‫Ik probeer dit proof-of-concept waar we aan werken om te voorspellen of iemand al dan niet een hartaandoening heeft,
‫niet af te ronden, we gaan voldoen aan de laatste vereiste die onze baas van ons heeft gevraagd.
‫En dat is heel belangrijk.
‫Dus laten we een klein kopje hier belangrijk en mooi maken.
‫Wat is nu belangrijk?
‫Nou, functiebelang.
‫Laten we een kleine opmerking voor onszelf maken.
‫Het belang van functies is een andere manier om te vragen welke functies het meest hebben bijgedragen aan de resultaten van het model en je kunt het
‫ook uitbreiden.
‫En hoe hebben zij bijgedragen?
‫Dit is handig om te weten, aangezien we hartaandoeningen proberen te voorspellen met behulp van de medische kenmerken van een patiënt.
‫Welke eigenschappen voor een opfrissing, we hebben dit nu al een paar keer gezien, maar we gaan onszelf opfrissen.
‫We gebruiken deze gegevens hier.
‫Dus welke van deze kenmerken van leeftijd, geslacht, slaap, al die andere, cholesterol, Falak, Xang, en als je wilt
‫uitsplitsen wat ze zijn, kunnen we het verouderde woordenboek bovenaan opnieuw bekijken.
‫We kijken hier naar een functie die belangrijk is.
‫Welke van deze.
‫Draagt bij en hoe dragen zij bij of hoeveel dragen zij bij aan het voorspellen van de doelstelling?
‫Dus hoe kom je daar precies achter?
‫Welnu, het belang van Fater verschilt voor elk machine learning-model.
‫Zoals we eerder zagen, hebben we de parameters van een bepaald model afgesteld, waar je misschien naar wilt
‫kijken.
‫En aangezien we logistische regressie gebruiken om al deze metrieken te berekenen en logistische regressie het model
‫is dat we hebben gevonden bij het zoeken naar een raster, door
‫de parameters af te stemmen om de beste resultaten tot nu toe te krijgen, kun je zoiets opzoeken als dit: vind functiebelang met behulp van logistische regressie.
‫Als we hierheen gaan, zal ik naar feature-vijvers kijken met behulp van logistische regressie, modelgebaseerde functie belangrijk om het belang
‫van kenmerken van een logistisch regressiemodel te vinden.
‫Als je dit hebt doorgenomen, zou je hier bijna elk model kunnen invoegen, bijvoorbeeld Random Forest of Kaixian en Classifiers
‫of iets dergelijks, en je zou een heleboel verschillende methoden vinden.
‫Dus wat we weer gaan doen, is doen alsof we ons onderzoek hebben gedaan.
‫Onze baas is weg.
‫Kun je het functiebelang van dat model krijgen?
‫En we zijn gegaan.
‫Wacht even.
‫Ik weet niet helemaal zeker wat het belang van een functie is.
‫Dus we zijn een nacht of een paar uur weggegaan, hebben ons onderzoek gedaan, hebben ons model gekregen en zijn erachter gekomen,
‫oké, dit is hoe we feature-componenten vinden.
‫Mooi.
‫Dus dat gaan we hier doen.
‫We hebben geschreven dat we dit onderzoek hebben gedaan, maar onthoud dat een deel van het zijn van
‫een machine learning-ingenieur, een deel van het zijn van een datawetenschapper, het belangrijkste is dat je onderzoek doet en experimenteert.
‫Het is ingebouwd in ons raamwerk dat we experimenten gebruiken.
‫Dat is wat we hier doen.
‫We zijn in de modelleringsfase, echt waar, we hebben er de titel voor gemaakt.
‫Maar echt, we zijn aan het experimenteren.
‫Dus laten we het uitzoeken.
‫Laten we de functie belangrijk vinden voor onze.
‫Logistiek.
‫Regressie model.
‫Ik zal hier een kleine opmerking plaatsen, een manier om het belang van een functie te vinden, is door te zoeken naar, zodat je het hier kunt invoeren,
‫ik zal het tussen haakjes zetten.
‫Modelnaam, functiebelang.
‫Dat is een manier om het te doen.
‫Dat is wat we net zagen in deze kleine zoektocht hier.
‫Dat is wat je zou moeten proberen.
‫Als je nieuwsgierig bent naar het belang van functies, wat dan ook, welk model ze ook gebruiken.
‫Dus allereerst passen we een logistiek voorbeeld toe.
‫Regressie maakt er een met het beste forensische logboek, Greg, de beste programma's.
‫We zullen zien waar dat in verandert.
‫Prachtig.
