‫ไม่เป็นอะไร.
‫ตอนนี้เราได้ทำ EDA หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจแล้ว
‫เราจะทำอีกขั้นหนึ่ง นั่นคือการสร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์
‫คุณอาจกำลังคิดว่า, เมทริกซ์สหสัมพันธ์คืออะไร?
‫ในแง่ของคนธรรมดา มันเป็นตารางตัวเลขขนาดใหญ่ที่บอกเราว่าตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีความสัมพันธ์กันอย่างไร
‫โอเค คอลัมน์เหล่านี้มีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร
‫พวกมันมีความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเป็นความสัมพันธ์เชิงลบหรือไม่?
‫ตอนนี้อย่าพูดถึงมันนานมากเพราะเราอยากเห็นมัน
‫เราต้องการที่จะเห็นสิ่งที่เกิดขึ้น
‫ลองทำเมทริกซ์สหสัมพันธ์กัน
‫และในการทำเช่นนั้น เราสามารถใช้คะแนน DF ได้
‫เรากดแท็บ shift ที่นี่คำนวณความสัมพันธ์แบบคู่ของคอลัมน์โดยไม่รวมค่า null ของสแลช
‫สหสัมพันธ์แบบคู่ที่บอกว่าเปรียบเทียบแต่ละคอลัมน์เหล่านี้
‫มาดูการทำงานกัน
‫อืม.
‫หากคุณกำลังดูสิ่งนี้เป็นครั้งแรกค่อนข้างสับสนเพราะมีตัวเลขมากมายเกิดขึ้นที่นี่
‫ตกลง.
‫คุณสามารถดูคอลัมน์ที่อยู่ในแถวเช่นเดียวกับคอลัมน์และแนวทแยง
‫นี่คือหนึ่ง หนึ่ง หนึ่ง
‫มีทศนิยมจำนวนมาก บางส่วนเป็นค่าลบ และบางส่วนเป็นค่าบวก
‫อืม.
‫ดีเราอาจทำแม้ว่า
‫แทนที่จะดูและสำรวจดูสักหน่อย เราอาจจะทำให้เห็นภาพมากกว่านี้
‫เรามาทำให้เมทริกซ์สหสัมพันธ์ของเราสวยขึ้นกันเถอะ
‫และเราจะทำมันโดยใช้แผนที่ความร้อนของ C Bourne
‫เราจะตั้งค่าเป็นตัวแปร
‫เรียกเมทริกซ์เท่ากับ dfki
‫มหัศจรรย์.
‫จากนั้นเราจะตั้งค่าตัวเลขและ X โดยใช้สิ่งที่เป็น แผนย่อย plt dot
‫แค่นั้นแหละ.
‫ขนาดมะเดื่อ
‫ฉันรู้ขนาดมะเดื่อเพราะเคยเห็นพล็อตนี้มาก่อน เลยอยากให้มีความกว้าง 15 ความสูง
‫แล้วเราจะไป x เท่ากับ SAS
‫แผนที่ความร้อน
‫จะช่วยได้ถ้าประเภทของเราแมปแล้วเราจะผ่านเมทริกซ์หลักและเราต้องการใส่คำอธิบายประกอบ
‫เราจะตั้งค่า a ไม่เท่ากับ true และเราต้องการความกว้างของบรรทัดด้วย
‫ใช่ ฉันเชื่อว่ามันคือ 0 5.
‫แล้วเราต้องการอะไรอีก
‫มีอีกสองสามอย่าง
‫รูปแบบเท่ากับเราต้องการทศนิยมสองตำแหน่งเท่านั้น
‫ดูนี่สิ พวกนี้ก็เหมือนหก
‫ดังนั้น สอง สอง จะเพียงพอสำหรับเราแล้วดูแผนที่เพื่อให้สีสวยๆ แก่มัน
‫เราจะไปสีเหลือง
‫เขียว.
‫สีฟ้า.
‫มหัศจรรย์.
‫มาเลย
‫ลองตรวจสอบดู
‫ไวยากรณ์ไม่ถูกต้อง
‫โอ้.
‫ลืมเครื่องหมายจุลภาคที่นี่
‫คลาสสิค.
‫มหัศจรรย์.
‫โอเค แล้วนี่แสดงให้เราเห็นอะไร?
