‫على ما يرام.
‫حسنا حسنا.
‫لإنهاء هذا الدليل على المفهوم الذي نعمل من خلاله ، والتنبؤ بما إذا كان شخص
‫ما مصابًا بأمراض القلب أم لا ، سنقوم بالوفاء بالشرط الأخير الذي طلبه منا
‫رئيسنا ، وهو أهمية الميزة.
‫لذلك دعونا نجعل عنوانًا صغيرًا هنا.
‫أهمية الميزة.
‫ستكون جميلة.
‫الآن ما هي أهمية الميزة؟
‫حسنًا ، أهمية الميزة.
‫دعونا فقط نضع ملاحظة صغيرة لأنفسنا.
‫تعد أهمية الميزة طريقة أخرى للسؤال عن الميزات التي ساهمت بشكل أكبر في نتائج النموذج ، ويمكنك أيضًا
‫توسيعها.
‫وكيف ساهموا؟
‫من المفيد معرفة ذلك لأننا نحاول التنبؤ بأمراض القلب باستخدام الخصائص الطبية للمريض.
‫ما هي الخصائص؟
‫لتجديد المعلومات ، رأينا هذا عدة مرات الآن ، لكننا سننعش أنفسنا.
‫نحن نستخدم هذه البيانات هنا.
‫إذن ، أي واحدة من هذه الخصائص للجنس العمر تحافظ على كل هذه الخصائص الأخرى؟
‫الكوليسترول ، falak x ng وإذا كنت تريد تفصيلاً لما هي عليه ، فيمكننا إعادة النظر في قاموس البيانات الخاص بنا
‫في الأعلى.
‫نحن نبحث هنا عن ميزة مهمة.
‫أي واحد من هؤلاء؟
‫يساهم وكيف يساهمون أو كم يساهمون في التنبؤ بالهدف؟
‫إذن كيف ستكتشف ذلك بالضبط؟
‫حسنًا ، يختلف العثور على أهمية الميزة لكل نموذج تعلم آلي.
‫الآن ، كما رأينا من قبل ، لدينا متغيرات فائقة الضبط لنموذج معين.
‫ما قد ترغب في البحث عنه.
‫ونظرًا لأننا نستخدم الانحدار اللوجستي لحساب كل هذه المقاييس ، فإن الانحدار اللوجستي هو النموذج الذي وجدناه
‫من خلال بحث الشبكة ، عن طريق ضبط المعلمات العالية للحصول على أفضل النتائج حتى
‫الآن.
‫ما قد تبحث عنه هو شيء مثل هذا كيفية العثور على ميزة مهمة باستخدام الانحدار اللوجستي.
‫إذا ذهبنا إلى هنا ، فسأبحث في نقاط نهاية الميزة باستخدام ميزة قاعدة نموذج الانحدار اللوجستي المهمة في كيفية العثور
‫على أهمية ميزات نموذج الانحدار اللوجستي.
‫إذا مررت بهذا ، يمكنك إدخال أي نموذج تقريبًا هنا.
‫لذا ، فإن الغابة العشوائية أو الفلفل الحار والمصنفات أو شيء من هذا القبيل ، وستجد مجموعة من الطرق
‫المختلفة.
‫لذا ما سنفعله مرة أخرى هو التظاهر بأننا قمنا بأبحاثنا.
‫ذهب رئيسنا.
‫هل يمكنك الحصول على الميزة المهمة لهذا النموذج؟
‫وذهبنا ، انتظر.
‫لست متأكدًا تمامًا من أهمية الميزة.
‫لذلك ذهبنا بين عشية وضحاها أو لبضع ساعات ، وقمنا بأبحاثنا ، وحصلنا على نموذجنا واكتشفنا ، حسنًا ، هذه
‫هي الطريقة التي نجد بها الميزة وجمال بورتلاند.
‫لذلك هذا ما سنفعله هنا.
‫لقد تظاهرنا بأننا أجرينا هذا البحث ، لكن تذكر جزءًا من كونك مهندسًا للتعلم
‫الآلي ، وجزءًا من كونك عالم بيانات ، فالشيء الأكثر أهمية هو البحث والتجريب.
‫نحن نستخدم التجارب في إطار عملنا.
‫هذا ما نفعله هنا.
‫نحن في مرحلة النمذجة ، حقًا ، لقد أنشأنا العنوان لها.
‫لكننا في الحقيقة نجرب.
‫لذلك دعونا نفهم ذلك.
