‫Şimdi bir sonraki karşılaştırmamız için yapabileceğimiz şey, maksimum kalp atış hızı olan yaş düşme eylemi
‫gibi birkaç bağımsız değişkeni birleştirmeyi denemek ve ardından bunları hedef değişkenimiz olan kalp hastalığı ile karşılaştırmaktır.
‫Eğer veri çerçevemize bir göz atacak olursak.
‫Yani karşılaştırabileceğimiz şey, yaş düşmesi ve hedefin bir arada olmasıdır.
‫Ve şimdi thal act için farklı değerlerimizi kontrol etmeye gidersek.
‫Şimdi bunun maksimum kalp atış hızı olduğunu bilmemin nedeni, çünkü bir saniye içinde geri gelirsek burada birçok
‫farklı değer olduğunu görebiliriz.
‫Yani uzunluk 91, herhangi bir sütunda değer sayımını çağırırsanız ve uzunluk bir şey olarak gelirse bu, o sütunda
‫şu kadar farklı değer olduğu anlamına gelir.
‫Bunun bize anlatmak istediği şey, çok fazla farklı değer olduğu için, çubuk grafiğe
‫bakmak en iyi grafik türü olmayabilir çünkü bu grafiğe bakarsak, burada sadece dört sütun var ve bu oldukça
‫yorumlanabilir.
‫Ancak 91 olduğunda, buna bakmak biraz daha zor olabilir.
‫İşte bu noktada dağılım grafiği gibi bir şeyi devreye sokabiliriz.
‫Veri sözlüğümüze geri dönelim ve Falak'ın ne olduğuna bir göz atalım.
‫Buraya gel.
‫Maksimum kalp atış hızına ulaşıldı.
‫Ve yine, burada veri sözlüğümüzü okuyarak gerçekten dalıyoruz.
‫Farklı farklı sütunlara göz atabilir, hangilerinin sizin için öne çıktığını okuyabilir ve bunlardan birkaçını
‫hedef değişkenle karşılaştırmaya çalışabilirsiniz.
‫Ve unutmayın, eğer veri çerçevemize geri dönersek.
‫Bunlar genellikle özellikler veya bağımsız değişkenler olarak adlandırılır ve bu da genellikle hedef
‫veya bağımlı değişken olarak adlandırılır.
‫Biz de burada bunu yapıyoruz.
‫Bağımsız değişkenleri hedef değişkenimizle karşılaştırıyoruz.
‫Bu, her yere atlıyormuşuz gibi görünebilir.
‫Bunu daha önce de söylediğimi biliyorum, çünkü biz burada sadece ilgimizi çeken köşe yazılarını
‫seçiyoruz.
‫Bu benim ilgimi çekti ve hedefle nasıl bir ilişki içinde olduklarını anlamaya çalışıyoruz.
‫Biz de bunu yapıyoruz.
‫Birkaç başka sütun daha seçebilirsiniz.
‫Sadece bana en ilginç gelenleri gözden geçiriyorum.
‫Kalp hastalığı için yaş ve maksimum kalp atış hızı şeklinde küçük bir başlık oluşturalım ve ardından bunu markdown'a dönüştürelim.
‫Çok güzel.
‫Dolayısıyla, yaş, gevşeklik ve kalp hastalığı gibi üçünü karşılaştırmak için yapmamız gereken şey, üzerinde iki grafik bulunan
‫bir grafik oluşturmak olabilir.
‫Bu yüzden ilk olarak başka bir şekil, plot figure oluşturarak başlayalım ve bunu geçirelim.
‫Bir incir boyutu on altıya eşittir.
‫Sonra dağılım yapabiliriz, önce olumlu örneklerle bir dağılım yapabiliriz.
‫Bu yüzden bana biraz tahammül edin ve bu sırada neler olup bittiğini konuşalım.
‫Yani dağınıklık.
‫Bu dağılımda görmek istiyoruz.
‫Olumlu örnekler.
‫Yani parantez içinde DFA yaşı veya DFA yaşı diyebiliriz.
‫Gerçekten aynı anlama geliyorlar.
‫Ama ben bu şekilde yapmayı seviyorum.
‫Kesinlikle yaşlanmıyor.
‫Ve sonra burada def target equals yapacağız.
