‫Được rồi.
‫Bây giờ chúng tôi đã thực hiện một chút về EDA hoặc phân tích dữ liệu khám phá.
‫Chúng ta sẽ thực hiện thêm một bước nữa và đó là xây dựng một ma trận tương quan.
‫Bạn có thể đang nghĩ, ma trận tương quan là gì?
‫Theo thuật ngữ của giáo dân, đó là một bảng số lớn cho chúng ta biết mỗi biến độc lập có liên quan với nhau như thế
‫nào.
‫Được rồi, các cột này ở đây, chúng tương tác với nhau như thế nào?
‫Chúng là một mối tương quan thuận hay là một mối tương quan tiêu cực?
‫Bây giờ, chúng ta đừng nói về nó lâu hơn nữa vì chúng ta muốn xem nó.
‫Chúng tôi muốn xem điều gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi tạo một ma trận tương quan.
‫Và để làm như vậy chúng ta có thể sử dụng điểm số DF.
‫Chúng tôi nhấn tab shift ở đây để tính toán mối tương quan theo cặp của các cột loại trừ bất kỳ giá trị rỗng nào.
‫Vâng, tương quan theo cặp về cơ bản chỉ nói rằng so sánh từng cột trong số các cột này với nhau.
‫Vâng, chúng ta hãy xem nó trong hành động.
‫Hừ!
‫Nếu bạn lần đầu tiên nhìn thấy nó, khá khó hiểu vì có rất nhiều con số đang diễn
‫ra ở đây.
‫Được chứ.
‫Bạn có thể thấy các cột nằm trên các hàng cũng như các cột và đường chéo.
‫Đây là một, một, một.
‫Có rất nhiều số thập phân và một số là âm và một số là dương.
‫Hừ!
‫Vâng, chúng tôi có thể làm, mặc dù.
‫Thay vì nhìn chằm chằm vào cái này và khám phá nó một chút, chúng ta có thể làm cho cái này trực quan
‫hơn một chút.
‫Vì vậy, hãy làm cho ma trận tương quan của chúng ta đẹp hơn một chút.
‫Và chúng tôi sẽ làm điều đó bằng cách sử dụng bản đồ nhiệt của C Bourne.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thiết lập nó trong một biến.
‫Vậy gọi ma trận bằng dfki.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta sẽ thiết lập một hình và một X bằng cách sử dụng nó là gì, plt dot subplot.
‫Đó là nó.
‫Kích thước hình.
‫Tôi biết kích thước quả sung vì tôi đã nhìn thấy mảnh đất này trước đây, vì vậy tôi muốn nó có chiều rộng và chiều cao là 15.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi x bằng SAS.
‫Bản đồ nhiệt.
‫Sẽ hữu ích nếu các loại của chúng tôi ánh xạ và sau đó chúng tôi sẽ chuyển nó vào ma trận cốt lõi và chúng tôi muốn chú thích nó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đặt không bằng true và chúng tôi cũng muốn có độ rộng dòng chiều rộng.
‫Vâng, tôi tin rằng đó là con số 0. 5.
‫Và sau đó những gì khác chúng ta cần.
‫Có một vài điều nữa.
‫Định dạng bằng chúng ta chỉ muốn có hai chữ số thập phân.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây, chúng giống như sáu.
‫Vì vậy, hai hai là đủ cho chúng tôi và sau đó xem bản đồ để cung cấp cho nó một số màu sắc đẹp.
‫Chúng tôi sẽ đi màu vàng.
‫Màu xanh lá.
‫Màu xanh da trời.
‫Tuyệt vời.
‫Hãy.
‫Hãy cùng kiểm tra nào.
‫Cú pháp không hợp lệ.
‫Ồ.
‫Quên dấu phẩy ở đây.
‫Cổ điển.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi, vậy điều này cho chúng ta thấy điều gì?
‫Chúng tôi có một số thứ bị cắt bỏ ở đây.
