‫Muy bien, ahora hemos hecho un poco de Iida o análisis de datos exploratorios, vamos a hacer
‫un paso más y eso es construir una matriz de correlación.
‫Es posible que esté pensando qué es una matriz de correlación en términos simples, es una gran tabla de números
‫que nos dice cómo se relaciona cada variable independiente entre sí.
‫Bien, estas columnas aquí, ¿cómo interactúan entre sí?
‫¿Son una correlación positiva o son una correlación negativa?
‫Oh, no hablemos mucho más de eso porque queremos verlo.
‫Queremos ver qué está pasando.
‫Así que hagamos una matriz de correlación.
‫Y para hacerlo, podemos usar Dr. Aquí, en la pestaña Wheatsheaf, calcule la correlación por pares de columnas excluyendo
‫cualquier valor de señal.
‫Bueno, correlación por pares, eso es básicamente decir comparar cada una de estas columnas entre sí.
‫Bueno, veámoslo en acción.
‫Mmmm, si estás viendo esto por primera vez, es bastante confuso porque hay muchos
‫números aquí, está bien, puedes ver que las columnas están en las filas, así como en las columnas y en la diagonal.
‫Aquí hay uno uno, uno uno.
‫Hay muchos decimales y algunos son negativos y algunos son positivos.
‫Mmm.
‫Bueno, podríamos hacerlo, sin embargo, en lugar de mirar esto y explorarlo un poco, podríamos
‫hacer esto un poco más visual.
‫Así que hagamos nuestra matriz de correlación un poco más bonita y lo haremos usando el mapa de calor de litoral.
‫Así que lo configuraremos en una matriz variable de suckhole igual a un punto.
‫Genial, maravilloso.
‫Y luego configuraremos una figura y un índice usando lo que es, subparcelas de partidos.
‫Eso es todo.
‫Tamaño.
‫Sé el tamaño de la cosa porque he visto esto antes, así que quiero que tenga 15 de ancho y de alto.
‫Y luego vamos a ir X es igual a S. UNA. S. mapa de calor de puntos.
‫Ayudaría si escribiera mapa y luego le pasara la matriz central y queremos anotarlo, por lo que estableceremos
‫un valor no igual a verdadero.
‫Y también queremos una línea con ancho de línea.
‫Sí, creo que eso es todo.
‫De cero coma cinco.
‫¿Y luego qué más necesitamos?
‫Hubo un par de cosas más, formato águilas, solo queremos lugares decimales.
‫Así que ven aquí estos como seis, así que dos serán suficientes para nosotros.
‫Y luego Seamap para darle algunos colores agradables se volverá amarillo, verde.
‫El azul maravilloso, echémosle un vistazo, Invalid's Syntex, oh, olvídate de la coma aquí, clásico.
‫Maravilloso.
‫Bien, entonces, ¿qué nos muestra esto?
‫Tenemos algunas cosas cortadas aquí.
‫Ese es ese molesto matplotlib de tres puntos, un punto, un error, pero eso es mucho, podemos solucionarlo.
‫Por lo tanto, es posible que no vea que si está usando una versión más ligera de
‫matplotlib que la que estoy usando en este momento, debemos ajustar las limitaciones del eje Y.
‫Así que conseguiremos que Wiliam sea maravilloso y luego nos extinguiremos.
‫Set wilin.
‫Eso es todo.
‫Así es como lo cambiamos.
‫Queremos mover la parte inferior hacia arriba y queremos mover la parte superior hacia abajo.
‫Eso tiene sentido.
‫Así que la línea inferior, cero punto cinco y arriba menos cero punto cinco.
‫¿Esto funciona?
‫Maravilloso.
‫Eso se ve un poco mejor, no está cortado y este pequeño ajuste aquí,
‫esto es de la investigación que encontré simplemente buscándolo.
‫Así que matplotlib Seabourne, primero, creo que mi historia podría haberlo tenido allí, esa trama.
‫Aquí vamos.
‫Primera y última hileras cortadas.
‫Ese es un ejemplo de cómo buscar su problema cuando lo tiene bien, cuando se encuentra con un problema,
‫solo se trata de tratar de resolverlo.
‫Así que tienen un problema similar al que acabamos de cortar y luego venimos aquí.
‫Puede encontrar que estas son las líneas de código que estoy usando aquí.
‫Y de hecho, también están haciendo una matriz de correlación.
‫Hermosa.
‫Sí, desafortunadamente, matplotlib tres punto uno punto uno rompió los mapas de calor marítimos, pero así es, tenemos nuestro mapa
‫de calor, tenemos nuestra matriz de correlación.
‫Nuevamente, esta es la misma versión de esto.
‫Un formato más visual, miro esto y entiendo este.
‫Mucho mejor que yo en este, entonces, ¿qué está pasando realmente aquí?
‫Bueno, podemos ver en la diagonal que tenemos muchos valores uno.
‫Pero lo que esto significa, la diagonal es que podríamos alejar un tic para que podamos ver la diagonal.
