‫Tudo bem, agora que fizemos um pouco de Iida ou análise exploratória de dados, vamos dar mais
‫uma etapa e isso é construir uma matriz de correlação.
‫Você pode estar pensando o que é uma matriz de correlação em termos leigos, é uma grande tabela de números
‫nos dizendo como cada variável independente está relacionada entre si.
‫Ok, essas colunas aqui, como elas interagem umas com as outras?
‫Eles são uma correlação positiva ou eles são uma correlação negativa?
‫Oh, não vamos falar sobre isso por muito mais tempo porque queremos ver.
‫Queremos ver o que está acontecendo.
‫Então, vamos fazer uma matriz de correlação.
‫E para isso, podemos usar o Dr. Na guia Wheatsheaf aqui, calcula a correlação de pares de colunas excluindo
‫quaisquer valores de sinal.
‫Bem, correlação de pares, basicamente significa comparar cada uma dessas colunas entre si.
‫Bem, vamos ver em ação.
‫Hmm, se você está vendo isso pela primeira vez, é bastante confuso porque há
‫muitos números acontecendo aqui, OK, você pode ver que as colunas estão nas linhas, assim como as colunas e a diagonal.
‫Aqui está um, um, um.
‫Há muitos decimais, alguns negativos e outros positivos.
‫Hmm.
‫Bem, poderíamos fazer, no entanto, em vez de olhar para isso e explorar um pouco, podemos
‫tornar isso um pouco mais visual.
‫Então, vamos deixar nossa matriz de correlação um pouco mais bonita e vamos fazer isso usando o mapa de calor do litoral.
‫Então, vamos configurá-lo em uma matriz variável de suckhole igual a ponto.
‫Legal, maravilhoso.
‫E então configuraremos uma figura e um índice usando o que é, subtramas de partidos.
‫É isso.
‫Tamanho.
‫Eu meio que sei o tamanho da coisa porque eu já vi isso antes, então eu quero que tenha 15 de largura e altura.
‫E então vamos mudar para X igual a S. UMA. S. mapa de calor de pontos.
‫Ajudaria se eu digitasse map e, em seguida, passasse a matriz central e desejássemos anotá-la, definiremos
‫a como não igual verdadeiro.
‫E também queremos uma linha com largura de linha.
‫Sim, acredito que seja isso.
‫De zero vírgula cinco.
‫E então o que mais precisamos?
‫Havia mais algumas coisas, formato de águias, queremos apenas casas decimais.
‫Então você vê aqui esses seis, então dois dois vai ser o suficiente para nós.
‫E então o Seamap, para dar a ele algumas cores legais, ficará amarelo, verde.
‫O azul maravilhoso, vamos dar uma olhada, Invalid's Syntex, ah, esqueça a vírgula aqui, clássico.
‫Maravilhoso.
‫OK, então o que isso está nos mostrando?
‫Temos algumas coisas cortadas aqui.
‫Esse é aquele chato matplotlib de três pontos, um ponto, um erro, mas isso é muito, podemos consertar.
‫Portanto, creio que você não verá que, se estiver usando uma versão mais leve do matplotlib
‫do que a que estou usando no momento, precisamos ajustar as limitações do eixo Y.
‫Então vamos deixar Wiliam maravilhoso e então vamos extinguir-se.
‫Definir Wilin.
‫É isso aí.
‫É assim que mudamos.
‫Queremos mover de baixo para cima e de cima para baixo.
‫Isso faz sentido.
‫Portanto, linha de fundo, zero vírgula cinco e superior menos zero vírgula cinco.
‫Isto funciona?
‫Maravilhoso.
‫Está parecendo um pouco melhor, não está cortado e esse pequeno ajuste aqui, isso é
‫da pesquisa que eu encontrei apenas procurando por ela.
‫Então, matplotlib Seabourne, em primeiro lugar, acho que minha história pode ter tido isso aí, esse enredo.
‫Aqui vamos nós.
‫A primeira e a última linha são cortadas.
‫Esse é um exemplo de como procurar o seu problema quando você o acertou, quando você se depara
‫com um problema, é apenas tentar resolvê-lo.
‫Então, eles têm um problema semelhante ao que acabamos de cortar e depois descer aqui.
‫Você pode descobrir que estas são as linhas de código que estou usando aqui.
‫E, de fato, eles também estão criando uma matriz de correlação.
‫Bela.
‫Sim, infelizmente, matplotlib três vírgula um vírgula um quebrou mapas de calor marítimos, mas isso mesmo, nós temos nosso mapa
‫de calor, temos nossa matriz de correlação.
‫Novamente, esta é a mesma versão disso.
‫Um formato mais visual, eu olho para isso e entendo esse.
‫Muito melhor do que eu, então o que está realmente acontecendo aqui?
