‫Je n'essaie pas de terminer cette preuve de concept sur laquelle nous travaillons pour prédire si quelqu'un a
‫ou non une maladie cardiaque, nous allons remplir la dernière exigence que notre patron nous a demandée.
‫Et c'est très important.
‫Faisons donc une petite rubrique ici fonctionnalité importante et belle.
‫Maintenant, quelle est la fonctionnalité importante ?
‫Eh bien, l'importance de la fonctionnalité.
‫Mettons-nous juste une petite note pour nous-mêmes.
‫L'importance des caractéristiques est une autre façon de demander quelles caractéristiques ont le plus contribué aux résultats du modèle et vous pouvez
‫également l'étendre.
‫Et comment ont-ils contribué ?
‫C'est utile à savoir puisque nous essayons de prédire les maladies cardiaques en utilisant les caractéristiques médicales d'un patient.
‫Quelles caractéristiques pour un rappel, nous l'avons vu plusieurs fois maintenant, mais nous allons nous rafraîchir.
‫Nous utilisons ces données ici.
‫Alors, laquelle de ces caractéristiques d'âge, de sexe, de sommeil, toutes ces autres, cholestérol, Falak, Xang, et si vous voulez une
‫ventilation de ce qu'elles sont, nous pouvons revoir un dictionnaire obsolète en haut.
‫Nous examinons ici une caractéristique importante.
‫Lequel d'entre eux.
‫Contribue et comment contribuent-ils ou dans quelle mesure contribuent-ils à prédire la cible ?
‫Alors, comment le découvririez-vous exactement ?
‫Eh bien, trouver l'importance de Fater est différent pour chaque modèle d'apprentissage automatique.
‫Maintenant, comme nous l'avons vu auparavant, nous avons réglé les paramètres d'un certain modèle, ce que vous voudrez peut-être
‫examiner.
‫Et puisque nous utilisons la régression logistique pour calculer toutes ces métriques et que la régression logistique est
‫le modèle que nous avons trouvé par recherche de grille, en ajustant les
‫paramètres pour obtenir les meilleurs résultats jusqu'à présent, ce que vous pourriez rechercher est quelque chose comme ça comment trouver l'importance des caractéristiques à l'aide de la régression logistique.
‫Si nous allons ici, j'examinerai les bassins de caractéristiques à l'aide de la régression logistique, une caractéristique basée sur un modèle, importante pour
‫déterminer l'importance des caractéristiques d'un modèle de régression logistique.
‫Si vous parcouriez cela, vous pourriez insérer presque n'importe quel modèle ici, disons, Random Forest ou Kaixian and Classifiers ou
‫quelque chose comme ça, et vous trouveriez un tas de méthodes différentes.
‫Donc, ce que nous allons faire à nouveau, c'est prétendre que nous avons fait nos recherches.
‫Notre patron est parti.
‫Pouvez-vous obtenir l'importance des fonctionnalités de ce modèle ?
‫Et nous sommes partis.
‫Attendez.
‫Je ne suis pas tout à fait sûr de l'importance de la fonctionnalité.
‫Nous sommes donc partis pendant la nuit ou pendant quelques heures, avons fait nos recherches, obtenu notre modèle et compris, d'accord, c'est
‫ainsi que nous trouvons les composants caractéristiques.
‫Beau.
‫C'est donc ce que nous allons faire ici.
‫Nous avons écrit que nous avons fait cette recherche, mais n'oubliez pas que lorsque vous êtes ingénieur
‫en apprentissage automatique, que vous êtes un scientifique des données, la chose la plus importante est la recherche et l'expérimentation.
‫C'est intégré dans notre cadre que nous utilisons des expériences.
‫C'est ce que nous faisons ici.
‫Nous sommes dans la phase de modélisation, vraiment, que nous avons créé le titre pour cela.
‫Mais vraiment, nous expérimentons.
‫Alors découvrons-le.
‫Trouvons la fonctionnalité importante pour notre.
‫La logistique.
‫Modèle de régression.
‫Je vais mettre ici une petite note, une façon de trouver l'importance d'une fonctionnalité est de rechercher afin que vous puissiez la mettre ici,
‫je la mettrai entre parenthèses.
‫Nom du modèle, importance de la caractéristique.
‫C'est une façon de procéder.
‫C'est ce que nous venons de voir dans cette petite recherche ici.
‫C'est ce que vous devriez essayer.
‫Si vous êtes curieux de savoir comment trouver l'importance des fonctionnalités, quel que soit le modèle qu'ils utilisent.
‫Donc, tout d'abord, nous allons adapter une instance de logistique.
‫La régression en créera un avec le meilleur journal médico-légal, Greg, les meilleurs programmes.