‫เรามีบางอย่างที่ถูกตัดออกที่นี่
‫นั่นคือพล็อตแผนที่ที่น่ารำคาญ
‫ลิบ 3 1. 1 ข้อผิดพลาด
‫แต่ไม่เป็นไร เราซ่อมมันได้
‫คุณอาจไม่เห็นว่าหากคุณใช้ map plot lib เวอร์ชันใหม่กว่าที่ฉันใช้อยู่ในขณะนี้
‫เราจำเป็นต้องปรับขีดจำกัดของแกน y เราจะได้กิ่ง y ที่ยอดเยี่ยม แล้วเราไปเซ็ต
‫x ดอท
‫วิลเลี่ยม แค่นั้นแหละ
‫นั่นเป็นวิธีที่เราเปลี่ยนมัน
‫เราต้องการย้ายจากล่างขึ้นบน และเราต้องการย้ายจากบนลงล่าง
‫มันสมเหตุสมผลหรือไม่?
‫ล่างสุดบวก 0 5 และอันดับสูงสุด -0 5 สิ่งนี้ใช้ได้หรือไม่
‫มหัศจรรย์.
‫ที่ดูดีขึ้นนิดหน่อย
‫มันไม่ตัดขาด
‫และการปรับตัวเล็กๆ น้อยๆ ตรงนี้ มาจากการวิจัยที่ผมค้นพบโดยเพียงแค่ค้นหามัน
‫ดังนั้นแผนที่พล็อต lib seaborne ก่อน
‫ฉันคิดว่าประวัติของฉันอาจมีอยู่ในโครงเรื่องนั้น
‫Lib เราไปที่แถวแรกและแถวสุดท้าย และเป็นตัวอย่างของการค้นหาปัญหาของคุณ เมื่อคุณเข้าใจถูกต้อง
‫เมื่อคุณพบปัญหา เป็นเพียงการพยายามคิดออก
‫ดังนั้นพวกเขาจึงมีปัญหาคล้ายกับที่เราเพิ่งตัดออกไป
‫แล้วลงมาที่นี่คุณจะพบว่านี่คือบรรทัดของรหัสที่ฉันใช้ที่นี่
‫และที่จริงแล้ว พวกเขากำลังสร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์ด้วย
‫สวยงาม.
‫ใช่.
‫น่าเสียดาย.
‫แผนที่พล็อต lib 3 10. 1 ทำลายแผนที่ความร้อนทางทะเล
‫แต่ไม่เป็นไร
‫เรามีแผนที่ความร้อนแล้ว เรามีเมทริกซ์สหสัมพันธ์อีกครั้ง
‫นี้เป็นเพียงรุ่นเดียวกันนี้
‫รูปแบบภาพที่มากขึ้น
‫ดูเรื่องนี้แล้วเข้าใจค่ะ
‫ดีกว่าที่ฉันทำสิ่งนี้มาก
‫แล้วเกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫เราเห็นในแนวทแยงว่าเรามีค่าไวน์มากมาย
‫แต่สิ่งนี้หมายความว่า เส้นทแยงมุมคือเราอาจซูมออกหนึ่งขีดเพื่อให้เห็นเส้นทแยงมุม
‫นี่เป็นการให้ความสัมพันธ์ที่สมบูรณ์แบบ ซึ่งหมายความว่าคอลัมน์อายุจะเท่ากับคอลัมน์อายุพอดี ซึ่งทำให้เข้าใจได้หลายอย่าง
‫ถูกต้อง.
‫และคอลัมน์เพศก็เท่ากับคอลัมน์เพศโดยสมบูรณ์ เป็นต้น ไปเรื่อยๆ ไปจนถึงแนวทแยงมุมตรงนี้
‫แต่แล้วเราก็มีอย่างอื่น
‫มีเซลล์เล็กๆ อื่นๆ มากมายที่นี่
‫เราสามารถเห็นได้ว่าเรามีศูนย์ถึงหนึ่ง
‫และบางอันก็เป็นค่าบวก อย่างอันนี้ตรงนี้ และบางอันก็เป็นค่าลบ
‫เราเปรียบเทียบอาการเจ็บหน้าอกแน่น ซึ่งเป็น CP กับเป้าหมายของเรา
‫ลองตรวจสอบดู
‫อะไรคือความสัมพันธ์ที่นี่?
‫พวกเขามี CP มีความสัมพันธ์เชิงบวก
‫ดังนั้น 0 43 จำไว้ว่าค่าสูงสุดคือหนึ่ง
‫แต่นี่กำลังบอกเราว่าอาการเจ็บหน้าอกสัมพันธ์กับคอลัมน์เป้าหมายอย่างไร
‫อืม.
