‫Okay, jetzt haben wir ein bisschen Iida oder explorative Datenanalyse gemacht, wir werden einen weiteren
‫Schritt machen und das ist der Aufbau einer Korrelationsmatrix.
‫Sie denken vielleicht, was für Laien eine Korrelationsmatrix ist, eine große Zahlentabelle, die uns sagt,
‫wie jede unabhängige Variable miteinander in Beziehung steht.
‫Okay, diese Spalten hier, wie interagieren sie miteinander?
‫Handelt es sich um eine positive Korrelation oder um eine negative Korrelation?
‫Oh, lass uns nicht mehr lange darüber reden, denn wir wollen es sehen.
‫Wir wollen sehen, was passiert.
‫Lassen Sie uns also eine Korrelationsmatrix erstellen.
‫Und dazu können wir Dr. Berechnen Sie hier auf der Registerkarte Wheatsheaf die paarweise Korrelation von
‫Spalten ohne jegliche Signalwerte.
‫Nun, paarweise Korrelation, das heißt im Grunde genommen, jede dieser Spalten miteinander zu vergleichen.
‫Nun, sehen wir es in Aktion.
‫Hmm, wenn man sich das zum ersten Mal anschaut, ziemlich verwirrend, weil es
‫hier viele Zahlen gibt, OK, man sieht die Spalten auf den Zeilen sowie auf den Spalten und der Diagonale.
‫Hier ist eins, eins.
‫Es gibt viele Dezimalstellen und einige sind negativ und einige positiv.
‫Hmm.
‫Nun, wir könnten es jedoch tun, anstatt es anzustarren und es ein bisschen zu erkunden, könnten
‫wir es ein bisschen visueller machen.
‫Lassen Sie uns also unsere Korrelationsmatrix ein wenig hübscher machen und wir werden dies mit der Heatmap von Seaboards tun.
‫Also werden wir es in einer variablen Sauglochmatrix gleich Punkt einrichten.
‫Cool, wunderbar.
‫Und dann erstellen wir eine Figur und einen Index mit dem, was es ist, partidos Nebenhandlungen.
‫Das ist es.
‫Größe.
‫Ich kenne die Dinggröße irgendwie, weil ich das schon einmal gesehen habe, also möchte ich, dass es 15 Breite und Höhe hat.
‫Und dann gehen wir X gleich S. A. S. Punkt-Heatmap.
‫Es würde helfen, wenn ich map tippe und dann die Kernmatrix übergebe und wir sie mit Anmerkungen versehen möchten,
‫damit wir a nicht gleich true setzen.
‫Und wir wollen auch eine Linie mit Linienbreite.
‫Ja, ich glaube, das ist es.
‫Von null Komma fünf.
‫Und was brauchen wir dann noch?
‫Es gab noch ein paar Dinge, Adler formatieren, wir wollen nur Nachkommastellen.
‫Sie sehen hier also sechs, also zwei, zwei werden uns reichen.
‫Und dann wird Seamap, um ihm ein paar schöne Farben zu geben, gelb, grün.
‫Das blaue Wunder, lass es uns ausprobieren, Invalid's Syntex, oh, vergiss das Komma, klassisch.
‫Wunderbar.
‫Okay, was zeigt uns das?
‫Wir haben hier einige abgeschnittene Dinge.
‫Das ist dieser nervige Matplotlib-Dreipunkt, ein Punkt, ein Fehler, aber das ist viel, wir können es beheben.
‫Daher sehen Sie möglicherweise nicht, dass wir die Y-Achsenbeschränkungen anpassen müssen, wenn Sie
‫eine leichtere Version von matplotlib verwenden als die, die ich derzeit verwende.
‫Also werden wir Wiliam wunderbar bekommen und dann werden wir aussterben.
‫Willi einstellen.
‫Das ist es.
‫So ändern wir es.
‫Wir wollen unten nach oben und oben nach unten verschieben.
‫Das macht Sinn.
‫Also unter dem Strich null Komma fünf und oben minus null Komma fünf.
‫Funktioniert das?
‫Wunderbar.
‫Das sieht ein bisschen besser aus, es ist nicht abgeschnitten und diese kleine Anpassung hier, das ist aus
‫der Recherche, die ich gefunden habe, indem ich einfach danach gesucht habe.
