‫Oké, nu we een beetje Iida of verkennende data-analyse hebben gedaan, gaan we nog een
‫stap doen en dat is het bouwen van een correlatiematrix.
‫Je zou kunnen denken wat een correlatiematrix is in termen van leken, het is een grote tabel met getallen die
‫ons vertelt hoe elke onafhankelijke variabele aan elkaar gerelateerd is.
‫Oké, deze kolommen hier, hoe gaan ze met elkaar om?
‫Zijn ze een positieve correlatie of zijn ze een negatieve correlatie?
‫Oh, laten we er niet veel langer over praten, want we willen het zien.
‫We willen zien wat er gebeurt.
‫Dus laten we een correlatiematrix gaan maken.
‫En om dit te doen, kunnen we Dr. Wheatsheaf-tabblad hier, bereken de paarsgewijze correlatie van kolommen
‫exclusief eventuele signaalwaarden.
‫Nou, paarsgewijze correlatie, dat is eigenlijk gewoon zeggen: vergelijk elk van deze kolommen met elkaar.
‫Nou, laten we het in actie zien.
‫Hmm, als je dit voor de eerste keer bekijkt, nogal verwarrend omdat er
‫hier veel getallen staan, oké, je kunt zien dat de kolommen op de rijen staan, evenals kolommen en de diagonaal.
‫Hier is één één, één één.
‫Er zijn veel decimalen en sommige zijn negatief en sommige zijn positief.
‫Hm.
‫Welnu, misschien doen we dat, in plaats van hiernaar te staren en het een beetje te verkennen, kunnen
‫we dit een beetje meer visueel maken.
‫Dus laten we onze correlatiematrix een beetje mooier maken en dat gaan we doen met behulp van seaboards heatmap.
‫Dus we zetten het op in een variabele zuiggatmatrix die gelijk is aan punt.
‫Koel, geweldig.
‫En dan zullen we een figuur en index opzetten met behulp van wat het is, partidos subplots.
‫Dat is het.
‫Maat.
‫Ik weet een beetje de grootte van het ding omdat ik dit eerder heb gezien, dus ik wil dat het 15 breed en hoog is.
‫En dan gaan we X is gelijk aan S. A. S. punt warmtekaart.
‫Het zou helpen als ik de kaart typte en het vervolgens de kernmatrix doorgeef en we willen het annoteren, zodat
‫we een niet gelijk aan waar stellen.
‫En we willen ook een lijn met lijnbreedte.
‫Ja, ik geloof dat dat het is.
‫Van nul komma vijf.
‫En wat hebben we dan nog meer nodig?
‫Er waren nog een paar dingen, adelaars formatteren, we willen alleen decimalen.
‫Dus je ziet hier deze zes, dus tweeën twee zal genoeg zijn voor ons.
‫En dan zal Seamap om het wat mooie kleuren te geven geel, groen worden.
‫De blauwe prachtig, laten we eens kijken, Invalid's Syntex, oh, vergeet de komma hier, klassiek.
‫Prachtig.
‫Oké, dus wat laat dit ons zien?
‫We hebben hier wat afgesneden dingen.
‫Dat is die vervelende matplotlib driepunts, één punt, één fout, maar dat is veel, we kunnen het repareren.
‫Dus ik begrijp dat je misschien niet ziet dat als je een lichtere versie van matplotlib gebruikt
‫dan wat ik op dit moment gebruik, we de beperkingen van de Y-as moeten aanpassen.
‫Dus we gaan William geweldig maken en dan gaan we uitsterven.
‫Zet wilin.
‫Dat is het.
‫Zo veranderen we het.
‫We willen van onder naar boven en we willen van boven naar beneden.
‫Dat is logisch.
‫Dus bottom line, nul komma vijf en top minus nul komma vijf.
‫werkt dit?
‫Prachtig.
‫Dat ziet er een beetje beter uit, het is niet afgesneden en deze kleine aanpassing hier, dit komt
‫uit het onderzoek dat ik vond door er gewoon naar te zoeken.
