‫Bây giờ để so sánh tiếp theo của chúng tôi, những gì chúng tôi có thể làm là cố gắng kết hợp một
‫vài biến số độc lập, chẳng hạn như hành động giảm tuổi, là nhịp tim tối đa, và sau đó so sánh chúng với bệnh tim biến mục tiêu của
‫chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn lại khung dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể so sánh là độ tuổi giảm ach và nhắm mục tiêu tất cả trong một.
‫Và bây giờ nếu chúng ta kiểm tra các giá trị khác nhau của chúng ta cho thal action.
‫Bây giờ lý do tại sao tôi biết đây là nhịp tim tối đa, bởi vì nếu chúng ta quay lại sau một giây để chúng ta có thể thấy
‫có rất nhiều giá trị khác nhau ở đây.
‫Vì vậy, độ dài 91, nếu bạn gọi giá trị được tính trên bất kỳ cột nào và độ dài xuất hiện dưới dạng một cái gì đó
‫có nghĩa là có nhiều giá trị khác nhau trong cột đó.
‫Vì vậy, những gì có thể cho chúng ta biết là vì có rất nhiều giá trị khác nhau, nhìn nó trên
‫biểu đồ thanh có thể không phải là loại biểu đồ tốt nhất vì nếu chúng ta nhìn vào biểu đồ này, chỉ có bốn cột ở
‫đây và điều đó khá dễ hiểu.
‫Nhưng khi có 91, điều đó có thể khó nhìn hơn một chút.
‫Vì vậy, đó là nơi chúng tôi có thể mang lại một cái gì đó giống như biểu đồ phân tán.
‫Hãy quay trở lại từ điển dữ liệu của chúng tôi và xem Falak là gì.
‫Lên đây.
‫Giảm ở nhịp tim tối đa đạt được.
‫Và một lần nữa, chúng tôi thực sự chỉ đang đi sâu vào, đọc từ điển dữ liệu của chúng tôi ở đây.
‫Bạn có thể chỉ đi qua các cột khác nhau, đọc chúng xem cột nào nổi bật với bạn và thử
‫so sánh một số cột trong số đó với biến mục tiêu.
‫Và hãy nhớ rằng, nếu chúng ta quay lại khung dữ liệu của mình.
‫Chúng thường được gọi là các đặc trưng hoặc các biến độc lập, và đây thường được gọi là
‫biến mục tiêu hoặc biến phụ thuộc.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Chúng tôi đang so sánh các biến độc lập với biến mục tiêu của mình.
‫Điều này có vẻ hơi giống như thể chúng ta đang nhảy khắp nơi.
‫Và tôi biết tôi đã nói điều này trước đây, đó là bởi vì chúng tôi là chúng tôi, chúng tôi thực sự chỉ chọn những cột ở đây khơi dậy sự
‫quan tâm của chúng tôi.
‫Điều này đã khơi dậy sự quan tâm của tôi và chúng tôi đang cố gắng tìm hiểu xem chúng có liên quan như thế nào với mục tiêu.
‫Đó là những gì chúng tôi đang làm.
‫Bạn có thể chọn một vài cột khác.
‫Tôi chỉ xem qua những cái mà tôi thấy thú vị nhất.
‫Vì vậy, chúng ta hãy tạo một câu tiêu đề nhỏ về nhịp tim tối đa cho bệnh tim, và sau đó chúng ta sẽ biến điều đó thành dấu
‫hiệu giảm.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, để so sánh ba yếu tố như tuổi tác, sự lười biếng và bệnh tim, những gì chúng ta có thể phải làm là tạo ra một âm
‫mưu có hai âm mưu trên đó.
‫Vì vậy, trước tiên hãy bắt đầu bằng cách tạo một hình khác, hình vẽ và chúng ta sẽ vượt qua nó.
‫Kích thước một quả sung bằng mười sáu.
‫Sau đó, chúng ta có thể phân tán, chúng ta có thể phân tán với các ví dụ tích cực trước.
