‫Baiklah, sekarang kita telah melakukan sedikit Iida atau analisis data eksplorasi, kita akan melakukan
‫satu langkah lagi dan itu adalah membangun matriks korelasi.
‫Anda mungkin berpikir apa itu matriks korelasi dalam istilah awam, ini adalah tabel angka besar yang memberi tahu
‫kita bagaimana setiap variabel independen terkait satu sama lain.
‫Oke, kolom-kolom ini di sini, bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain?
‫Apakah mereka korelasi positif atau mereka korelasi negatif?
‫Oh, jangan membicarakannya lebih lama karena kami ingin melihatnya.
‫Kami ingin melihat apa yang terjadi.
‫Jadi mari kita buat matriks korelasi.
‫Dan untuk melakukannya, kita dapat menggunakan Dr. Tab Wheatsheaf di sini, hitung korelasi berpasangan kolom tidak termasuk
‫nilai sinyal apa pun.
‫Nah, korelasi berpasangan, itu hanya pada dasarnya mengatakan membandingkan masing-masing kolom ini satu sama lain.
‫Nah, mari kita lihat aksinya.
‫Hmm, jika Anda melihat ini untuk pertama kalinya, cukup membingungkan karena ada
‫banyak angka yang terjadi di sini, OK, Anda dapat melihat kolom berada di baris serta kolom dan diagonal.
‫Ini satu satu, satu satu.
‫Ada banyak desimal dan ada yang negatif dan ada yang positif.
‫Hmm.
‫Yah, kita mungkin melakukannya, alih-alih menatap ini dan menjelajahinya sebentar, kita mungkin
‫membuat ini sedikit lebih visual.
‫Jadi mari kita buat matriks korelasi kita sedikit lebih cantik dan kita akan melakukannya menggunakan peta panas pesisir.
‫Jadi kita akan mengaturnya dalam matriks lubang isap variabel sama dengan titik.
‫Keren, luar biasa.
‫Dan kemudian kita akan membuat gambar dan indeks menggunakan subplot partidos.
‫Itu dia.
‫Ukuran.
‫Saya agak tahu ukurannya karena saya pernah melihat ini sebelumnya, jadi saya ingin itu menjadi 15 lebar dan tinggi.
‫Dan kemudian kita akan pergi X sama dengan S. SEBUAH. S. peta titik panas.
‫Akan membantu jika saya mengetik peta dan kemudian akan meneruskannya matriks inti dan kami ingin membubuhi keterangan sehingga kami
‫akan menetapkan a not to equal true.
‫Dan kami juga ingin garis dengan lebar garis.
‫Ya, saya percaya itu saja.
‫Dari nol koma lima.
‫Lalu apa lagi yang kita butuhkan?
‫Ada beberapa hal lagi, format elang, kami hanya ingin tempat desimal.
‫Jadi Anda lihat di sini seperti enam jadi dua dua sudah cukup bagi kita.
‫Dan kemudian Seamap untuk memberikan beberapa warna yang bagus akan menjadi kuning, hijau.
‫Biru yang indah, mari kita periksa, Sinteks Tidak Valid, oh, lupakan koma di sini, klasik.
‫Luar biasa.
‫Oke, jadi apa yang ditunjukkan ini kepada kita?
‫Kami punya beberapa hal yang terputus di sini.
‫Itu matplotlib sial tiga poin, satu poin, satu kesalahan, tapi itu banyak, kita bisa memperbaikinya.
‫Jadi saya yakin Anda mungkin tidak melihat bahwa jika Anda menggunakan versi matplotlib yang lebih
‫ringan daripada yang saya gunakan saat ini, kita perlu menyesuaikan batasan sumbu Y.
‫Jadi kita akan membuat William menjadi luar biasa dan kemudian kita akan punah.
‫Setel wilin.
‫Itu saja.
‫Begitulah cara kita mengubahnya.
‫Kami ingin memindahkan bagian bawah ke atas dan kami ingin memindahkan bagian atas ke bawah.
‫Itu masuk akal.
‫Jadi intinya, nol koma lima dan atas dikurangi nol koma lima.
‫Apakah ini bekerja?
‫Luar biasa.