‫Elbette sütun adlarınızda boşluk varsa bunu yapamazsınız, ancak bizim durumumuzda sütun adlarımızın
‫hiçbirinde boşluk yok.
‫Bunun yaptığı şey, veri setinin bir alt kümesidir.
‫Bu koşulun doğruya eşit olduğu, yani hedefin bire eşit olduğu veri çerçevemizden yaş sütununu
‫alıyoruz.
‫Yani bunu aşağıdaki hücrede yaparsak, def yaş değil, def hedef eşittir bir.
‫Yani bu bize tüm yaş sütunlarını gösterecek.
‫Hedefimiz bire eşit.
‫Bizim istediğimiz de bu.
‫Çok güzel.
‫Ayrıca DFL ach, yani maksimum kalp atış hızı def hedefi eşittir bir güzel istiyoruz.
‫Ve ona somon rengi vereceğiz.
‫Buna harika deseydik nasıl görünürdü?
‫Burada maksimum kalp atış hızımız ve yaşımız var.
‫Peki sadece buraya bakarak bundan hızlıca ne çıkarabilirsiniz?
‫Buradan bir tür düşüş eğilimi olduğu sonucunu çıkarabilirsiniz.
‫Yani buradan düz bir çizgi çekecek olsanız, her yer darmadağın olur.
‫Doğru.
‫Ama burada aşağıya doğru inen modeli görebilirsiniz.
‫Bir kişi ne kadar gençse, kalp atış hızı o kadar yüksektir.
‫Bu, şu anda biraz mantıklı olan ve orada göreceğiniz türden bir eğilim.
‫Bunlar olumlu örneklerdir.
‫Yani bunlar hasta çünkü hedefimiz eşittir bir.
‫Bunlar kalp hastalığı olan hastalar.
‫Şimdi de negatif örnekleri aynı grafik üzerinde görmek istiyoruz.
‫Bu yüzden olumsuz örneklerle dağılın.
‫Plt dağılımına sahip olacağım, df'nin yaşı yok.
‫Yapacağımız tek şey, yukarıda sahip olduğumuz şeyi kopyalamak.
‫Ancak hedef sıfıra eşittir, çünkü negatiftirler. Bu örnekte kalp hastalığı yoktur.
‫Bu eksik df nokta hedefi sıfıra eşittir harika c eşittir.
‫Ben açık mavi alacağım.
‫Şimdilik ayarladığımız renk düzeni bu.
‫Çok güzel.
‫Şimdi burada olumlu ve olumsuz örneklerimiz var.
‫Ve yine, her yere dağılmış durumdalar.
‫Ancak eğilime bakacak olursanız, çizgi her ikisinden de aşağı doğru iniyor.
‫Ama yine de, onları gerçekten ayıramazsınız.
‫İşte bu noktada makine öğrenimi modelimizin bu konuya bakma becerimizi devralması gerekecektir.
‫Yani eğer şimdi buna bakacak olsaydınız, o küçük harita çizimi lib çıktısını durdurmak için oraya bir noktalı
‫virgül koydum.
‫Buna bakıp burada neler olduğunu çözmeye çalışırsanız, kalp hastalığı olan
‫ya da olmayan birinin maksimum kalp atış hızı neydi?
‫Somon ve mavi noktalar.
‫Mavi noktalar kalp hastalığı olmayanlardır.
‫Somon balığı kalp hastalığına iyi gelir.
‫Bunu deşifre etmek zorunda kalsaydınız, oldukça zor olurdu, değil mi?
‫Çünkü bunların hepsi birbirine karışmış durumda.
‫Belki bir çeşit model olduğu sonucuna varabilirsiniz.
‫Burada oldukça büyük bir küme var.
‫Burada büyük bir küme var.
‫Ama gerçekten, bir model söyleyemem.
‫Belki bakmak için biraz daha zamanım olsaydı, bir şeyler bulabilirdim.
‫Ancak bu noktada makine öğrenimi devreye girecek.
‫Makine öğrenimi, hemen göremeyeceğiniz kalıpları verinin içine daldıracaktır.
‫Bazı hesaplamalar yapacak ve gerçekten göremediğimiz bu kalıpları çözecek.
‫Yine, yeterince zamanımız olsaydı, belki bir şeyler bulabilirdik.
‫Ancak makine öğrenimi mühendisleri veri bilimcilerle birlikte çalıştığında, algoritmanın işi bizim için yapmasını tercih
‫ediyoruz.
