‫على ما يرام.
‫لقد أجرينا الآن القليل من تحليل البيانات الاستكشافية أو EDA.
‫سنقوم بخطوة أخرى وهي بناء مصفوفة ارتباط.
‫قد تفكر ، ما هي مصفوفة الارتباط؟
‫من منظور الشخص العادي ، إنه جدول كبير من الأرقام يخبرنا كيف يرتبط كل متغير مستقل ببعضه البعض.
‫حسنًا ، هذه الأعمدة هنا ، كيف يتفاعلون مع بعضهم البعض؟
‫هل هم ارتباط إيجابي أم ارتباط سلبي؟
‫الآن ، دعنا لا نتحدث عنها لفترة أطول لأننا نريد رؤيتها.
‫نريد أن نرى ما يحدث.
‫فلنبدأ في عمل مصفوفة ارتباط.
‫وللقيام بذلك يمكننا استخدام نقاط DF.
‫لقد نقرنا على علامة تبويب shift هنا لحساب الارتباط الزوجي للأعمدة باستثناء أي قيم فارغة مائلة.
‫حسنًا ، الارتباط الزوجي الذي يقول بشكل أساسي قارن كل من هذه الأعمدة ببعضها البعض.
‫حسنًا ، دعنا نراه في العمل.
‫همم.
‫إذا كنت تنظر إلى هذا للمرة الأولى ، فهذا محير للغاية لأن هناك الكثير من الأرقام
‫التي تحدث هنا.
‫تمام.
‫يمكنك رؤية الأعمدة في الصفوف بالإضافة إلى الأعمدة والقطري.
‫هنا واحد ، واحد ، واحد.
‫هناك الكثير من الكسور العشرية وبعضها بالسالب والبعض الآخر موجب.
‫همم.
‫حسنًا ، قد نفعل ذلك ، على الرغم من ذلك.
‫بدلاً من التحديق في هذا واستكشافه قليلاً ، قد نجعله أكثر بصرية قليلاً.
‫لنجعل مصفوفة الارتباط أجمل قليلاً.
‫وسنفعل ذلك باستخدام خريطة الحرارة لـ C Bourne.
‫لذلك سنقوم بإعداده في متغير.
‫لذلك استدعاء مصفوفة تساوي dfki.
‫رائع.
‫ثم نضع شكلًا و X باستخدام ما هو عليه ، plt dot subplots.
‫هذا هو.
‫حجم التين.
‫أنا أعرف نوعًا ما حجم التين لأنني رأيت هذه المؤامرة من قبل ، لذا أريدها أن تكون 15 عرضًا وارتفاعًا.
‫ثم ننتقل إلى x يساوي SAS.
‫خريطة الحرارة.
‫سيساعدنا إذا كانت خريطة الأنواع الخاصة بنا ثم سنقوم بتمريرها المصفوفة الأساسية ونريد أن نعلق عليها.
‫لذلك سنقوم بتعيين قيمة لا تساوي صحيحًا ونريد أيضًا عرض خط عرض خط.
‫نعم ، أعتقد أن هذا هو 0. 5.
‫وبعد ذلك ماذا نحتاج.
‫كان هناك شيئين آخرين.
‫الصيغة تساوي نريد فقط منزلتين عشريتين.
‫انظر هنا ، هؤلاء مثل ستة.
‫إذاً اثنان سيكونان كافيين لنا ثم انظر إلى الخريطة لمنحها بعض الألوان الجميلة.
‫سنذهب إلى اللون الأصفر.
‫لون أخضر.
‫أزرق.
‫رائع.
‫دعونا.
‫دعونا التحقق من ذلك.
‫بناء جملة غير صحيح.
‫أوه.
‫نسيت الفاصلة هنا.
‫كلاسيك.
‫رائع.
‫حسنًا ، ما الذي يظهر لنا هذا؟
‫لدينا بعض الأشياء المقطوعة هنا.
‫هذه هي تلك الخريطة المزعجة.
‫ليب 3. 1. 1 خطأ.
‫لكن هذا جيد ، يمكننا إصلاحه حتى نذهب إلى أسفل.
‫قد لا ترى أنه إذا كنت تستخدم إصدارًا أحدث من مخطط رسم الخرائط أكثر مما أستخدمه في الوقت الحالي.
‫نحتاج إلى ضبط حدود المحور y حتى نجعل الطرف y رائعًا ثم ننتقل إلى مجموعة
‫النقاط x.
‫وليام هذا كل شيء.
‫هذه هي الطريقة التي نغيرها.
‫نريد أن ننتقل من الأسفل إلى الأعلى ونريد أن نتحرك من الأعلى إلى الأسفل.
‫هل هذا منطقي؟
‫حتى القاع زائد 0. 5 وأعلى -0. 5 ، هل هذا العمل؟
‫رائع.