‫Dus matplotlib Seabourne, ten eerste, ik denk dat mijn geschiedenis het daar had kunnen hebben, dat complot.
‫Daar gaan we.
‫Eerste en laatste rij afgesneden.
‫Dat is een voorbeeld van zoeken naar je probleem als je het goed hebt, als je een probleem tegenkomt, is
‫het gewoon proberen het op te lossen.
‫Dus ze hebben een soortgelijk probleem als wat we net hadden afgesneden en kwamen dan hierheen.
‫Je kunt zien dat dit de coderegels zijn die ik hier gebruik.
‫En in feite maken ze ook een correlatiematrix.
‫Mooi.
‫Ja, helaas, matplotlib drie komma één punt één brak hittekaarten over zee, maar dat klopt, we hebben
‫onze hittekaart, we hebben onze correlatiematrix.
‫Nogmaals, dit is gewoon dezelfde versie hiervan.
‫Een meer visueel formaat, ik kijk hiernaar en ik begrijp deze.
‫Een stuk beter dan ik deze doe, dus wat is hier eigenlijk aan de hand?
‫Wel, we kunnen op de diagonaal zien dat we veel één-waarden hebben.
‫Maar wat dit betekent, de diagonaal is dat we één vinkje kunnen uitzoomen zodat we de diagonaal kunnen zien.
‫Dit geeft een perfecte correlatie, wat betekent dat de leeftijdskolom precies gelijk is aan de leeftijdskolom,
‫wat heel logisch is.
‫Rechts.
‫En de geslachtskolom is volledig gelijk aan de geslachtskolom enzovoort enzovoort, enzovoort, helemaal onderaan de diagonaal
‫hier.
‫Maar dan hebben we er nog een.
‫Veel andere eigenlijk kleine cellen hier, we kunnen aan de zijkant zien, we hebben nul tot één.
‫En sommige zijn positief, zoals deze hier, en sommige zijn negatief.
‫We hebben zojuist de pijn op de borst vergeleken, die steil was voor ons doel.
‫Laten we dat onderzoeken.
‫Wat is hier de correlatie?
‫Ze hebben Sepi, het heeft een positieve correlatie, dus nul komma vier drie.
‫Onthoud dat de maximale waarde één is, maar dit vertelt ons hoe pijn op de borst gerelateerd is aan de
‫doelkolom.
‫Hmmm, nou, als we hiernaar kijken en we hebben wat onderzoek gedaan
‫naar een correlatiematrix, zal ik je vertellen dat, omdat ik dit onderzoek zelf heb gedaan, een hogere positieve
‫waarde een potentiële positieve correlatie betekent en een hogere negatieve waarde betekent een mogelijke negatieve correlatie of een afname.
‫Wat dit zegt is als CRP omhoog gaat.
‫Ook de streefwaarde neemt toe.
‫Heeft dat zin als we hier komen?
‫Dus als we kijken naar dit perceel dat we eerder deden, zoals S. P. stijgt, neemt ook de streefwaarde toe.
‫Dus onthoud, onze streefwaarde is nul één nul voor geen ziekte, één voor de ziekte.
‫We zijn hier het meest geïnteresseerd in de correlatie, want als je hiernaar kijkt, is geen
‫ziekte het hoogst bij nul, dus dat betekent geen ziekte.
‫Het doel is nul en het type pijn op de borst is ook nul.
‫OK, dus volgens onze correlatiematrix als CRP omhoog gaat, omdat het een positieve correlatie is.
‫De streefwaarde zou ook omhoog moeten gaan, dus laten we het onderzoeken.
‫Ziekte, dit is de enige waarde en dit is nul.
‫Dus blauw is één, zalm is nul zalm.
‫Wat een prachtige kleur als ons type nul één, twee, drie omhoog gaat.
‫Gaat de blauwe kolom voor een taga-waarde omhoog?
