‫Bene, ora che abbiamo fatto un po' di Iida o analisi esplorativa dei dati, faremo un
‫altro passo e questo è costruire una matrice di correlazione.
‫Potresti pensare che cos'è una matrice di correlazione in parole povere, è una grande tabella di numeri che ci
‫dice come ogni variabile indipendente è correlata tra loro.
‫Ok, queste colonne qui, come interagiscono tra loro?
‫Sono una correlazione positiva o sono una correlazione negativa?
‫Oh, non ne parliamo ancora per molto perché vogliamo vederlo.
‫Vogliamo vedere cosa sta succedendo.
‫Quindi andiamo a creare una matrice di correlazione.
‫E per farlo, possiamo usare il Dr. Scheda Wheatsheaf qui, calcola la correlazione a coppie di colonne escludendo
‫qualsiasi valore di segnale.
‫Bene, correlazione a coppie, in pratica significa confrontare ognuna di queste colonne tra loro.
‫Bene, vediamolo in azione.
‫Hmm, se stai guardando questo per la prima volta, è abbastanza confuso perché ci
‫sono molti numeri qui, OK, puoi vedere che le colonne sono sulle righe così come le colonne e la diagonale.
‫Eccone uno, uno.
‫Ci sono molti decimali e alcuni sono negativi e altri positivi.
‫Hmm.
‫Bene, potremmo farlo, però, invece di fissarlo ed esplorarlo per un po', potremmo
‫renderlo un po' più visivo.
‫Quindi rendiamo la nostra matrice di correlazione un po' più carina e lo faremo usando la mappa termica di Seaboards.
‫Quindi lo imposteremo in una matrice di suckhole variabile uguale a punto.
‫Fresco, meraviglioso.
‫E poi imposteremo una figura e un indice usando cos'è, le sottotrame partidos.
‫Questo è tutto.
‫Misurare.
‫Conosco le dimensioni dell'oggetto perché l'ho già visto, quindi voglio che sia 15 di larghezza e altezza.
‫E poi andremo a X uguale a S. UN. S. mappa di calore a punti.
‫Aiuterebbe se digitassi map e poi lo passassi alla matrice principale e volessimo annotarlo, quindi imposteremo
‫un non uguale a vero.
‫E vogliamo anche una linea con larghezza della linea.
‫Sì, credo che sia così.
‫Di zero virgola cinque.
‫E poi cos'altro ci serve?
‫C'erano un altro paio di cose, formato aquile, vogliamo solo i decimali.
‫Quindi vedete qui questi come sei, quindi due due saranno sufficienti per noi.
‫E poi Seamap per dargli dei bei colori diventerà giallo, verde.
‫Il blu meraviglioso, diamo un'occhiata, Invalid's Syntex, oh, dimentica la virgola qui, classico.
‫Meraviglioso.
‫OK, quindi cosa ci mostra?
‫Abbiamo alcune cose tagliate qui.
‫Questo è quel fastidioso matplotlib tre punti, un punto, un errore, ma è molto, possiamo risolverlo.
‫Quindi, in fondo, potresti non vedere che se stai usando una versione più leggera di matplotlib
‫rispetto a quella che sto usando al momento, dobbiamo regolare i limiti dell'asse Y.
‫Quindi renderemo Wiliam meraviglioso e poi ci estingueremo.
‫Imposta wilin.
‫Questo è tutto.
‫È così che lo cambiamo.
‫Vogliamo spostare il basso verso l'alto e vogliamo spostare l'alto verso il basso.
‫Ciò ha senso.
‫Quindi linea di fondo, zero virgola cinque e cima meno zero virgola cinque.
‫funziona?
‫Meraviglioso.
‫Sembra un po' meglio, non è tagliato e questo piccolo aggiustamento qui, questo
‫proviene dalla ricerca che ho trovato semplicemente cercandolo.
‫Quindi matplotlib Seabourne, in primo luogo, penso che la mia storia potrebbe averlo avuto lì, quella trama.
‫Ci siamo.
‫Tagliare la prima e l'ultima riga.
‫Questo è un esempio di ricerca del tuo problema quando lo hai capito bene, quando ti imbatti in un problema,
‫si tratta solo di cercare di capirlo.
‫Quindi hanno un problema simile a quello che abbiamo appena interrotto e poi siamo venuti qui.
‫Puoi trovare queste sono le righe di codice che sto usando qui.
‫E infatti, stanno anche creando una matrice di correlazione.
‫Bellissimo.
‫Sì, sfortunatamente, matplotlib tre virgola uno virgola uno ha rotto le mappe di calore per via marittima, ma è vero, abbiamo la nostra
‫mappa di calore, abbiamo la nostra matrice di correlazione.
‫Di nuovo, questa è solo la stessa versione di questo.
‫Un formato più visivo, guardo questo e capisco questo.
‫Molto meglio di me, quindi cosa sta succedendo davvero qui?
‫Bene, possiamo vedere sulla diagonale che abbiamo molti valori uno.