‫Also matplotlib Seabourne, erstens denke ich, dass meine Geschichte es dort gehabt haben könnte, diese Verschwörung.
‫Na, bitte.
‫Erste und letzte Reihe abgeschnitten.
‫Das ist ein Beispiel für die Suche nach Ihrem Problem, wenn Sie es richtig haben, wenn Sie auf ein Problem
‫stoßen, geht es nur darum, es herauszufinden.
‫Sie haben also ein ähnliches Problem wie das, was wir gerade abgeschnitten hatten und dann hierher kamen.
‫Sie können feststellen, dass dies die Codezeilen sind, die ich hier verwende.
‫Und tatsächlich erstellen sie auch eine Korrelationsmatrix.
‫Wunderschönen.
‫Ja, leider hat Matplotlib 3 Punkt 1 Punkt 1 die Heatmaps auf See gebrochen, aber das ist richtig, wir
‫haben unsere Heatmap, wir haben unsere Korrelationsmatrix.
‫Auch dies ist nur die gleiche Version davon.
‫Ein eher visuelles Format, ich schaue mir das an und verstehe dieses.
‫Viel besser als ich dieses hier, also was ist hier eigentlich los?
‫Nun, wir können auf der Diagonale sehen, dass wir viele Eins-Werte haben.
‫Dies bedeutet jedoch, dass wir die Diagonale möglicherweise um einen Tick herauszoomen, damit wir die Diagonale sehen können.
‫Dies ergibt eine perfekte Korrelation, was bedeutet, dass die Altersspalte genau der Altersspalte entspricht, was
‫sehr sinnvoll ist.
‫Rechts.
‫Und die Geschlechtsspalte ist völlig gleich der Geschlechtsspalte und so weiter und so weiter, hier die ganze
‫Diagonale hinunter.
‫Aber dann haben wir noch andere.
‫Viele andere eigentlich kleine Zellen hier, wir können nebenher sehen, wir haben null bis eins.
‫Und einige davon sind positiv, wie diese hier, und einige sind negativ.
‫Wir haben gerade Brustschmerzen verglichen, die zu unserem Ziel steil waren.
‫Lassen Sie uns das untersuchen.
‫Wie ist hier der Zusammenhang?
‫Sie haben Sepi, es hat eine positive Korrelation, also null Komma vier drei.
‫Denken Sie daran, dass der Höchstwert eins ist, aber dies sagt uns, wie Brustschmerzen mit der Zielspalte
‫zusammenhängen.
‫Hmmm, nun, wenn wir uns das ansehen und etwas über eine Korrelationsmatrix
‫recherchiert haben, werde ich Ihnen sagen, da ich diese Forschung selbst durchgeführt habe, bedeutet ein höherer
‫positiver Wert eine potenziell positive Korrelation und ein höherer negativer Wert bedeutet eine potenziell negative Korrelation oder eine Abnahme.
‫Dies bedeutet, dass CRP steigt.
‫Auch der Zielwert erhöht sich.
‫Macht das jetzt Sinn, wenn wir hierher kommen?
‫Wenn wir uns also diese Handlung ansehen, die wir zuvor gemacht haben, so wie S. P. steigt, erhöht sich auch der Zielwert.
‫Denken Sie also daran, unser Zielwert ist null eins null für keine Krankheit, eins für die Krankheit.
‫Am meisten interessiert uns hier die Korrelation, denn wenn man sich das anschaut, ist
‫keine Krankheit am höchsten bei Null, also keine Krankheit.
‫Das Ziel ist null und der Brustschmerztyp ist ebenfalls null.
‫OK, gemäß unserer Korrelationsmatrix steigt der CRP, weil es sich um eine positive Korrelation handelt.
‫Der Zielwert sollte auch steigen, also lassen Sie uns untersuchen.
‫Krankheit, das ist der eine Wert und dieser ist null.
‫Blau ist also eins, Lachs ist null Lachs.
‫Was für eine schöne Farbe, denn unser Typ steigt null eins, zwei, drei.
‫Erhöht sich die blaue Spalte für einen Taga-Wert?
‫Wir schauen hier, es geht leicht nach oben und das fällt dramatisch ab und dann geht
‫es hier hoch, es geht hier runter, aber das Verhältnis von Krankheit zu keiner Krankheit ist noch viel höher.