‫Đó là âm mưu bản đồ buồn tẻ.
‫Lib 3. 1. 1 lỗi.
‫Nhưng không sao cả, chúng tôi có thể sửa nó để có thể xuống đáy.
‫Bạn có thể không thấy điều đó nếu bạn đang sử dụng phiên bản lib bản đồ mới hơn so với phiên bản tôi đang sử dụng hiện tại.
‫Chúng ta cần điều chỉnh các giới hạn của trục y để chúng ta sẽ có được chi y tuyệt vời và sau đó chúng
‫ta sẽ đi đặt x chấm.
‫William Đó là nó.
‫Đó là cách chúng tôi thay đổi nó.
‫Chúng tôi muốn di chuyển từ dưới lên và chúng tôi muốn di chuyển từ trên xuống.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Vì vậy, đáy cộng với 0. 5 và đầu -0. 5, điều này có hoạt động không?
‫Tuyệt vời.
‫Đó là trông tốt hơn một chút.
‫Nó không bị cắt bỏ.
‫Và điều chỉnh nhỏ này ở đây, đây là từ nghiên cứu mà tôi đã tìm thấy chỉ bằng cách tìm kiếm nó.
‫Vì vậy, bản đồ âm mưu lib seaborne đầu tiên.
‫Tôi nghĩ rằng lịch sử của tôi có thể đã có nó ở đó trong âm mưu đó.
‫Lib Ở đó, chúng tôi bắt đầu cắt bỏ hàng đầu tiên và hàng cuối cùng và đó là một ví dụ về việc tìm kiếm vấn đề
‫của bạn khi bạn hiểu đúng, khi bạn gặp vấn đề, bạn chỉ cần cố gắng tìm ra nó.
‫Vì vậy, họ đã gặp phải một vấn đề tương tự như những gì chúng tôi vừa cắt bỏ.
‫Và sau đó xuống đây, bạn có thể thấy đây là dòng mã mà tôi đang sử dụng ở đây.
‫Và trên thực tế, họ cũng đang tạo ra một ma trận tương quan.
‫Xinh đẹp.
‫Ừ.
‫Không may.
‫Bản đồ Lô lib 3. 10. 1 đã phá vỡ bản đồ nhiệt trên biển.
‫Nhưng không sao đâu.
‫Chúng tôi đã có bản đồ nhiệt, chúng tôi đã có lại ma trận tương quan.
‫Đây chỉ là phiên bản tương tự của điều này.
‫Một định dạng trực quan hơn.
‫Tôi nhìn vào cái này và tôi hiểu cái này.
‫Tốt hơn rất nhiều so với tôi làm điều này.
‫Vậy điều gì đang thực sự diễn ra ở đây?
‫Chà, chúng ta có thể thấy trên đường chéo, chúng ta có rất nhiều giá trị rượu vang.
‫Nhưng điều này có nghĩa là gì, đường chéo là chúng ta có thể thu nhỏ một tích tắc để có thể nhìn thấy đường chéo.
‫Điều này mang lại một mối tương quan hoàn hảo, có nghĩa là cột tuổi chính xác bằng cột Tuổi, điều
‫này rất có ý nghĩa.
‫Đúng.
‫Và cột giới tính hoàn toàn bằng cột giới tính, vân vân và vân vân, theo
‫đường chéo ở đây.
‫Nhưng sau đó chúng tôi có một số khác.
‫Rất nhiều ô nhỏ thực sự khác ở đây.
‫Chúng ta có thể thấy ở mặt bên, chúng ta không có đến một.
‫Và một số trong số chúng là tích cực, như cái này ở đây, và một số trong số chúng là tiêu cực.
‫Chúng tôi chỉ so sánh cơn đau thắt ngực, đó là CP với mục tiêu của chúng tôi.
‫Hãy điều tra điều đó.
‫Mối tương quan ở đây là gì?
‫Họ đã có CP, nó có mối tương quan tích cực.
