‫なるほど｡
‫ここで､ EDA（探索的データ解析）を少しやってみました｡
‫もう一段階､ 相関行列を作ることにします｡
‫相関行列って何だろうと思われるかもしれませんね｡
‫平たく言えば､ それぞれの独立変数がお互いにどのように関連しているかを示す大きな数字の表です｡
‫さて､ この列ですが､ お互いにどのように作用しているのでしょうか？
‫正の相関なのか､ 負の相関なのか？
‫さて､ 見たいからと言って､ あまり長くは語らないようにしましょう｡
‫何が起きているのか見たいのです｡
‫では､ 相関行列を作ってきましょう｡
‫そのためには､ DFスコアを使えばいいんです｡
‫ここでシフトタブを押すと､ スラッシュのヌル値を除いた列のペアワイズ相関が計算されます｡
‫一対の相関は､ 基本的にこれらの列を互いに比較することを意味します｡
‫では､ 実際に見てみましょう｡
‫うーん｡
‫初めてご覧になる方は､ 数字が多くてかなり混乱すると思います｡
‫なるほど｡
‫列が行だけでなく､ 列と対角線上にあるのがわかると思います｡
‫ここで､ 1つ､ 1つ､ 1つ｡
‫小数点以下がたくさんあって､ マイナスもあればプラスもある｡
‫うーん｡
‫まあ､ やるかもしれませんけどね｡
‫これをじっと見て少し探るのではなく､ もう少しビジュアルにしたほうがいいかもしれません｡
‫そこで､ 相関行列をもう少しきれいに作ってみましょう｡
‫そして､ それをCボーンのヒートマップを使って行うのです｡
‫そこで､ 変数に設定することにします｡
‫つまり､ コールマトリックスはdfkiに等しい｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 何だろう､ plt dot subplotsを使って､ 図とXを設定します｡
‫それだけです｡
‫フィグサイズ｡
‫このプロットを見たことがあるので､ フィグサイズはなんとなくわかっているので､ 幅と高さを15にしたいのですが､ どうしたらいいですか？
‫そして､ xイコールSASにする｡
‫ヒートマップ
‫型がマップされ､ コアマトリックスに渡され､ それにアノテーションが付けられると便利なのですが｡
‫そこで､ notをtrueに設定し､ さらに線幅line widthsを設定することにします｡
‫ええ､ 0点のそれだと思います｡ 5.
‫あとは､ 何が必要なのか｡
‫あと2つほどあったんです｡
‫小数点以下は2桁までしか表示されません｡
‫ほら､ これが6枚目です｡
‫だから､ 2枚で十分なんです｡ あとは､ マップを見て､ いい色に仕上げてください｡
‫黄色にしよう｡
‫グリーン
‫ブルー
‫素晴らしい｡
‫そうしよう｡
‫調べてみよう｡
‫無効な構文です｡
‫ああ｡
‫コンマを忘れました｡
‫クラシック
‫素晴らしい｡
‫さて､ ではこれは何を示しているのでしょうか？
‫ここには切り落とされたものがあるんです｡
‫それが､ あの厄介なマッププロットです｡
‫リブ3｡ 1. 1エラーです｡
‫でも大丈夫､ 直せばいいんだから､ 底をつくかもしれない｡
‫私が今使っているものよりも新しいバージョンのmap plot libを使っている場合は､ 表示されないかもしれません｡
‫y軸の制限を調整する必要があるので､ y limb wonderfulを取得し､ x dot
‫setに移動します｡
‫ウィリアム それはそれとして｡
‫そうやって変えていくんです｡
‫下を上へ､ 上を下へと動かしていきたい｡
‫意味があるのか？
‫だからボトムプラス0｡ 5とトップ-0. 5､ これって効果あるの？
‫素晴らしい｡
‫少しはマシになったようだ｡
‫切れていないのです｡
‫そして､ この小さな調整､ これはただ検索して見つけた研究からのものです｡
‫そこで､ まずマッププロットリブシーボーン｡
‫私の歴史では､ あのプロットでそこそこ持っていたのかもしれません｡
‫リブ 最初と最後の行が切れていますが､ これは､ 問題にぶつかったときに､
‫それを解決するために､ 自分の問題を探す例です｡
‫つまり､ 先ほどのカットオフと同じような問題を抱えているわけです｡
‫そして､ ここに降りてきて､ 私が使っているコードの行を見つけることができます｡
‫そして実は､ 相関行列も作っているのです｡
‫美しい｡
‫そうですね｡
‫残念ながら｡
‫マッププロットリブ 3. 10. 1壊したシーボーンヒートマップ｡
‫でも､ それでいいんです｡
‫ヒートマップと相関行列を再び作成しました｡
‫これと同じバージョンでいいんです｡
‫よりビジュアルなフォーマット｡
