‫好吧, 我会的
‫现在, 我们已经做了一些EDA或探索性数据分析｡
‫我们还要做一个步骤, 那就是建立一个相关矩阵｡
‫你可能会想, 什么是相关矩阵？
‫用外行的话来说, 这是一个很大的数字表, 告诉我们每个独立变量之间是如何相互关联的｡
‫好的, 这些柱子, 它们是如何相互作用的？
‫它们是正相关还是负相关？
‫现在, 让我们不要谈论它太久, 因为我们想看到它｡
‫我们想看看到底发生了什么｡
‫我们来做一个相关矩阵｡
‫为此, 我们可以使用DF评分｡
‫我们在这里点击shift选项卡, 计算列的成对相关性, 不包括任何斜杠空值｡
‫两两相关性基本上就是把每一列进行比较.
‫好吧, 让我们来看看它的行动｡
‫嗯嗯嗯
‫如果你是第一次看到这个, 会很困惑, 因为这里有很多数字｡
‫好吧, 我会的
‫你可以看到列在行上, 也在列和对角线上｡
‫这是一个一个一个
‫有很多小数, 有些是负数, 有些是正数｡
‫嗯嗯嗯
‫好吧, 我们可能会做, 虽然｡
‫与其盯着它看, 探索它一点点, 我们可能会让它更直观一点｡
‫让我们把相关矩阵做得更漂亮一点｡
‫我们要用C伯恩的热图来做｡
‫所以我们将在变量中设置它｡
‫所以调用矩阵等于dfki｡
‫好极了｡
‫然后我们会设置一个图和一个X, 用它是什么, plt点子图｡
‫就这样了｡
‫无花果大小｡
‫我知道图的大小, 因为我以前看过这个图, 所以我希望它的宽度和高度都是15｡
‫然后我们会得到x等于SAS｡
‫热图｡
‫如果我们的类型映射会有帮助, 然后我们将传递给它核心矩阵, 并对其进行注释｡
‫所以我们要设置一个不等于真的值, 我们还要一个线宽｡
‫是的, 我相信这是0｡ 5.
‫然后我们还需要什么｡
‫还有几件事｡
‫格式等于我们只需要两个小数位｡
‫看这里, 这是六个｡
‫所以两个两个对我们来说就足够了, 然后看地图给予它一些漂亮的颜色｡
‫我们会变成黄色｡
‫绿色｡
‫蓝色的｡
‫好极了｡
‫我们走吧｡
‫我们去看看
‫无效语法｡
‫哦, 我的天
‫忘了这里的逗号｡
‫很经典｡
‫好极了｡
‫好吧, 这说明什么？
‫我们这里有些东西被切断了｡
‫这就是那张讨厌的地图
‫三号书库｡ 1. 1个错误｡
‫但没关系, 我们可以修好它, 这样我们就可以下去了｡
‫如果你使用的map plot lib版本比我现在使用的版本更新, 你可能看不到｡
‫我们需要调整y轴的限制, 这样我们就可以得到y分支, 然后我们就可以得到x点集｡
‫威廉就是这样.