‫Daher kommt die positive Korrelation.
‫Es kommt von der Zunahme des Brustschmerztyps oder der LCP-Säule, da dies unsere Zielsäule erhöht, was bedeutet, dass auch
‫Krankheit oder keine Krankheit zunimmt.
‫Das ist also ein positiver Zusammenhang.
‫Deshalb ist es hier positiv.
‫Schauen wir uns nun eine der negativen Spalten an.
‫Sie werden hier also eine negative Korrelation haben, es ist ungefähr das gleiche Verhältnis, aber nur auf
‫negative Weise, das heißt, wenn wir hier nachsehen, Xang, werden wir in einer Sekunde unser Datenwörterbuch darauf überprüfen.
‫Wenn Xang sinkt, sollte auch der Zielwert sinken.
‫Nehmen wir dieses Korrelationsmatrixwort nicht dafür, sondern reproduzieren wir dieses Diagramm, außer mit der
‫Xang-Spalte.
‫Bevor wir das tun, könnten wir hier hochspringen.
‫Was ist Xang?
‫Belastungsinduzierte Angina.
‫Wenn Sie sich fragen, was Angina ist, haben wir dies vor einer Erkrankung überprüft, die durch starke Schmerzen in der Brust gekennzeichnet
‫ist.
‫Das bedeutet also, dass Sie beim Sport Herzschmerzen bekommen?
‫Und lass uns einen Blick darauf werfen.
‫Belastungsinduzierte Angina pectoris eins gleich ja, null gleich nein.
‫Bekommen Sie beim Sport Herzschmerzen?
‫Wenn Sie das tun, ist das eine.
‫Und wenn nicht, ist das eine Null.
‫Es gibt eine negative Korrelation gemäß unserer Korrelationsmatrix, die viel Korrelation sagt.
‫Ich kenne.
‫Also Xang, verglichen mit dem Zielwert, haben sie eine Krankheit oder nicht?
‫Ist negativ korreliert.
‫Das heißt, wenn Xang untergeht, sollte das Ziel auch untergehen.
‫Nun, es gibt hier nur zwei Werte für jeden von diesen.
‫Dies ist also eigentlich ein ziemlich einfaches Beispiel.
‫Wenn wir also darüber nachdenken, was Sie in Bezug auf Herzerkrankungen gehört haben.
‫Wenn Ihnen jemand sagen würde, dass er beim Sport Brustschmerzen bekommt, also würde er
‫einen haben, würden Sie dann eher einer Herzerkrankung voraussagen oder nicht?
‫Wenn sie induzierte Brustschmerzen ausgeübt hätten, was würden Sie eher dazu neigen?
‫Haben sie eine Herzkrankheit oder nicht?
‫Nun, für mich würde ich eher sagen: Nun, basierend auf dem Rest der Daten, wenn sie durch Anstrengung
‫verursachte Brustschmerzen bekommen, könnte etwas mit ihrem Herzen los sein und das könnte eine
‫Herzkrankheit sein.
‫Hier besteht also eine negative Korrelation.
‫Hier kommt die negative Korrelation ins Spiel.
‫Lass uns hier runter gehen.
‫Zurück zu unserer Korrelationsmatrix.
‫Es gibt eine negative Korrelation von negativem Punkt vier, das heißt, wenn Xang sinkt, sinkt der Zielwert
‫basierend auf dem, was die Kernfunktion in unseren in Jena induzierten Daten sieht.
‫Wenn ich diese Spalte mit der Zielspalte vergleiche, stelle ich fest, dass, wenn Xang niedriger ist, die Zielspalte also auf dem
‫basiert, was wir hier suchen?
‫Es ist und denken Sie daran, es ist nur ein Punkt für die Korrelation.
‫Es ist keine perfekte Korrelation wie eine negative, aber es geht nur dahin, wenn jemand keine Brustschmerzen hatte
‫und keine induzierte Angina pectoris ausgeübt hat.
‫Der Trend ist negativ, also tendiert er dazu, dass sie keine Herzkrankheit haben.
‫Macht das Sinn und Sie könnten alle diese Werte durchgehen, also ist dies ziemlich flach, als wäre
‫dies fast im Grunde Null.