‫Vì vậy, 0. 43, hãy nhớ giá trị lớn nhất là một.
‫Nhưng điều này cho chúng ta biết cơn đau ngực có liên quan như thế nào đến cột Mục tiêu.
‫Hừ!
‫Chà, nếu chúng ta đang xem xét vấn đề này và chúng ta đã thực hiện một số nghiên cứu về ma trận tương quan, tôi sẽ nói
‫với bạn, bởi vì tôi đã tự mình thực hiện nghiên cứu này.
‫Giá trị dương cao hơn có nghĩa là tương quan dương tiềm năng và giá trị âm cao hơn có nghĩa
‫là tương quan âm tiềm ẩn hoặc giảm.
‫Điều này đang nói lên khi CP tăng lên.
‫Giá trị mục tiêu cũng tăng lên.
‫Hiện nay.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Nếu chúng ta lên đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào âm mưu này mà chúng ta đã làm trước đây.
‫Vì vậy, khi CP tăng lên, giá trị mục tiêu cũng tăng theo.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng, giá trị mục tiêu của chúng ta là 010 cho không có bệnh, một cho bệnh.
‫Bây giờ chúng tôi quan tâm nhất ở đây về mối tương quan, bởi vì nếu bạn nhìn vào điều này, không có bệnh nào cao nhất
‫ở mức 0.
‫Như vậy có nghĩa là không có bệnh.
‫Mục tiêu là số không.
‫Và kiểu đau tức ngực cũng bằng không.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, theo ma trận tương quan của chúng tôi khi CP tăng lên, bởi vì đó là một mối tương quan thuận.
‫Giá trị mục tiêu cũng sẽ tăng lên.
‫Vì vậy, chúng ta hãy điều tra.
‫Bệnh.
‫Đây là một giá trị và đây là 0.
‫Vì vậy, màu xanh là một.
‫Cá hồi không phải là cá hồi.
‫Thật là một màu sắc đẹp.
‫Khi kiểu đau ngực của chúng ta tăng lên 012, ba.
‫Cột màu xanh lam cho một trong các giá trị mục tiêu có tăng lên không?
‫Nếu chúng ta nhìn vào đây, nó sẽ tăng lên một chút và điều này giảm xuống đáng kể và sau đó nó tăng lên ở đây.
‫Nó đi xuống đây.
‫Nhưng tỷ lệ khỏi bệnh vẫn cao hơn nhiều.
‫Vì vậy, đó là nơi bắt nguồn của mối tương quan tích cực.
‫Nó xuất phát từ kiểu đau ngực tăng lên hoặc cột LCP tăng cột mục tiêu của chúng ta, nghĩa là có bệnh
‫hoặc không mắc bệnh cũng tăng theo.
‫Vì vậy, đó là một mối tương quan tích cực.
‫Đó là lý do tại sao nó tích cực ở đây.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem xét một trong các cột phủ định.
‫Vì vậy, bạn đã có một mối tương quan tiêu cực ở đây.
‫Nó có cùng một tỷ lệ, nhưng theo một cách tiêu cực.
‫Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta xem ở đây x ng, chúng ta sẽ kiểm tra từ điển dữ liệu của mình để tìm điều đó sau một giây khi x
‫ng đi xuống.
‫Giá trị mục tiêu cũng vậy.
‫Chúng ta đừng lấy từ ma trận tương quan này cho nó.
‫Hãy tái tạo âm mưu này ngoại trừ việc sử dụng x và cột.
‫Nhưng trước khi chúng tôi làm điều đó, chúng tôi có thể nhảy lên ở đây.
‫X ng là gì?
‫Tập thể dục gây ra cơn đau thắt ngực.
‫Bây giờ, nếu bạn đang tự hỏi đau thắt ngực là gì, chúng tôi đã kiểm tra điều đó trước đây.
