‫Ahora, para nuestra próxima comparación, lo que podríamos hacer es intentar combinar un par de
‫variables independientes, como Age Fell Act, que es la frecuencia cardíaca máxima, y luego compararlas con nuestra variable objetivo de enfermedad cardíaca.
‫Entonces, si echamos un vistazo a nuestro marco de datos.
‫Entonces, cuando podríamos comparar es la edad de Falak y Target, todo en uno, y ahora si vamos a verificar nuestros diferentes
‫valores para Thilak.
‫Ahora, la razón por la que sé que esta es la frecuencia cardíaca de Mac, porque volvemos a subir en un segundo para que podamos
‫ver que hay muchos valores diferentes aquí.
‫Entonces, la longitud noventa y uno si llamas valor cuenta en cualquier columna y la longitud aparece es algo
‫que significa que hay tantos valores diferentes en esa columna.
‫Entonces, lo que eso podría estar diciendo es que porque hay tantos valores diferentes, mirarlo en un
‫gráfico de barras puede no ser el mejor tipo de gráfico, porque si miramos este gráfico, solo hay cuatro columnas aquí
‫y eso es bastante interpretable.
‫Pero cuando hay 91, eso podría ser un poco más difícil de ver.
‫Así que ahí es donde podríamos traer algo como un gráfico disperso.
‫Volvamos a nuestro diccionario de datos y veamos qué es Falak.
‫Ven aquí.
‫Thilak, frecuencia cardíaca máxima alcanzada, y de nuevo, realmente nos estamos sumergiendo, leyendo nuestro diccionario de datos aquí, puede pasar
‫por diferentes columnas diferentes, leer cuáles se destacan para usted e intentar comparar
‫algunas de ellas con la variable de destino.
‫Y recuerde, si volvemos a nuestro marco de datos.
‫Suelen denominarse características o variables independientes, y esto se suele denominar
‫variable objetivo o dependiente.
‫Entonces eso es lo que estamos haciendo aquí.
‫Estamos comparando variables independientes con nuestra variable objetivo.
‫Esto puede parecer un poco como si estuviéramos saltando por todos lados.
‫Y sé que he dicho esto antes.
‫Es porque somos, literalmente, solo estamos eligiendo columnas aquí que despiertan nuestro interés.
‫Este despertó mi interés y estamos tratando de averiguar cómo se relacionan con el objetivo.
‫Eso es lo que estamos haciendo.
‫Puede elegir un par de columnas más.
‫Solo estoy revisando los que me parecen más interesantes.
‫Así que hagamos un poco de edad, la frecuencia cardíaca máxima para las enfermedades cardíacas, y luego lo convertiremos en
‫rebajas.
‫Hermosa.
‫Entonces, para comparar tres, como el Thilak envejecido y la enfermedad cardíaca, lo que podríamos tener que hacer es crear una
‫parcela con dos parcelas.
‫Así que comencemos primero creando otra figura, la figura PLT Dot y el tamaño de una figura positiva es igual a
‫10 seis, luego podríamos pensar que Scarra podría hacer una dispersión con los ejemplos positivos primero.
‫Así que tengan paciencia conmigo por un segundo y hablaremos sobre lo que está sucediendo en Wall Way mientras lo
‫revisamos.
‫Así que por favor no se dispersen.
‫Queremos ver en esta dispersión.
‫Los ejemplos positivos, para que podamos bajar la edad o D. F. edad y paréntesis, realmente significan lo mismo.
‫Pero me gusta hacerlo de esta manera si tienen una edad y luego aquí vamos a hacer D. F. Dot Target APCLS.
‫Por supuesto, no podría hacer esto si los nombres de sus columnas tuvieran espacios, pero en nuestro caso, ninguno de los nombres
‫de nuestras columnas tiene espacios.
‫Lo que hace esto es un subconjunto del conjunto de datos.
‫Estamos tomando la columna de edad de nuestro marco de datos donde esta condición es igual a verdadera, entonces, donde el objetivo es igual
‫a uno.
‫Entonces, si hicimos eso en una celda debajo de aquí, el objetivo después de la edad es igual a uno.
‫Entonces, esto nos mostrará todas las columnas de edad donde el objetivo es igual a uno.
‫Entonces eso es lo que queremos.
‫Hermosa.
‫Y también queremos el acto de esfuerzo, que es la frecuencia cardíaca máxima.
‫D. F. El objetivo de puntos es igual a uno hermoso.
‫Y le vamos a dar un color siete.
‫¿Cómo se vería esto si lo llamáramos maravilloso?
‫Entonces, aquí tenemos la frecuencia cardíaca máxima y la edad, entonces, ¿qué podrías inferir de esto con bastante rapidez
‫con solo mirarlo aquí?
