‫Pekala.
‫Şimdi biraz EDA veya keşifsel veri analizi yaptık.
‫Bir adım daha atacağız ve bu da bir korelasyon matrisi oluşturmak.
‫Korelasyon matrisi nedir diye düşünüyor olabilirsiniz.
‫Daha basit bir ifadeyle, her bir bağımsız değişkenin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu gösteren büyük bir sayı tablosudur.
‫Tamam, buradaki sütunlar birbirleriyle nasıl etkileşime giriyor?
‫Bunlar pozitif bir korelasyon mu yoksa negatif bir korelasyon mu?
‫Şimdi, bu konuda daha fazla konuşmayalım çünkü görmek istiyoruz.
‫Neler olduğunu görmek istiyoruz.
‫O zaman gidip bir korelasyon matrisi yapalım.
‫Bunu yapmak için de DF skorunu kullanabiliriz.
‫Burada shift sekmesine basarak herhangi bir eğik çizgi boş değeri hariç sütunların ikili korelasyonunu hesaplarız.
‫İkili korelasyon, temel olarak bu sütunların her birini birbiriyle karşılaştırmak anlamına gelir.
‫Peki, iş başında görelim.
‫Hmm.
‫Buna ilk kez bakıyorsanız, oldukça kafa karıştırıcı çünkü burada çok fazla
‫sayı var.
‫Tamam.
‫Sütunların satırların yanı sıra sütunlar ve diyagonal üzerinde olduğunu görebilirsiniz.
‫İşte bir tane, bir tane, bir tane.
‫Çok sayıda ondalık sayı var ve bazıları negatif bazıları pozitif.
‫Hmm.
‫Yine de yapabiliriz.
‫Buna bakıp biraz araştırmak yerine, bunu biraz daha görsel hale getirebiliriz.
‫O halde korelasyon matrisimizi biraz daha güzelleştirelim.
‫Bunu da C Bourne'un ısı haritasını kullanarak yapacağız.
‫Bu yüzden bunu bir değişken olarak ayarlayacağız.
‫Yani çağrı matrisi dfki'ye eşittir.
‫Harika.
‫Ve sonra plt dot subplots kullanarak bir şekil ve bir X ayarlayacağız.
‫Bu kadar.
‫İncir boyutu.
‫Bu çizimi daha önce gördüğüm için incir boyutunu biliyorum, bu yüzden 15 genişlik ve yükseklik olmasını istiyorum.
‫Ve sonra x eşittir SAS diyeceğiz.
‫Isı haritası.
‫Türlerimiz eşlenirse ve sonra çekirdek matrisini geçirirsek ve buna açıklama eklemek istersek yardımcı olur.
‫Bu yüzden not'u true'ya eşit olarak ayarlayacağız ve ayrıca bir çizgi genişliği satır genişlikleri isteyeceğiz.
‫Evet, sanırım 0'dan bu kadar. 5.
‫Ve sonra başka neye ihtiyacımız var.
‫Birkaç şey daha vardı.
‫Biçim eşittir sadece iki ondalık basamak istiyoruz.
‫Şuraya bakın, bunlar altı tane.
‫Bu yüzden iki iki bizim için yeterli olacak ve daha sonra güzel renkler vermek için haritaya bakacağız.
‫Sarıya döneceğiz.
‫Yeşil.
‫Mavi.
‫Harika.
‫Hadi.
‫Şuna bir bakalım.
‫Geçersiz sözdizimi.
‫Oh.
‫Burada virgülü unutmuşum.
‫Klasik.
‫Harika.
‫Peki, bu bize neyi gösteriyor?
‫Burada bazı kesilmiş şeyler var.
‫Şu sinir bozucu harita çizimi.
‫Lib 3. 1. 1 hata.
‫Ama sorun değil, bunu düzeltebiliriz, böylece dibe vurabiliriz.
‫Harita çizim kütüphanesinin şu anda kullandığımdan daha sonraki bir sürümünü kullanıyorsanız bunu göremeyebilirsiniz.
‫Y ekseni sınırlamalarını ayarlamamız gerekiyor, bu yüzden y limb wonderful'ı alacağız ve sonra
‫x dot set'e gideceğiz.
‫William, işte bu kadar.
‫Bu şekilde değiştireceğiz.
‫Aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya doğru hareket etmek istiyoruz.
‫Bu mantıklı mı?
