‫Très bien, maintenant que nous avons fait un peu d'analyse Iida ou de données exploratoires, nous allons faire
‫une étape de plus et c'est construire une matrice de corrélation.
‫Vous pensez peut-être à ce qu'est une matrice de corrélation en termes simples, c'est un grand tableau de nombres nous
‫indiquant comment chaque variable indépendante est liée les unes aux autres.
‫D'accord, ces colonnes ici, comment interagissent-elles les unes avec les autres ?
‫S'agit-il d'une corrélation positive ou d'une corrélation négative ?
‫Oh, n'en parlons pas plus longtemps parce que nous voulons le voir.
‫Nous voulons voir ce qui se passe.
‫Alors allons faire une matrice de corrélation.
‫Et pour ce faire, nous pouvons utiliser Dr. Onglet Wheatsheaf ici, calculez la corrélation par paires des colonnes en excluant toutes
‫les valeurs de signal.
‫Eh bien, la corrélation par paires, c'est simplement dire comparer chacune de ces colonnes les unes aux autres.
‫Eh bien, voyons-le en action.
‫Hmm, si vous regardez cela pour la première fois, c'est assez déroutant car il y
‫a beaucoup de nombres ici, OK, vous pouvez voir que les colonnes sont sur les lignes ainsi que les colonnes et la diagonale.
‫En voici un, un.
‫Il y a beaucoup de décimales et certaines sont négatives et certaines sont positives.
‫Hmm.
‫Eh bien, nous pourrions le faire, cependant, au lieu de regarder cela et de l'explorer un peu, nous
‫pourrions le rendre un peu plus visuel.
‫Alors rendons notre matrice de corrélation un peu plus jolie et nous allons le faire en utilisant la carte thermique des côtes.
‫Nous allons donc l'installer dans une matrice de succion variable égale à un point.
‫Cool, merveilleux.
‫Et puis nous allons mettre en place une figure et un index en utilisant ce que c'est, les sous-parcelles de partidos.
‫C'est ça.
‫Taille.
‫Je connais en quelque sorte la taille de la chose parce que j'ai déjà vu cela auparavant, donc je veux qu'elle fasse 15 de largeur et de hauteur.
‫Et puis nous allons aller X est égal à S. UNE. S. carte thermique de points.
‫Cela aiderait si je tapais map, puis que je lui transmettais la matrice de base et que nous souhaitions l'annoter afin
‫de définir un non égal à vrai.
‫Et nous voulons aussi une ligne avec une largeur de ligne.
‫Ouais, je crois que c'est ça.
‫De zéro virgule cinq.
‫Et puis de quoi d'autre avons-nous besoin ?
‫Il y avait quelques autres choses, des aigles de format, nous voulons seulement des décimales.
‫Donc vous voyez ici ceux-ci comme six donc deux deux vont nous suffire.
‫Et puis Seamap pour lui donner de jolies couleurs passera au jaune, au vert.
‫Le bleu merveilleux, voyons ça, Invalid's Syntex, oh, oubliez la virgule ici, classique.
‫Merveilleux.
‫OK, alors qu'est-ce que cela nous montre?
‫Nous avons des choses coupées ici.
‫C'est cet embêtant matplotlib trois points, un point, une erreur, mais c'est beaucoup, nous pouvons le réparer.
‫Donc, en bas, vous ne verrez peut-être pas que si vous utilisez une version plus légère de
‫matplotlib que celle que j'utilise en ce moment, nous devons ajuster les limitations de l'axe Y.
‫Donc nous allons rendre Wiliam merveilleux et ensuite nous allons disparaître.
‫Réglez wilin.
‫C'est c'est ça.
‫C'est comme ça qu'on le change.
‫Nous voulons déplacer le bas vers le haut et nous voulons déplacer le haut vers le bas.
‫Ça a du sens.
‫Donc en bout de ligne, zéro virgule cinq et haut moins zéro virgule cinq.
‫Est-ce que ça marche?
‫Merveilleux.