‫Yapabileceğimiz şey, bu çizimi biraz daha eksiksiz hale getirmek için bilgi için biraz yardım eklemektir.
‫Bu nedenle, yaş ve maksimum sıcak sağın fonksiyonu olarak kalp hastalığı başlığını çizin, ardından plt nokta x etiketi altta yaş
‫ve ardından plt nokta y etiketidir.
‫Bu maksimum kalp atış hızı olacak.
‫Ve sonra bir açıklama ekleyeceğiz, böylece insanlar hangi noktanın hangisi olduğunu anlayabilecek ve sadece "somon
‫ve açık mavi noktalarla burada neler oluyor, harika renk düzeni, ama ne olduğundan
‫emin değilim" diye düşünmeyecekler ve noktalı virgülü orası yerine oraya koyacağız.
‫Harika.
‫Bu biraz daha iyi görünüyor.
‫Ama yine de, bir çeşit model görüyorsanız bana bildirin.
‫Ancak benim görebildiğim tek şey biraz düşüş eğilimi.
‫Yani bir kişi yaşlandıkça maksimum kalp atış hızı düşer ki bu da yine mantıklıdır.
‫Bir veri setini keşfederken, başlangıçta her zaman kalıplar bulmanız gerekmez.
‫Sadece neler olup bittiğini öğrenmeye çalışıyoruz.
‫Yaşı belirlediğimize göre, yaş dağılımının nasıl olduğunu kontrol edebiliriz?
‫Bunu yapmak için, histogram ile yaş sütununun dağılımını kontrol edeceğiz.
‫Şimdi dağılım, verilerin yayılması için kullanılan başka bir kelimedir.
‫Yani burada neredeyse eşit bir dağılım olduğunu görebiliyoruz.
‫Dolayısıyla, verilerin ne tür bir dağılıma ve eşit yayılıma sahip olduğunu hatırlayabilirsiniz.
‫Ve eğer istemiyorsanız, bu tamamen sorun değil.
‫Benim de bunu anlamam biraz zaman aldı.
‫Aslında uzun zamanımı aldı ve hala araştırmam gerekiyor.
‫İşte bu tür bir dağılım normal dağılım olarak bilinir.
‫Eğer gerçekten normal dağılımın nasıl bir şey olduğunu söyleyecek olsaydık, bu mükemmel normal dağılıma
‫bakardık.
‫Bir göz atalım.
‫Yani normal dağılım bir çan eğrisi gibi görünecektir.
‫Böyle bir şeyi görmek.
‫Yani bizimkine gelirsek, bizimki bu şekle çok yakın, ancak bir tür sürüşe doğru sallanıyor.
‫Dolayısıyla, nüfusumuzun veya örneklerimizin çoğunun yaşlarının buradaki büyük orta boşluk civarında olduğunu
‫görebiliriz.
‫Ve 30 yaş ve üzerinde çok fazla insanımız yok.
‫Burası 80 falan olabilir.
‫Orada fazla parçamız yok.
‫Veri setimizin çoğunluğu 50 ila 60 aralığındadır.
‫Bu nedenle, bir dizi farklı sütun için yapmak isteyebileceğiniz şey dağılımları kontrol etmek, spreadleri
‫kontrol etmektir.
‫Eğer burada 150 yaşında biri olsaydı, bu belki de temizlememiz gereken bir tür veri olurdu çünkü hiç
‫kimsenin 150 yaşına kadar yaşadığından emin değilim ya da burada belki beş yaşında ya
‫da bunun gibi bir şey olan biri olsaydı.
‫Ayrıca şunu da düşünmemiz gerekir: Tamam, bu veri setimize dahil etmek istediğimiz bir şey mi?
‫Ancak bu, sütundan sütuna farklı olacaktır.
‫Yani burada sadece yaşı kontrol ediyoruz.
‫Bu normal bir dağılım.
‫Aynı şeyi diğer sütunlar için de yapabiliriz, ancak buradaki örnekler hakkında düşünme şekliniz aykırı
‫değerler olarak adlandırılır.
‫Peki, aykırı değerler olup olmadığını nasıl anlayacaksınız?
‫Dağılım grafiği, bu histogram bunu yapmanın en iyi yollarından biridir.