‫Es gibt keine Korrelation zwischen FBS und dem Ziel.
‫Was sagt uns unser Datenwörterbuch?
‫FBS.
‫Also Fastenblutzucker.
‫Hmm.
‫Das heißt also, liegt der Nüchternblutzucker über 120 Milligramm pro Deziliter?
‫Ich glaube, das könnte Deziliter sein.
‫Ein Extra ist falsch.
‫Sagen wir also im Grunde, dass sie perfekt sind, auch wenn es keine wirkliche positive oder negative Korrelation gibt.
‫Es ist einfach, was es ist.
‫Und das ist die Art von Einsicht, die Sie mit dieser Korrelationsmatrix gewinnen können.
‫Und das ist die Art von Einsicht, die wir selbst herausfinden wollen.
‫Wenn wir medizinische Experten wollen und wir nur mit den Daten arbeiten könnten, die wir haben.
‫Dies ist der Zweck dessen, was wir hier durchgemacht haben, indem wir verschiedene Variablen verglichen und
‫die Verteilung betrachtet haben.
‫Der Vergleich von mehr verschiedenen Variablen hier und dieser Prozess könnte damit weitergehen, oder?
‫Wir könnten so lange weitermachen, bis wir die Daten wirklich, wirklich verstehen.
‫Aber.
‫Was wir als nächstes tun wollen, ist modellgetrieben.
‫Das bedeutet also, ein Modell für maschinelles Lernen aufzubauen, um Erkenntnisse darüber abzuleiten, wie.
‫Diese unabhängigen Variablen tragen hier zur Zielvariablen bei.
‫Nun, die Korrelationsmatrix ist eine davon, aber wir sind mehr daran interessiert, für die Zukunft vorherzusagen, dass die
‫Korrelationsmatrix nur die Daten verarbeitet, die wir haben.
‫Wir sind mehr daran interessiert, ein Modell für maschinelles Lernen zu entwickeln, das auf den Daten basiert,
‫die wir für die Zukunft vorhersagen müssen.
‫Das sehen wir uns als nächstes an.
‫Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie hier bei der Korrelationsmatrix ein wenig stecken geblieben sind.
‫Es ist ein ziemlich tiefgreifendes Konzept, das man verstehen muss.
‫Als nächstes können Sie jedoch wahrscheinlich eine Korrelationsmatrix durchsuchen.
‫Also, was ist eine Korrelationsmatrix hier?
‫Sie könnten zu diesem ersten Link gehen.
‫Eine Korrelationsmatrix ist eine Tabelle, die Korrelationskoeffizienten zwischen Variablen zeigt.
‫Nun, das klingt nach einer guten Ressource.
‫Beginnen Sie, sich ein bisschen mehr zu lesen.
‫Hey, das sieht ein bisschen aus wie das von uns erstellte Diagramm, aber wir haben die meisten Kernpunkte
‫einer Korrelationsmatrix behandelt.
‫Es läuft wirklich gut, wenn man sich zwei Variablen ansieht und die Beziehung positiv ist?
‫A. K. A. mit dem einen wächst auch der andere.
‫Oder ist die Beziehung negativ?
‫Wenn das eine abnimmt, nimmt auch das andere ab.
‫Schauen wir uns unseren Workflow an und sehen Sie, wo wir gerade stehen.
‫Wir haben jetzt einige Datenanalysen hinter uns.
‫Zeit, sich im Abschnitt Modellierung mit dem maschinellen Lernen zu befassen.
‫Mal sehen, wann wir hier sind.
‫Wenn wir uns unseren neuen Projektworkflow ansehen, haben wir dies behandelt.
‫Wir haben uns einige explorative Datenanalysen mit Numpad als Matplotlib angesehen.
‫Jetzt ist es an der Zeit, in die Maschine einzusteigen und einen Teil der Dinge mit Psychedelika zu lernen.
‫Und wir werden beginnen, unsere kleinen Theorien über unsere Erkenntnisse und explorativen Datenanalysen zu testen.
‫Wir werden anfangen zu sehen.
‫Stimmt unser Modell für maschinelles Lernen mit dem überein, was wir hier gefunden haben?
‫Erkunden Sie jetzt einfach die Daten.