‫Esto da una correlación perfecta, lo que significa que la columna de edad es exactamente igual a la columna de edad,
‫lo que tiene mucho sentido.
‫Derecha.
‫Y la columna de sexo es completamente igual a la columna de sexo y así sucesivamente, así sucesivamente, hasta abajo en la
‫diagonal aquí.
‫Pero luego tenemos otro.
‫Un montón de otras celdas realmente pequeñas aquí, podemos ver en el lateral, tenemos de cero a uno.
‫Y algunos de ellos son positivos, como este de aquí, y algunos de ellos son negativos.
‫Simplemente comparamos el dolor en el pecho, que era muy pronunciado con respecto a nuestro objetivo.
‫Investiguemos eso.
‫¿Cuál es la correlación aquí?
‫Tienen Sepi, tiene una correlación positiva, así que cero coma cuatro tres.
‫Recuerde, el valor máximo es uno, pero esto nos dice cómo se relaciona el dolor de pecho con la columna
‫objetivo.
‫Hmmm, bueno, si estamos viendo esto e investigamos un poco sobre una matriz
‫de correlación, les diré que, debido a que yo mismo hice esta investigación, un valor positivo más alto
‫significa una correlación positiva potencial y un valor más alto. valor negativo significa una posible correlación negativa o una disminución.
‫Lo que esto está diciendo es que CRP sube.
‫El valor objetivo también aumenta.
‫Ahora, ¿eso tiene sentido si venimos aquí?
‫Entonces, si miramos este gráfico que hicimos antes, S. pag. sube, el valor objetivo también aumenta.
‫Así que recuerde, nuestro valor objetivo es cero uno cero para ninguna enfermedad, uno para la enfermedad.
‫Ahora, estamos más interesados aquí en la correlación, porque si miras esto, ninguna enfermedad es más alta
‫en cero, por lo que eso significa que no hay enfermedad.
‫El objetivo es cero y el tipo de dolor en el pecho también es cero.
‫De acuerdo, de acuerdo con nuestra matriz de correlación a medida que aumenta la PCR, porque es una correlación positiva.
‫El valor objetivo también debería aumentar, así que investiguemos.
‫Enfermedad, este es el valor uno y este es cero.
‫Así que el azul es uno, el salmón es cero salmón.
‫Qué hermoso color cuando nuestro tipo sube a cero uno, dos, tres.
‫¿Sube la columna azul para uno de valor taga?
‫Miramos aquí, sube levemente y desciende drásticamente y luego sube aquí,
‫baja aquí, pero la proporción de enfermedad a ninguna enfermedad es aún mucho mayor.
‫Entonces, de ahí proviene la correlación positiva.
‫Viene del aumento del tipo de dolor en el pecho o de la columna LCP, ya que aumenta nuestra columna objetivo, lo que significa
‫que también aumenta la enfermedad o no.
‫Entonces esa es una correlación positiva.
‫Por eso es positivo aquí.
‫Ahora, echemos un vistazo a una de las columnas negativas.
‫Entonces, va a tener una correlación negativa aquí, es aproximadamente la misma proporción, pero solo de una
‫manera negativa, eso significa que si miramos aquí, Xang, buscaremos eso en nuestro diccionario de datos en un segundo.
‫A medida que Xang desciende, también debería hacerlo el valor objetivo.
‫No tomemos esta palabra de la matriz de correlación, reproduzcamos esta gráfica excepto usando la columna
‫Xang.
‫Antes de hacer eso, podríamos saltar aquí.
‫¿Qué es Xang?
‫Angina inducida por ejercicio.
‫Si se está preguntando qué es la angina de pecho, lo comprobamos antes de una afección marcada por un dolor severo en el
‫pecho.
‫Entonces, esto significa que si hace ejercicio, ¿le duele el corazón?
‫Y echemos un vistazo.
‫Angina inducida por ejercicio uno es igual a sí, cero es igual a no.
‫Entonces, ¿le duele el corazón cuando hace ejercicio?
‫Si lo hace, es uno.
‫Y si no lo hace, es un cero.
‫Existe una correlación negativa de acuerdo con nuestra matriz de correlación que dice que hay mucha correlación.
‫Sé.
‫Entonces, Xang, en comparación con el valor objetivo, ¿tienen alguna enfermedad o no?
‫Está correlacionado negativamente.
‫Eso significa que cuando Xang baja, el objetivo también debería bajar.
‫Ahora, aquí solo hay dos valores para cada uno de estos.
‫Así que este es un ejemplo bastante sencillo.
‫Entonces, si pensamos en esto basándonos en lo que ha oído hablar en términos de enfermedades cardíacas.
‫Si alguien le estuviera diciendo que cuando hace ejercicio, le duele el pecho, entonces tendría uno,
‫¿lo predeciría más cerca de alguien que tiene una enfermedad cardíaca o no?
‫Si hubieran ejercitado el dolor de pecho inducido, ¿a qué estarías más inclinado?