‫Ma ciò significa che la diagonale è che potremmo ridurre di un segno di spunta in modo da poter vedere la diagonale.
‫Questo sta dando una correlazione perfetta, il che significa che la colonna dell'età è esattamente uguale alla colonna dell'età,
‫il che ha molto senso.
‫Destra.
‫E la colonna del sesso è completamente uguale alla colonna del sesso e così via e così via, fino in fondo alla
‫diagonale qui.
‫Ma poi ne abbiamo altri.
‫Un sacco di altre piccole celle qui, possiamo vedere a lato, abbiamo zero fino a uno.
‫E alcuni di loro sono positivi, come questo qui, e alcuni di loro sono negativi.
‫Abbiamo appena confrontato il dolore toracico stretto, che era ripido per il nostro obiettivo.
‫Indaghiamo su questo.
‫Qual è la correlazione qui?
‫Hanno Sepi, ha una correlazione positiva, quindi zero virgola quattro tre.
‫Ricorda, il valore massimo è uno, ma questo ci dice come il dolore toracico è correlato alla colonna
‫target.
‫Hmmm, beh, se stiamo guardando questo e abbiamo fatto qualche ricerca su una
‫matrice di correlazione, te lo dirò, perché ho fatto questa ricerca da solo, un valore positivo più alto
‫significa una potenziale correlazione positiva e un valore più alto valore negativo indica una potenziale correlazione negativa o una diminuzione.
‫Quello che sta dicendo è che CRP aumenta.
‫Anche il valore target aumenta.
‫Ora, ha senso se veniamo quassù?
‫Quindi, se guardiamo a questa trama che abbiamo fatto prima, così come S. P. sale, aumenta anche il valore target.
‫Quindi ricorda, il nostro valore target è zero uno zero per nessuna malattia, uno per la malattia.
‫Ora, siamo più interessati qui alla correlazione, perché se guardassi questo, nessuna malattia è
‫più alta a zero, quindi questo significa nessuna malattia.
‫L'obiettivo è zero e anche il tipo di dolore toracico è zero.
‫OK, quindi, secondo la nostra matrice di correlazione, all'aumentare del CRP, perché è una correlazione positiva.
‫Anche il valore target dovrebbe aumentare, quindi esaminiamo.
‫Malattia, questo è l'unico valore e questo è zero.
‫Quindi il blu è uno, il salmone è zero salmone.
‫Che bel colore come il nostro tipo sale da zero uno, due, tre.
‫La colonna blu per uno dei valori taga sale?
‫Guardiamo qui, sale leggermente e questo diminuisce drasticamente e poi sale qui,
‫scende qui, ma il rapporto tra malattia e nessuna malattia è ancora molto più alto.
‫Ecco da dove viene la correlazione positiva.
‫Deriva dall'aumento del tipo di dolore toracico o dalla colonna LCP poiché aumenta la nostra colonna target, il che significa che aumenta
‫anche la malattia o nessuna malattia.
‫Quindi questa è una correlazione positiva.
‫Ecco perché qui è positivo.
‫Ora, diamo un'occhiata a una delle colonne negative.
‫Quindi stai andando alla correlazione negativa qui, è più o meno lo stesso rapporto, ma solo in modo
‫negativo, questo significa che se guardiamo qui, Xang, controlleremo il nostro dizionario di dati per questo in un secondo.
‫Man mano che Xang scende, dovrebbe farlo anche il valore target.
‫Non prendiamo questa parola della matrice di correlazione per questo, riproduciamo questo grafico tranne che usando la colonna
‫Xang.
‫Prima di farlo, potremmo saltare qui.
‫Cos'è Xang?
‫Angina indotta dall'esercizio.
‫Se ti stai chiedendo cos'è l'angina, l'abbiamo verificata prima di una condizione caratterizzata da un forte dolore al
‫petto.
‫Quindi questo significa che se ti alleni, hai dolore al cuore?
‫E diamo un'occhiata.
‫Angina indotta dall'esercizio uno è uguale a sì, zero è uguale a no.
‫Quindi hai dolore al cuore quando ti alleni?
‫Se lo fai, questo è uno.
‫E se non lo fai, quello è uno zero.
‫C'è una correlazione negativa secondo la nostra matrice di correlazione che dice correlazione molto.
‫Lo so.
‫Quindi Xang, rispetto al valore target, hanno la malattia o no?
‫È correlato negativamente.
‫Ciò significa che quando Xang va giù, anche il bersaglio dovrebbe cadere.
‫Ora, ci sono solo due valori qui per ciascuno di questi.
‫Quindi questo è in realtà un esempio piuttosto semplice.
‫Quindi, se pensiamo a questo in base a ciò di cui hai sentito parlare in termini di malattie cardiache.
‫Se qualcuno ti dicesse che quando si esercita, ha dolore al petto, quindi ne avrebbe uno,
‫lo faresti più vicino a qualcuno che ha una malattia cardiaca o no?
‫Se avessero esercitato un dolore toracico indotto, cosa saresti più incline?
‫Hanno malattie cardiache o no?