‫这就是我们改变它的方式｡
‫我们想把底部向上移动, 我们想把顶部向下移动｡
‫这有道理吗？
‫所以底部加0｡ 5和顶部-0｡ 5､ 这是否有效？
‫好极了｡
‫看起来好多了｡
‫它没有被切断｡
‫这个小小的调整, 是从我的研究中找到的｡
‫所以先把图标出来海运｡
‫我想我的历史可能在情节中有它｡
‫我们把第一行和最后一行剪掉, 这是一个寻找问题的例子, 当你找到了问题,
‫当你遇到问题时, 你只是想把它弄清楚｡
‫所以他们遇到了和我们刚刚切断的类似的问题｡
‫然后到这里来, 你可以发现这是我在这里使用的代码行｡
‫事实上, 他们也在做一个相关矩阵｡
‫真漂亮｡
‫是的, 我知道
‫不幸的是｡
‫地图绘制库3. 10. 1个破坏了海运热图｡
‫不过没关系｡
‫我们有了热图, 我们又有了相关矩阵｡
‫这只是同一个版本｡
‫更直观的格式｡
‫我看着这个, 我理解这个｡
‫比我做这个好多了｡
‫那么到底是怎么回事呢？
‫我们可以在对角线上看到很多葡萄酒的价值｡
‫但这意味着, 对角线是我们可以缩小一个刻度, 这样我们就可以看到对角线｡
‫这给出了一个完美的相关性, 这意味着年龄列完全等于年龄列, 这是非常有意义的｡
‫好吧, 我知道了
‫而性列完全等于性列等等等等, 沿着对角线一直到这里｡
‫但我们还有其他的｡
‫这里还有很多其他的小细胞｡
‫我们可以在侧面看到从0到1｡
‫有些是正面的, 像这个, 有些是负面的｡
‫我们只是比较了胸痛, 这是CP与我们的目标｡
‫我们来调查一下｡
‫这两者之间有什么关联？
‫他们有CP, 这是正相关的｡
‫所以0｡ 43､ 记住最大值是1｡
‫但这告诉我们胸痛是如何与目标列相关的｡
‫嗯嗯嗯
‫如果我们研究了相关矩阵, 我会告诉你们, 因为我自己也做过研究｡
‫较高的正值意味着潜在的正相关, 较高的负值意味着潜在的负相关或降低｡
‫这就是说, 当CP上升时｡
‫目标值也会增加｡
‫现在就去
‫这有道理吗？
‫如果我们到这里来｡
‫所以如果我们看一下我们之前画的图｡
‫因此, 随着CP的增加, 目标值也会增加｡
‫所以记住, 我们的目标值是010表示没有疾病, 1表示有疾病｡
‫现在我们最感兴趣的是相关性, 因为如果你看这个, 没有疾病是最高的零｡
‫所以这意味着没有疾病｡
‫目标为零｡
‫而且胸痛类型也是零｡
‫好吧, 我会的
‫根据我们的相关性矩阵, CP上升, 因为它是正相关的｡
‫目标值也应该上升｡
‫所以我们来调查一下｡
‫病｡
‫这是一个值, 这是零｡
‫所以蓝色是一个｡
‫三文鱼是零三文鱼｡
‫多漂亮的颜色啊｡
‫随着胸痛类型的增加012, 3.
‫其中一个目标值的蓝色列是否上升？
‫如果我们看这里, 它确实会稍微上升, 然后急剧下降, 然后在这里上升｡
‫从这里下去｡
‫但患病与无病的比例仍然高得多｡
‫这就是正相关性的来源｡
‫它来自胸痛类型增加或LCP列, 因为增加了我们的目标列, 意味着疾病或无疾病也增加｡
‫所以这是正相关的｡
‫这就是为什么这里是阳性的｡
‫现在让我们看一下其中一个负列｡
‫所以这里是负相关的｡
‫两者的比例差不多, 但都是负的｡
‫这意味着, 如果我们看这里, 我们将在一秒钟内检查我们的数据字典, 因为x, ng下降了｡
‫目标值也应该如此｡
‫我们不要用这个相关矩阵来表示它｡
‫让我们重现这张图, 除了使用x和列｡
‫但在那之前, 我们可能要跳到这里｡
‫什么是xng？
‫运动诱发的心绞痛｡
‫如果你想知道什么是心绞痛, 我们之前已经检查过了｡
‫胸痛以胸部剧烈疼痛为特征的状态
‫所以这意味着如果你运动, 你会心脏痛吗？
‫让我们来看看｡
‫运动诱发心绞痛, 一等于是, 零等于不是｡
‫那么你运动时会心痛吗？
‫如果你有, 那就是一｡
‫如果你没有, 那就是零分｡
‫根据我们的相关矩阵, 这是一个负相关.
‫我说的是相关性｡
‫我知道我知道
‫所以xng与目标值相比｡
‫他们有没有病？
‫是负相关的｡
‫也就是说锡安被摧毁, 目标也会被摧毁.