‫Dolayısıyla, daha sonra makine öğrenimi modelleriniz açısından bazı garip sonuçlar elde
‫ediyorsanız, bunun nedeni verilerde aykırı değerler olması olabilir ve bu noktada her sütunun farklı
‫dağılımlarını kontrol etmeniz gerekecektir.
‫Bu da yapmanın bir yolu.
‫Şimdi yapabileceğimiz şey başka iki sütunu karşılaştırmaktır.
‫Eğer buraya veri sözlüğümüze gelirsek, bunu göğüs ağrısı tipinden önce gördüm.
‫Bunu görmenin ilginç olacağını düşündüm.
‫Farklı göğüs ağrısı türleri için buraya geldiysek, yani göğüs ağrısı ile ilgili, kalbe giden kan akışının
‫azalması, tipik özofagus spazmları ile ilgili olmayan göğüs ağrısı.
‫Sanırım bu yemek borusu gibi bir şey, yani ağzınızdan midenize giden boru ya da onun
‫gibi bir şey.
‫Asemptomatik göğüs ağrısı, hastalık belirtisi göstermiyor.
‫Tamam.
‫Bunu Hedef sütunuyla karşılaştırırsak bu oldukça ilginç olacaktır, değil mi?
‫Yani göğüs ağrısına karşı hedef.
‫Peki göğüs ağrısının kalp hastalığı olup olmadığıyla bir ilişkisi var mıdır?
‫Hadi buraya gelelim.
‫O zaman git biraz başlık at.
‫Kalp hastalığı.
‫Frekans başına.
‫Göğüs ağrısı tipi.
‫Aslında yapabileceğimiz şey, her bir farklı değerin ne olduğunu hatırlayabilmek için göğüs ağrısı
‫veri sözlüğümüzü kopyalayarak kendimize hatırlatmaktır.
‫Eğer buraya gelirsek.
‫Ve bunu kopyalayacağız.
‫Vites değiştirmek onu aşağı indirecek ve biz de buraya yapıştıracağız.
‫Harika.
‫Yani karşılaştıracağımız şey bu.
‫Bunu çapraz sekme ile oldukça hızlı bir şekilde yapabiliriz.
‫P'yi görmüyorum.
‫Hedef değil.
‫Tamam.
‫Peki buna bakacak olursak, burada ne tasarlayabiliriz?
‫Hmm.
‫Göğüs ağrısı artıyor gibi görünüyor.
‫Kalp hastası olup olmadıkları da öyle.
‫Ama sıfır göğüs ağrısı olursa.
‫Kalp hastası olmayanların sayısı olanlardan çok daha fazladır.
‫Ancak sıfır olan sadece 18 kişi kalp hastası değilken, 69 kişi kalp hastasıdır, yani kalp hastası olanların
‫neredeyse üç katıdır.
‫Yani bu tipik olarak adrenal olmayan bir ağrıdır.
‫Kalple ilgili değil.
‫Kalple ilgili olmaması ilginç.
‫Yani bunlar, verilerinizde bulmaya başlayacağınız türden kalıplardır.
‫Bazıları mantıklı.
‫Bu bana pek mantıklı gelmiyor.
‫Kalple ilgili olmayan ağrı.
‫Yine de iki kişiyle kalp hastalığı geçirenlerin sayısı geçirmeyenlerden daha fazladır.
‫Dolayısıyla bunlar, bir konu uzmanıyla görüşmek isteyebileceğiniz türden şeylerdir.
‫Bu kalp hastalığı veri setini incelediğimiz gibi bir veri setine bakıyorsanız ve ben bir doktor değilim,
‫tıbbi eğitim almadım, sağlıkla ilgili bazı şeyleri araştırdım, ancak göğüs ağrısı hakkında
‫hiçbir fikrim yok.
‫Yani tıp mesleğinden birinden bu veri setini aldıysam, birinin kalp hastası olup olmadığını anlamak
‫için makine öğrenimini kullanmaya çalışıyorum.
‫Ve gerçekten anlamadığım bu kalıplarla karşılaşıyorum.
‫İşte tam bu noktada muhtemelen bir tıp uzmanına ulaşır ve "Hey, bu yüzden Tıp Uzmanıyım" derim ya da kendi
‫araştırmamı yaparım, örneğin bunların gerçekte ne anlama geldiğine bakarım, anjinayı tanımlamadan önce bunu yaptık ve "Hey, verilerde bunu görüyorum,
‫ama biraz ışık tutabilir misiniz?" diye sorardım.