‫Itu terlihat sedikit lebih baik, tidak terputus dan sedikit penyesuaian di sini, ini
‫dari penelitian yang saya temukan hanya dengan mencarinya.
‫Jadi matplotlib Seabourne, pertama, saya pikir sejarah saya mungkin memilikinya di sana, plot itu.
‫Di sana kita pergi.
‫Baris pertama dan terakhir terputus.
‫Itu adalah contoh mencari masalah Anda ketika Anda benar, ketika Anda mengalami masalah, itu hanya
‫tentang mencoba untuk mencari tahu.
‫Jadi mereka punya masalah yang sama dengan apa yang baru saja kita potong dan kemudian turun ke sini.
‫Anda dapat menemukan ini adalah baris kode yang saya gunakan di sini.
‫Dan faktanya, mereka juga membuat matriks korelasi.
‫Cantik.
‫Ya, sayangnya, matplotlib tiga koma satu titik satu memecahkan peta panas lintas laut, tapi itu benar, kami memiliki peta
‫panas kami, kami memiliki matriks korelasi kami.
‫Sekali lagi, ini hanya versi yang sama.
‫Format yang lebih visual, saya melihat ini dan saya mengerti yang ini.
‫Jauh lebih baik daripada saya melakukan yang satu ini, jadi apa yang sebenarnya terjadi di sini?
‫Nah, kita bisa lihat di diagonal kita punya banyak nilai satu.
‫Tapi apa artinya ini, diagonalnya adalah kita mungkin memperkecil satu tanda centang sehingga kita bisa melihat diagonalnya.
‫Ini memberikan korelasi yang sempurna, yang berarti kolom usia persis sama dengan kolom usia,
‫yang masuk akal.
‫Benar.
‫Dan kolom seks benar-benar sama dengan kolom seks dan seterusnya dan seterusnya, seterusnya, sepanjang diagonal di
‫sini.
‫Tapi kemudian kita punya yang lain.
‫Banyak sel lain yang sebenarnya kecil di sini, kita dapat melihat di samping, kita mendapat nol hingga satu.
‫Dan beberapa di antaranya positif, seperti yang ini di sini, dan beberapa di antaranya negatif.
‫Kami hanya membandingkan nyeri dada sesak, yang curam dengan target kami.
‫Mari kita selidiki itu.
‫Apa korelasinya di sini?
‫Ada Sepi, korelasinya positif, jadi nol koma empat tiga.
‫Ingat, nilai maksimumnya adalah satu, tetapi ini memberi tahu kita bagaimana nyeri dada terkait dengan kolom
‫target.
‫Hmmm, baiklah, jika kita melihat ini dan kami melakukan beberapa penelitian tentang
‫matriks korelasi, saya akan memberi tahu Anda, karena saya telah melakukan penelitian ini sendiri, nilai positif yang
‫lebih tinggi berarti potensi korelasi positif dan nilai yang lebih tinggi. nilai negatif berarti potensi korelasi negatif atau penurunan.
‫Apa yang dikatakan di sini adalah ketika CRP naik.
‫Nilai target juga meningkat.
‫Sekarang, apakah masuk akal jika kita datang ke sini?
‫Jadi jika kita melihat plot yang telah kita buat sebelumnya, maka S. P. naik, nilai target juga meningkat.
‫Jadi ingat, nilai target kita adalah nol satu nol untuk tidak ada penyakit, satu untuk penyakit.
‫Sekarang, kami paling tertarik di sini pada korelasinya, karena jika Anda melihat ini, tidak ada penyakit
‫yang paling tinggi nolnya, jadi itu berarti tidak ada penyakit.
‫Targetnya nol dan jenis nyeri dada juga nol.
‫OK, jadi menurut matriks korelasi kami saat CRP naik, karena itu korelasi positif.
‫Nilai target juga harus naik, jadi mari kita selidiki.
‫Penyakit, ini adalah satu nilai dan ini adalah nol.
‫Jadi biru adalah satu, salmon adalah nol salmon.
‫Sungguh warna yang indah saat tipe kita naik nol satu, dua, tiga.
‫Apakah kolom biru untuk salah satu nilai taga naik?