‫دعنا نجد الميزة المهمة لوجيستنا.
‫نموذج الانحدار.
‫سأضع هنا ملاحظة صغيرة.
‫تتمثل إحدى طرق العثور على أهمية الميزة في البحث عنها حتى تتمكن من وضعها هنا.
‫سأضعها بين قوسين.
‫ميزة اسم النموذج مهمة.
‫هذه طريقة واحدة للقيام بذلك.
‫هذا ما رأيناه للتو في هذا البحث الصغير هنا.
‫هذا ما يجب أن تجربه إذا كنت مهتمًا بكيفية العثور على أهمية الميزة مع أي طراز
‫تستخدمه.
‫لذلك أولاً وقبل كل شيء ، سوف نلائم مثالاً لوجستيًا.
‫سيؤدي الانحدار إلى إنشاء واحد مع أفضل المعلمات.
‫لذلك سجل gc reg وأفضل المعلمات.
‫سنرى ما الذي يتحول إليه.
‫رائع.
‫ثم سنرى أن الحياة تساوي الانحدار اللوجستي.
‫سنقوم بتمريرها بقيمة C لهذا الرقم العشري الطويل والطويل والطويل.
‫ها نحن ذا.
‫وبعد ذلك سنقوم بتمريرها هنا.
‫Solver lib خطي.
‫جميلة.
‫جيد جداً.
‫جرفنا.
‫لذلك سنقوم بإنشاء مثيل لذلك.
‫هذا هو المصنف الخاص بنا وبعد ذلك سنذهب CLF dot fit x train y train.
‫رائع.
‫والآن من خلال بحثنا ، وجدنا أن هناك سمة لنموذج الانحدار اللوجستي المجهز لدينا
‫المسمى Co F ، والتي تعني المعامل.
‫تمام.
‫والطريقة التي أتذكر بها هذا النوع من الانحدار اللوجستي هي نوع من المعامل يذكرني بالارتباط
‫، لكن دعنا نرى ما سيحدث.
‫تذكر أننا وجدنا هذا من خلال بحثنا.
‫لقد بحثنا عن كيفية العثور على أهمية الميزة لنموذج الانحدار اللوجستي
‫، وقد تم إخبارنا إذا كنا نستخدم الانحدار اللوجستي على وجه التحديد ، وإذا كنا مناسبين للنموذج ، فيمكننا استدعاء
‫سمة co f التي تعطينا المعامل ، الصحيح؟
‫قيمة أو كيفية كل معلمة.
‫دعونا نلقي نظرة على مجموعة البيانات الخاصة بنا مرة أخرى.
‫كيف يساهم كل من هذه المتغيرات المستقلة حتى مجموعة بيانات قطار X في تسمياتنا هنا أو التسميات
‫المستهدفة.
‫يا للعجب.
‫لذلك كان ذلك قليلا من الفم.
‫لكن ما سنفعله هو معالجة مصفوفة المعامل هذه بحيث تبدو منطقية لأنها الآن مجرد
‫قائمة أرقام فقط.
‫لكن إذا عدتهم ، فسيكونون في الواقع بنفس طول ما يحدث هنا ، هذه الكمية
‫من الأعمدة هنا ، لكن دعنا نلفهم معًا.
‫لذلك سنقوم بمطابقة الميزات مع أعمدة الميزات مع الأعمدة.
‫لذا فإن هذا سيكون له معنى.
‫هذا ما أحاول الوصول إليه.
‫هذا سيجعلها منطقية
‫Dict So ميزة ديكت ، سنقوم بإنشاء قاموس وسنقوم بربط أعمدة DF معًا
‫وسنقوم بإدراجها جنبًا إلى جنب مع صدى الذات f.
‫صفر.
‫ودعنا نقول.
‫فعلوها.
‫فقاعة.
‫انظر إلى ذلك.
‫كم هو جيد ذلك؟
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا.
‫لقد قمنا بتعيين جميع المتغيرات المختلفة هنا.
‫إلى العمود الأيمن.
‫دعونا نذكر أنفسنا بما يحدث هنا.
‫كان لديهم.
‫كل ما فعلناه هو أننا أخذنا co f أو حقًا ، وهو سمة من سمات المصنف لدينا.
‫وقد أخذنا الأعمدة من إطار البيانات لدينا وقمنا بتعيينها لبعضها البعض.