‫Tình trạng biểu hiện bằng cơn đau dữ dội ở ngực.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là nếu bạn tập thể dục, bạn có bị đau tim không?
‫Và chúng ta hãy xem xét.
‫Bài tập gây ra cơn đau thắt ngực, một bằng có, không bằng không.
‫Vậy khi tập thể dục em có bị đau tim không?
‫Nếu bạn làm, đó là một.
‫Và nếu bạn không, đó là một con số không.
‫Có một mối tương quan tiêu cực theo ma trận tương quan của chúng tôi.
‫Tôi đang nói sự tương quan rất nhiều.
‫Tôi biết.
‫So x ng so với giá trị mục tiêu.
‫Họ có bệnh hay không?
‫Có tương quan nghịch.
‫Điều đó có nghĩa là khi Zion đi xuống, mục tiêu cũng sẽ đi xuống.
‫Bây giờ, chỉ có hai giá trị ở đây cho mỗi giá trị này.
‫Vì vậy, đây thực sự là một ví dụ khá đơn giản.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nghĩ về điều này dựa trên những gì bạn đã nghe về bệnh tim.
‫Nếu ai đó nói với bạn rằng khi họ tập thể dục, họ bị đau ngực thì họ sẽ bị như vậy.
‫Bạn có dự đoán gần hơn một người nào đó bị bệnh tim hay không?
‫Nếu họ tập thể dục gây ra cơn đau ngực, bạn sẽ nghiêng về điều gì hơn?
‫Họ có bị bệnh tim hay không?
‫Đối với tôi, tôi sẽ có xu hướng nói, tốt, dựa trên phần còn lại của dữ liệu, nếu họ bị đau ngực khi
‫vận động, có thể có điều gì đó đang xảy ra với trái tim của họ.
‫Đúng?
‫Có thể có bệnh tim.
‫Vì vậy, đây là nơi có mối tương quan tiêu cực.
‫Đây là lúc mối tương quan âm phát huy tác dụng.
‫Hãy đi xuống đây.
‫Quay lại ma trận tương quan của chúng tôi.
‫Có một mối tương quan tiêu cực của điểm tiêu cực 44.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là khi X và giảm xuống, giá trị mục tiêu sẽ giảm xuống dựa trên những gì chức năng cốt lõi đang nhìn thấy trong dữ liệu
‫của chúng tôi.
‫Đau thắt ngực do tập thể dục.
‫Khi tôi so sánh cột đó với cột Mục tiêu, tôi nhận thấy rằng khi X thấp hơn, thì cột Mục tiêu cũng
‫vậy.
‫Dựa trên những gì chúng tôi đang tìm kiếm ở đây.
‫Hãy nhớ rằng nó chỉ là con số 0. 44 mối tương quan.
‫Nó không phải là một sự hoàn hảo, giống như một mối tương quan âm, nhưng nó đang có xu hướng nếu ai đó không bị đau ngực nên
‫họ không phải tập thể dục để gây ra đau thắt ngực.
‫Xu hướng này là tiêu cực, vì vậy họ có xu hướng không mắc bệnh tim.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Và bạn có thể đi qua tất cả các giá trị này.
‫Vì vậy, điều này là khá bằng phẳng, như thế này về cơ bản là gần như bằng không.
‫Không có mối tương quan nào giữa FBS và mục tiêu.
‫Từ điển dữ liệu của chúng tôi cho chúng tôi biết điều gì?
‫FBS.
‫Vì vậy, đường huyết lúc đói.
‫Hừ!
‫Vì vậy, điều này được nói là lượng đường trong máu lúc đói trên 120 miligam mỗi decilít.
‫Tôi tin rằng đó có thể là deciliter một bằng hai không bằng sai.
‫Vì vậy, về cơ bản điều đó nói rằng chúng hoàn toàn đồng đều.
‫Không có mối tương quan tích cực hay tiêu cực thực sự.
‫Nó chỉ là nó là những gì nó là.