‫هذا يبدو أفضل قليلا.
‫انها ليست مقطوعة.
‫وهذا التعديل البسيط هنا ، هذا من البحث الذي وجدته بمجرد البحث عنه.
‫لذا خريطة مخطط ليب المنقولة بحراً أولاً.
‫أعتقد أن تاريخي ربما كان موجودًا في تلك المؤامرة.
‫Lib هناك نقطع الصف الأول والأخير وهو مثال على البحث عن مشكلتك عندما تكون على حق ، عندما
‫تواجه مشكلة ، فإن الأمر يتعلق فقط بمحاولة اكتشافها.
‫لذا فإن لديهم مشكلة مشابهة لما قطعناه للتو.
‫وبعد ذلك يمكنك أن تجد هنا سطور الكود التي أستخدمها هنا.
‫وفي الحقيقة ، إنهم يصنعون مصفوفة ارتباط أيضًا.
‫جميلة.
‫نعم.
‫للأسف.
‫خريطة قطعة الأرض 3. 10. 1 خرائط حرارية منقولة بحراً.
‫لكن هذا جيد.
‫لدينا خريطة الحرارة الخاصة بنا ، لدينا مصفوفة الارتباط مرة أخرى.
‫هذه فقط نفس النسخة من هذا.
‫تنسيق مرئي أكثر.
‫أنا أنظر إلى هذا وأفهم هذا.
‫أفضل بكثير مما أفعله هذا.
‫إذن ما الذي يحدث هنا في الواقع؟
‫حسنًا ، يمكننا أن نرى على القطر لدينا الكثير من قيم النبيذ.
‫لكن ما يعنيه هذا ، أن القطر هو أنه يمكننا تصغير علامة واحدة حتى نتمكن من رؤية القطر.
‫هذا يعطي ارتباطًا مثاليًا ، مما يعني أن العمود العمري يساوي تمامًا عمود العمر ، مما يجعل مجموعة
‫كاملة من المعنى.
‫الصحيح.
‫وعمود الجنس يساوي تمامًا عمود الجنس وما إلى ذلك وما إلى ذلك ، على
‫طول القطر هنا.
‫ولكن بعد ذلك لدينا البعض الآخر.
‫هناك الكثير من الخلايا الصغيرة الأخرى هنا.
‫يمكننا أن نرى في الجانب لدينا صفر حتى واحد.
‫وبعضهم إيجابي ، مثل هذا هنا ، وبعضهم سلبي.
‫لقد قارنا للتو ألم الصدر الضيق ، والذي كان CP مع هدفنا.
‫دعنا نتحرى ذلك.
‫ما هو الارتباط هنا؟
‫لديهم CP لديه ارتباط إيجابي.
‫إذن 0. 43 ، تذكر أن القيمة القصوى هي واحد.
‫لكن هذا يخبرنا عن مدى ارتباط ألم الصدر بالعمود المستهدف.
‫همم.
‫حسنًا ، إذا نظرنا إلى هذا وقمنا ببعض الأبحاث حول مصفوفة الارتباط ، فسوف أخبركم
‫، لأنني أجريت هذا البحث بنفسي.
‫تعني القيمة الإيجابية الأعلى ارتباطًا إيجابيًا محتملاً ، وتعني القيمة السلبية الأعلى
‫وجود ارتباط سلبي محتمل أو انخفاض.
‫ما يقوله هذا هو ارتفاع CP.
‫القيمة المستهدفة تزيد أيضا.
‫حاليا.
‫هل هذا منطقي؟
‫إذا أتينا إلى هنا.
‫لذلك إذا نظرنا إلى هذه الحبكة التي فعلناها من قبل.
‫لذلك مع ارتفاع CP ، تزداد القيمة المستهدفة أيضًا.
‫لذلك تذكر أن القيمة المستهدفة لدينا هي 010 لعدم وجود مرض ، واحد للمرض.
‫الآن نحن مهتمون أكثر هنا بالعلاقة ، لأنه إذا نظرت إلى هذا ، لا يوجد مرض أعلى عند
‫الصفر.
‫لذلك هذا يعني عدم وجود مرض.
‫الهدف هو صفر.
‫ونوع ألم الصدر هو صفر أيضًا.
‫تمام.
‫وفقًا لمصفوفة الارتباط لدينا ، حيث يرتفع CP ، لأنه ارتباط موجب.
‫يجب أن ترتفع القيمة المستهدفة أيضًا.
‫لذلك دعونا نتحرى.
‫مرض.
‫هذه هي القيمة الواحدة وهذا صفر.
‫لذا الأزرق هو واحد.
‫السلمون خالٍ من السلمون.
‫يا له من لون جميل.
‫عندما يرتفع نوع ألم الصدر لدينا بمقدار 012 ، ثلاثة.