‫Nous verrons dans quoi cela évolue.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous irons voir une régression logistique égale en direct.
‫Nous allons passer à une valeur marine de cette longue, longue, longue décimale.
‫Nous y voilà.
‫Et puis nous allons le passer ici.
‫Sova vit linnear.
‫Beau.
‫Nous avons donc notre moi.
‫Nous allons donc instancier cela.
‫C'est notre classificateur.
‫Et puis nous irons voir la gauche de celui-ci.
‫X train.
‫Pourquoi s'entraîner.
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, grâce à nos recherches, nous avons découvert qu'il existe un attribut dans notre modèle de régression
‫logistique ajusté appelé KOF, qui signifie Coefficient, OK, et la façon dont je peux m'en souvenir pour la régression
‫logistique est un coefficient qui me rappelle une corrélation, mais voyons ce qui se produit.
‫Rappelez-vous, nous avons trouvé cela grâce à nos recherches, nous avons cherché comment
‫trouver l'importance des caractéristiques pour un modèle de régression logistique, et il nous est dit si nous utilisons
‫Saikat, apprenons spécifiquement la régression logistique et si nous adaptons le modèle, nous pouvons appelons l'attribut KOF, qui nous donne le coefficient,
‫la valeur ou comment chaque paramètre.
‫Regardons à nouveau notre ensemble de données.
‫Comment chacune de ces variables indépendantes, donc l'ensemble de données de train supplémentaire, le coefficient contribue à nos
‫étiquettes ici ou aux étiquettes cibles.
‫Oh, donc c'était un peu une bouchée.
‫Mais ce que nous allons faire, c'est manipuler ce coefficient.
‫Très bien.
‫Cela semble donc logique, car pour le moment, ce n'est qu'une liste de nombres.
‫Mais si vous pouvez les additionner, ils auront en fait la même longueur que ce qui se passe ici.
‫Ce montant de colonnes ici.
‫Mais torsadons-les ensemble.
‫Nous allons donc faire correspondre les fonctionnalités aux colonnes, les CofS des fonctionnalités aux colonnes.
‫Cela va donc avoir du sens.
‫C'est à cela que j'essaie d'en venir.
‫Cela fera sens.
‫dict.
‫Donc fonctionnalité dect, nous allons créer un dictionnaire et nous allons compresser D. F. colonnes de
‫points et nous allons énumérer avec CFF ce prof.
‫Zéro.
‫Et disons.
‫Merci.
‫BOEM, regarde ça.
‫Est-ce bon?
‫Donc si nous allons ici.
‫Nous avons rencontré toutes les différentes variables ici.
‫Dans la colonne de droite, rappelons-nous ce qui se passe ici.
‫Vous avez eu donc tout ce que nous avons fait, c'est nous avons pris le Coerr Farai, n'est-ce pas.
‫Ce qui est un attribut de notre classificateur.
‫Et nous avons pris les colonnes de notre bloc de données et nous les avons mappées les unes aux autres.
‫Alors, ce que cela nous dit, c'est combien?
‫Et ce que nous voyons, nous avons ici des valeurs négatives, qu'il s'agisse d'une corrélation négative ou positive, dans
‫quelle mesure chacune d'entre elles contribue à prédire la variable cible ?
‫Eh bien, c'est un peu une bouchée alors.
‫Autrement.
‫Les éléments visuels sont importants.
‫En fait, je n'aurais pas dû te dire ça, j'aurais dû te dire que c'était un petit tour de
‫magie que j'avais.
‫Un magicien ne révèle jamais ses secrets.
‫Ce que nous faisons, c'est que nous visualisons cela afin que nous puissions en quelque sorte avoir une idée de ce qui se passe.
‫Donc la caractéristique de première ligne zéro indexical D. F. ne transposez pas beaucoup d'intrigues
‫de transposition ici, mais c'est un bon titre égal à Thornell avec une importante légende ogo.
‫Non, merci.
‫Eh bien, nous y voilà.
‫Alors.
‫Est-ce que cela a du sens ce qui se passe ici?
‫Voilà donc, en substance, à quel point chaque caractéristique ici contribue à prédire la variable cible, que quelqu'un souffre
‫ou non d'une maladie cardiaque.
‫Vous pouvez voir que certains sont négatifs et certains sont positifs.
‫Et maintenant, vous pensez peut-être que nous avons vu quelque chose de similaire à cela, n'est-ce pas, qu'une caractéristique soit négative et
‫une caractéristique positive, cela ne vous vient pas tout de suite.
‫C'est bon.
‫Il m'a fallu un certain temps pour connecter ces deux.
‫Mais si on remonte tout de suite ici.