‫Kami melihat di sini, itu naik sedikit dan ini turun secara dramatis dan kemudian
‫naik di sini, turun di sini, tetapi rasio penyakit terhadap tidak ada penyakit masih jauh lebih tinggi.
‫Jadi dari situlah korelasi positif berasal.
‫Itu berasal dari peningkatan jenis nyeri dada atau kolom LCP karena kolom target kita meningkat, artinya penyakit atau
‫tidak ada penyakit juga meningkat.
‫Jadi itu korelasi positif.
‫Makanya di sini positif.
‫Sekarang, mari kita lihat salah satu kolom negatif.
‫Jadi Anda akan menuju korelasi negatif di sini, ini tentang rasio yang sama, tetapi hanya dalam cara yang
‫negatif, itu berarti jika kita melihat di sini, Xang, kita akan memeriksa kamus data kita untuk itu sebentar lagi.
‫Saat Xang turun, demikian juga nilai targetnya.
‫Mari kita tidak mengambil kata matriks korelasi ini untuk itu, mari kita mereproduksi plot ini kecuali menggunakan kolom
‫Xang.
‫Sebelum kita melakukan itu, kita mungkin melompat ke sini.
‫Apa itu Xang?
‫Angina yang diinduksi oleh olahraga.
‫Jika Anda bertanya-tanya apa itu angina, kami memeriksanya sebelum kondisi yang ditandai dengan nyeri hebat di
‫dada.
‫Jadi ini berarti jika Anda berolahraga, apakah Anda mengalami sakit jantung?
‫Dan mari kita lihat.
‫Latihan yang diinduksi angina satu sama dengan ya, nol sama dengan tidak.
‫Jadi, apakah Anda mengalami sakit jantung saat berolahraga?
‫Jika Anda melakukannya, itu salah satunya.
‫Dan jika tidak, itu nol.
‫Ada korelasi negatif menurut matriks korelasi kami yang mengatakan korelasi banyak.
‫Aku tahu.
‫Jadi Xang, dibandingkan dengan nilai target, apakah mereka memiliki penyakit atau tidak?
‫Apakah berkorelasi negatif.
‫Itu berarti saat Xang turun, targetnya juga harus turun.
‫Sekarang, hanya ada dua nilai di sini untuk masing-masing nilai tersebut.
‫Jadi ini sebenarnya adalah contoh yang cukup sederhana.
‫Jadi jika kita memikirkan hal ini berdasarkan apa yang Anda dengar tentang penyakit jantung.
‫Jika seseorang memberi tahu Anda bahwa ketika mereka berolahraga, mereka mengalami nyeri dada, jadi mereka akan mengalaminya,
‫apakah Anda akan memprediksi lebih dekat dengan seseorang yang menderita penyakit jantung atau tidak?
‫Jika mereka telah melakukan latihan nyeri dada yang diinduksi, apa yang lebih Anda sukai?
‫Apakah mereka memiliki penyakit jantung atau tidak?
‫Bagi saya, saya akan lebih cenderung mengatakan, berdasarkan data lainnya, jika mereka berolahraga karena nyeri dada,
‫mungkin ada sesuatu yang terjadi dengan jantung mereka dan itu bisa jadi penyakit
‫jantung.
‫Jadi di sinilah ada korelasi negatif.
‫Di sinilah korelasi negatif berperan.
‫Mari kita turun di sini.
‫Kembali ke matriks korelasi kita.
‫Ada korelasi negatif dari titik empat empat negatif, jadi itu berarti saat Xang turun, nilai target turun
‫berdasarkan apa yang dilihat fungsi inti dalam data kami yang dijalankan, diinduksi di Jena.
‫Ketika saya membandingkan kolom itu dengan kolom target, saya memperhatikan bahwa ketika Xang lebih rendah, jadi apakah kolom target didasarkan pada apa
‫yang kita cari di sini?
‫Ini dan ingat, itu hanya poin untuk korelasi.
‫Ini bukan korelasi yang sempurna seperti korelasi negatif, tetapi hanya tren jika seseorang tidak mengalami nyeri
‫dada sehingga tidak melakukan induced angina.