‫Cela a l'air un peu mieux, ce n'est pas coupé et ce petit ajustement ici, c'est à
‫partir de la recherche que j'ai trouvée en le cherchant simplement.
‫Donc matplotlib Seabourne, d'abord, je pense que mon histoire aurait pu l'avoir là, ce complot.
‫On y va.
‫Première et dernière rangée coupées.
‫C'est un exemple de recherche de votre problème lorsque vous l'avez bien compris, lorsque vous rencontrez un problème,
‫il s'agit simplement d'essayer de le résoudre.
‫Donc ils ont un problème similaire à ce que nous venons de couper et puis ils sont descendus ici.
‫Vous pouvez trouver ce sont les lignes de code que j'utilise ici.
‫Et en fait, ils créent également une matrice de corrélation.
‫Beau.
‫Oui, malheureusement, matplotlib trois points un point un a cassé les cartes thermiques maritimes, mais c'est vrai, nous avons notre
‫carte thermique, nous avons notre matrice de corrélation.
‫Encore une fois, c'est juste la même version de ceci.
‫Un format plus visuel, je regarde ça et je comprends celui-ci.
‫Beaucoup mieux que celui-ci, alors que se passe-t-il réellement ici ?
‫Eh bien, nous pouvons voir sur la diagonale que nous avons beaucoup de valeurs uniques.
‫Mais ce que cela signifie, la diagonale est que nous pourrions effectuer un zoom arrière d'un tick afin que nous puissions voir la diagonale.
‫Cela donne une corrélation parfaite, ce qui signifie que la colonne d'âge est exactement égale à la colonne d'âge, ce qui
‫est tout à fait logique.
‫À droite.
‫Et la colonne sexe est complètement égale à la colonne sexe et ainsi de suite et ainsi de suite, tout le long de
‫la diagonale ici.
‫Mais ensuite, nous en avons d'autres.
‫Beaucoup d'autres en fait de petites cellules ici, nous pouvons le voir sur le côté, nous avons obtenu de zéro à un.
‫Et certains d'entre eux sont positifs, comme celui-ci ici, et certains d'entre eux sont négatifs.
‫Nous avons juste comparé la douleur thoracique serrée, ce qui était raide par rapport à notre objectif.
‫Enquêtons là-dessus.
‫Quelle est la corrélation ici ?
‫Ils ont Sepi, il y a une corrélation positive, donc zéro virgule quatre trois.
‫N'oubliez pas que la valeur maximale est un, mais cela nous indique comment la douleur thoracique est liée à la colonne
‫cible.
‫Hmmm, eh bien, si nous examinons cela et que nous avons fait des recherches
‫sur une matrice de corrélation, je vais vous dire, parce que j'ai fait cette recherche moi-même, une valeur positive
‫plus élevée signifie une corrélation positive potentielle et une valeur plus élevée valeur négative signifie une corrélation négative potentielle ou une diminution.
‫Ce que cela dit, c'est que le CRP augmente.
‫La valeur cible augmente également.
‫Maintenant, est-ce que ça a du sens si nous montons ici ?
‫Donc, si nous regardons ce complot que nous avons fait auparavant, comme S. P. augmente, la valeur cible augmente également.
‫N'oubliez donc pas que notre valeur cible est zéro un zéro pour aucune maladie, un pour la maladie.
‫Maintenant, nous sommes plus intéressés ici par la corrélation, parce que si vous regardez cela, aucune
‫maladie n'est plus élevée à zéro, ce qui signifie aucune maladie.
‫La cible est zéro et le type de douleur thoracique est également zéro.
‫OK, donc selon notre matrice de corrélation à mesure que le CRP augmente, car c'est une corrélation positive.
‫La valeur cible devrait également augmenter, alors examinons-la.
‫La maladie, c'est la valeur unique et c'est zéro.
‫Donc le bleu est un, le saumon est zéro saumon.
‫Quelle belle couleur alors que notre type monte de zéro un, deux, trois.
‫La colonne bleue pour l'une des valeurs de taga augmente-t-elle ?