‫これを見て､ これならわかる｡
‫私よりずっといい｡
‫では､ 実際にはどうなのでしょうか｡
‫さて､ 対角線上にワインの値がたくさんあるのがわかりますね｡
‫しかし､ これはどういうことかというと､ 対角線を見るために､ 1目盛り分拡大することがあります｡
‫これは完全な相関を与えており､ つまり年齢欄はAge欄と完全に等しいということであり､ これは全く理にかなっている｡
‫そうですね｡
‫そして､ 性別の欄は完全に等しく､ などなど､ ここの対角線上にずっとあるのです｡
‫しかし､ その後､ いくつかの他があります｡
‫他にも実は小さな細胞がたくさんあります｡
‫横から見ると､ 0から1まであるのがわかります｡
‫そして､ その中にはこちらのようにポジティブなものもあれば､ ネガティブなものもあります｡
‫ちょうど胸痛タイトを比較したところ､ 目標に対してCPでした｡
‫それを調査してみよう｡
‫この相関関係はどうなっているのでしょうか？
‫CPは正の相関があるそうです｡
‫だから0｡ 43､ 最大値は1であることを忘れないでください｡
‫しかし､ これは胸の痛みがTargetのコラムとどのように関係しているかを教えてくれているのです｡
‫うーん｡
‫まあ､ これを見て､ 相関行列の研究をしたのであれば､ 私自身がこの研究をしたのだから､
‫教えてあげましょう｡
‫正の値が高いほど正の相関がある可能性があり､ 負の値が高いほど負の相関がある可能性がある､
‫または減少することを意味する｡
‫これは何を言っているかというと､ CPが上がると｡
‫また､ 目標値も増加します｡
‫今すぐ
‫意味があるのか？
‫ここに来れば
‫そこで､ 先ほどのプロットを見てみると｡
‫つまり､ CPが上がれば､ 目標値も上がるということです｡
‫ですから､ 私たちの目標値は､ 病気でない場合は010､ 病気である場合は1､ と覚えておいてください｡
‫ここで一番気になるのは相関関係ですが､ これを見ると､ どの病気もゼロが一番高いということはありません｡
‫つまり､ 病気がないってことですね｡
‫目標はゼロです｡
‫そして､ 胸痛型もゼロ｡
‫なるほど｡
‫つまり､ 相関行列によれば､ CPが上がれば正の相関があるわけですから｡
‫目標値も上がるはずです｡
‫では､ 調査してみましょう｡
‫病気です｡
‫これが1つの値で､ これが0です｡
‫だから､ ブルーは1つ｡
‫サーモンはゼロサーモン｡
‫なんて美しい色なんだろう｡
‫私たちの胸の痛みのタイプが上がるにつれて 012, 3.
‫目標値の1つの青い欄が上がっている？
‫ここに注目すると､ わずかに上昇して､ これは劇的に低下し､ そしてここに上昇しています｡
‫ここに落ちます｡
‫しかし､ 病気とそうでないものの比率は､ まだずっと高い｡
‫そこに正の相関があるわけですね｡
‫胸痛の種類によって､ LCPの欄が増え､ 病気の有無も増えるということです｡
‫つまり､ 正の相関があるということですね｡
‫だから､ ここではポジティブなんです｡
‫では､ ネガティブカラムの一つを見てみましょう｡
‫つまり､ 負の相関があるんですね｡
‫ほぼ同じ割合で､ ちょうどマイナスになっています｡
‫つまり､ ここでxngを見ると､ xngが下がるとすぐにそのデータディクショナリーをチェックします｡
‫目標値もそうであるべきです｡
‫この相関行列の言葉を鵜呑みにするのはやめよう｡
‫このプロットを､ xとcolumnを除いて再現してみましょう｡
‫でも､ その前に､ ここでジャンプアップするかもしれません｡
‫x ngとは？
‫運動誘発性狭心症
‫さて､ 狭心症って何だろうと思われた方､ 以前調べましたよね｡
‫胸部の激しい痛みを伴う疾患｡
‫ということは､ 運動すれば心臓が痛くなるのでしょうか？
‫そして､ 見てみましょう｡
‫運動誘発性狭心症は､ 1がイエス､ 0がノーに等しい｡
‫では､ 運動すると心臓が痛くなるのでしょうか？
‫そうすれば､ それは一人前です｡
‫そして､ そうでない場合は､ 0点です｡
‫相関関係マトリックスによると､ 負の相関がありますね｡
‫私は相関関係をよく言っています｡
‫知っています｡
‫だから､ 目標値と比較したx ng｡
‫病気なのか､ そうでないのか？
‫負の相関がある｡
‫つまり､ ジオンが下がれば､ ターゲットも下がるはずなのだ｡
‫さて､ ここにはそれぞれ2つの値しかありません｡
‫だからこれは､ 実はとてもわかりやすい例なんです｡
‫そこで､ 心臓病について聞いたことをもとに考えてみると｡
‫運動すると胸が痛くなるから1回でいいや､ という人がいたとしたら｡