‫إذن ما يخبرنا به هذا هو كم؟
‫و ماذا؟
‫لماذا ا؟
‫انظر ، لدينا بعض القيم السالبة هنا ، سواء كان ارتباط سلبي أو إيجابي ، ما مدى مساهمة
‫كل من هذه القيم في التنبؤ بالمتغير المستهدف؟
‫واو ، هذا قليل من الفم.
‫ثم بطريقة أخرى.
‫تصور أهمية الميزة.
‫في الواقع ، لا ينبغي أن أفعل.
‫لا يجب أن أخبرك بذلك.
‫كان يجب أن أخبرك أن هذه خدعة سحرية صغيرة لدي.
‫الساحر لا يكشف أسراره أبدا.
‫ما نفعله هو أننا نتخيل هذا حتى نتمكن من تكوين فكرة عما يحدث.
‫لذا فإن الفهرس يساوي صفرًا.
‫ميزة الخط الأمامي مع تبديل نقطة.
‫الكثير من الحبكات المنقولة هنا ، لكن هذا جيد.
‫العنوان يساوي أهمية الميزة النهائية.
‫اذهب الأسطورة.
‫لا، شكرا.
‫قف.
‫هناك نذهب.
‫لذا.
‫هل لهذا معنى؟
‫ماذا يحصل هنا؟
‫إذن هذا ، في جوهره ، هو مقدار مساهمة كل ميزة هنا في التنبؤ بالمتغير المستهدف ، سواء كان شخص ما
‫مصابًا بمرض في القلب أم لا.
‫يمكنك أن ترى أن بعضها سلبي وبعضها إيجابي.
‫والآن ربما تفكر في أننا رأينا شيئًا مشابهًا لهذا ، أليس كذلك؟
‫ما إذا كانت إحدى السمات سلبية والأخرى إيجابية.
‫إنه لا يأتي إليك الآن.
‫حسنا.
‫استغرق الأمر مني بعض الوقت لتوصيل هذين.
‫ولكن إذا عدنا إلى هنا.
‫النسخ الاحتياطي لمصفوفة الارتباط الخاصة بنا.
‫لذلك هذا هو المكان الذي أتذكر فيه الانحدار اللوجستي ، إذا أردنا معرفة
‫أهمية الميزة ، فإننا نستخدم CO F لأن معامل مصفوفة الارتباط نوع من نفس الشيء ، نوعًا ما ليس حقًا.
‫لكنك حصلت على صورتي حتى نتمكن من رؤية بعض القيم المختلفة هنا.
‫إذن ، إذا كان لدينا CP يساوي 0. 43 ، حسنًا ، للأسود يساوي 0. 42.
‫وبعد ذلك حصلنا على ما لدينا.
‫X نانوغرام يساوي -0. 44.
‫همم.
‫إذا نزلنا هنا.
‫الآن لدينا نفس الشيء.
‫إذن لديك CP يساوي 0. 66.
‫أوه ، إنه رقم مرتفع هنا.
‫ثم وقعنا.
‫آتش.
‫تمام.
‫وهو 0. 02.
‫لدينا x ang وهو -0. 6.
‫إذن ما نقوم به الآن هو أننا نقوم بتحليل البيانات الاستكشافية المدفوعة بالنموذج.
‫لقد نشأت هذه القيم من بناء نموذج التعلم الآلي ، والذي يوجد أنماطًا
‫في البيانات ويخبرنا كيف يساهم بشكل صحيح أو كيف يرتبط بالمتغير المستهدف لدينا.
‫هذا ما ننظر إليه هنا.
‫إذن ماذا يمكننا أن نفعل بهذه القيم؟
‫حسنًا ، دعنا نستكشفها قليلاً ونرى ما إذا كانت منطقية حتى نتمكن من رؤية أن الجنس مرتبط بشكل
‫سلبي إلى حد ما.
‫كأنها هنا في الأسفل تقريبًا.
‫همم.
‫إذا كانت القيمة سالبة التي رأيناها من قبل في مصفوفة الارتباط ، فهذا يعني أن هناك ارتباطًا
‫سلبيًا.
‫تمام.
‫عندما تزيد قيمة الجنس ، تنخفض القيمة المستهدفة بسبب المعامل السلبي.
‫لنلقِ نظرة على هذا ، ونرى ما إذا كان هذا يعكس البيانات بالفعل.
‫لذلك دعونا نذهب إلى الجنس.
‫دعونا نقارن الهدف وماذا نقول؟
‫مما يعني أنه كلما زادت قيمة الجنس ، تقل القيمة المستهدفة لأنها معامل سلبي.