‫ถ้าเรากำลังดูสิ่งนี้ และเราได้ค้นคว้าเกี่ยวกับเมทริกซ์สหสัมพันธ์ ฉันจะบอกคุณ
‫เพราะฉันได้ทำการวิจัยนี้ด้วยตัวเอง
‫ค่าบวกที่สูงขึ้นหมายถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่อาจเกิดขึ้น และค่าลบที่สูงขึ้นหมายถึงความสัมพันธ์เชิงลบที่อาจเกิดขึ้นหรือการลดลง
‫สิ่งนี้กำลังพูดเมื่อ CP ขึ้นไป
‫มูลค่าเป้าหมายก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน
‫ตอนนี้.
‫มันสมเหตุสมผลหรือไม่?
‫ถ้าเราขึ้นมาที่นี่
‫ดังนั้นหากเราดูพล็อตนี้ที่เราเคยทำมาก่อน
‫เมื่อ CP สูงขึ้น มูลค่าเป้าหมายก็เพิ่มขึ้นด้วย
‫โปรดจำไว้ว่า ค่าเป้าหมายของเราคือ 010 สำหรับโรคที่ไม่มี ค่าหนึ่งสำหรับโรค
‫ตอนนี้เราสนใจสหสัมพันธ์มากที่สุด เพราะถ้าคุณดูสิ่งนี้ ไม่มีโรคใดที่มีค่าสูงสุดเป็นศูนย์
‫แปลว่าไม่มีโรค
‫เป้าหมายเป็นศูนย์
‫และอาการเจ็บหน้าอกก็เป็นศูนย์เช่นกัน
‫ตกลง.
‫ตามเมทริกซ์สหสัมพันธ์ของเราเมื่อ CP สูงขึ้น เพราะมันเป็นความสัมพันธ์เชิงบวก
‫มูลค่าเป้าหมายควรเพิ่มขึ้นด้วย
‫ลองตรวจสอบ
‫โรค.
‫นี่คือค่าเดียวและนี่คือศูนย์
‫สีฟ้าจึงเป็นหนึ่งเดียว
‫แซลมอนเป็นแซลมอนศูนย์
‫สีสวยจัง.
‫ในขณะที่อาการเจ็บหน้าอกของเราเพิ่มขึ้น 012 สาม
‫คอลัมน์สีน้ำเงินสำหรับค่าเป้าหมายค่าหนึ่งเพิ่มขึ้นหรือไม่
‫หากเราดูตรงนี้ มันจะขึ้นเล็กน้อย และนี่ลดลงอย่างมาก แล้วก็ขึ้นไปที่นี่
‫มันลงไปที่นี่
‫แต่อัตราส่วนของโรคต่อไม่มีโรคก็ยังสูงกว่ามาก
‫นั่นคือที่มาของความสัมพันธ์เชิงบวก
‫มาจากอาการเจ็บหน้าอกเพิ่มขึ้น หรือ คอลัมน์ LCP ที่เพิ่มคอลัมน์เป้าหมาย หมายถึง โรคหรือไม่มีโรคก็เพิ่มขึ้นด้วย
‫นั่นคือความสัมพันธ์เชิงบวก
‫นั่นเป็นเหตุผลที่มันเป็นบวกที่นี่
‫ทีนี้ลองดูที่คอลัมน์เชิงลบอันใดอันหนึ่ง
‫คุณมีความสัมพันธ์เชิงลบตรงนี้
‫มันมีอัตราส่วนใกล้เคียงกัน แต่ในทางลบ
‫นั่นหมายความว่าถ้าเราดูที่นี่ x ng เราจะตรวจสอบพจนานุกรมข้อมูลของเราในไม่กี่วินาทีเมื่อ
‫x ng ลดลง
‫ดังนั้นควรค่าเป้าหมาย
‫อย่าใช้คำเมทริกซ์สหสัมพันธ์นี้
‫ลองทำซ้ำพล็อตนี้ยกเว้นการใช้ x และคอลัมน์
‫แต่ก่อนที่เราจะทำอย่างนั้น เราอาจจะกระโดดขึ้นไปที่นี่
‫x ng คืออะไร?
‫การออกกำลังกายที่เกิดจากโรคหลอดเลือดหัวใจตีบ
‫หากคุณสงสัยว่าโรคหลอดเลือดหัวใจตีบคืออะไร เรามาลองดูกันก่อน
‫ภาวะที่มีอาการปวดอย่างรุนแรงที่หน้าอก
‫นี่หมายความว่าถ้าคุณออกกำลังกายแล้วคุณเจ็บหัวใจหรือไม่?