‫现在, 这里每一个都只有两个值｡
‫这是一个非常简单的例子｡
‫所以如果我们根据你们所听到的心脏病来思考这个问题｡
‫如果有人告诉你, 当他们运动时, 他们会胸痛, 所以他们会有一个｡
‫你会预测更接近于有心脏病的人吗？
‫如果他们运动引起胸痛, 你会更倾向于哪一种？
‫他们有心脏病吗？
‫对我来说, 我更倾向于说, 根据其他数据,
‫如果他们运动引起胸痛, 他们的心脏可能有问题｡
‫对不对？
‫可能有心脏病｡
‫所以这就是负相关的地方｡
‫这就是负相关性发挥作用的地方｡
‫我们下去吧｡
‫回到我们的相关矩阵｡
‫负44点有负相关｡
‫这意味着随着X和的下降, 目标值也会根据核心函数在数据中看到的情况而下降｡
‫运动诱发的心绞痛｡
‫当我将该列与“目标”列进行比较时, 我注意到当X较低时, “目标”列也较低｡
‫根据我们在这里看到的｡
‫这是一个记住这只是一个0｡ 44相关性｡
‫这并不是一个完美的关系, 比如负相关, 但它的趋势是如果一个人没有胸痛,
‫那么就没有运动诱发心绞痛.
‫趋势是负面的, 所以趋势是他们没有心脏病｡
‫这有道理吗？
‫你可以检查所有这些值｡
‫所以这是非常平坦的, 几乎等于零｡
‫FBS和目标之间没有相关性｡
‫我们的数据字典告诉我们什么？
‫联邦统计局｡
‫所以空腹血糖｡
‫嗯嗯嗯
‫所以这就是说空腹血糖高于120毫克每分升｡
‫我认为可能是十分之一升1等于20等于假｡
‫所以这基本上就是说它们是完全相等的｡
‫没有真实的的正相关或负相关｡
‫只是事情就是这样｡
‫这就是你可以从这个相关性矩阵开始形成的洞察力｡
‫如果我们需要医学专家的帮助, 而我们只能利用现有的数据, 我们就需要自己来解决这种问题｡
‫这就是EDA的目的｡
‫这就是我们所经历的一切的目的｡
‫比较不同的变量, 观察分布｡
‫比较这里和这个过程中更多不同的变量｡
‫我们可以继续这样下去, 对吧？
‫我们可以继续下去, 直到我们真的, 真的了解数据｡
‫但是...
‫我们接下来要做的是模型驱动的EDA｡
‫所以这意味着要建立一个机器学习模型来获得洞察力｡
‫这些独立变量在这里构成目标变量｡
‫相关矩阵是其中之一, 但我们更感兴趣的是尝试预测未来｡
‫相关矩阵只处理我们所拥有的数据｡
‫我们更感兴趣的是建立一个机器学习模型, 它基于我们必须预测未来事物的数据,
‫具有预测能力｡
‫这就是我们接下来要看的｡
‫如果你还不知道相关矩阵是什么, 别担心｡
‫这是一个非常深入的概念｡
‫但是接下来你可能会去搜索什么是相关矩阵？
‫所以去这里｡
‫什么是相关性矩阵？
‫您可以转到第一个链接｡
‫相关矩阵是显示变量之间的相关系数的表｡
‫听起来是个不错的资源｡
‫开始多读一点｡
‫嘿, 这看起来有点像我们做的图, 但是我们已经讨论了相关矩阵的大部分关键问题｡
‫它真的只是正常的, 看着两个变量, 然后说, 关系是积极的吗？
‫答｡ K的｡ 当一个增加时, 另一个也增加, 或者关系是负的？
‫当一个减少时, 另一个也减少｡
‫让我们来看看我们的工作流程, 看看我们的进展｡
‫我们已经做了一些数据分析｡
‫现在是时候进入建模部分的机器学习了｡
‫让我们看看我们在这里｡
‫如果我们看一下我们的新项目工作流程, 我们已经讨论过了,
‫我们已经看了一些使用NumPy作为地图绘图库的探索性数据分析｡
‫现在是时候进入机器学习的一部分了｡
‫使用心灵学习, 我们将开始测试我们的小理论, 我们已经发现了什么, 在探索性数据分析｡
‫我们将开始看到我们的机器学习模型是否与我们在这里发现的一致？
‫我们只是在探索数据｡