‫Bem, podemos ver na diagonal que temos muitos valores de um.
‫Mas o que isso significa, a diagonal é que podemos diminuir o zoom em um tique para que possamos ver a diagonal.
‫Isso está fornecendo uma correlação perfeita, o que significa que a coluna de idade é exatamente igual à coluna de idade,
‫o que faz muito sentido.
‫Direito.
‫E a coluna do sexo é completamente igual à coluna do sexo e assim por diante, assim por diante, em toda a
‫diagonal aqui.
‫Mas então temos alguns outros.
‫Muitas outras células pequenas aqui, podemos ver ao lado, temos de zero a um.
‫E alguns deles são positivos, como este aqui, e alguns deles são negativos.
‫Nós apenas comparamos a dor no peito forte, que era íngreme para o nosso objetivo.
‫Vamos investigar isso.
‫Qual é a correlação aqui?
‫Eles têm Sepi, tem uma correlação positiva, então zero vírgula quatro três.
‫Lembre-se de que o valor máximo é um, mas isso nos mostra como a dor no peito está relacionada à coluna
‫alvo.
‫Hmmm, bem, se estamos olhando para isso e fizemos algumas pesquisas sobre uma
‫matriz de correlação, vou dizer a você, porque eu mesmo fiz essa pesquisa, um valor positivo mais alto
‫significa uma correlação positiva potencial e um valor mais alto valor negativo significa uma correlação negativa potencial ou uma diminuição.
‫O que isso significa é que o CRP sobe.
‫O valor alvo também aumenta.
‫Agora, isso faz sentido se viermos aqui?
‫Então, se olharmos para esse enredo que fizemos antes, como S. P. sobe, o valor alvo também aumenta.
‫Portanto, lembre-se de que nosso valor-alvo é zero um zero para nenhuma doença, um para a doença.
‫Agora, estamos mais interessados aqui na correlação, porque se você olhar para isso, nenhuma doença tem
‫o valor máximo de zero, então isso significa nenhuma doença.
‫A meta é zero e o tipo de dor no peito também é zero.
‫OK, então de acordo com nossa matriz de correlação conforme o CRP aumenta, porque é uma correlação positiva.
‫O valor alvo também deve aumentar, então vamos investigar.
‫Doença, este é o único valor e este é zero.
‫Então, azul é um, salmão é zero salmão.
‫Que cor linda quando nosso tipo sobe zero um, dois, três.
‫A coluna azul para um de valor taga sobe?
‫Nós olhamos aqui, ele sobe um pouco e cai drasticamente e depois sobe
‫aqui, desce aqui, mas a proporção de doença para nenhuma doença ainda é muito maior.
‫Então é daí que vem a correlação positiva.
‫Vem do aumento do tipo de dor no peito ou coluna LCP, pois isso aumenta nossa coluna alvo, o que significa que
‫a doença ou nenhuma doença também aumenta.
‫Portanto, essa é uma correlação positiva.
‫É por isso que é positivo aqui.
‫Agora, vamos dar uma olhada em uma das colunas negativas.
‫Então você vai ter correlação negativa aqui, é quase a mesma proporção, mas apenas de uma
‫forma negativa, isso significa que se olharmos aqui, Xang, vamos verificar nosso dicionário de dados em um segundo.
‫À medida que Xang diminui, o valor alvo também deve cair.
‫Não vamos usar essa palavra de matriz de correlação para isso, vamos reproduzir esse gráfico, exceto usando a coluna
‫Xang.
‫Antes de fazermos isso, podemos pular aqui.
‫O que é Xang?
‫Angina induzida por exercício.
‫Se você está se perguntando o que é angina, verificamos isso antes de uma condição marcada por fortes dores no
‫peito.
‫Então, isso significa que se você se exercita, sente dor no coração?
‫E vamos dar uma olhada.
‫Angina induzida pelo exercício, um é igual a sim, zero é igual a não.
‫Você sente dor no coração quando faz exercícios?
‫Se você fizer isso, é um.
‫E se você não fizer isso, isso é um zero.
‫Há uma correlação negativa de acordo com nossa matriz de correlação dizendo muito correlação.
‫Eu sei.
‫Então, Xang, em comparação com o valor alvo, eles têm doença ou não?
‫Está negativamente correlacionado.
‫Isso significa que, à medida que Xang desce, o alvo também deve cair.
‫Agora, há apenas dois valores aqui para cada um deles.
‫Portanto, este é um exemplo bastante simples.
‫Então, se pensarmos sobre isso com base no que você ouviu falar em termos de doenças cardíacas.
‫Se alguém lhe dissesse que, quando faz exercícios, sente dor no peito, então teria uma,
‫você diria mais perto de alguém ter uma doença cardíaca ou não?
‫Se eles tivessem exercitado a dor no peito induzida, o que você estaria mais inclinado?