‫هناك قيمة للزيادة في الجنس.
‫لذلك كلما ارتفع ، تنخفض القيمة المستهدفة.
‫هذا غير منطقي حقًا عندما ننظر إلى هذا.
‫نظرة.
‫لذا فإن الجنس يرتفع ويزيد ، وكذلك القيمة المستهدفة.
‫أوه ، أتعلم ماذا؟
‫بعد النظر إلى هذا ، يمكنك أن ترى أن النسبة هي ما نفكر فيه هنا.
‫لذلك كلما ارتفع الجنس ، كلما زادت القيمة المستهدفة ، تقل النسبة.
‫يمكنكم أن تروا هنا ، إذا كان الجنس هو صفر للإناث ، فهناك نسبة 3 إلى 1 تقريبًا هنا.
‫إذن ، 72 على 24 يساوي ثلاثة تقريبًا.
‫ننظر إلى أن 72 مقسومًا على.
‫ثلاثة.
‫أوه ، بالضبط.
‫24.
‫إذن فهي نسبة 3 إلى 1 هنا.
‫وبعد ذلك مع زيادة الجنس ، ينخفض الهدف إلى حوالي 1 إلى 2.
‫لذلك هناك ما يقرب من 5050 هنا.
‫تمام.
‫إذن هذا ارتباط سلبي ، مما يعني أن الجنس معامل قوي أو سلبي أو سلبي.
‫عذرًا ، لأننا نستخدم المعامل.
‫إذا كنا نستخدم co f هنا ، فإن صفة co f.
‫الآن دعونا نلقي نظرة على الموجب ، C ، P أو ربما الميل لأننا اكتشفنا بالفعل CP من قبل ، لذلك دعونا
‫نفعل ذلك.
‫علامة التبويب PD Cross.
‫لست متأكدًا في الواقع من الميل ، لذلك قد نضطر إلى إعادة النظر في قاموس البيانات الخاص بنا.
‫ومرة أخرى ، هذا تحليل بيانات استكشافية مدفوع بالنموذج هنا ، أليس كذلك؟
‫نحن نحاول معرفة ما يحدث باستخدام نتائجنا من نموذجنا ومعرفة ما إذا كان ما تعلمته
‫نماذجنا يثقل كاهلنا.
‫لذلك نقول هنا أنه كلما زاد الميل لأنه معامل موجب ، فهذا يعني أن الهدف يجب
‫أن يزيد أيضًا.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫إذن الميل ، لدينا قيمة 012.
‫فكلما زاد من صفر إلى 1 إلى 2 ، هل يزداد عدد العينات هنا؟
‫حسنًا ، أعتقد أنه كذلك ، لأن لدينا هنا المزيد قليلاً.
‫هنا لدينا المزيد قليلاً.
‫هناك.
‫لقد حصلنا على الضعف تقريبًا هناك.
‫ولكن مع ارتفاعها حقًا ، أصبح لدينا ثلاثة أشخاص مصابين بأمراض القلب.
‫لذا دعنا نعود إلى الأعلى ونرى ما هو المنحدر الموجود في قاموس البيانات لدينا.
‫ميل.
‫ما قد نفعله هو نسخ هذا حتى نتمكن من العودة للأسفل.
‫انسخ هذا.
‫سنعود مباشرة إلى حيث كنا.
‫الآن ، دعنا نرى ما إذا كان هذا منطقيًا ، أليس كذلك؟
‫لدينا ارتباط موجب وفقًا لنموذجنا ، وهو معامل موجب.
‫لذا سأضع هنا سنقوم بتغيير ذلك لوضع علامة.
‫هذا لا يبدو جميلا جدا.
‫سنضع هذه كنقاط نقطية.
‫منحدر منحدر جزء تمرين الذروة.
‫إذن ، الصفر مائل.
‫لذا فإن معدل ضربات القلب مع ممارسة الرياضة أمر غير شائع.
‫نعم ، هذا غير شائع جدًا.
‫منحدر مسطح ، تغيير بسيط.
‫صحة القلب النموذجية.
‫تمام.
‫نعم.
‫ثم لأسفل المنحدر.
‫وهكذا فإن علامات القلب غير الصحي لا بأس بها.
‫هذا منطقي ، أليس كذلك؟
‫هذا الارتباط هنا ، إذا لم تكن خبيرًا طبيًا.