‫Yani alt artı 0. 5 ve üst -0. 5, bu işe yarıyor mu?
‫Harika.
‫Bu biraz daha iyi görünüyor.
‫Kesilmedi.
‫Ve buradaki küçük ayarlama, sadece arama yaparak bulduğum araştırmadan.
‫Bu yüzden önce denizden harita çizin.
‫Sanırım geçmişim o arsaya sahip olabilirdi.
‫Lib İşte ilk ve son satır kesildi ve bu, doğru olduğunda sorununuzu aramanın bir örneğidir, bir sorunla
‫karşılaştığınızda, sadece onu anlamaya çalışmakla ilgilidir.
‫Yani az önce kestiğimize benzer bir sorunla karşı karşıyalar.
‫Ve sonra buraya gelin, burada kullandığım kod satırlarını bulabilirsiniz.
‫Ve aslında, bir korelasyon matrisi de yapıyorlar.
‫Çok güzel.
‫Evet.
‫Ne yazık ki.
‫Harita Çizimi lib 3. 10. 1 deniz kaynaklı ısı haritalarını bozdu.
‫Ama sorun değil.
‫Isı haritamız ve korelasyon matrisimiz yine elimizde.
‫Bu sadece bunun aynı versiyonu.
‫Daha görsel bir format.
‫Buna bakıyorum ve bunu anlıyorum.
‫Bunu yaptığımdan çok daha iyi.
‫Peki burada aslında neler oluyor?
‫Diyagonalde çok sayıda şarap değeri olduğunu görebiliyoruz.
‫Ancak bunun anlamı, köşegeni görebilmek için bir tik uzaklaştırabileceğimizdir.
‫Bu mükemmel bir korelasyon veriyor, yani yaş sütunu tam olarak Yaş sütununa eşit, bu da bir sürü
‫anlam ifade ediyor.
‫Doğru.
‫Ve cinsiyet sütunu cinsiyet sütununa tamamen eşittir ve bu böyle devam eder ve bu böyle devam eder, buradaki
‫diyagonal boyunca.
‫Ama sonra başkaları da var.
‫Burada bir sürü başka küçük hücre var.
‫Yan tarafta sıfırdan bire kadar olduğunu görebiliyoruz.
‫Bazıları olumlu, burada olduğu gibi, bazıları da olumsuz.
‫Hedefimiz olan göğüs ağrısını sıkı bir şekilde karşılaştırdık.
‫Bunu araştıralım.
‫Buradaki korelasyon nedir?
‫CP ile pozitif bir korelasyonu var.
‫Yani 0. 43, maksimum değerin bir olduğunu unutmayın.
‫Ancak bu bize göğüs ağrısının Hedef sütunuyla nasıl ilişkili olduğunu anlatıyor.
‫Hmm.
‫Eğer buna bakıyorsak ve bir korelasyon matrisi üzerinde biraz araştırma yaptıysak, size söyleyeceğim,
‫çünkü bu araştırmayı kendim yaptım.
‫Daha yüksek bir pozitif değer, potansiyel bir pozitif korelasyon anlamına gelir ve daha yüksek bir negatif değer, potansiyel
‫bir negatif korelasyon veya düşüş anlamına gelir.
‫CP arttıkça bunun anlamı şudur.
‫Hedef değer de artar.
‫Şimdi.
‫Bu mantıklı mı?
‫Eğer buraya gelirsek.
‫Yani daha önce yaptığımız bu çizime bakarsak.
‫Dolayısıyla CP arttıkça hedef değer de artar.
‫Unutmayın, hedef değerimiz hastalık olmaması için 010, hastalık olması için birdir.
‫Şimdi burada en çok korelasyonla ilgileniyoruz, çünkü buna bakarsanız, hiçbir hastalık sıfırda en yüksek
‫değildir.
‫Yani bu hastalık yok demek.
‫Hedef sıfırdır.
‫Göğüs ağrısı tipi de sıfırdır.
‫Tamam.
‫Dolayısıyla korelasyon matrisimize göre CP arttıkça, çünkü bu pozitif bir korelasyondur.
‫Hedef değer de yükselmelidir.
‫Öyleyse araştıralım.
‫Hastalık.
‫Bu bir değerdir ve bu da sıfırdır.
‫Yani mavi bir tane.
‫Somon sıfır somon.
‫Ne güzel bir renk.