‫Eles têm doenças cardíacas ou não?
‫Bem, para mim, estaria mais inclinado a dizer, bem, com base no resto dos dados, se eles estão tendo dor no
‫peito induzida por exercícios, pode haver algo acontecendo com seu coração e isso pode ser uma
‫doença cardíaca.
‫Então é aqui que existe uma correlação negativa.
‫É aqui que a correlação negativa entra em jogo.
‫Vamos descer aqui.
‫De volta à nossa matriz de correlação.
‫Há uma correlação negativa do ponto quatro quatro negativo, o que significa que conforme Xang diminui, o valor alvo diminui
‫com base no que a função central está vendo em nossos dados exercitados, induzidos em Jena.
‫Quando comparo essa coluna com a coluna de destino, noto que, quando Xang é menor, a coluna de destino é baseada
‫no que estamos procurando aqui?
‫É e lembre-se, é apenas um ponto de correlação.
‫Não é perfeito como uma correlação negativa, mas apenas tende a se alguém não teve dor no peito,
‫então não fez exercícios de angina induzida.
‫A tendência é negativa, portanto, é uma tendência para que eles não tenham doenças cardíacas.
‫Isso faz sentido e você poderia passar por todos esses valores, então isso é bastante simples,
‫como se fosse basicamente zero.
‫Não há correlação entre o FBS e o alvo.
‫O que nosso dicionário de dados está nos dizendo?
‫FBS.
‫Portanto, açúcar no sangue em jejum.
‫Hmm.
‫Então, isso quer dizer, o açúcar no sangue em jejum está acima de 120 miligramas por decilitro?
‫Eu acredito que pode ser um decilitro.
‫Um extra é falso.
‫Então, vamos basicamente dizer que eles são perfeitos, mesmo que não haja nenhuma correlação positiva ou negativa real.
‫É apenas o que é.
‫E esse é o tipo de percepção que você pode começar a formar com essa matriz de correlação.
‫E esse é o tipo de percepção que queremos descobrir por conta própria.
‫Se quisermos médicos especialistas e só poderíamos trabalhar com os dados que temos.
‫Esse é o propósito disso é o propósito do que passamos aqui, comparando diferentes variáveis,
‫olhando para a distribuição.
‫Comparar mais variáveis diferentes aqui e esse processo poderia continuar com isso, certo?
‫Poderíamos continuar até que realmente entendêssemos os dados.
‫Mas.
‫O que queremos fazer a seguir é baseado no modelo.
‫Isso significa criar um modelo de aprendizado de máquina para obter insights de como.
‫Essas variáveis independentes aqui contribuem para a variável de destino.
‫Agora, a matriz de correlação é uma delas, mas estamos mais interessados em tentar prever para o futuro a matriz
‫de correlação lida apenas com os dados que temos.
‫Estamos mais interessados em construir um modelo de aprendizado de máquina que tenha poder preditivo com base
‫nos dados que temos de prever no futuro.
‫Então é isso que veremos a seguir.
‫Se você está um pouco preso aqui sobre o que é a matriz de correlação, não se preocupe.
‫É um conceito bastante profundo de entender.
‫Mas onde provavelmente você pode ir em seguida é apenas pesquisar o que é uma matriz de correlação.
‫Então você aqui o que é uma matriz de correlação?
‫Você poderia ir para este primeiro link.
‫Uma matriz de correlação é uma tabela que mostra os coeficientes de correlação entre as variáveis.
‫Bem, parece um bom recurso.
‫Comece a ler um pouco mais.
‫Ei, isso se parece um pouco com o gráfico que fizemos, mas cobrimos a maior parte do ponto crucial de uma
‫matriz de correlação.
‫Está realmente indo bem, olhando para duas variáveis e indo, a relação é positiva?
‫UMA. K. UMA. à medida que um aumenta, o outro aumenta.
‫Ou o relacionamento é negativo?
‫À medida que um diminui, o outro diminui.
‫Vamos dar uma olhada em nosso fluxo de trabalho para ver onde estamos indo.
‫Já passamos por algumas análises de dados.
‫É hora de entrar no aprendizado de máquina na seção de modelagem.
‫Vamos ver quando chegaremos aqui.
‫Se olharmos para o nosso novo fluxo de trabalho do projeto, nós cobrimos isso.
‫Vimos algumas análises exploratórias de dados usando o teclado numérico como um matplotlib.
‫Agora é hora de entrar na máquina, aprendendo parte das coisas usando psicodélicos.
‫E começaremos a testar nossas pequenas teorias sobre o que descobrimos e análise exploratória de dados.
‫Vamos começar a ver.
‫Nosso modelo de aprendizado de máquina concorda com o que encontramos aqui?
‫Apenas explorando os dados agora.