‫En dan gaan we een live is gelijk aan logistische regressie zien.
‫We gaan voorbij aan een zeewaarde van deze lange, lange, lange decimaal.
‫Daar gaan we.
‫En dan gaan we het hier doorgeven.
‫Sova live linnear.
‫Mooi.
‫Dus we hebben onszelf.
‫Dus we zullen dat instantiëren.
‫Dat is onze classificatie.
‫En dan gaan we de linkerkant ervan bekijken.
‫X trein.
‫Waarom trainen.
‫Prachtig.
‫En nu hebben we door ons onderzoek ontdekt dat er een attribuut is aan ons gepaste logistische regressiemodel
‫genaamd KOF, wat staat voor Coëfficiënt, OK, en de manier waarop ik me dit kan herinneren voor logistische regressie
‫is coëfficiënt, doet me denken aan correlatie, maar laten we eens kijken wat gebeurt er.
‫Onthoud, we hebben dit gevonden door ons onderzoek, we hebben opgezocht hoe we
‫het belang van een functie voor een logistisch regressiemodel kunnen vinden, en het heeft ons verteld of we Saikat
‫gebruiken, specifiek logistische regressie leren en als we in het model passen, kunnen we noem het KOF-attribuut, dat ons de coëfficiënt, de
‫waarde of hoe elke parameter geeft.
‫Laten we nog eens naar onze dataset kijken.
‫Hoe elk van deze onafhankelijke variabelen, dus de extra treindataset, de coëfficiënt bijdraagt aan onze
‫labels hier of de doellabels.
‫Oh, dus dat was even een mondvol.
‫Maar wat we gaan doen is deze coëfficiënt manipuleren.
‫Oke.
‫Zodat het lijkt alsof het logisch is, want op dit moment is het slechts een lijst met getallen.
‫Maar als je ze bij elkaar optelt, zullen ze eigenlijk even lang zijn als wat hier gebeurt.
‫Dit aantal kolommen hier.
‫Maar laten we ze gewoon door elkaar draaien.
‫Dus we gaan de kenmerken afstemmen op kolommen, CofS van kenmerken op kolommen.
‫Dit gaat dus zin krijgen.
‫Dat is waar ik op probeer te komen.
‫Dit zal het zinvol maken.
‫Dictaat.
‫Dus feature dect, we gaan een woordenboek maken en we gaan D aan elkaar ritsen. F. dot-kolommen en
‫we gaan samen met CFF die proff.
‫Nul.
‫En laten we zeggen.
‫Dank u.
‫BOEM, kijk daar eens naar.
‫Hoe goed is dat?
‫Dus als we hierheen gaan.
‫We hebben hier alle verschillende variabelen ontmoet.
‫Laten we ons in de rechterkolom herinneren aan wat hier gebeurt.
‫Jij hebt het gehad, dus het enige wat we hebben gedaan is dat we de Coerr Farai hebben genomen, oké.
‫Dat is een attribuut van onze classifier.
‫En we hebben de kolommen uit ons dataframe gehaald en aan elkaar toegewezen.
‫Dus wat dit ons vertelt is hoeveel?
‫En wat we zien, we hebben hier enkele negatieve waarden, of het nu een negatieve of positieve correlatie
‫is, hoeveel elk van deze bijdraagt aan het voorspellen van de doelvariabele?
‫Nou, dat is dan een hele mond vol.
‫Een andere manier.
‫Visuals zijn belangrijk.
‫Eigenlijk had ik je dat niet moeten vertellen, ik had je moeten vertellen dat het een kleine goocheltruc was
‫die ik had.
‫Een goochelaar onthult nooit zijn geheimen.
‫We visualiseren dit, zodat we een idee kunnen krijgen van wat er aan de hand is.
‫Dus indexical zero frontline feature D. F. transponeer hier niet veel transponerende
‫plots, maar dat is een juiste titel die gelijk is aan Thornell met een belangrijke ogo-legende.
‫Nee, dank u.
‫Nou, daar gaan we.
‫Dus.
‫Klopt het wat hier gebeurt?
‫Dit is dus in wezen hoeveel elke functie hier bijdraagt aan het voorspellen van de doelvariabele, of iemand nu
‫een hartaandoening heeft of niet.
‫Je kunt zien dat sommige negatief zijn en sommige positief.
‫En nu denk je misschien dat we iets soortgelijks hebben gezien, toch, of een functie negatief is en een
‫functie positief, het komt nu niet naar je toe.
‫Het is in orde.
‫Het kostte me een tijdje om deze twee te verbinden.
‫Maar als we hier terug naar boven gaan.