‫Göğüs ağrısı tipimiz 012'ye çıktıkça, üç.
‫Hedef değerlerden biri için mavi sütun yükseliyor mu?
‫Buraya bakarsak, biraz yükseliyor ve bu dramatik bir şekilde düşüyor ve sonra buraya yükseliyor.
‫Buraya iniyor.
‫Ancak hastalıklı olanların hastalıksız olanlara oranı hala çok daha yüksektir.
‫Yani pozitif korelasyon buradan geliyor.
‫Göğüs ağrısı tipinin artması ya da LCP sütununun artması hedef sütunumuzu artırır, yani hastalık
‫ya da hastalık olmaması da artar.
‫Yani bu pozitif bir korelasyon.
‫Bu yüzden burası olumlu.
‫Şimdi negatif sütunlardan birine bir göz atalım.
‫Yani burada negatif bir korelasyon var.
‫Yaklaşık aynı oran, ancak olumsuz bir şekilde.
‫Bu, buraya x ng'ye bakarsak, x ng azaldıkça bir saniye içinde veri sözlüğümüzü bunun için kontrol edeceğimiz anlamına
‫gelir.
‫Hedef değer de öyle olmalıdır.
‫Bu korelasyon matrisinin sözüne güvenmeyelim.
‫Bu grafiği x ve sütun kullanarak yeniden oluşturalım.
‫Ama bunu yapmadan önce, buraya atlayabiliriz.
‫X ng nedir?
‫Egzersiz kaynaklı anjina.
‫Şimdi, anjinin ne olduğunu merak ediyorsanız, bunu daha önce kontrol ettik.
‫Göğüste şiddetli ağrı ile belirgin bir durum.
‫Yani bu, egzersiz yaparsanız kalp ağrısı çekeceğiniz anlamına mı geliyor?
‫Ve bir bakalım.
‫Egzersiz kaynaklı anjina, bir eşittir evet, sıfır eşittir hayır.
‫Egzersiz yaptığınızda kalbiniz ağrıyor mu?
‫Eğer yaparsan, bu bir.
‫Ve eğer yapmazsanız, bu bir sıfırdır.
‫Korelasyon matrisimize göre negatif bir korelasyon var.
‫Çok fazla korelasyon diyorum.
‫Biliyorum.
‫Yani x ng hedef değerle karşılaştırılır.
‫Hastalıkları var mı yok mu?
‫Negatif korelasyonludur.
‫Bu da Zion düştükçe hedefin de düşmesi gerektiği anlamına gelir.
‫Şimdi, burada bunların her biri için sadece iki değer var.
‫Yani bu aslında oldukça basit bir örnek.
‫Bunu kalp hastalıkları hakkında duyduklarınıza dayanarak düşünecek olursak.
‫Eğer birisi size egzersiz yaptığında göğsünün ağrıdığını söylüyorsa, o zaman bir göğsü vardır.
‫Birinin kalp hastası olup olmadığını daha yakından tahmin eder miydiniz?
‫Eğer egzersize bağlı göğüs ağrısı olsaydı, neye daha meyilli olurdunuz?
‫Kalp hastalığı var mı yok mu?
‫Bana kalırsa, geri kalan verilere dayanarak, eğer egzersiz kaynaklı göğüs ağrısı yaşıyorlarsa, kalplerinde
‫bir sorun olabileceğini söylemeye daha meyilli olurdum.
‫Değil mi?
‫Kalp hastalığı olabilir.
‫İşte burada negatif bir korelasyon var.
‫Negatif korelasyon burada devreye giriyor.
‫Şuradan aşağı inelim.
‫Korelasyon matrisimize geri dönelim.
‫Negatif 44 puanlık negatif bir korelasyon var.
‫Yani X ve düştükçe hedef değer, çekirdek fonksiyonun verilerimizde gördüklerine bağlı olarak
‫düşer.
‫Egzersizle indüklenmiş anjina.
‫Bu sütunu Hedef sütunuyla karşılaştırdığımda, X düşük olduğunda Hedef sütununun da düşük olduğunu fark ediyorum.
‫Burada gördüklerimize dayanarak.
‫Sadece 0 olduğunu unutma. 44 korelasyon.
‫Mükemmel bir korelasyon değil, negatif bir korelasyon gibi, ama sadece birisinin göğüs ağrısı yoksa, anjinaya neden
‫olacak egzersiz yapmadığı yönünde bir eğilim var.