‫Bueno, podría inferir que hay una especie de tendencia a la baja, por lo que si dibujara una línea a través
‫de allí, solo una línea recta, estaría por todos lados.
‫Derecha.
‫Pero es como si se pudiera ver el patrón que va hacia abajo.
‫Cuanto más joven es una persona, mayor es su frecuencia cardíaca.
‫Ese es el tipo de tendencia que verías allí.
‫Eso tiene un poco de sentido en este momento.
‫Estos son ejemplos positivos de estos pacientes porque tenemos un objetivo igual a uno.
‫Estos son pacientes con enfermedades cardíacas.
‫Y ahora queremos los ejemplos negativos en el mismo vuelo.
‫Entonces, SCANA con ejemplos negativos, ya sabes, la trama que dispersa DFD en la edad o que vamos a hacer es simplemente copiar lo que tenemos arriba, pero
‫aceptar que el objetivo es igual a cero porque son ejemplos negativos.
‫Esto es sin enfermedad cardíaca.
‫El objetivo de punto Halak es igual a cero.
‫Maravilloso mar es igual cuando me pongo celeste.
‫Es una combinación de colores.
‫Estamos listos por ahora.
‫Hermosa.
‫Así que ahora tenemos ejemplos positivos y negativos allí.
‫Y de nuevo, están por todos lados.
‫Pero si miras la tendencia, la línea desciende de ambos.
‫Pero de nuevo, realmente no puedes dividirlos.
‫Aquí es donde nuestro modelo de aprendizaje automático tendrá que reemplazar nuestra capacidad para ver esto.
‫Entonces, si lo fuera a ver esto ahora, solo pondría un punto y coma allí para detener esa pequeña salida de
‫matplotlib.
‫Si miras esto y tratas de descifrar lo que está sucediendo aquí, ¿cuál es la frecuencia cardíaca
‫máxima de alguien que tiene o no padece una enfermedad cardíaca?
‫El salmón versus los puntos azules, los puntos azules son sin enfermedad cardíaca, seminario con enfermedad cardíaca.
‫Si tuvieras que descifrar esto, sería bastante difícil.
‫Bien, porque todo esto está muy mezclado.
‫Quizás puedas inferir que hay algún tipo de patrón.
‫Aquí hay un grupo bastante grande.
‫Aquí hay un gran grupo.
‫Pero realmente, realmente no puedo distinguir un patrón.
‫Quizás si tuviera más tiempo para mirarlo, podría encontrar algo.
‫Pero aquí es donde entrará en juego el aprendizaje automático, los patrones que no necesariamente
‫se pueden ver de inmediato.
‫El aprendizaje automático se sumergirá en los datos.
‫Realizará algunos cálculos y descubrirá estos patrones que realmente no podemos ver.
‫Nuevamente, si tuviéramos suficiente tiempo, tal vez encontraríamos algo.
‫Pero cuando los ingenieros de aprendizaje automático eran científicos de datos, preferimos que el algoritmo haga el trabajo por
‫nosotros.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es agregar información útil solo para hacer que esta trama sea un poco más completa.
‫Entonces, la gente toma el título de enfermedad cardíaca en función de la edad y la frecuencia cardíaca máxima.
‫Luego, la penalización X por difamación en la parte inferior es la edad y luego el punto de penalización, por qué el responsable será
‫Max Hart, ¿verdad?
‫Y luego agregaremos una leyenda para que la gente pueda entender cuál es cuál.
‫Y no solo están pensando en, bueno, lo que está sucediendo aquí con este salmón y puntos azul claro,
‫una combinación de colores increíble, pero no están seguros de lo que está sucediendo.
‫Y pondremos el punto y coma allí en lugar de su maravilloso.
‫Así que se ve un poco mejor.
‫Pero nuevamente, avíseme si puede ver algún tipo de patrón.
‫Pero para mí, todo lo que puedo ver es una tendencia a la baja.
‫A medida que alguien envejece, su frecuencia cardíaca máxima disminuye, lo que tiene sentido.
‫Una vez más, cuando está explorando un conjunto de datos, no siempre encontrará patrones necesariamente para empezar.
‫Solo nos estamos familiarizando con lo que está pasando.
‫Y así, porque acabamos de ver la edad en la que podríamos comprobar, ¿cuál es la distribución de la edad?
‫Entonces, para hacerlo, verifique la distribución de la columna de edad con el histograma.
‫Ahora, la distribución es otra palabra para la distribución de los datos, por lo que puede ver aquí
‫que hay una distribución casi uniforme.
‫Entonces, puede recordar qué tipo de distribución e incluso difusión de datos tiene.
‫Y si no lo hace, está perfectamente bien.
‫Me tomó un tiempo entender esto también.
‫Para mí, mucho tiempo, en realidad, y todavía tengo que investigar.