‫¿Tienen enfermedades del corazón o no?
‫Bueno, para mí, estaría más inclinado a decir, bueno, basado en el resto de los datos, si están haciendo ejercicio con
‫dolor en el pecho inducido, podría estar sucediendo algo con su corazón y eso podría ser una
‫enfermedad cardíaca.
‫Entonces aquí es donde hay una correlación negativa.
‫Aquí es donde entra en juego la correlación negativa.
‫Bajemos aquí.
‫De regreso a nuestra matriz de correlaciones.
‫Hay una correlación negativa de punto negativo cuatro cuatro, lo que significa que a medida que Xang baja, el valor objetivo baja
‫en función de lo que la función central está viendo en nuestros datos ejercitados, inducidos en Jena.
‫Cuando comparo esa columna con la columna de destino, me doy cuenta de que cuando Xang es más bajo, ¿la columna de destino se basa
‫en lo que estamos buscando aquí?
‫Es y recuerde, es solo un punto de correlación.
‫No es una correlación perfecta como la negativa, pero es una tendencia hacia si alguien no tiene dolor en el
‫pecho y no ha ejercitado la angina inducida.
‫La tendencia es negativa, por lo que tiende a que no tengan enfermedades cardíacas.
‫¿Eso tiene sentido? Podría pasar por todos estos valores, entonces esto es bastante plano, como
‫si esto fuera básicamente cero.
‫No hay correlación entre FBS y el objetivo.
‫¿Qué nos dice nuestro diccionario de datos?
‫FBS.
‫Entonces ayuno de azúcar en sangre.
‫Mmm.
‫Entonces, esto es decir, ¿el azúcar en sangre en ayunas está por encima de 120 miligramos por decilitro?
‫Creo que podría ser decilitro.
‫Un extra es falso.
‫Así que, básicamente, digamos que están perfectamente incluso sin una correlación real positiva o negativa.
‫Simplemente es lo que es.
‫Y ese es el tipo de conocimiento que puede comenzar a formarse con esta matriz de correlación.
‫Y ese es el tipo de conocimiento que queremos descubrir por nuestra cuenta.
‫Si queremos expertos médicos y solo podríamos trabajar con los datos que tenemos.
‫Este es el propósito de esto, el propósito de lo que hemos pasado aquí, comparando diferentes
‫variables, mirando la distribución.
‫La comparación de más variables diferentes aquí y este proceso podría continuar con esto, ¿verdad?
‫Podríamos continuar hasta que realmente comprendamos los datos.
‫Pero.
‫Lo que queremos hacer a continuación se basa en modelos.
‫Entonces, lo que eso significa es construir un modelo de aprendizaje automático para obtener información sobre cómo hacerlo.
‫Estas variables independientes aquí contribuyen a la variable objetivo.
‫Ahora, la matriz de correlación es uno de ellos, pero estamos más interesados en intentar predecir para el futuro que la matriz
‫de correlación solo se ocupa de los datos que tenemos.
‫Estamos más interesados en construir un modelo de aprendizaje automático que tenga poder predictivo basado en los datos
‫que tenemos para predecir cosas en el futuro.
‫Así que eso es lo que veremos a continuación.
‫Si está un poco atascado aquí con respecto a lo que es la matriz de correlación, no se preocupe.
‫Es un concepto bastante profundo de entender.
‫Pero donde probablemente pueda ir a continuación es simplemente buscando qué es una matriz de correlación.
‫Entonces, ¿qué es una matriz de correlación?
‫Podrías ir a este primer enlace.
‫Una matriz de correlación es una tabla que muestra los coeficientes de correlación entre variables.
‫Bueno, eso suena como un buen recurso.
‫Empiece a leer un poco más.
‫Oye, eso se parece un poco al gráfico que hicimos, pero hemos cubierto la mayor parte del meollo de una
‫matriz de correlación.
‫Realmente está yendo bien, mirando dos variables y yendo, ¿la relación es positiva?
‫UNA. K. UNA. a medida que uno aumenta, también lo hace el otro.
‫¿O la relación es negativa?
‫A medida que uno disminuye, también lo hace el otro.
‫Echemos un vistazo a nuestro flujo de trabajo, veamos dónde estamos.
‫Hemos pasado por algunos análisis de datos ahora.
‫Es hora de pasar al aprendizaje automático en la sección de modelado.
‫Veamos cuando estemos hasta aquí.
‫Si miramos nuestro nuevo flujo de trabajo de proyecto, lo hemos cubierto.
‫Hemos analizado algunos análisis de datos exploratorios utilizando el teclado numérico como matplotlib.
‫Ahora es el momento de entrar en la máquina, aprender parte de las cosas usando psicodélicos.
‫Y comenzaremos a probar nuestras pequeñas teorías sobre lo que descubrimos y el análisis de datos exploratorios.
‫Empezaremos a ver.
‫¿Nuestro modelo de aprendizaje automático está de acuerdo con lo que encontramos aquí?
‫Solo explorando los datos ahora.