‫Nous regardons ici, cela augmente légèrement et cela diminue considérablement, puis cela monte
‫ici, cela descend ici, mais le rapport maladie/absence de maladie est toujours beaucoup plus élevé.
‫C'est donc de là que vient la corrélation positive.
‫Cela vient de l'augmentation du type de douleur thoracique ou de la colonne LCP car cela augmente notre colonne cible, ce qui signifie que la
‫maladie ou l'absence de maladie augmente également.
‫C'est donc une corrélation positive.
‫C'est pourquoi c'est positif ici.
‫Voyons maintenant l'une des colonnes négatives.
‫Donc vous allez avoir une corrélation négative ici, c'est à peu près le même ratio, mais juste d'une manière
‫négative, cela signifie que si nous regardons ici, Xang, nous vérifierons notre dictionnaire de données pour cela dans une seconde.
‫Au fur et à mesure que Xang baisse, la valeur cible devrait également baisser.
‫Ne prenons pas ce mot de la matrice de corrélation pour cela, reproduisons ce tracé sauf en utilisant la colonne
‫Xang.
‫Avant de faire cela, nous pourrions sauter ici.
‫Qu'est-ce que Xang ?
‫Angine induite par l'exercice.
‫Si vous vous demandez ce qu'est l'angine de poitrine, nous avons vérifié cela avant une condition marquée par une douleur intense dans la
‫poitrine.
‫Cela signifie donc que si vous faites de l'exercice, avez-vous des douleurs cardiaques ?
‫Et jetons un coup d'oeil.
‫Angine induite par l'exercice un est égal à oui, zéro est égal à non.
‫Alors, avez-vous des douleurs cardiaques lorsque vous faites de l'exercice ?
‫Si vous le faites, c'est un.
‫Et si vous ne le faites pas, c'est un zéro.
‫Il y a une corrélation négative selon notre matrice de corrélation qui dit beaucoup de corrélation.
‫Je sais.
‫Alors Xang, par rapport à la valeur cible, ont-ils la maladie ou non ?
‫Est négativement corrélé.
‫Cela signifie que lorsque Xang descend, la cible devrait également baisser.
‫Maintenant, il n'y a que deux valeurs ici pour chacun d'eux.
‫C'est donc en fait un exemple assez simple.
‫Donc, si nous réfléchissons à cela en fonction de ce que vous avez entendu en termes de maladie cardiaque.
‫Si quelqu'un vous disait que lorsqu'il fait de l'exercice, il a des douleurs thoraciques, donc il en aurait
‫une, prédiriez-vous qu'il est plus proche d'une personne ayant une maladie cardiaque ou non ?
‫S'ils avaient exercé des douleurs thoraciques induites, que seriez-vous plus enclin ?
‫Est-ce qu'ils ont une maladie cardiaque ou pas ?
‫Eh bien, pour moi, je serais plus enclin à dire, eh bien, sur la base du reste des données, s'ils ressentent une douleur thoracique induite
‫par l'exercice, il pourrait y avoir quelque chose qui se passe avec leur cœur et cela pourrait être une
‫maladie cardiaque.
‫C'est donc là qu'il y a une corrélation négative.
‫C'est là que la corrélation négative entre en jeu.
‫Descendons ici.
‫Revenons à notre matrice de corrélation.
‫Il existe une corrélation négative de virgule négative quatre quatre, ce qui signifie que lorsque Xang diminue, la valeur cible diminue
‫en fonction de ce que la fonction de base voit dans nos données exercées, induites à Iéna.
‫Lorsque je compare cette colonne à la colonne cible, je remarque que lorsque Xang est inférieur, la colonne cible est-elle donc basée sur
‫ce que nous recherchons ici ?
‫C'est et rappelez-vous, ce n'est qu'un point de corrélation.
‫Ce n'est pas une corrélation parfaite comme une corrélation négative, mais c'est juste une tendance vers si quelqu'un n'a pas eu de douleur thoracique
‫et n'a donc pas eu d'angine de poitrine induite.
‫La tendance est négative, donc elle tend à ce qu'ils n'aient pas de maladie cardiaque.