‫الصحيح.
‫لكنك تعرف القليل عن كيفية سير الأمور.
‫إذا كنت ستقول إن شخصًا ما لديه قلب غير صحي وستطلب من شخص ما ، حسنًا ، كما
‫تعلم ، أنه من المحتمل أن يكون لديه قلب غير صحي لأن قيمة انحداره هي اثنان.
‫هل تقولين أنهم أكثر عرضة للإصابة بأمراض القلب؟
‫تمام.
‫قيمة واحدة أو لا تعاني من أمراض القلب.
‫حسنًا ، وفقًا لنموذجنا ، فإنه يعطيها معاملًا موجبًا للانحدار.
‫لذلك كلما زادت قيمة المنحدر ، فهذا يعني أن النموذج من المرجح أن يتنبأ بقيمة أعلى للهدف.
‫وما هي القيمة الأعلى للهدف؟
‫لأننا نتوقع صفرًا أو واحدًا فقط.
‫أعلى قيمة واحدة.
‫رائع.
‫الآن يمكننا الاستمرار في هذا ، ولكن هذا شيء ربما يمكنك مشاركته.
‫ما هي أهمية وجود شيء كهذا؟
‫بادئ ذي بدء ، ستكتشف المزيد.
‫لذلك إذا كانت بعض الارتباطات في أهمية الميزة مربكة هنا ، فقد يتمكن خبير الموضوع من إلقاء
‫بعض الضوء على الموقف.
‫لذلك هذا شيء قد تكون قادرًا على أخذه إلى أحد شركائك أو أحد زملائك
‫وتذهب ، مرحبًا ، لست متأكدًا مما يحدث بالفعل مع ألم الصدر الذي له معامل إيجابي
‫، هل أنت قادر على ساعدني؟
‫حسنًا ، رقم اثنان ، يمكنك إعادة توجيه جهودك.
‫لذلك ، إذا كانت بعض هذه الميزات تقدم قيمة أكثر من غيرها ، فقد يؤدي ذلك إلى تغيير كيفية جمع البيانات لمشاكل
‫مختلفة.
‫انظر هنا ، هذه لا تؤثر حقًا على هؤلاء.
‫هنا العمر والكوليسترول والتوتر.
‫هذه كلها معاملات منخفضة حقًا هنا.
‫الآن ، قد يؤثر ذلك على كيفية قيامك بجمع البيانات في المستقبل.
‫ربما يكون العثور على مستوى الكوليسترول لدى شخص ما أمرًا صعبًا حقًا إذا لم يساهم كثيرًا في أنماط
‫النموذج.
‫هذه النتيجة ، قد تلغى ذلك في جمع البيانات في المستقبل.
‫ومرة أخرى ، هذه هي النقطة الثالثة.
‫إنه أقل ولكن أفضل ، أليس كذلك؟
‫لذلك إذا كانت بعض الميزات تقدم قيمًا أكثر بكثير من غيرها ، فيمكنك تقليل عدد الميزات
‫التي يحاول نموذجك العثور على أنماط فيها ، بالإضافة إلى تحسينها.
‫لذلك هذا ما نشير إليه حقًا بالاستمرار ، وثلاثة هي نوع من الشيء نفسه.
‫يمكنك الجمع بين هذه بطريقة ما أو تحسينها أو مجرد جعل تلك التي تقدم الأفضل.
‫لن يؤدي ذلك إلى توفير الحساب فقط من خلال وجود أنماط للعثور على نموذج عبر ميزات أقل ، ولكن
‫لا يزال بإمكانك تحقيق نفس الأداء باستخدام الميزات التي تقدم أكبر قيمة.
‫لذلك هذا شيء يجب مراعاته.
‫حسنا.
‫لذا فقد استوفينا جميع المتطلبات في مشروعنا الذي كان رئيسنا يطلبه.
‫لقد حصلنا على أهمية الميزة.
‫لقد حصلنا على مقاييس تصنيف التحقق من الصحة.
‫نعم ، لدينا مصفوفة ارتباك.
‫الكثير من المصفوفات المختلفة.
‫نعم.
‫رباه.
‫لدينا منحنى صخري.
‫لدينا مساحة تحت المنحنى.
‫جميلة.
‫همم.
‫أتساءل عما إذا كان هناك.
‫أتساءل عما إذا كان هناك أي شيء نفقده.
‫إذن هيا بنا.
‫لنكتشف ذلك في الفيديو التالي.