‫Vì vậy, chỉ cần chịu đựng với tôi một giây và chúng ta sẽ nói về những gì đang xảy ra trong khi chúng ta đang trải
‫qua nó.
‫Vì vậy, âm mưu phân tán.
‫Chúng tôi muốn thấy trên phân tán này.
‫Những ví dụ tích cực.
‫Vì vậy, chúng ta có thể đặt tuổi DFA hoặc tuổi DFA trong ngoặc.
‫Chúng thực sự có nghĩa giống nhau.
‫Nhưng tôi thích làm theo cách này.
‫Def def không tuổi.
‫Và sau đó ở đây chúng ta sẽ thực hiện tiêu diệt mục tiêu bằng.
‫Tất nhiên bạn không thể làm điều này nếu tên cột của bạn có khoảng trắng, nhưng trong trường hợp của chúng tôi, không tên cột nào
‫của chúng tôi có khoảng trắng.
‫Điều này đang làm là một tập hợp con của tập dữ liệu.
‫Chúng tôi đang lấy cột tuổi từ khung dữ liệu của mình trong đó điều kiện này bằng true, vì vậy trong đó mục
‫tiêu bằng một.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đã làm điều đó trong một ô bên dưới đây, xác định tuổi không phải là tuổi, xác định mục tiêu bằng một.
‫Vì vậy, điều này sẽ hiển thị cho chúng ta tất cả các cột tuổi.
‫Mục tiêu của chúng ta là bằng một.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng tôi cũng muốn DFL ach, là mục tiêu xác định nhịp tim tối đa bằng một đẹp.
‫Và chúng tôi sẽ tạo cho nó một màu cá hồi.
‫Điều này sẽ như thế nào nếu chúng ta gọi điều đó là tuyệt vời?
‫Vì vậy, ở đây, chúng ta có nhịp tim tối đa và chúng ta có tuổi.
‫Vì vậy, bạn có thể suy ra điều gì từ điều này một cách nhanh chóng chỉ bằng cách nhìn vào nó ở đây?
‫Chà, bạn có thể suy luận rằng có một xu hướng giảm.
‫Vì vậy, nếu bạn định vẽ một đường thẳng qua đó, chỉ là một đường thẳng, nó ở khắp nơi.
‫Đúng.
‫Nhưng bạn có thể thấy mô hình đang đi xuống ở đây.
‫Ai đó càng trẻ, nhịp tim của họ càng cao.
‫Đó là loại xu hướng mà bạn đang thấy ở đó có một chút ý nghĩa ngay bây giờ.
‫Đây là những ví dụ tích cực.
‫Vì vậy, đây là những bệnh nhân bởi vì chúng tôi có mục tiêu bằng một.
‫Đây là những bệnh nhân bị bệnh tim.
‫Và vì vậy bây giờ chúng tôi muốn các ví dụ tiêu cực trên cùng một âm mưu.
‫Vì vậy, hãy rải rác với những ví dụ tiêu cực.
‫Tôi sẽ có plt scatter không có df không tuổi.
‫Tất cả những gì chúng tôi sẽ làm chỉ là sao chép những gì chúng tôi có ở trên.
‫Nhưng ngoại trừ mục tiêu bằng 0 vì chúng là ví dụ tiêu cực, đây là không có bệnh tim.
‫Mục tiêu thiếu df dot đó bằng 0 tuyệt vời c bằng.
‫Tôi sẽ chuyển sang màu xanh nhạt.
‫Đó là bảng màu mà chúng tôi đang thiết lập cho bây giờ.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi có các ví dụ tích cực và tiêu cực trên đó.
‫Và một lần nữa, chúng ở khắp nơi.
‫Nhưng nếu bạn nhìn vào xu hướng, thì cả hai đường đều đi xuống.
‫Nhưng một lần nữa, bạn không thể thực sự tách chúng ra.