‫Est-ce que cela a du sens et vous pouvez parcourir toutes ces valeurs, donc c'est assez plat,
‫comme si c'était presque fondamentalement zéro.
‫Il n'y a pas de corrélation entre FBS et la cible.
‫Que nous dit notre dictionnaire de données ?
‫FBS.
‫Donc glycémie à jeun.
‫Hmm.
‫C'est donc dire, la glycémie à jeun est-elle supérieure à 120 milligrammes par décilitre ?
‫Je crois que cela pourrait être décilitre.
‫Un extra est faux.
‫Disons donc en gros qu'ils sont parfaitement même s'il n'y a pas de réelle corrélation positive ou négative.
‫C'est juste ce que c'est.
‫Et c'est donc le genre d'aperçu que vous pouvez commencer à former avec cette matrice de corrélation.
‫Et c'est le genre d'idée que nous voulons en quelque sorte comprendre par nous-mêmes.
‫Si nous voulons des experts médicaux et que nous ne pouvons travailler qu'avec les données dont nous disposons.
‫C'est le but de ce que nous avons vu ici, en comparant différentes variables, en
‫examinant la distribution.
‫Comparer plus de variables différentes ici et ce processus pourrait continuer avec cela, n'est-ce pas ?
‫Nous pourrions continuer jusqu'à ce que nous comprenions vraiment, vraiment les données.
‫Mais.
‫Ce que nous voulons faire ensuite est axé sur le modèle.
‫Cela signifie donc créer un modèle d'apprentissage automatique pour obtenir des informations sur la façon dont.
‫Ces variables indépendantes contribuent ici à la variable cible.
‫Maintenant, la matrice de corrélation est l'une d'entre elles, mais nous sommes plus intéressés à essayer de prédire pour l'avenir la matrice
‫de corrélation ne traite que des données dont nous disposons.
‫Nous sommes plus intéressés par la construction d'un modèle d'apprentissage automatique doté d'un pouvoir prédictif basé sur les données
‫que nous devons prévoir sur les choses à l'avenir.
‫C'est donc ce que nous allons examiner ensuite.
‫Si vous êtes un peu coincé ici sur ce qu'est la matrice de corrélation, ne vous inquiétez pas.
‫C'est un concept assez approfondi à comprendre.
‫Mais où vous pouvez probablement aller ensuite, c'est simplement en cherchant ce qu'est une matrice de corrélation.
‫Alors vous ici qu'est-ce qu'une matrice de corrélation?
‫Vous pouvez aller sur ce premier lien.
‫Une matrice de corrélation est un tableau montrant les coefficients de corrélation entre les variables.
‫Eh bien, cela semble être une bonne ressource.
‫Commencez à lire un peu plus.
‫Hé, cela ressemble un peu au graphique que nous avons fait, mais nous avons couvert la plupart des points essentiels d'une
‫matrice de corrélation.
‫Ça va vraiment bien, en regardant deux variables et la relation est-elle positive ?
‫UNE. K. UNE. plus l'un augmente, plus l'autre augmente.
‫Ou la relation est-elle négative ?
‫Au fur et à mesure que l'un diminue, l'autre diminue également.
‫Jetons un coup d'œil à notre flux de travail, voyons où nous en sommes.
‫Nous avons fait quelques analyses de données maintenant.
‫Il est temps de passer à l'apprentissage automatique dans la section modélisation.
‫Voyons quand nous en serons là.
‫Si nous examinons notre nouveau flux de travail de projet, nous avons couvert cela.
‫Nous avons examiné des analyses de données exploratoires en utilisant le pavé numérique comme matplotlib.
‫Il est maintenant temps d'entrer dans la machine, d'apprendre une partie des choses en utilisant des psychédéliques.
‫Et nous allons commencer à tester nos petites théories sur ce que nous avons découvert et l'analyse exploratoire des données.
‫Nous allons commencer à voir.
‫Notre modèle d'apprentissage automatique est-il en accord avec ce que nous avons trouvé ici ?
‫Je viens d'explorer les données maintenant.