‫هل يرتفع العمود الأزرق لإحدى القيم المستهدفة؟
‫إذا نظرنا هنا ، فإنه يرتفع قليلاً وينخفض بشكل كبير ثم يرتفع هنا.
‫تنخفض هنا.
‫لكن نسبة المرض إلى عدم وجود مرض لا تزال أعلى من ذلك بكثير.
‫هذا هو المكان الذي يأتي منه الارتباط الإيجابي.
‫يأتي من زيادة نوع ألم الصدر أو عمود LCP حيث يزيد هذا العمود المستهدف ، مما يعني زيادة
‫المرض أو عدم وجود مرض أيضًا.
‫إذن هذا ارتباط إيجابي.
‫لهذا السبب فهي إيجابية هنا.
‫لنلقِ الآن نظرة على أحد الأعمدة السالبة.
‫إذن لديك علاقة سلبية هنا.
‫إنها نفس النسبة تقريبًا ، لكن بطريقة سلبية فقط.
‫هذا يعني أننا إذا نظرنا هنا x ng ، فسوف نتحقق من قاموس البيانات الخاص بنا في غضون ثانية حيث تنخفض
‫x ng.
‫لذلك يجب أن تكون القيمة المستهدفة.
‫دعونا لا نأخذ كلمة مصفوفة الارتباط هذه.
‫دعونا نعيد إنتاج هذه المؤامرة باستثناء استخدام x والعمود.
‫لكن قبل أن نفعل ذلك ، قد نقفز هنا.
‫ما هو x ng؟
‫ممارسة الذبحة الصدرية.
‫الآن ، إذا كنت تتساءل ما هي الذبحة الصدرية ، فقد فحصناها من قبل.
‫حالة تتميز بألم شديد في الصدر.
‫هذا يعني أنك إذا مارست الرياضة ، فهل ستصاب بألم في القلب؟
‫ودعنا نلقي نظرة.
‫ممارسة الذبحة الصدرية المستحثة ، واحد يساوي نعم ، صفر يساوي لا.
‫هل تشعر بألم في القلب عند ممارسة الرياضة؟
‫إذا قمت بذلك ، فهذه واحدة.
‫وإذا لم تفعل ذلك ، فهذا صفر.
‫هناك ارتباط سلبي وفقًا لمصفوفة الارتباط الخاصة بنا.
‫أنا أقول الارتباط كثيرًا.
‫أنا أعرف.
‫لذلك x نانوغرام مقارنة بالقيمة المستهدفة.
‫هل لديهم مرض أم لا؟
‫يرتبط سلبًا.
‫هذا يعني أنه عندما تنخفض صهيون ، يجب أن ينخفض الهدف أيضًا.
‫الآن ، هناك قيمتان فقط هنا لكل من هذه القيم.
‫هذا مثال مباشر جدًا.
‫لذلك إذا فكرنا في هذا بناءً على ما سمعت عنه فيما يتعلق بأمراض القلب.
‫إذا أخبرك شخص ما أنه عند ممارسة الرياضة ، فإنه يعاني من ألم في الصدر لذا يعاني من ألم.
‫هل تتنبأ بالقرب من شخص مصاب بمرض في القلب أم لا؟
‫إذا كانوا قد مارسوا ألمًا في الصدر ، فماذا ستكون أكثر ميلًا؟
‫هل يعانون من أمراض القلب أم لا؟
‫حسنًا ، بالنسبة لي ، سأكون أكثر ميلًا للقول ، حسنًا ، استنادًا إلى بقية البيانات ، إذا كانوا يمارسون
‫تمرينًا ناتجًا عن ألم في الصدر ، فقد يكون هناك شيء ما يحدث في قلوبهم.
‫حق؟
‫يمكن أن يكون هناك مرض في القلب.
‫هذا هو المكان الذي يوجد فيه ارتباط سلبي.
‫هذا هو المكان الذي يلعب فيه الارتباط السلبي.
‫لننزل هنا.
‫العودة إلى مصفوفة الارتباط الخاصة بنا.
‫هناك ارتباط سلبي للنقطة 44.
‫هذا يعني أن X وتنخفض ، تنخفض القيمة المستهدفة بناءً على ما تراه الوظيفة الأساسية في بياناتنا.
‫تمارس الذبحة الصدرية المستحثة.
‫عندما أقارن هذا العمود بالعمود الهدف ، ألاحظ أنه عندما يكون X أقل ، يكون العمود الهدف
‫كذلك.
‫بناء على ما نبحث عنه هنا.
‫انها تذكر انها فقط 0. 44 ارتباط.
‫إنه ليس مثاليًا ، مثل الارتباط السلبي ، ولكنه يتجه نحو ما إذا لم يكن لدى شخص ما ألم في الصدر ، لذلك لم
‫يكن لديه تمرين للحث على الذبحة الصدرية.