‫Đây là nơi mà mô hình học máy của chúng tôi sẽ phải tiếp quản từ khả năng của chúng tôi để xem xét điều này.
‫Vì vậy, nếu bạn là nếu bạn đang nhìn vào điều này bây giờ, tôi chỉ cần đặt một dấu chấm phẩy ở đó để dừng việc xuất lib
‫sơ đồ nhỏ đó.
‫Nếu bạn nhìn vào điều này và bạn cố gắng giải mã những gì đang xảy ra ở đây, thì nhịp
‫tim tối đa của một người bị hoặc không bị bệnh tim là bao nhiêu?
‫Cá hồi so với chấm xanh.
‫Các chấm màu xanh là không có bệnh tim.
‫Cá hồi bị bệnh tim.
‫Nếu bạn phải giải mã điều này, nó sẽ khá khó khăn, phải không?
‫Bởi vì tất cả những thứ này được trộn lẫn với nhau.
‫Có thể bạn có thể suy ra rằng có một số kiểu mẫu.
‫Có một cụm công bằng lớn ở đây.
‫Có một cụm lớn ở đây.
‫Nhưng thực sự, tôi thực sự không thể nói một mô hình.
‫Có lẽ nếu tôi có thêm thời gian để xem xét nó, tôi có thể tìm thấy một cái gì đó.
‫Nhưng đây là lúc mà học máy sẽ phát huy tác dụng.
‫Các mô hình mà bạn không nhất thiết phải nhìn thấy ngay lập tức học máy sẽ đi sâu vào dữ
‫liệu.
‫Nó sẽ hình thành một số phép tính và tìm ra những mẫu mà chúng ta không thể thực sự thấy được.
‫Một lần nữa, nếu chúng ta có đủ thời gian, có lẽ chúng ta sẽ tìm được thứ gì đó.
‫Nhưng khi các kỹ sư học máy với các nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi muốn thuật toán thực hiện công việc
‫cho chúng tôi.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là thêm một số trợ giúp về thông tin chỉ để làm cho cốt truyện này hoàn thiện hơn một chút.
‫Vì vậy, đồ thị tiêu đề bệnh tim theo chức năng của tuổi và cực đại nóng ngay sau đó plt chấm x nhãn xuống dưới cùng
‫là tuổi rồi plt chấm nhãn y.
‫Đây sẽ là nhịp tim tối đa.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ thêm một huyền thoại để mọi người có thể hiểu đó là dấu chấm nào và họ không chỉ nghĩ về điều gì
‫đang xảy ra ở đây với cá hồi và các chấm màu xanh nhạt, cách phối màu tuyệt vời, nhưng
‫tôi không chắc điều gì điều gì đang xảy ra và chúng tôi sẽ đặt dấu chấm phẩy ở đó thay vì ở đó.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nó trông tốt hơn một chút.
‫Nhưng một lần nữa, bạn hãy cho tôi biết nếu bạn có thể thấy một số kiểu mẫu.
‫Nhưng đối với tôi, tất cả những gì tôi thực sự có thể thấy là một chút xu hướng giảm.
‫Vì vậy, khi ai đó già đi, nhịp tim tối đa của họ giảm xuống, điều này có ý nghĩa trở lại.
‫Khi bạn đang khám phá một tập dữ liệu, bạn không nhất thiết phải luôn tìm thấy các mẫu để bắt đầu.
‫Chúng tôi chỉ đang làm quen với những gì đang diễn ra.
‫Và vì chúng ta vừa mới xác định tuổi, điều chúng ta có thể kiểm tra là sự phân bố của độ tuổi là gì?
‫Vì vậy, để làm như vậy, chúng ta sẽ kiểm tra sự phân bố của cột tuổi với biểu đồ.
‫Bây giờ phân phối là một từ khác để lan truyền dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng ta có thể thấy ở đây rằng gần như có một sự lây lan đồng đều.
‫Vì vậy, bạn có thể nhớ lại loại dữ liệu phân phối và thậm chí là trải rộng.