‫Helemaal terug naar onze correlatiematrix, dus dit is waar ik me herinner voor logistische regressie, als we
‫het belang van een kenmerk willen achterhalen, gebruiken we KOF omdat correlatie, matrixcoëfficiënt, een beetje
‫hetzelfde is.
‫Soort van.
‫Niet echt, maar je krijgt mijn foto, zodat we hier een aantal verschillende waarden kunnen zien.
‫Dus als we hebben dat Sepi gelijk is aan nul komma vier drie, OK, Salak is gelijk aan nul punt voor twee.
‫Dan hebben we wat we nog meer hebben.
‫Xang is gelijk aan negatief punt vier voor.
‫Hm.
‫Als we hier naar beneden gaan.
‫Nu hebben we hetzelfde, dus ik heb C. P. e. want punt zes zes, oh,
‫het is een hoog aantal hier en dan hebben we Falak OK, dat is nul komma nul twee.
‫We hebben Xang, wat negatief nulpunt zes is.
‫Dus wat we nu doen, is modelgestuurde verkennende data-analyse.
‫Deze waarden zijn afkomstig van het bouwen van een machine learning-model dat patronen in de gegevens heeft
‫gevonden en ons vertelt hoe het op de juiste manier bijdraagt.
‫Hoe het correleert met onze doelvariabele.
‫Dat is waar we hier naar kijken.
‫Dus wat kunnen we doen met deze waarden?
‫Laten we ze een beetje onderzoeken en kijken of ze logisch zijn, zodat we kunnen zien dat seks
‫behoorlijk negatief gecorreleerd is, alsof het hier bijna helemaal onderaan staat.
‫Hm.
‫Als de waarde negatief is, zoals we eerder zagen met de correlatiematrix, betekent dit dat er een negatieve
‫correlatie is.
‫OK, als de waarde voor geslacht toeneemt, neemt de streefwaarde af vanwege de negatieve coëfficiënt.
‫Laten we hier eens naar kijken, kijken of dit daadwerkelijk de gegevens weerspiegelt.
‫Laten we gaan seksen.
‫Laten we de.
‫Punt doel.
‫Wat zeggen we?
‫Dus wat betekent dat als een waarde voor geslacht toeneemt, de streefwaarde afneemt vanwege een negatieve coëfficiënt.
‫De waarde voor seks neemt toe, dus als het omhoog gaat, neemt de streefwaarde af, maar het
‫is niet echt logisch als we naar deze look kijken, dus het geslacht stijgt, neemt toe, maar dat geldt ook voor de streefwaarde.
‫Weet je wat?
‫Als je hiernaar kijkt, kun je zien dat de verhouding is waar we hier aan denken.
‫Dus naarmate het geslacht stijgt, neemt de streefwaarde, de verhouding af.
‫Dus je kunt hier zien, als het geslacht nul is voor vrouwen, is er hier bijna een drie-op-een-verhouding.
‫Dus tweeënzeventig gedeeld door 24 is bijna drie.
‫Daar kijken wij naar.
‫Tweeënzeventig gedeeld door.
‫Drie.
‫Precies twintig, dus een drie-op-een verhouding hier.
‫En naarmate het geslacht toeneemt, daalt het doel tot ongeveer een verhouding van één tot twee.
‫Kijk, dit is ongeveer de 50/50 hier.
‫OK, dus dat is een negatieve correlatie, wat betekent dat seks sterk negatief of negatief is.
‫Sorry, omdat we de coëfficiënt kof gebruiken die we gebruiken als het kof-attribuut verschijnt.
‫Laten we nu eens kijken naar een positieve sepi of misschien helling omdat we Sepi al eerder hebben verkend, dus laten we
‫dat doen.
‫Paty kruistabel.
‫Ik weet eigenlijk niet zeker wat helling is, dus misschien moeten we ons datadictionary opnieuw bekijken.
‫Nogmaals, dit is hier modelgedreven verkennende data-analyse.
‫Wat we proberen te achterhalen wat er aan de hand is door alle resultaten van ons model te gebruiken en te zien
‫wat onze modellen hebben geleerd, klopt.
‫Dus hier staat dat de helling toeneemt omdat het een positieve coëfficiënt is.
‫Dat betekent dat de doelstelling ook omhoog moet.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Dus een helling die we gaan waarderen 012.
‫Dus als het toeneemt van nul naar één naar twee, neemt het aantal monsters hier dan toe?
‫Nou, ik denk van wel, want hier hebben we iets meer.
‫We hebben iets meer.
‫Daar of we hebben daar bijna het dubbele, maar als het echt hoog wordt, hebben we eigenlijk driedubbele mensen
‫met een hartaandoening.