‫心臓病を患っている人に近いと予測するか､ そうでないと予測するか｡
‫もし､ 運動による胸痛が誘発されたとしたら､ あなたは何に傾倒するでしょうか？
‫心臓病なのか､ そうでないのか？
‫私としては､ 残りのデータから､ もし運動による胸痛があるなら､ 心臓に何か起こっている可能性があると言いたいのですが｡
‫そうだろ？
‫心臓病があるかもしれない｡
‫つまり､ ここに負の相関があるわけです｡
‫ここで､ 負の相関が発生するのです｡
‫ここで降りましょう｡
‫相関行列に戻ります｡
‫マイナスポイント44の負の相関がある｡
‫つまり､ Xが下がれば､ コア・ファンクションが見ているデータに基づいて目標値も下がるということです｡
‫運動誘発性狭心症
‫その列とTargetの列を比較すると､ Xが低くなるとTargetの列も低くなることに気づきました｡
‫ここで見ている内容からすると
‫それは､ 0しか覚えていないのです｡ 44の相関関係｡
‫完全な相関ではなく､ 負の相関ですが､ 胸痛がない人は狭心症を誘発するような運動をしていない､
‫という傾向があるようです｡
‫トレンドはマイナスなので､ 心臓病でない方に傾いています｡
‫意味があるのか？
‫そして､ これらの価値観をすべて突き詰めることができるのです｡
‫だから､ これはかなりフラットで､ ほぼ基本的にゼロという感じです｡
‫FBSとターゲットに相関はない｡
‫データディクショナリーは何を教えてくれるのか？
‫FBSです｡
‫だから､ 空腹時血糖値｡
‫ふむ｡
‫つまり､ これは空腹時血糖値が1デシリットルあたり120ミリグラム以上かどうかを言っているのです｡
‫デシリットル1イコール2ゼロイコール嘘かもしれないと思っています｡
‫つまり､ 基本的には完全にイーブンということですね｡
‫実際に正負の相関はありません｡
‫ただ､ それはそれとして｡
‫この相関行列から､ このような洞察を得ることができるのです｡
‫もし医療専門家が必要なら､ 私たちは自分たちの力で解明したいし､ 今あるデータでしか仕事ができないのです｡
‫これがEDAの目的です｡
‫ここに至るまでが目的なのです｡
‫異なる変数を比較する､ 分布を見る｡
‫こことこのプロセスで､ より多くの異なる変数を比較する｡
‫このまま続けてもいいんじゃないですか？
‫本当に､ 本当にデータを理解するまで､ 続けることができるのです｡
‫でも｡
‫次にやりたいのは､ モデル駆動型EDAです｡
‫つまり､ どういうことかというと､ 機械学習モデルを構築して､ どのようにというインサイトを導き出すということです｡
‫ここでいう独立変数は､ 目的変数に寄与するものである｡
‫相関行列もその一つですが､ 私たちは将来の予測に興味があるのです｡
‫相関行列は､ 今あるデータしか扱わない｡
‫それよりも､ 私たちが持っているデータをもとに､ 将来の物事を予測する力を持った機械学習モデルを構築することに興味があるのです｡
‫ということで､ 次はそれを見ていきたいと思います｡
‫ここで､ 相関行列とは何かということに少し引っかかっても､ 心配は要りません｡
‫理解するためには､ かなり深い概念です｡
‫しかし､ 次は「相関行列とは何か」を検索してみましょう｡
‫だから､ ここに行ってみてください｡
‫相関行列とは何ですか？
‫この最初のリンク先に行けばいいんです｡
‫相関行列は､ 変数間の相関係数を示す表である｡
‫なるほど､ それは良い資料のようですね｡
‫少しずつ読み始めてください｡
‫あれ､ さっき作ったグラフとちょっと似ているけど､ 相関行列の肝心なところはほとんどカバーできているね｡
‫2つの変数を見て､ その関係がポジティブかどうかを判断するのです｡
‫A. K. A一方が増えれば他方も増えるのか､ それとも負の関係なのか？
‫一方が減れば､ もう一方も減る｡
‫ワークフローを見て､ どこまで進んでいるかを確認しましょう｡
‫データ分析をしてみた
‫さて､ いよいよモデリングセクションの機械学習に取り掛かります｡
‫この辺で勘弁してください｡
‫新しいプロジェクトのワークフローを見ると､ NumPyをマッププロットリブとして使って探索的なデータ分析を行っていることがわかります｡
‫さて､ いよいよ機械学習の部分に入っていきます｡
‫Psychic Learnを使って､ 探索的データ分析で判明した私たちの小さな理論の検証を始めます｡
‫機械学習モデルが､ ここで見つけたものと一致するかどうかを確認することから始めます｡
‫ただ､ 自分たちでデータを探っているだけです｡