‫Revenons à notre matrice de corrélation, c'est donc là que je me souviens pour la régression logistique, si nous
‫voulons déterminer l'importance des caractéristiques, nous utilisons KOF car la corrélation, le coefficient de matrice, un peu la
‫même chose.
‫Type de.
‫Pas vraiment, mais vous obtenez ma photo donc nous pouvons voir ici quelques valeurs différentes.
‫Donc, si nous avons Sepi égal à zéro virgule quatre trois, OK, Salak est égal à zéro virgule pour deux.
‫Ensuite, nous avons ce que nous avons d'autre.
‫Xang est égal à un point négatif quatre pour.
‫Hmm.
‫Si nous descendons ici.
‫Maintenant, nous avons la même chose, alors j'ai C. P. E. parce que virgule six six,
‫oh, c'est un nombre élevé ici et puis nous avons Falak OK, qui est zéro virgule zéro deux.
‫Nous avons Xang qui est négatif zéro virgule six.
‫Alors maintenant, ce que nous faisons, c'est une analyse de données exploratoire basée sur un modèle.
‫Ces valeurs sont venues de la construction d'un modèle d'apprentissage automatique qui a trouvé des modèles
‫dans les données et nous dit comment il contribue correctement.
‫Comment il est corrélé à notre variable cible.
‫C'est ce que nous examinons ici.
‫Alors que faire de ces valeurs ?
‫Eh bien, explorons-les un peu et voyons simplement s'ils ont un sens afin que nous puissions voir que le
‫sexe est assez négativement corrélé, comme si c'était presque ici en bas.
‫Hmm.
‫Si la valeur est négative, nous l'avons vu précédemment avec la matrice de corrélation, cela signifie qu'il y a une
‫corrélation négative.
‫OK, lorsque la valeur pour le sexe augmente, la valeur cible diminue à cause du coefficient négatif.
‫Regardons cela, voyons si cela reflète réellement les données.
‫Allons sexe.
‫Comparons le.
‫Cible de points.
‫Que disons nous?
‫Donc, ce qui signifie que lorsque la valeur du sexe augmente, la valeur cible diminue en raison d'un coefficient négatif.
‫La valeur du sexe augmente, donc au fur et à mesure qu'elle augmente, la valeur cible
‫diminue, mais cela n'a pas vraiment de sens lorsque nous regardons ce look, donc le sexe augmente, augmente, mais la valeur cible aussi.
‫Ah, tu sais quoi ?
‫Après avoir examiné cela, vous pouvez voir que le ratio est ce à quoi nous pensons ici.
‫Ainsi, à mesure que le sexe augmente, la valeur cible, le rapport diminue.
‫Donc vous pouvez voir ici, si le sexe est zéro pour la femme, il y a presque un rapport de trois pour un ici.
‫Donc soixante-douze divisé par 24 font presque trois.
‫On regarde ça.
‫Soixante-douze divisé par.
‫Trois.
‫Exactement vingt, donc un ratio de trois pour un ici.
‫Et puis, à mesure que le sexe augmente, la cible descend à environ un pour deux.
‫Vous voyez, c'est à peu près le 50/50 ici.
‫OK, c'est donc une corrélation négative, ce qui signifie que le sexe est fortement négatif ou coefficient négatif.
‫Désolé, parce que nous utilisons le coefficient kof, nous utilisons si l'attribut kof apparaît.
‫Voyons maintenant un sépi positif ou peut-être une pente parce que nous avons déjà exploré Sepi auparavant, alors
‫faisons-le.
‫Tableau croisé de Paty.
‫Je ne sais pas vraiment quelle est la pente, nous devrons donc peut-être revoir notre dictionnaire de données.
‫Encore une fois, il s'agit ici d'une analyse de données exploratoire basée sur un modèle.
‫Ce que nous essayons de comprendre ce qui se passe en utilisant tous les résultats de notre modèle et de voir ce que nos
‫modèles ont appris tient la route.
‫On dit donc ici que la pente augmente parce que c'est un coefficient positif.
‫Cela signifie que l'objectif devrait également augmenter.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Donc une pente on va valoriser 012.
‫Donc, à mesure qu'il passe de zéro à un à deux, le nombre d'échantillons augmente-t-il ici ?
‫Eh bien, je pense que oui, car ici, nous en avons un peu plus ici.
‫Nous en avons un peu plus.
‫Là ou nous avons presque le double là-bas, mais alors que le niveau devient vraiment élevé, nous avons essentiellement le triple de personnes
‫atteintes de maladie cardiaque.
‫Revenons donc en haut et voyons quelle est la pente dans notre dictionnaire de données.
‫Slope, ce que nous voulons faire, c'est copier ceci pour pouvoir redescendre.