‫Entonces, este tipo de distribución aquí también se conoce como distribución normal.
‫Y si realmente dijeras qué tipo de distribución normal es, veríamos esta distribución normal
‫perfecta.
‫Echemos un vistazo.
‫Es una distribución normal que se verá como una curva de campana.
‫Para ver algo así, si llegamos al nuestro, el nuestro está muy cerca de esa forma, pero se
‫balancea hacia la derecha.
‫Entonces podemos ver que la mayoría de nuestra población o la mayoría de nuestras muestras, su edad está alrededor de esta gran brecha
‫aquí.
‫Y no tenemos tantos alrededor de los 30 años o más.
‫Esto podría ser 80 o algo así como, oh, no tenemos muchas partes allí.
‫La mayoría de nuestro conjunto de datos se encuentra dentro del rango de 50 a 60.
‫Entonces, esto es lo que podría querer hacer para un montón de columnas diferentes: verificar las distribuciones,
‫verificar los diferenciales.
‫Si tuviéramos a alguien aquí que fuera como 150, tal vez sería algún tipo de datos que tendríamos que limpiar, porque no estoy
‫seguro de si alguien ha vivido hasta los ciento cincuenta años o si tuvimos a alguien
‫abajo. aquí, quizás eran cinco o algo así, también tendríamos que pensar, OK, ¿es eso algo que queremos
‫incluir en nuestro conjunto de datos?
‫Pero esto será diferente de una columna a otra.
‫Entonces solo estamos verificando la edad aquí y la distribución normal.
‫Podríamos hacer lo mismo con otras columnas, pero la forma en que piensa acerca de las muestras aquí es que se
‫las conoce como valores atípicos.
‫Y ahora, ¿cómo sabrá eso si hay valores atípicos?
‫Bueno, diagrama de distribución, este histograma es una de las mejores formas de hacerlo.
‫Entonces, si obtiene algunos resultados extraños, como algunos resultados extraños en términos de sus modelos de
‫aprendizaje automático más adelante, puede ser porque hay valores atípicos en los datos y ahí es donde tendrá
‫que verificar diferentes distribuciones de cada columna.
‫Así que esa es una forma de hacerlo.
‫Y ahora lo que podríamos hacer es comparar otras dos columnas.
‫Entonces, si llegamos aquí a nuestro diccionario de datos, vi este antes del tipo de dolor en el pecho.
‫Y pensé que sería interesante verlo, así que si llegáramos aquí cuatro tipos diferentes de dolor en el pecho, relacionado con
‫el dolor en el pecho, disminución del suministro de sangre al corazón, dolor en el pecho no relacionado con
‫el corazón, típicamente espasmos esofágicos.
‫Así que supongo que es como tu esófago, que es, creo que ese tubo desde la boca hasta el estómago
‫o algo así, dolor de pecho asintomático, que no muestra signos de enfermedad.
‫Bien, esto será bastante interesante, cierto, si lo comparamos con la columna de destino.
‫Entonces, el dolor de pecho versus el objetivo, entonces, ¿el dolor de pecho se relaciona con si alguien tiene o no una enfermedad cardíaca?
‫Así que bajemos aquí.
‫Vamos a hacer un poco de frecuencia de las enfermedades cardíacas, el tipo de dolor en el pecho.
‫Lo que podríamos hacer, en realidad, es simplemente recordarnos a nosotros mismos, copiar nuestro diccionario de datos para el dolor
‫en el pecho para que podamos recordar cuál es cada valor diferente.
‫Así que si venimos aquí.
‫Y copiaremos esto.
‫Cambie e ingrese o bájelo y lo publicaremos aquí.
‫Maravilloso.
‫Así que esto es lo que vamos a comparar, podemos hacerlo con bastante rapidez con una tabla de referencias cruzada D. F. no tiene sueño, D. F. no objetivo.
‫está bien.
‫Entonces, si miramos esto, ¿qué idearíamos aquí?
‫Hmm, parece que el dolor en el pecho aumenta.
‫También lo hace si tienen una enfermedad cardíaca, pero si no tenemos dolor en el pecho.
‫Hay muchos más que no tienen enfermedad cardíaca y la tienen, pero si llegamos a
‫solo 18 con cero, entonces no tengo enfermedad cardíaca sino 69, por lo que casi tres veces la cantidad que tiene enfermedad cardíaca.
‫Entonces esto se conoce como un dolor generalizado típicamente.
‫Oh, no relacionado con el corazón.
‫Bueno, es interesante que no esté relacionado con el corazón.
‫Y estos son el tipo de patrones que comenzará a descubrir en sus datos.
‫Algunas tienen sentido.
‫Eso realmente no tiene sentido para mí.
‫Dolor no relacionado con el corazón, sin embargo, más personas tienen enfermedades cardíacas que no.