‫และมาดูกัน
‫การออกกำลังกายที่เกิดจากโรคหลอดเลือดหัวใจตีบหนึ่งเท่ากับใช่ศูนย์เท่ากับไม่
‫แล้วคุณปวดหัวใจเมื่อออกกำลังกายหรือไม่?
‫ถ้าคุณทำอย่างนั้น
‫และถ้าคุณไม่ทำ นั่นคือศูนย์
‫มีความสัมพันธ์เชิงลบตามเมทริกซ์สหสัมพันธ์ของเรา
‫ฉันกำลังพูดถึงความสัมพันธ์มาก
‫ฉันรู้.
‫ดังนั้น x ng เมื่อเทียบกับค่าเป้าหมาย
‫พวกเขามีโรคหรือไม่?
‫มีความสัมพันธ์ในทางลบ
‫นั่นหมายความว่าเมื่อไซอันล้มลง เป้าหมายก็ควรลงไปด้วย
‫ตอนนี้ มีเพียงสองค่าที่นี่สำหรับแต่ละค่าเหล่านี้
‫นี่เป็นตัวอย่างที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา
‫ดังนั้นหากเราคิดถึงเรื่องนี้โดยพิจารณาจากสิ่งที่คุณเคยได้ยินมาในแง่ของโรคหัวใจ
‫ถ้ามีคนบอกคุณว่าตอนออกกำลังกายจะเจ็บหน้าอกก็เลยมี
‫คุณจะทำนายใกล้ชิดกับคนที่เป็นโรคหัวใจหรือไม่?
‫หากพวกเขาเคยออกกำลังกายจนเกิดอาการเจ็บหน้าอก คุณจะมีแนวโน้มอะไรมากกว่ากัน?
‫พวกเขามีโรคหัวใจหรือไม่?
‫สำหรับฉัน ฉันอยากจะพูดว่า เอาล่ะ จากข้อมูลที่เหลือ ถ้าพวกเขากำลังออกกำลังกายเพราะมีอาการเจ็บหน้าอก
‫อาจมีบางอย่างเกิดขึ้นกับหัวใจของพวกเขา
‫ใช่ไหม
‫อาจเป็นโรคหัวใจ
‫ตรงนี้จึงมีความสัมพันธ์เชิงลบ
‫นี่คือจุดที่ความสัมพันธ์เชิงลบเข้ามาเล่น
‫ไปลงที่นี่กันเถอะ
‫กลับไปที่เมทริกซ์สหสัมพันธ์ของเรา
‫มีความสัมพันธ์เชิงลบของจุดลบ 44
‫นั่นหมายความว่าเมื่อ X และลดลง ค่าเป้าหมายจะลดลงตามสิ่งที่ฟังก์ชันหลักเห็นในข้อมูลของเรา
‫การออกกำลังกายที่เกิดจากโรคหลอดเลือดหัวใจตีบ
‫เมื่อฉันเปรียบเทียบคอลัมน์นั้นกับคอลัมน์เป้าหมาย ฉันสังเกตว่าเมื่อ X ต่ำกว่า คอลัมน์เป้าหมายก็เช่นกัน
‫ตามสิ่งที่เรากำลังมองหาที่นี่
‫จำได้ว่ามันเป็นแค่ 0 44 ความสัมพันธ์
‫มันไม่ได้สมบูรณ์แบบเหมือนความสัมพันธ์เชิงลบ แต่มีแนวโน้มว่าถ้ามีคนไม่มีอาการเจ็บหน้าอกดังนั้นจึงไม่ได้ออกกำลังกายเพื่อทำให้เกิดโรคหลอดเลือดหัวใจตีบ
‫แนวโน้มเป็นลบ ดังนั้นจึงมีแนวโน้มว่าพวกเขาไม่มีโรคหัวใจ
‫มันสมเหตุสมผลหรือไม่?
‫และคุณสามารถผ่านค่าเหล่านี้ทั้งหมดได้
‫นี่จึงค่อนข้างแบน แบบนี้โดยพื้นฐานแล้วเกือบเป็นศูนย์
‫ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่าง FBS กับเป้าหมาย
‫พจนานุกรมข้อมูลของเราบอกอะไรเราบ้าง
‫เอฟบีเอส
‫น้ำตาลในเลือดจึงอดอาหาร
‫อืม.