‫Benim için biraz kafa karıştırıcı.
‫Bu doğru mu?
‫Aradığımız içgörü bu değil mi, hem yaşın normal dağılımı gibi hem
‫de azalan maksimum kalp atış hızı gibi bize mantıklı gelen kalıplar.
‫Birisi yaşlandıkça, bu belki de o kadar mantıklı gelmeyebilir.
‫Kalp hastalığı kadınlarda erkeklerden daha mı yaygındır?
‫İşte almaya çalıştığımız soruların türü bu.
‫Cevapları değil, sorabileceğimiz soruları bularak verilerde bir fikir oluşturmaya çalışıyoruz.
‫Bu nedenle daha önce yaptığımız gibi bunu biraz daha görsel hale getirebiliriz.
‫Çapraz sekmeyi daha görsel hale getirin.
‫Ücretli a çapraz sekme df değil c p df nokta hedefi.
‫Sadece elimizde ne varsa onu yazıyoruz.
‫Nokta çizimi, aynı çizim.
‫Yine, bir çubuk yapabiliriz çünkü burada dört farklı değer varken orada iki farklı değer vardır.
‫Bu nedenle, incir boyutu on ve altıya eşit olan bir çubuk grafik üzerinde buna iyi bir şekilde bakabilmeliyiz.
‫Harika.
‫Ve en sevdiğimiz renkleri kullanacağız.
‫Renk eşittir.
‫Ne kullanıyoruz?
‫Açık mavi somon.
‫Aslında, sanırım emir tam tersi yöndeydi.
‫Sonra önce somon balığı yaptık, sonra açık mavi gerçekten önemli değil.
‫Çok güzel.
‫Ve biraz iletişim artı başlığı ekleyeceğiz.
‫Göğüs ağrısı tipine göre kalp hastalığı sıklığı.
‫Sonra bir plt x etiketimiz var.
‫Göğüs ağrısı tipi yapacağız.
‫Ve sonra y üzerinde plt y etiket miktarı bulunur.
‫Güzel bir plt efsanesi.
‫Buraya koyacağız.
‫Hastalık yok.
‫Hastalık.
‫Ve sonra tekrar bitireceğiz, X işaretlerinin dikey olduğundan emin olacağız, böylece okunması biraz
‫daha kolay olacak.
‫Elimizde ne var?
‫PY grafiğinde y etiketi yoktur.
‫Küçük bir yazım hatası var.
‫Çok güzel.
‫İşte oldu.
‫Yani bu biraz daha görsel.
‫Böylece çapraz sekmemizi burada bir grafiğe dönüştürüyoruz.
‫Şimdi, bu birisine oldukça hızlı bir şekilde götürebileceğimiz ve "Hey, burada neler oluyor?" diyebileceğimiz
‫bir şey.
‫Göğüs ağrısı tipinin, hastalıkla göğüs ağrısından çok daha fazla ilişkisi vardır.
‫Ve bunun genel bir ağrı olmaması gerekiyor.
‫Yani tipik olarak özofageal.
‫Bu kelimeyi telaffuz etmek benim için çok zor.
‫Özofagus spazmları, kalple ilgili değil.
‫Bu da yine verilerden yola çıkarak soru işaretleri yaratıyor.
‫Bu keşifsel veri analizinde yapmaya çalıştığımız şey de bu.
‫Tamam.
‫Yani elimizde güzel bir görselleştirme var.
‫Bundan sonra yapabileceğimiz şey, bağımsız değişkenler ile bağımlı değişkenimiz arasındaki korelasyonu kontrol etmektir.
‫Veri çerçevemize tekrar bakacak olursak, atlamak istediğiniz şey bu, değil mi?
‫Sadece DF kullanarak veri çerçevenizin anlık görüntüsünü hızlı bir şekilde almanız gerekiyordu.
‫Bunlar bizim kendimizi hatırlatan bağımsız değişkenlerimiz ve bunları hedefi tahmin etmek için kullanmaya çalışıyoruz.
‫Bu yüzden bunları nasıl karşılaştırabileceğimizi göreceğiz ve bir korelasyon matrisi kullanacağız, ancak bunu bir sonraki videoda
‫göreceğiz.