‫We kijken hier, het gaat iets omhoog en dit daalt dramatisch en dan gaat het hier
‫omhoog, het gaat hier omlaag, maar de verhouding van ziekte tot geen ziekte is nog steeds veel hoger.
‫Dus daar komt de positieve correlatie vandaan.
‫Het komt van het type pijn op de borst dat toeneemt of de LCP-kolom, omdat dat onze doelkolom verhoogt, wat betekent dat
‫ziekte of geen ziekte ook toeneemt.
‫Dus dat is een positieve correlatie.
‫Daarom is het hier positief.
‫Laten we nu eens kijken naar een van de negatieve kolommen.
‫Dus je gaat hier naar een negatieve correlatie, het is ongeveer dezelfde verhouding, maar alleen op een
‫negatieve manier, dat betekent dat als we hier kijken, Xang, we daar zo in onze datadictionary naar kijken.
‫Als Xang naar beneden gaat, zou de streefwaarde dat ook moeten doen.
‫Laten we dit correlatiematrixwoord er niet voor nemen, laten we deze plot reproduceren, behalve met behulp van de
‫Xang-kolom.
‫Voordat we dat doen, kunnen we hier misschien naar boven springen.
‫Wat is Xang?
‫Door inspanning veroorzaakte angina.
‫Als je je afvraagt wat angina is, hebben we dat gecontroleerd vóór een aandoening die wordt gekenmerkt door hevige pijn op de
‫borst.
‫Dus dit betekent dat als je oefent, je hartpijn krijgt?
‫En laten we eens kijken.
‫Door inspanning geïnduceerde angina één is gelijk aan ja, nul is gelijk aan nee.
‫Dus krijg je hartpijn als je sport?
‫Als je dat doet, is dat een één.
‫En als je dat niet doet, is dat een nul.
‫Er is een negatieve correlatie volgens onze correlatiematrix, wat veel zegt over correlatie.
‫Ik weet.
‫Dus Xang, vergeleken met de streefwaarde, hebben ze ziekte of niet?
‫Is negatief gecorreleerd.
‫Dat betekent dat als Xang naar beneden gaat, het doelwit ook naar beneden moet.
‫Er zijn hier slechts twee waarden voor elk van deze.
‫Dus dit is eigenlijk een vrij eenvoudig voorbeeld.
‫Dus als we hierover nadenken op basis van wat je hebt gehoord over hartaandoeningen.
‫Als iemand je zou vertellen dat wanneer ze sporten, ze pijn op de borst krijgen, dus ze zouden
‫er een hebben, zou je dan dichter bij iemand met een hartaandoening voorspellen of niet?
‫Als ze geïnduceerde pijn op de borst hadden uitgeoefend, wat zou u dan meer geneigd zijn?
‫Hebben ze een hartaandoening of niet?
‫Nou, voor mij zou ik meer geneigd zijn te zeggen, op basis van de rest van de gegevens, als ze door inspanning veroorzaakte
‫pijn op de borst krijgen, kan er iets met hun hart aan de hand zijn en dat kan een
‫hartaandoening zijn.
‫Dit is dus waar er een negatieve correlatie is.
‫Dit is waar de negatieve correlatie in het spel komt.
‫Laten we hier naar beneden gaan.
‫Terug naar onze correlatiematrix.
‫Er is een negatieve correlatie van negatief punt vier vier, dus dat betekent dat als Xang daalt, de doelwaarde
‫daalt op basis van wat de kernfunctie ziet in onze uitgevoerde gegevens, geïnduceerd in Jena.
‫Als ik die kolom vergelijk met de doelkolom, merk ik dat wanneer Xang lager is, de doelkolom dan gebaseerd is
‫op wat we hier kijken?
‫Het is en onthoud, het is slechts een punt voor correlatie.
‫Het is geen perfecte correlatie zoals een negatieve correlatie, maar het neigt er gewoon naar als iemand geen pijn op de
‫borst had, dus geen geïnduceerde angina heeft uitgeoefend.
‫De trend is negatief, dus het neigt ernaar dat ze geen hartziekte hebben.
