‫Ich versuche nicht, diesen Proof of Concept, den wir durcharbeiten, um vorherzusagen, ob jemand eine Herzkrankheit hat oder nicht,
‫zu Ende zu bringen, wir werden die letzte Anforderung erfüllen, die unser Chef von uns gestellt hat.
‫Und das ist sehr wichtig.
‫Lassen Sie uns hier eine kleine Überschrift machen, die wichtig und schön ist.
‫Was ist nun wichtig?
‫Nun, Feature-Bedeutung.
‫Machen wir uns nur eine kleine Notiz.
‫Die Merkmalswichtigkeit ist eine weitere Möglichkeit, um zu fragen, welche Merkmale am meisten zu den Ergebnissen des Modells beigetragen haben, und Sie können es
‫auch erweitern.
‫Und wie haben sie dazu beigetragen?
‫Dies ist nützlich zu wissen, da wir versuchen, Herzerkrankungen anhand der medizinischen Merkmale eines Patienten vorherzusagen.
‫Welche Eigenschaften für eine Auffrischung, das haben wir jetzt schon ein paar Mal gesehen, werden wir aber selbst auffrischen.
‫Wir verwenden diese Daten hier.
‫Welches dieser Merkmale ist also Alter, Geschlecht, Schlaf, all diese anderen, Cholesterin, Falak, Xang, und wenn Sie eine
‫Aufschlüsselung dessen wünschen, können wir das veraltete Wörterbuch ganz oben überdenken.
‫Wir betrachten hier eine wichtige Funktion.
‫Welches davon.
‫Trägt dazu bei und wie tragen sie bei oder wie viel tragen sie zur Vorhersage des Ziels bei?
‫Wie würden Sie es also genau herausfinden?
‫Nun, die Bedeutung von Fater ist für jedes Machine-Learning-Modell unterschiedlich.
‫Wie wir bereits gesehen haben, haben wir nun die Parameter eines bestimmten Modells abgestimmt, was Sie sich vielleicht ansehen
‫möchten.
‫Und da wir die logistische Regression verwenden, um all diese Metriken zu berechnen, und die logistische
‫Regression das Modell ist, das wir bei der Gittersuche gefunden haben, können
‫Sie durch die Abstimmung der Parameter so, dass Sie die bisher besten Ergebnisse erzielen, in etwa wie folgt nachschlagen Finden Sie die Merkmalswichtigkeit mithilfe der logistischen Regression.
‫Wenn wir hierher gehen, werde ich Feature-Teiche mit logistischer Regression untersuchen, modellbasiertes Feature wichtig, wie man die
‫Bedeutung von Merkmalen eines logistischen Regressionsmodells erkennt.
‫Wenn Sie dies durchgegangen wären, könnten Sie hier fast jedes Modell einfügen, beispielsweise Random Forest oder Kaixian und Klassifikatoren
‫oder so ähnlich, und Sie würden eine Reihe verschiedener Methoden finden.
‫Was wir also wieder tun werden, ist so zu tun, als ob wir unsere Recherchen durchgeführt hätten.
‫Unser Chef ist weg.
‫Können Sie die Funktionswichtigkeit dieses Modells ermitteln?
‫Und wir sind gegangen.
‫Festhalten.
‫Ich bin mir nicht ganz sicher, wie wichtig die Funktion ist.
‫Also sind wir über Nacht oder für ein paar Stunden weggefahren, haben recherchiert, unser Modell bekommen und
‫herausgefunden, okay, so finden wir Feature-Komponenten.
‫Wunderschönen.
‫Das werden wir hier also tun.
‫Wir haben geschrieben, dass wir diese Forschung durchgeführt haben, aber denken Sie daran, dass
‫wir als Ingenieur für maschinelles Lernen und als Datenwissenschaftler das Wichtigste sind, zu forschen und zu experimentieren.
‫Es ist in unser Framework integriert, dass wir Experimente verwenden.
‫Das ist, was wir hier tun.
‫Wir sind in der Modellierungsphase, wirklich, wir haben die Überschrift dafür geschaffen.
‫Aber wir experimentieren wirklich.
‫Also lass es uns herausfinden.
‫Lassen Sie uns die Funktion finden, die für unsere wichtig ist.
‫Logistik.
‫Regressionsmodell.
‫Ich füge hier eine kleine Anmerkung ein. Eine Möglichkeit, die Bedeutung von Funktionen zu ermitteln, besteht darin, zu suchen, damit Sie sie hier eingeben können.
‫Ich setze sie in Klammern.
‫Modellname, Bedeutung der Funktion.
‫Das ist eine Möglichkeit.
‫Das haben wir gerade bei dieser kleinen Suche hier herausgefunden.
‫Das sollten Sie versuchen.
‫Wenn Sie wissen möchten, wie Sie die Bedeutung von Funktionen ermitteln können, unabhängig davon, welches Modell sie verwenden.
‫Als erstes passen wir also eine Instanz der Logistik an.
‫Die Regression erstellt eines mit dem besten forensischen Protokoll, Greg, den besten Programmen.
‫Wir werden sehen, was sich daraus entwickelt.
‫Wunderbar.
‫Und dann sehen wir uns live eine logistische Regression an.
‫Wir werden mit einem Sea-Wert dieser langen, langen, langen Dezimalzahl übergeben.
‫Auf geht's.
‫Und dann werden wir es hier weitergeben.