‫Và nếu bạn không, điều đó hoàn toàn tốt.
‫Tôi cũng đã mất một thời gian để hiểu điều này.
‫Thực ra tôi đã mất nhiều thời gian và tôi vẫn phải nghiên cứu.
‫Vì vậy, loại phân phối này ở đây được gọi là phân phối chuẩn.
‫Và nếu bạn thực sự muốn nói loại phân phối chuẩn là gì, chúng ta sẽ xem xét phân phối chuẩn hoàn
‫hảo này.
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Vì vậy, phân phối chuẩn sẽ giống như một đường cong hình chuông.
‫Để xem một cái gì đó như vậy.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến của chúng ta, của chúng ta rất gần với hình dạng đó, nhưng nó giống như đang lắc lư về phía chuyến đi.
‫Vì vậy, chúng ta có thể thấy rằng hầu hết dân số của chúng ta hoặc hầu hết các mẫu của chúng ta, tuổi của họ nằm quanh khoảng cách giữa lớn
‫này ở đây.
‫Và chúng ta không có nhiều như vậy ở độ tuổi 30 hoặc quá khứ.
‫Đây có thể là 80 ở đây hoặc tương tự như vậy.
‫Chúng tôi không có nhiều bộ phận ở đó.
‫Phần lớn tập dữ liệu của chúng tôi nằm trong phạm vi 50 đến 60.
‫Và vì vậy đây là những gì bạn có thể muốn làm cho một loạt các cột khác nhau là kiểm tra
‫phân phối, kiểm tra chênh lệch.
‫Nếu chúng tôi có ai đó ở đây giống như 150, đó có thể là một số loại dữ liệu mà chúng tôi phải dọn
‫dẹp bởi vì tôi không chắc liệu có ai đã từng sống đến 150 hay chúng tôi có ai đó ở
‫đây có thể năm hoặc cái gì đó tương tự.
‫Chúng tôi cũng sẽ phải suy nghĩ, được rồi, đó có phải là thứ chúng tôi muốn đưa vào tập dữ liệu của mình không?
‫Nhưng đây sẽ là cột khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ kiểm tra độ tuổi ở đây.
‫Đó là một phân phối bình thường.
‫Chúng tôi có thể làm tương tự cho các cột khác, nhưng cách bạn sắp xếp suy nghĩ về các mẫu ở đây
‫được gọi là giá trị ngoại lai.
‫Và bây giờ bạn sẽ làm thế nào để nói điều đó nếu có bất kỳ ngoại lệ nào?
‫Chà, âm mưu phân phối, biểu đồ này là một trong những cách tốt nhất để làm điều đó.
‫Vì vậy, nếu bạn nhận được một số kết quả kỳ lạ, chẳng hạn như một số kết quả kỳ lạ về
‫mô hình học máy của bạn sau này, thì có thể là do dữ liệu có những điểm khác biệt và đó là nơi bạn
‫sẽ phải kiểm tra các phân phối khác nhau của từng cột.
‫Vì vậy, đó là một cách để làm điều đó.
‫Bây giờ những gì chúng ta có thể làm là so sánh hai cột khác.
‫Vì vậy, nếu chúng ta truy cập vào từ điển dữ liệu của mình ở đây, tôi đã thấy cái này trước khi loại đau ngực.
‫Và tôi nghĩ điều đó sẽ rất thú vị khi xem.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến đây vì các loại đau ngực khác nhau, vì vậy đau ngực liên quan, giảm cung
‫cấp máu cho tim, đau ngực không liên quan đến co thắt thực quản điển hình.
‫Vì vậy, tôi đoán nó giống như thực quản của bạn, đó là, tôi nghĩ rằng ống từ miệng bạn đến dạ dày của bạn hoặc một cái
‫gì đó tương tự.
‫Đau ngực không triệu chứng, không biểu hiện bệnh.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, điều này sẽ khá thú vị, phải không, nếu chúng ta so sánh điều này với cột Mục tiêu.