‫Eğilim negatiftir, yani kalp hastası olmamaları yönünde bir eğilim vardır.
‫Bu mantıklı mı?
‫Ve tüm bu değerlerin üzerinden geçebilirsiniz.
‫Yani bu oldukça düz, neredeyse sıfır gibi.
‫FBS ile hedef arasında bir korelasyon yoktur.
‫Veri sözlüğümüz bize ne söylüyor?
‫FBS.
‫Yani açlık kan şekeri.
‫Hmm.
‫Yani bu, açlık kan şekerinin desilitre başına 120 miligramın üzerinde olduğunu söylüyor.
‫Sanırım bu desilitre bir eşittir iki sıfır eşittir yanlış olabilir.
‫Yani bu temelde tamamen eşit olduklarını söylüyor.
‫Gerçek bir pozitif ya da negatif korelasyon yoktur.
‫Neyse o işte.
‫İşte bu korelasyon matrisi ile oluşturmaya başlayabileceğiniz türden bir içgörü.
‫Ve bu, tıp uzmanları istiyorsak ve sadece elimizdeki verilerle çalışabiliyorsak, kendi başımıza
‫çözmek istediğimiz türden bir içgörüdür.
‫EDA'nın amacı budur.
‫Burada yaşadıklarımızın amacı budur.
‫Farklı değişkenleri karşılaştırmak, dağılıma bakmak.
‫Burada ve bu süreçte daha farklı değişkenlerin karşılaştırılması.
‫Buna devam edebiliriz, değil mi?
‫Verileri gerçekten anlayana kadar devam edebiliriz.
‫Ama.
‫Bundan sonra yapmak istediğimiz şey model güdümlü EDA.
‫Yani bunun anlamı, nasıl yapılacağına dair içgörüler elde etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturmaktır.
‫Buradaki bağımsız değişkenler hedef değişkene katkıda bulunur.
‫Şimdi korelasyon matrisi bunlardan biri, ancak biz daha çok gelecek için tahmin yapmaya çalışmakla ilgileniyoruz.
‫Korelasyon matrisi yalnızca elimizdeki verilerle ilgilenir.
‫Biz daha çok elimizdeki verilere dayanarak gelecekte olacakları tahmin etme gücüne sahip bir makine
‫öğrenimi modeli oluşturmakla ilgileniyoruz.
‫Şimdi de buna bakacağız.
‫Korelasyon matrisinin ne olduğu konusunda biraz takıldıysanız, endişelenmeyin.
‫Anlamak için oldukça derinlemesine bir kavram.
‫Ancak muhtemelen bir sonraki adımda korelasyon matrisinin ne olduğunu araştırabilirsiniz.
‫O zaman buraya git.
‫Korelasyon matrisi nedir?
‫Bu ilk bağlantıya gidebilirsiniz.
‫Korelasyon matrisi, değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarını gösteren bir tablodur.
‫Bu iyi bir kaynağa benziyor.
‫Biraz daha okumaya başlayın.
‫Hey, bu biraz bizim yaptığımız grafiğe benziyor, ama bir korelasyon matrisinin özünün
‫çoğunu ele aldık.
‫Bu gerçekten sadece iki değişkene bakıp "İlişki pozitif mi?" diye sormaktır.
‫A. K. Biri arttıkça diğeri de artıyor mu, yoksa ilişki negatif mi?
‫Biri azaldıkça diğeri de azalır.
‫İş akışımıza bir göz atalım ve ne durumda olduğumuzu görelim.
‫Bazı veri analizlerinden geçtik.
‫Şimdi modelleme bölümündeki makine öğrenimine geçme zamanı.
‫Bakalım ne durumdayız.
‫Yeni proje iş akışımıza bakarsak, bunu ele aldık, NumPy'yi bir harita çizimi kütüphanesi olarak kullanarak
‫bazı keşifsel veri analizlerine baktık.
‫Şimdi işin makine öğrenimi kısmına geçme zamanı.
‫Psychic Learn'ü kullanarak, keşifsel veri analizinde bulduklarımız hakkındaki küçük teorilerimizi test
‫etmeye başlayacağız.
‫Makine öğrenimi modelimizin burada bulduklarımızla uyumlu olup olmadığını görmeye başlayacağız.
‫Sadece verileri kendi başımıza araştırıyoruz.