‫Và đó là kiểu hiểu biết sâu sắc mà bạn có thể bắt đầu hình thành với ma trận tương quan này.
‫Và đó là kiểu hiểu biết sâu sắc mà chúng tôi muốn tự mình tìm ra nếu chúng tôi muốn các chuyên gia y tế và chúng tôi
‫chỉ có thể làm việc với dữ liệu mà chúng tôi có.
‫Đây là mục đích của EDA.
‫Đây là mục đích của những gì chúng ta đã trải qua ở đây.
‫So sánh các biến khác nhau, nhìn vào phân phối.
‫So sánh nhiều biến khác nhau hơn ở đây và quá trình này.
‫Chúng ta có thể tiếp tục với điều này, phải không?
‫Chúng tôi có thể tiếp tục cho đến khi chúng tôi thực sự, thực sự hiểu dữ liệu.
‫Nhưng mà.
‫Những gì chúng tôi muốn làm tiếp theo là EDA theo mô hình.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là xây dựng một mô hình học máy để thu được những hiểu biết sâu sắc về cách thức.
‫Các biến độc lập này ở đây đóng góp vào biến mục tiêu.
‫Bây giờ ma trận tương quan là một trong số đó, nhưng chúng tôi quan tâm hơn đến việc cố gắng dự đoán cho tương lai.
‫Ma trận tương quan chỉ xử lý dữ liệu mà chúng ta có.
‫Chúng tôi quan tâm nhiều hơn đến việc xây dựng một mô hình học máy có khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu mà
‫chúng tôi có để dự đoán về những thứ trong tương lai.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ xem xét tiếp theo.
‫Nếu bạn hơi mắc kẹt ở đây về ma trận tương quan là gì, đừng lo lắng.
‫Đó là một khái niệm khá sâu để hiểu.
‫Nhưng nơi bạn có thể đi tiếp theo là chỉ cần tìm kiếm ma trận tương quan là gì?
‫Vì vậy, hãy đến đây.
‫Ma trận tương quan là gì?
‫Bạn có thể đi đến liên kết đầu tiên này.
‫Ma trận tương quan là một bảng thể hiện hệ số tương quan giữa các biến.
‫Chà, điều đó nghe có vẻ là một nguồn tốt.
‫Bắt đầu đọc thêm một chút.
‫Này, trông hơi giống với biểu đồ mà chúng tôi đã tạo, nhưng chúng tôi đã đề cập hầu hết các mấu chốt của
‫ma trận tương quan.
‫Nó thực sự ổn, nhìn vào hai biến số và đi, Mối quan hệ có tích cực không?
‫MỘT. K Một khi một tăng, thì cái kia cũng vậy, hay mối quan hệ là âm?
‫Khi một cái giảm, cái kia cũng vậy.
‫Hãy xem quy trình làm việc của chúng tôi, xem chúng tôi đang tiến tới đâu.
‫Chúng tôi đã trải qua một số phân tích dữ liệu.
‫Bây giờ là lúc bắt đầu học máy trong phần mô hình hóa.
‫Hãy xem nơi chúng ta đến đây.
‫Nếu chúng ta xem xét quy trình làm việc của dự án mới của mình, chúng ta đã đề cập đến vấn đề này, chúng ta đã xem xét một số phân
‫tích dữ liệu khám phá bằng cách sử dụng NumPy dưới dạng lib bản đồ.
‫Bây giờ đã đến lúc đi vào phần học máy của mọi thứ.
‫Sử dụng Psychic Learn, chúng tôi sẽ bắt đầu kiểm tra các lý thuyết nhỏ của chúng tôi về những gì chúng tôi đã tìm ra trong
‫phân tích dữ liệu khám phá.
‫Chúng ta sẽ bắt đầu xem mô hình học máy của chúng ta có đồng ý với những gì chúng ta tìm thấy ở đây không?
‫Chỉ cần khám phá dữ liệu của riêng chúng tôi.