‫นี่ก็คือว่าน้ำตาลในเลือดที่อดอาหารสูงกว่า 120 มิลลิกรัมต่อเดซิลิตร
‫ฉันเชื่อว่านั่นอาจเป็นเดซิลิตร หนึ่ง เท่ากับ สองศูนย์ เท่ากับ เท็จ
‫โดยพื้นฐานแล้วจะบอกว่าพวกมันเท่ากันอย่างสมบูรณ์
‫ไม่มีความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเชิงลบที่แท้จริง
‫มันก็แค่สิ่งที่มันเป็น
‫นั่นคือข้อมูลเชิงลึกที่คุณสามารถเริ่มสร้างด้วยเมทริกซ์สหสัมพันธ์นี้
‫และนั่นเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เราต้องการค้นหาด้วยตัวเอง ถ้าเราต้องการผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ และเราทำได้เฉพาะกับข้อมูลที่เรามีเท่านั้น
‫นี่คือจุดประสงค์ของ EDA
‫นี่คือจุดประสงค์ของสิ่งที่เราได้ผ่านมาที่นี่
‫เปรียบเทียบตัวแปรต่างๆ โดยดูที่การแจกแจง
‫เปรียบเทียบตัวแปรต่างๆ ที่นี่กับกระบวนการนี้
‫เราก็ทำต่อไปได้ จริงไหม?
‫เราสามารถดำเนินต่อไปได้จนกว่าเราจะเข้าใจข้อมูลจริงๆ
‫แต่.
‫สิ่งที่เราอยากทำต่อไปคือ EDA ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล
‫นั่นหมายความว่าอย่างไรคือการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกว่าเป็นอย่างไร
‫ตัวแปรอิสระเหล่านี้มีส่วนสนับสนุนตัวแปรเป้าหมาย
‫ตอนนี้เมทริกซ์สหสัมพันธ์เป็นหนึ่งในนั้น แต่เราสนใจที่จะพยายามทำนายอนาคตมากกว่า
‫เมทริกซ์สหสัมพันธ์เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เรามีเท่านั้น
‫เรามีความสนใจมากขึ้นในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่มีพลังการทำนายตามข้อมูลที่เราต้องคาดการณ์ในอนาคต
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะดูต่อไป
‫หากคุณยังงงเล็กน้อยว่าเมทริกซ์สหสัมพันธ์คืออะไร ไม่ต้องกังวล
‫เป็นแนวคิดเชิงลึกที่จะเข้าใจ
‫แต่ที่ที่คุณจะไปได้ต่อไปคือการค้นหาเมทริกซ์สหสัมพันธ์คืออะไร?
‫ดังนั้นไปที่นี่
‫เมทริกซ์สหสัมพันธ์คืออะไร?
‫คุณสามารถไปที่ลิงค์แรกนี้
‫เมทริกซ์สหสัมพันธ์คือตารางที่แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
‫นั่นฟังดูเป็นแหล่งข้อมูลที่ดี
‫เริ่มอ่านกันต่ออีกนิด
‫นี่ มันดูเหมือนกราฟที่เราสร้างขึ้นนิดหน่อย แต่เราครอบคลุมปมส่วนใหญ่ของเมทริกซ์สหสัมพันธ์แล้ว
‫ไม่เป็นไรจริงๆ ดูที่ตัวแปรสองตัวแล้วไปต่อ ความสัมพันธ์เป็นบวกหรือไม่?
‫ก. เค A เมื่อคนหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกคนก็เช่นกัน หรือความสัมพันธ์เป็นลบ?
‫เมื่อตัวหนึ่งลดลง อีกตัวหนึ่งก็เช่นกัน
‫มาดูขั้นตอนการทำงานของเรากัน ดูว่าเรากำลังทำอะไรอยู่
‫เราได้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลมาแล้ว
‫ถึงเวลาเข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่องในส่วนการสร้างแบบจำลอง
‫มาดูกันว่าเราไปถึงไหนกันแล้ว
‫ถ้าเราดูที่เวิร์กโฟลว์โครงการใหม่ของเรา เราได้พูดถึงเรื่องนี้แล้ว เราได้ดูการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจโดยใช้
‫NumPy เป็น lib พล็อตแผนที่
‫ตอนนี้ได้เวลาเข้าสู่ส่วนการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว
‫เมื่อใช้ Psychic Learn เราจะเริ่มทดสอบทฤษฎีเล็กๆ ของเราเกี่ยวกับสิ่งที่เราพบในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
‫เราจะเริ่มเห็นว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเราสอดคล้องกับสิ่งที่เราพบที่นี่หรือไม่
‫เพียงแค่สำรวจข้อมูลด้วยตัวเราเอง