‫Beh, per me, sarei più propenso a dire, beh, in base al resto dei dati, se stanno ricevendo dolore al
‫petto indotto dall'esercizio, potrebbe esserci qualcosa che sta succedendo al loro cuore e potrebbe essere una
‫malattia cardiaca.
‫Quindi è qui che c'è una correlazione negativa.
‫È qui che entra in gioco la correlazione negativa.
‫Scendiamo qui.
‫Torniamo alla nostra matrice di correlazione.
‫C'è una correlazione negativa del punto quattro quattro negativo, quindi significa che quando Xang scende, il valore target scende
‫in base a ciò che la funzione principale vede nei nostri dati esercitati, indotti a Jena.
‫Quando confronto quella colonna con la colonna di destinazione, noto che quando Xang è più basso, la colonna di destinazione è basata su
‫ciò che stiamo cercando qui?
‫È e ricorda, è solo un punto di correlazione.
‫Non è una correlazione perfetta come quella negativa, ma tende semplicemente a se qualcuno non ha avuto dolore al
‫petto, quindi non ha esercitato l'angina indotta.
‫La tendenza è negativa, quindi tende a non avere malattie cardiache.
‫Ha senso e potresti passare attraverso tutti questi valori, quindi questo è piuttosto piatto, come
‫se questo fosse praticamente zero.
‫Non c'è correlazione tra FBS e l'obiettivo.
‫Cosa ci dice il nostro dizionario di dati?
‫FBS.
‫Quindi a digiuno di zucchero nel sangue.
‫Hmm.
‫Quindi questo sta dicendo, la glicemia a digiuno è superiore a 120 milligrammi per decilitro?
‫Credo che potrebbe essere decilitro.
‫Un extra è falso.
‫Quindi diciamo fondamentalmente che sono perfettamente uguali non c'è una vera correlazione positiva o negativa.
‫È solo quello che è.
‫E quindi questo è il tipo di intuizione che puoi iniziare a formare con questa matrice di correlazione.
‫E questo è il tipo di intuizione che vogliamo capire da soli.
‫Se vogliamo esperti medici e potremmo lavorare solo con i dati che abbiamo.
‫Questo è lo scopo di questo è lo scopo di ciò che abbiamo passato qui, confrontando diverse
‫variabili, osservando la distribuzione.
‫Confrontando più variabili diverse qui e questo processo potrebbe andare avanti con questo, giusto?
‫Potremmo andare avanti finché non comprendiamo davvero i dati.
‫Ma.
‫Quello che vogliamo fare dopo è guidato dal modello.
‫Quindi ciò significa costruire un modello di apprendimento automatico per ricavare informazioni su come.
‫Queste variabili indipendenti qui contribuiscono alla variabile target.
‫Ora, la matrice di correlazione è una di queste, ma siamo più interessati a cercare di prevedere per il futuro la
‫matrice di correlazione si occupa solo dei dati che abbiamo.
‫Siamo più interessati a costruire un modello di apprendimento automatico che abbia potere predittivo basato sui dati
‫che dobbiamo prevedere sulle cose in futuro.
‫Quindi questo è ciò che vedremo in seguito.
‫Se sei un po' bloccato qui su quale sia la matrice di correlazione, non preoccuparti.
‫È un concetto piuttosto approfondito da capire.
‫Ma dove puoi probabilmente andare dopo è semplicemente cercando cos'è una matrice di correlazione.
‫Quindi qui cos'è una matrice di correlazione?
‫Potresti andare a questo primo link.
‫Una matrice di correlazione è una tabella che mostra i coefficienti di correlazione tra le variabili.
‫Beh, sembra una buona risorsa.
‫Inizia a leggere un po' di più.
‫Ehi, questo assomiglia un po' al grafico che abbiamo creato, ma abbiamo coperto la maggior parte del punto cruciale di una
‫matrice di correlazione.
‫Sta davvero andando bene, guardando due variabili e andando la relazione è positiva?
‫UN. K. UN. come uno aumenta, così fa l'altro.
‫Oppure la relazione è negativa?
‫Man mano che uno diminuisce, diminuisce anche l'altro.
‫Diamo un'occhiata al nostro flusso di lavoro, vediamo a che punto siamo.
‫Abbiamo fatto un po' di analisi dei dati ora.
‫È ora di passare all'apprendimento automatico nella sezione di modellazione.
‫Vediamo quando siamo fino a qui.
‫Se osserviamo il nostro nuovo flusso di lavoro del progetto, ne abbiamo parlato.
‫Abbiamo esaminato alcune analisi esplorative dei dati utilizzando il tastierino numerico come matplotlib.
‫Ora è il momento di entrare nella macchina, imparando parte delle cose usando gli psichedelici.
‫E inizieremo a testare le nostre piccole teorie su ciò che abbiamo scoperto e sull'analisi esplorativa dei dati.
‫Inizieremo a vedere.
‫Il nostro modello di apprendimento automatico è d'accordo con ciò che abbiamo trovato qui?
‫Sto solo esplorando i dati ora.