‫الاتجاه سلبي ، لذلك يتجه نحو عدم إصابتهم بأمراض القلب.
‫هل هذا منطقي؟
‫ويمكنك الاطلاع على كل هذه القيم.
‫إذن هذا مسطح إلى حد ما ، مثل هذا تقريبًا صفر.
‫لا يوجد ارتباط بين FBS والهدف.
‫ما الذي يخبرنا به قاموس البيانات لدينا؟
‫FBS.
‫لذا صائم سكر الدم.
‫همم.
‫هذا يعني أن سكر الدم الصائم أعلى من 120 ملليغرام لكل ديسيلتر.
‫أعتقد أن هذا قد يكون ديسيلتر واحد يساوي اثنين صفر يساوي خطأ.
‫هذا يعني أنهم متساوون تمامًا.
‫لا يوجد ارتباط إيجابي أو سلبي حقيقي.
‫إنه فقط ما هو عليه.
‫وهذا هو نوع البصيرة التي يمكنك البدء في تكوينها باستخدام مصفوفة الارتباط هذه.
‫وهذا هو نوع البصيرة التي نريد أن نفهمها بأنفسنا إذا كنا نريد خبراء طبيين ويمكننا
‫العمل فقط مع البيانات التي لدينا.
‫هذا هو الغرض من جمعية الإمارات للغوص.
‫هذا هو الغرض مما مررنا به هنا.
‫مقارنة المتغيرات المختلفة ، بالنظر إلى التوزيع.
‫مقارنة المزيد من المتغيرات المختلفة هنا وهذه العملية.
‫يمكننا الاستمرار في هذا ، أليس كذلك؟
‫يمكننا الاستمرار حتى نفهم البيانات حقًا.
‫ولكن.
‫ما نريد القيام به بعد ذلك هو النموذج القائم على أكاديمية الإمارات الدبلوماسية.
‫ما يعنيه ذلك هو بناء نموذج للتعلم الآلي لاستخلاص رؤى حول كيفية القيام بذلك.
‫تساهم هذه المتغيرات المستقلة هنا في المتغير المستهدف.
‫الآن مصفوفة الارتباط واحدة منها ، لكننا مهتمون أكثر بمحاولة التنبؤ بالمستقبل.
‫مصفوفة الارتباط تتعامل فقط مع البيانات التي لدينا.
‫نحن مهتمون أكثر ببناء نموذج للتعلم الآلي يتمتع بقوة تنبؤية استنادًا إلى البيانات التي يتعين
‫علينا توقعها بشأن الأشياء في المستقبل.
‫إذن هذا ما سننظر إليه بعد ذلك.
‫إذا كنت عالقًا هنا قليلاً في ماهية مصفوفة الارتباط ، فلا تقلق.
‫إنه مفهوم متعمق جدًا لفهمه.
‫ولكن إلى أين يمكنك الانتقال بعد ذلك بمجرد البحث عن مصفوفة الارتباط؟
‫لذا اذهب هنا.
‫ما هي مصفوفة الارتباط؟
‫يمكنك الذهاب إلى هذا الرابط الأول.
‫مصفوفة الارتباط هي جدول يوضح معاملات الارتباط بين المتغيرات.
‫حسنًا ، هذا يبدو وكأنه مورد جيد.
‫ابدأ في القراءة أكثر قليلاً.
‫مرحبًا ، هذا يشبه إلى حد ما الرسم البياني الذي رسمناه ، لكننا غطينا معظم جوهر مصفوفة
‫الارتباط.
‫إنها تسير على ما يرام حقًا ، بالنظر إلى متغيرين ، والاستمرار ، هل العلاقة إيجابية؟
‫أ. ك. كلما زاد أحدهما ، زاد الآخر ، أم أن العلاقة سلبية؟
‫عندما يتناقص أحدهما ينقص الآخر.
‫دعنا نلقي نظرة على سير العمل لدينا ، ونرى ما نحن بصدده.
‫لقد مررنا ببعض تحليل البيانات.
‫حان الوقت الآن للدخول في تعلم الآلة في قسم النمذجة.
‫دعونا نرى ما وصلنا إليه هنا.
‫إذا نظرنا إلى سير عمل مشروعنا الجديد ، فقد غطينا ذلك ، وقد نظرنا في بعض تحليلات البيانات الاستكشافية
‫باستخدام NumPy كمخطط مخطط lib.
‫حان الوقت الآن للدخول في جزء التعلم الآلي من الأشياء.
‫باستخدام Psychic Learn ، سنبدأ في اختبار نظرياتنا الصغيرة حول ما اكتشفناه في تحليل البيانات
‫الاستكشافية.
‫سنبدأ في رؤية هل يتوافق نموذج التعلم الآلي الخاص بنا مع ما وجدناه هنا؟
‫مجرد استكشاف البيانات بمفردنا.