‫Bien reçu.
‫Nous redescendrons là où nous étions.
‫Voyons maintenant si cela a du sens, n'est-ce pas.
‫Nous avons une corrélation positive, selon notre modèle de coefficient positif, donc mis ici, nous allons changer cela
‫pour le démarquer.
‫Cela n'a pas l'air très sympa.
‫Nous mettrons ces points en pente sur la pente du segment d'exercice de pointe, donc zairo est en pente, donc une meilleure fréquence
‫cardiaque avec un exercice rare.
‫Oui, c'est assez rare.
‫Plat en pente, changement minime.
‫Cœur sain typique, OK.
‫Ouais.
‫Et puis deux signes vers le bas.
‫Et donc les signes d'un cœur malsain sont OK.
‫C'est logique.
‫À droite.
‫Cette corrélation ici si vous voulez un expert médical, mais vous en savez un peu plus sur la façon dont les choses se passent.
‫Si vous deviez dire que quelqu'un a un cœur malsain, vous demanderiez à quelqu'un, eh bien,
‫vous savez, qu'il a potentiellement un cœur malsain parce que sa valeur inclinée l'est aussi.
‫Diriez-vous qu'ils sont plus susceptibles d'avoir une maladie cardiaque?
‫D'accord.
‫Avoir une valeur de un ou ne pas avoir de maladie cardiaque.
‫Eh bien, selon notre modèle, cela lui donne un coefficient de pente positif, donc à mesure que la valeur de la
‫pente augmente, cela signifie que le modèle est plus susceptible de prédire une valeur élevée de la cible.
‫Et quelle est notre valeur la plus élevée de la cible ?
‫Parce que nous ne prédisons que zéro un.
‫La valeur la plus élevée est un.
‫Wow.
‫Maintenant, nous pourrions continuer avec ça, mais c'est quelque chose que vous pourriez probablement partager.
‫Quelle est l'importance d'avoir quelque chose comme ça?
‫Tout d'abord, vous en apprenez davantage, donc si certaines des corrélations et des caractéristiques importantes ici prêtent à confusion, un expert en la matière
‫peut être en mesure de faire la lumière sur la situation.
‫C'est donc quelque chose que vous pourriez apporter à l'un de vos partenaires, à l'un de vos
‫collègues, et dire, hé, je ne sais pas ce qui se passe réellement ici avec des douleurs thoraciques, ayant un coefficient positif.
‫Pouvez-vous m'aider?
‫Nombre ou deux, vous pourriez rediriger vos efforts.
‫Donc, si certaines de ces fonctionnalités offrent plus de valeur que d'autres, cela peut changer la façon dont vous collectez les données pour différents
‫problèmes à voir ici.
‫Les choses n'influencent pas vraiment celles-ci.
‫Oui, l'âge, le cholestérol, Trest, ce sont tous des coefficients vraiment bas ici.
‫Maintenant, cela pourrait influencer la façon dont vous allez collecter des données à l'avenir.
‫Peut-être que trouver le taux de cholestérol de quelqu'un est vraiment difficile à faire si cela ne contribue pas beaucoup aux modèles trouvés
‫par le modèle, vous pourriez abandonner cela lors de la future collecte de données.
‫Et encore une fois, c'est le troisième point.
‫C'est moins mais mieux.
‫À droite.
‫Ainsi, si certaines fonctionnalités offrent beaucoup plus de valeurs et d'autres, vous pouvez réduire le nombre de fonctionnalités
‫dans lesquelles votre modèle essaie de trouver des modèles, ainsi que les améliorer.
‫C'est donc ce que nous venons de dire pour la suite.
‫Et trois, c'est un peu la même chose.
‫Vous pouvez les combiner d'une manière ou d'une autre, les améliorer ou simplement améliorer ceux qui offrent le
‫plus.
‫Cela vous permettrait non seulement d'économiser sur le calcul en permettant à un modèle de trouver des motifs sur moins de fonctionnalités.
‫Vous pouvez toujours obtenir les mêmes performances en utilisant les fonctionnalités qui offrent le plus de valeur.
‫C'est donc quelque chose à garder à l'esprit.
‫Très bien, nous avons donc rempli toutes les exigences de notre projet demandées par notre patron.
‫Nous avons obtenu l'importance des fonctionnalités, nous avons obtenu des métriques de classification de validation croisée.
‫Oui, nous avons une matrice de confusion, quelque chose de différent cette année.
‫Mon Dieu.
‫Nous devons lui demander.
‫Nous avons une zone sous la courbe.
‫Beau.
‫Hmm.
‫Je me demande si on se demande s'il y a quelque chose que nous ratons.
‫Eh bien, voyons cela dans la prochaine vidéo.