果我们这里真的有人活到150岁, 那可能是某种类型的数据,
‫我们必须清理, 因为我不确定是否有人活到150岁, 或者我们这里是否有人活到5岁或类似的年龄｡
‫我们还必须考虑, 好吧, 这是我们想要包括在数据集中的东西吗？
‫但这将是不同的列到列｡
‫所以我们只是在检查年龄｡
‫这是正态分布｡
‫对于其他列, 我们可能也会这样做, 但这里的样本被称为离群值｡
‫如果有异常值, 你怎么判断？
‫分布图, 这个直方图是最好的方法之一｡
‫所以如果你得到了一些奇怪的结果,
‫就像你的机器学习模型稍后得到的一些奇怪的结果, 这可能是因为数据中有离群值, 这就是你必须检查每列的不同分布的地方｡
‫所以这是一种方法｡
‫现在, 我们可以比较另外两列｡
‫我们来看一下数据字典, 我在胸痛类型之前看到了这个｡
‫我觉得这会很有趣｡
‫所以如果我们来这里是为了不同类型的胸痛, 那么胸痛与心脏供血减少有关,
‫胸痛与典型的食管痉挛无关｡
‫所以我想这就像你的食道, 也就是, 我想从你的嘴到你的胃的管子之类的｡
‫无症状胸痛, 未显示疾病体征｡
‫好吧, 我会的
‫如果我们把它和Target列比较, 这会很有趣｡
‫所以胸痛和目标｡
‫那么胸痛和某人是否有心脏病有关系吗？
‫所以我们来这里｡
‫好了, 去做一个小标题｡
‫心脏病｡
‫频率/
‫胸痛型｡
‫实际上, 我们可以做的, 只是提醒自己, 复制我们的胸痛数据字典,
‫这样我们就可以记住每个不同的值是什么｡
‫所以如果我们进来｡
‫我们复制这个｡
‫移到将把它带下来, 我们将把它粘贴在这里｡
‫好极了｡
‫这就是我们要比较的｡
‫我们可以通过交叉选项卡快速完成｡
‫Def没有看到p｡
‫定义不是目标｡
‫好吧, 我会的
‫如果我们看这个, 我们会在这里设计什么？
‫嗯嗯嗯
‫好像是胸口疼起来了｡
‫他们是否有心脏病也是如此｡
‫但如果我们没有胸痛｡
‫没有心脏病的人比有心脏病的人多得多｡
‫但是如果我们计算的话, 只有18个没有心脏病, 但是有69个几乎是有心脏病的三倍多｡
‫所以这是典型的非肾上腺痛｡
‫哦, 与心脏无关｡
‫这很有趣, 这和心脏无关.
‫这些就是你在数据中发现的模式类型｡
‫有些是有道理的｡
‫这对我来说没什么意义｡
‫非心脏相关疼痛｡
‫然而, 有两个心脏病的人比没有的人多｡
‫所以这些都是你可能想和主题专家讨论的事情｡
‫如果你在看一个数据集, 就像我们在看这个心脏病数据集,
‫我不是医生, 我没有受过医学训练, 我研究过一些关于健康的东西, 但我对胸痛一无所知｡
‫所以如果我从一个医学专业的人身上得到这些数据, 我试图用机器学习来找出一个人是否有心脏病｡
‫我遇到了一些我不太理解的模式｡
‫这就是我可能会接触和去, 嘿, 所以在医疗专业或我做我自己的研究,
‫如查找这些实际上意味着什么, 我们这样做之前, 定义心绞痛去, 嘿, 我看到这个在数据中,
‫但你能提供一些线索？
‫这让我有点困惑｡
‫这是正确的吗？
‫这不是我们所寻求的洞察力吗,
‫这两种模式对我们来说都是有意义的, 比如年龄的正态分布, 比如最大心率的下降
‫随着年龄的增长, 这个可能就没有那么多意义了｡
‫心脏病在女性中是否比男性更普遍？
‫所以这就是我们要问的问题｡
‫我们试图在数据中形成一个想法, 不是通过寻找答案, 而是通过寻找我们可以提出的问题｡
‫所以我们要做的就是像以前一样让它更直观一点｡
‫使交叉选项卡更直观｡
‫支付了一个cross tab df而不是c p df dot target｡
‫我们只是在上面写我们得到的东西｡
‫点图, 同样的图｡
‫同样, 我们可以画一个条形图, 因为这里有四个不同的值, 而那里有两个不同的值｡
‫所以我们应该可以在条形图上看得很清楚, 图的大小等于10和6｡
‫好极了｡
‫我们要用我们最喜欢的颜色｡
‫颜色相等｡
‫我们用的是什么？
‫淡蓝色鲑鱼｡
‫事实上, 我觉得顺序正好相反｡
‫然后我们先做了鲑鱼, 然后浅蓝色就不重要了｡
‫真漂亮｡
‫而且我们还要加一些通讯加一些标题｡
‫每种胸痛类型的心脏病频率｡
‫然后我们得到了一个plt x标签｡
‫我们要做胸痛型｡
‫然后在y上是plt y标签量｡
‫美丽的plt传奇｡
‫我们要在这里放上｡
‫无病｡
‫病｡
‫最后, 我们会再次确认, X记号是垂直的, 这样更容易阅读｡
‫换到什么位置？
‫PY图没有y标签｡
‫我们有一个小的错字｡
‫真漂亮｡
‫我们走吧｡
‫这样看起来更直观一些｡
‫所以我们把交叉表变成了一个图表｡
‫现在, 我们可以很快地把这个东西拿给别人, 然后说, 嘿, 这是怎么回事？
‫胸痛型比胸痛型与疾病的关系更密切｡
‫而且应该是非一般性疼痛｡
‫典型的食道癌｡
‫那个词对我来说很难发音
‫食管痉挛, 非心脏相关｡
‫所以这又一次从数据中提出了问题｡
‫这就是我们在探索性数据分析中所要做的｡
‫好吧, 我会的
‫所以我们有一个很好的视觉效果｡
‫我们接下来要做的是检验自变量和因变量之间的相关性｡
‫同样, 如果我们看一下我们的数据框架, 这就是你想跳进去的, 对吗？
‫仅使用DF就必须快速获得数据帧的快照｡
‫这些是我们的自变量, 提醒我们自己, 我们试图用它们来预测目标｡
‫我们将看到如何比较它们, 我们将使用相关矩阵, 但我们将在下一个视频中看到｡