‫Is dat logisch en zou je al deze waarden kunnen doorlopen, dus dit is vrij vlak, alsof
‫dit bijna in wezen nul is.
‫Er is geen correlatie tussen FBS en het doelwit.
‫Wat vertelt ons datadictionary ons?
‫FBS.
‫Dus nuchtere bloedsuikerspiegel.
‫Hm.
‫Dus dit wil zeggen, is de nuchtere bloedsuikerspiegel hoger dan 120 milligram per deciliter?
‫Ik denk dat dat de deciliter kan zijn.
‫Een extra is onwaar.
‫Dus laten we zeggen dat ze perfect zijn, zelfs als er geen echte positieve of negatieve correlatie is.
‫Het is gewoon wat het is.
‫Dat is het soort inzicht dat je kunt vormen met deze correlatiematrix.
‫En dat is het soort inzicht waar we zelf achter willen komen.
‫Als we medische experts willen en we alleen kunnen werken met de gegevens die we hebben.
‫Dit is het doel hiervan is het doel van wat we hier hebben doorgenomen, verschillende variabelen vergelijken,
‫kijken naar de verdeling.
‫Als je hier meer verschillende variabelen vergelijkt, kan dit proces hiermee doorgaan, toch?
‫We kunnen doorgaan totdat we de gegevens echt, echt begrijpen.
‫Maar.
‫Wat we hierna willen doen is modelgedreven.
‫Dus wat dat betekent, is het bouwen van een machine learning-model om inzicht te krijgen in hoe.
‫Deze onafhankelijke variabelen dragen hier bij aan de doelvariabele.
‫Nu is de correlatiematrix er een van, maar we zijn meer geïnteresseerd in het proberen te voorspellen voor de toekomst dat
‫de correlatiematrix alleen de gegevens behandelt die we hebben.
‫We zijn meer geïnteresseerd in het bouwen van een machine learning-model met voorspellende kracht op basis van de gegevens
‫die we moeten voorspellen over dingen in de toekomst.
‫Dus daar gaan we nu naar kijken.
‫Maak je geen zorgen als je een beetje vastzit in wat de correlatiematrix is.
‫Het is een behoorlijk diepgaand concept om te begrijpen.
‫Maar waar u waarschijnlijk naartoe kunt gaan, is door gewoon te zoeken naar wat een correlatiematrix is.
‫Dus je hier wat is een correlatiematrix?
‫Je zou naar deze eerste link kunnen gaan.
‫Een correlatiematrix is een tabel met correlatiecoëfficiënten tussen variabelen.
‫Nou, dat klinkt als een goede bron.
‫Begin wat meer te lezen.
‫Hé, dat lijkt een beetje op de grafiek die we hebben gemaakt, maar we hebben het grootste deel van de kern van
‫een correlatiematrix behandeld.
‫Het gaat eigenlijk gewoon goed, kijkend naar twee variabelen en gaan, is de relatie positief?
‫A. K. A. als de een toeneemt, neemt de ander ook toe.
‫Of is de relatie negatief?
‫Als de een afneemt, neemt de ander ook af.
‫Laten we eens kijken naar onze workflow, kijken waar we mee bezig zijn.
‫We hebben nu wat data-analyse gedaan.
‫Tijd om aan de slag te gaan met machine learning in de modelleringssectie.
‫Eens kijken wanneer we hier zijn.
‫Als we kijken naar onze nieuwe projectworkflow, hebben we dit behandeld.
‫We hebben enkele verkennende gegevensanalyses bekeken met behulp van numpad als een matplotlib.
‫Nu is het tijd om in de machine te stappen en een deel van de dingen te leren met behulp van psychedelica.
‫En we beginnen met het testen van onze kleine theorieën over wat we hebben ontdekt en verkennende data-analyse.
‫We gaan het zien.
‫Komt ons machine learning-model overeen met wat we hier hebben gevonden?
‫Gewoon het verkennen van de gegevens nu op.