‫Dus laten we teruggaan naar de top en kijken wat de helling is in ons datadictionary.
‫Slope, we willen dit kopiëren zodat we terug naar beneden kunnen komen.
‫Begrepen.
‫We komen zo terug naar waar we waren.
‫Laten we nu eens kijken of dit logisch is, toch.
‫We hebben een positieve correlatie, volgens ons model van positieve coëfficiënt, dus zet hier, we zullen dat veranderen
‫om te markeren.
‫Dat ziet er niet erg mooi uit.
‫We zetten deze puntpunten schuin op de helling van het piekoefeningssegment, dus Zairo is hellend, dus een betere
‫hartslag bij ongewoon sporten.
‫Ja, dat is vrij ongebruikelijk.
‫Vlak glooiend, minimale verandering.
‫Typisch gezond hart, oké.
‫Ja.
‫En dan twee borden downslope.
‫En dus zijn tekenen van een ongezond hart OK.
‫Dat is logisch.
‫Rechts.
‫Deze correlatie hier als je een medisch expert wilt, maar je weet een beetje over hoe de dingen gaan.
‫Als je zou zeggen dat iemand een ongezond hart heeft, zou je iemand vragen, nou ja, je
‫weet wel, dat ze mogelijk een ongezond hart hebben omdat hun hellingswaarde dat ook is.
‫Zou je zeggen dat ze meer kans hebben op hartaandoeningen?
‫Oke.
‫Een waarde van één hebben of geen hartziekte hebben.
‫Welnu, volgens ons model geeft het een positieve hellingscoëfficiënt, dus als de hellingswaarde toeneemt, betekent dit
‫dat het model meer kans heeft om een hoge waarde van het doel te voorspellen.
‫En wat is onze hogere waarde van het doelwit?
‫Omdat we slechts nul één voorspellen.
‫De hogere waarde is één.
‫Wauw.
‫Nu kunnen we hiermee doorgaan, maar dit is iets dat je waarschijnlijk zou kunnen delen.
‫Wat is het belang om zoiets te hebben?
‫Allereerst kom je meer te weten, dus als sommige van de correlaties en functiebelangen hier verwarrend zijn, kan
‫een materiedeskundige misschien enig licht op de situatie werpen.
‫Dus dit is iets dat je misschien kunt meenemen naar een van je partners, een van je collega's,
‫en ga, hey, ik weet niet zeker wat hier aan de hand is met pijn op de borst, met een positieve coëfficiënt.
‫Kunt u mij helpen?
‫Nummer of twee, je zou je inspanningen kunnen ombuigen.
‫Dus als sommige van deze functies meer waarde bieden dan andere, kan dit de manier veranderen waarop u gegevens verzamelt voor verschillende problemen die
‫u hier kunt zien.
‫Dingen hebben niet echt invloed op deze.
‫Ja, leeftijd, cholesterol, Trest, dit zijn allemaal erg lage coëfficiënten hier.
‫Dat kan van invloed zijn op hoe u in de toekomst gegevens verzamelt.
‫Misschien is het heel moeilijk om iemands cholesterolgehalte te vinden als het niet veel bijdraagt aan de patronen die
‫het model vindt, je zou dat bij toekomstige gegevensverzameling kunnen schrappen.
‫En dan nog, dit is het derde punt.
‫Het is minder maar beter.
‫Rechts.
‫Dus als sommige functies veel meer waarden bieden en andere, kunt u het aantal functies
‫verminderen waarin uw model patronen probeert te vinden, en deze verbeteren.
‫Dus dat is waar we gewoon verder op wijzen.
‫En drie zijn ongeveer hetzelfde.
‫Je zou deze op de een of andere manier kunnen combineren of verbeteren of gewoon degene die het meeste bieden beter
‫maken.
‫Dit zou u niet alleen rekenwerk besparen door een model patronen te laten vinden in minder functies.
‫U kunt nog steeds dezelfde prestaties behalen door de functies te gebruiken die de meeste waarde bieden.
‫Dus dat is iets om in gedachten te houden.
‫Oké, dus we hebben voldaan aan alle vereisten in ons project waar onze baas om vroeg.
‫We hebben functiebelang, we hebben classificatiestatistieken voor kruisvalidatie.
‫Ja, we hebben een verwarringsmatrix, dit jaar iets anders.
‫Mijn God.
‫We moeten het haar vragen.
‫We hebben een gebied onder de curve.
‫Mooi.
‫Hm.
‫Ik vraag me af of er iets is dat we missen.
‫Laten we dat uitzoeken in de volgende video.