‫Vì vậy, đau ngực so với mục tiêu.
‫Vậy đau tức ngực có liên quan đến việc người bị bệnh tim hay không?
‫Vì vậy, chúng ta hãy xuống đây.
‫Vâng, hãy làm một tiêu đề nhỏ.
‫Bệnh tim.
‫Tần suất mỗi.
‫Đau ngực kiểu.
‫Thực ra, những gì chúng ta có thể làm chỉ là nhắc nhở bản thân, sao chép từ điển dữ liệu về cơn
‫đau ngực để chúng ta có thể nhớ từng giá trị khác nhau là gì.
‫Vì vậy, nếu chúng ta vào đây.
‫Và chúng tôi sẽ sao chép điều này.
‫Chuyển vào sẽ đưa nó xuống và chúng tôi sẽ dán nó vào đây.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng ta sẽ so sánh.
‫Chúng tôi có thể làm điều đó khá nhanh chóng với một tab chéo.
‫Def không thấy p.
‫Def không phải mục tiêu.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào điều này, chúng ta sẽ nghĩ ra điều gì ở đây?
‫Hừ!
‫Có vẻ như cơn đau ngực tăng lên.
‫Vậy liệu họ có bị bệnh tim hay không.
‫Nhưng nếu chúng ta không bị đau ngực.
‫Còn rất nhiều điều không mắc bệnh tim nữa.
‫Nhưng nếu chúng ta chỉ có 18 người với số 0 thì đừng mắc bệnh tim mà là số 69 thì gần gấp
‫ba lần số người mắc bệnh tim.
‫Vì vậy, đây thường là cơn đau không do tuyến thượng thận.
‫Ồ không liên quan đến trái tim.
‫Điều đó thật thú vị khi nó không liên quan đến trái tim.
‫Vì vậy, đây là những kiểu mẫu bạn sẽ bắt đầu tìm ra trong dữ liệu của mình.
‫Một số có ý nghĩa.
‫Điều đó không thực sự có ý nghĩa đối với tôi.
‫Đau không liên quan đến tim.
‫Tuy nhiên, nhiều người mắc bệnh tim với hai loại hơn không.
‫Và đây là những điều bạn có thể muốn thảo luận với một chuyên gia về chủ đề.
‫Nếu bạn đang xem qua một tập dữ liệu, chẳng hạn như chúng tôi đang xem qua tập dữ liệu về bệnh tim này và tôi không phải
‫là bác sĩ, tôi không được đào tạo về y tế, tôi đã nghiên cứu một số điều về sức khỏe, nhưng tôi không có
‫gì cả. ý tưởng về cơn đau ngực.
‫Vì vậy, nếu tôi nhận được dữ liệu này do một người nào đó làm trong ngành y tế, tôi đang cố gắng sử dụng công
‫nghệ máy học để tìm ra liệu ai đó có bị bệnh tim hay không.
‫Và tôi đang bắt gặp những mô hình này mà tôi không thực sự hiểu.
‫Đó là nơi tôi có thể sẽ tiếp cận và đi, Này, vì vậy trong Medical Professional hoặc tôi thực hiện nghiên cứu
‫của riêng mình, chẳng hạn như tìm hiểu những điều này thực sự có nghĩa là gì, chúng tôi đã làm điều đó trước khi xác định cơn đau thắt ngực. Này, tôi thấy điều
‫này trong dữ liệu, nhưng bạn có thể làm sáng tỏ không?
‫Nó hơi khó hiểu đối với tôi.
‫Điều này có chính xác?
‫Đây không phải là loại thông tin chi tiết mà chúng ta đang tìm kiếm, là cả hai mẫu có
‫ý nghĩa đối với chúng ta, chẳng hạn như phân bố bình thường của tuổi, chẳng hạn như nhịp tim tối đa giảm.
‫Khi ai đó già đi, điều này có thể không còn nhiều ý nghĩa nữa.