‫Trennya negatif, jadi cenderung ke mereka yang tidak mengidap penyakit jantung.
‫Apakah itu masuk akal dan Anda bisa melewati semua nilai ini, jadi ini cukup datar, seperti
‫ini pada dasarnya hampir nol.
‫Tidak ada korelasi antara FBS dan target.
‫Apa yang kamus data kami katakan kepada kami?
‫FBS.
‫Jadi gula darah puasa.
‫Hmm.
‫Jadi begini, apakah gula darah puasa di atas 120 miligram per desiliter?
‫Saya percaya itu mungkin desiliter.
‫Satu tambahan salah.
‫Jadi pada dasarnya mari kita katakan mereka sempurna bahkan tidak ada korelasi positif atau negatif yang nyata.
‫Itu hanya apa adanya.
‫Dan itulah jenis wawasan yang dapat Anda mulai bentuk dengan matriks korelasi ini.
‫Dan itulah jenis wawasan yang ingin kami urai sendiri.
‫Jika kita ingin ahli medis dan kita hanya bisa bekerja dengan data yang kita miliki.
‫Ini adalah tujuan dari ini adalah tujuan dari apa yang telah kita lalui di sini, membandingkan variabel
‫yang berbeda, melihat distribusinya.
‫Membandingkan lebih banyak variabel berbeda di sini dan proses ini dapat terus berlanjut dengan ini, bukan?
‫Kita bisa terus berjalan sampai kita benar-benar memahami datanya.
‫Tetapi.
‫Apa yang ingin kami lakukan selanjutnya adalah model didorong.
‫Jadi apa artinya membangun model pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan tentang caranya.
‫Variabel independen di sini berkontribusi pada variabel target.
‫Sekarang, matriks korelasi adalah salah satunya, tetapi kami lebih tertarik untuk mencoba memprediksi ke depan matriks korelasi
‫hanya berurusan dengan data yang kami miliki.
‫Kami lebih tertarik untuk membangun model pembelajaran mesin yang memiliki kekuatan prediksi berdasarkan data yang harus
‫kami prediksi tentang hal-hal di masa depan.
‫Jadi itulah yang akan kita lihat selanjutnya.
‫Jika Anda sedikit terjebak di sini tentang apa itu matriks korelasi, jangan khawatir.
‫Ini adalah konsep yang cukup mendalam untuk dipahami.
‫Tapi di mana Anda mungkin bisa pergi selanjutnya adalah dengan hanya mencari apa itu matriks korelasi.
‫Jadi Anda di sini apa itu matriks korelasi?
‫Anda bisa pergi ke link pertama ini.
‫Matriks korelasi adalah tabel yang menunjukkan koefisien korelasi antar variabel.
‫Yah, itu terdengar seperti sumber yang bagus.
‫Mulailah membaca sedikit lebih banyak.
‫Hei, itu terlihat sedikit seperti grafik yang kami buat, tetapi kami telah membahas sebagian besar inti dari
‫matriks korelasi.
‫Ini benar-benar baik-baik saja, melihat dua variabel dan apakah hubungannya positif?
‫SEBUAH. K SEBUAH. sebagai satu meningkat, begitu juga yang lain.
‫Atau apakah hubungannya negatif?
‫Saat yang satu berkurang, begitu juga yang lain.
‫Mari kita lihat alur kerja kita, lihat di mana kita sampai.
‫Kami telah melalui beberapa analisis data sekarang.
‫Saatnya masuk ke pembelajaran mesin di bagian pemodelan.
‫Mari kita lihat kapan kita sampai di sini.
‫Jika kita melihat alur kerja proyek baru kita, kita telah membahas ini.
‫Kami telah melihat beberapa analisis data eksplorasi menggunakan numpad sebagai matplotlib.
‫Sekarang saatnya masuk ke mesin, mempelajari sebagian hal menggunakan psikedelik.
‫Dan kami akan mulai menguji teori kecil kami tentang apa yang kami temukan dan analisis data eksplorasi.
‫Kita akan mulai melihat.
‫Apakah model pembelajaran mesin kami sesuai dengan apa yang kami temukan di sini?
‫Hanya menjelajahi data sekarang.