‫Entonces, este es el tipo de cosas que quizás desee discutir con un experto en la materia.
‫Si está buscando en un conjunto de datos, como nosotros, en este
‫conjunto de datos de enfermedades cardíacas, y no soy médico, no estoy capacitado en medicina, he investigado
‫algunas cosas sobre la salud, pero no tengo nada, ni idea. sobre el dolor de pecho.
‫Entonces, si obtengo estos datos, alguien de
‫una profesión médica, estoy tratando de usar el aprendizaje automático para averiguar si alguien tiene una enfermedad cardíaca o no.
‫Y me estoy encontrando con estos patrones que realmente no entiendo.
‫Ahí es donde probablemente me acercaría y acudiría
‫a un profesional médico o haría mi propia investigación, como buscar lo que realmente significan.
‫Hicimos eso antes de
‫definir la angina, ya sabes, y oye, veo esto en los datos, pero ¿puedes arrojar algo de luz?
‫Me confunde un poco.
‫¿Es esto correcto?
‫¿No es esto?
‫Ese es el
‫tipo de información que estamos buscando en los dos patrones que tienen sentido para nosotros, como la distribución normal de la edad, como la disminución de la frecuencia cardíaca máxima.
‫A medida que alguien envejece, este tal vez no tenga tanto sentido.
‫¿La enfermedad cardíaca es más frecuente en mujeres que en hombres?
‫Así que este es el tipo de preguntas que estamos tratando de hacer.
‫Intentamos formular una idea
‫en los datos al no encontrar respuestas, sino al encontrar preguntas que podamos hacer.
‫Entonces, lo
‫que podríamos hacer es hacer que esto sea un poco más visual, como lo hemos hecho antes, hacer que la tabla de referencias cruzadas sea más visual.
‫La tabla de
‫referencias cruzadas de Hadi no es compatible con el objetivo, solo estamos escribiendo lo que tenemos por encima de su diagrama de puntos, el mismo diagrama de nuevo, podríamos hacer
‫una barra porque hay cuatro valores diferentes aquí frente a dos valores diferentes allí.
‫Entonces deberíamos poder mirarlo, encontrar en un gráfico de barras el tamaño de una cosa es igual a 10 y seis.
‫Maravilloso.
‫Y usaremos nuestros colores favoritos.
‫¿El color es igual a lo que estamos usando?
‫Azul claro.
‫Salmón, en
‫realidad, creo que el orden fue al revés, primero el salmón Meredith, luego el azul claro realmente no importa.
‫Hermosa.
‫Y vamos
‫a agregar algunos, agregar algún título de penalización de comunicación, frecuencia de enfermedad cardíaca, tipo de dolor en el pecho.
‫Punto, punto, etiqueta x y tipo de dolor en el pecho.
‫Y luego, ¿por qué no se indica la cantidad de la etiqueta?
‫Hermosa leyenda TLT.
‫Nos vamos a poner aquí.
‫Sin enfermedad.
‫Enfermedad.
‫Y luego lo remataremos de nuevo, nos aseguraremos de que estén verticales.
‫Entonces es un poco más fácil leer, cambiar e ingresar.
‫¿Qué tenemos?
‫El gráfico circular no tiene nada.
‫¿Por qué trabajar?
‫Tenemos un pequeño error tipográfico.
‫Hermosa.
‫Aquí vamos.
‫Entonces eso es un poco más visual.
‫Entonces, aquí estamos convirtiendo nuestra tabla de referencias cruzadas en un gráfico.
‫Ahora, esto es algo que podríamos llevar bastante
‫rápido a alguien y decir, oye, ¿qué está pasando aquí?
‫El tipo de dolor en el pecho tiene muchas más cuentas con la enfermedad que el dolor en el pecho.
‫Y se supone que es conocido y Genwal Pain.
‫Tan típicamente esofágico, esa palabra me resulta muy difícil de pronunciar espasmos esofágicos, no relacionados con el corazón.
‫Así que, nuevamente, esto plantea preguntas a partir de los datos.
‫Eso es lo que estamos tratando de hacer en este análisis de datos exploratorio.
‫Está bien.
‫Así que tenemos una bonita visualización ahí.
‫Lo que podríamos hacer a continuación es verificar la correlación entre las variables independientes y nuestra variable dependiente.
‫Entonces, nuevamente, si echamos un vistazo a nuestro marco de datos, esto es de lo que querrás saltar, ¿verdad?
‫Simplemente use el cabezal DRV para tener rápidamente una instantánea de su marco de datos.
‫Estas son variables independientes.
‫Recordarnos a nosotros mismos.
‫Y estamos tratando de usarlos para predecir Target.
‫Entonces veremos cómo podemos compararlos.
‫Y usaremos una matriz de correlación, pero lo veremos en el siguiente video.