‫Có phải bệnh tim phổ biến ở phụ nữ hơn nam giới không?
‫Vì vậy, đây là loại câu hỏi mà chúng tôi đang cố gắng trả lời.
‫Chúng tôi đang cố gắng hình thành một ý tưởng trong dữ liệu bằng cách không tìm câu trả lời mà là tìm những câu hỏi mà chúng tôi có
‫thể đặt ra.
‫Và vì vậy những gì chúng tôi có thể làm là làm cho điều này trực quan hơn một chút như chúng tôi đã làm trước đây.
‫Làm cho tab chéo trực quan hơn.
‫Đã trả một tab chéo df không c p df mục tiêu chấm.
‫Chúng tôi chỉ viết những gì chúng tôi có ở trên đó.
‫Cốt truyện chấm, cốt truyện giống nhau.
‫Một lần nữa, chúng ta có thể làm một thanh vì có bốn giá trị khác nhau ở đây so với hai giá trị khác nhau ở đó.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ có thể nhìn nó tốt trên một biểu đồ thanh, kích thước hình bằng mười và sáu.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng tôi sẽ sử dụng màu sắc yêu thích của chúng tôi.
‫Màu sắc bằng nhau.
‫Chúng ta đang sử dụng cái gì?
‫Cá hồi màu xanh nhạt.
‫Trên thực tế, tôi nghĩ rằng thứ tự là ngược lại.
‫Sau đó, chúng tôi đã làm cá hồi trước, sau đó màu xanh nhạt không thực sự quan trọng.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng tôi sẽ thêm một số thêm một số thông tin liên lạc cộng với tiêu đề.
‫Tần suất bệnh tim theo loại đau ngực.
‫Sau đó, chúng tôi có một nhãn plt x.
‫Chúng ta sẽ làm kiểu đau ngực.
‫Và sau đó trên y là số lượng nhãn plt y.
‫Truyền thuyết plt đẹp.
‫Chúng tôi sẽ đặt ở đây.
‫Không bênh tật gì.
‫Bệnh.
‫Và sau đó chúng ta sẽ hoàn thành nó một lần nữa, chúng ta sẽ đảm bảo rằng dấu tích X nằm dọc để nó
‫dễ đọc hơn một chút.
‫Chuyển sang những gì chúng ta có?
‫Cốt truyện PY không có nhãn y.
‫Chúng tôi có một chút lỗi đánh máy.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, đó là một chút trực quan hơn.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ chuyển tab chéo của chúng tôi thành một biểu đồ ở đây.
‫Bây giờ, đây là thứ mà chúng ta có thể tiếp cận khá nhanh với ai đó và đi, Này, chuyện gì đang xảy ra
‫ở đây vậy?
‫Loại đau ngực có nhiều nguyên nhân liên quan đến bệnh hơn là đau ngực.
‫Và nó được cho là không và đau chung.
‫Vì vậy, điển hình là thực quản.
‫Từ đó đối với tôi rất khó phát âm.
‫Co thắt thực quản, không liên quan đến tim.
‫Vì vậy, điều này một lần nữa làm dấy lên câu hỏi từ dữ liệu.
‫Đó là những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện trong phân tích dữ liệu khám phá này.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một hình dung khá đẹp ở đó.
‫Những gì chúng ta có thể làm tiếp theo là kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc của chúng ta.
‫Vì vậy, một lần nữa, nếu chúng ta xem xét khung dữ liệu của mình, đây là những gì bạn muốn nhảy ra, phải không?
‫Chỉ cần sử dụng DF đã phải nhanh chóng có một bản chụp nhanh khung dữ liệu của bạn.
‫Đây là những biến độc lập của chúng tôi nhắc nhở bản thân và chúng tôi đang cố gắng sử dụng chúng để dự đoán mục tiêu.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể so sánh những thứ đó và chúng ta sẽ sử dụng ma trận tương quan, nhưng chúng ta sẽ thấy điều đó
‫trong video tiếp theo.