‫Sova live linnear.
‫Wunderschönen.
‫Also haben wir uns selbst.
‫Also werden wir das instanziieren.
‫Das ist unser Klassifikator.
‫Und dann sehen wir uns die linke Seite an.
‫X-Zug.
‫Warum trainieren.
‫Wunderbar.
‫Und jetzt haben wir durch unsere Recherchen herausgefunden, dass unser angepasstes logistisches Regressionsmodell ein Attribut namens KOF
‫hat, das für Koeffizient, OK, steht, und die Art und Weise, wie ich mich für logistische Regression daran erinnern
‫kann, ist der Koeffizient, der mich irgendwie an Korrelation erinnert, aber mal sehen was geschieht.
‫Denken Sie daran, dass wir dies durch unsere Recherchen herausgefunden haben. Wir haben
‫nachgesehen, wie wir die Merkmalswichtigkeit für ein logistisches Regressionsmodell finden, und es wurde uns gesagt, ob wir Saikat verwenden,
‫spezifisch logistische Regression lernen und wenn wir das Modell anpassen, können wir rufen Sie das KOF-Attribut auf, das uns den Koeffizienten, den
‫Wert oder wie jeder Parameter angibt.
‫Schauen wir uns noch einmal unseren Datensatz an.
‫Wie jede dieser unabhängigen Variablen, also der zusätzliche Zugdatensatz, den Koeffizienten zu unseren Labels hier
‫oder zu den Ziellabels beiträgt.
‫Oh, das war also ein kleiner Bissen.
‫Aber was wir tun werden, ist diesen Koeffizienten zu manipulieren.
‫Gut.
‫Damit es sinnvoll aussieht, denn im Moment ist es nur eine Liste von Zahlen.
‫Aber wenn Sie sie addieren können, werden sie tatsächlich die gleiche Länge haben wie das, was hier passiert.
‫Diese Anzahl von Spalten hier.
‫Aber verdrehen wir sie einfach zusammen.
‫Wir werden also die Features den Spalten zuordnen, die CofS der Features den Spalten.
‫Das wird also Sinn machen.
‫Daran versuche ich heranzukommen.
‫Dies wird Sinn machen.
‫Diktat.
‫Also Feature Dect, wir erstellen ein Wörterbuch und packen D zusammen. F. Punktspalten und
‫wir werden zusammen mit CFF diese prof.
‫Null.
‫Und sagen wir.
‫Danke schön.
‫BOEM, sieh dir das an.
‫Wie gut ist das?
‫Also wenn wir hierher gehen.
‫Wir haben hier all die verschiedenen Variablen getroffen.
‫In der rechten Spalte erinnern wir uns daran, was hier passiert.
‫Sie hatten also alles, was wir getan haben, ist, dass wir die Coerr Farai genommen haben, richtig.
‫Das ist ein Attribut unseres Klassifikators.
‫Und wir haben die Spalten aus unserem Datenrahmen genommen und sie einander zugeordnet.
‫Was sagt uns das also, wie viel?
‫Und was wir sehen, wir haben hier einige negative Werte, sei es eine negative oder eine positive
‫Korrelation, wie viel trägt jeder davon zur Vorhersage der Zielvariablen bei?
‫Nun, das ist dann ein bisschen ein Bissen.
‫Ein anderer Weg.
‫Visuelle Funktion wichtig.
‫Eigentlich hätte ich dir das nicht sagen sollen, ich hätte dir sagen sollen, dass das ein kleiner Zaubertrick war,
‫den ich hatte.
‫Ein Magier verrät nie seine Geheimnisse.
‫Was wir tun, ist, dies zu visualisieren, damit wir eine Vorstellung davon bekommen, was vor sich geht.
‫Also indexikalisches Null-Frontlinien-Feature D. F. transponiere hier nicht viele transponierende
‫Plots, aber das ist ein richtiger Titel, der gleichbedeutend ist mit der wichtigen Ogo-Legende von Thornell.
‫Nein danke.
‫Nun, los geht's.
‫So.
‫Macht das Sinn, was hier passiert?
‫Im Wesentlichen trägt also jedes Merkmal hier zur Vorhersage der Zielvariablen bei, unabhängig davon, ob jemand
‫eine Herzerkrankung hat oder nicht.
‫Sie können sehen, dass einige negativ und einige positiv sind.
‫Und jetzt denken Sie vielleicht, wir hätten etwas Ähnliches gesehen, richtig, ob ein Merkmal negativ und ein
‫Merkmal positiv ist, es fällt Ihnen jetzt nicht ein.
‫Es ist okay.
‫Ich habe eine Weile gebraucht, um diese beiden zu verbinden.
‫Aber wenn wir gleich wieder hier hoch gehen.
‫Direkt zurück zu unserer Korrelationsmatrix, also erinnere ich mich hier an die logistische Regression. Wenn
‫wir die Bedeutung von Merkmalen herausfinden möchten, verwenden wir KOF, weil Korrelation, Matrixkoeffizient, so
‫ähnlich ist.
‫So'ne Art.
‫Nicht wirklich, aber Sie bekommen mein Bild, damit wir hier einige unterschiedliche Werte sehen können.
‫Also, wenn wir Sepi gleich null Komma vier drei haben, OK, Salak ist gleich null Komma für zwei.
‫Dann haben wir was wir sonst noch haben.
‫Xang entspricht Minuspunkt vier für.
‫Hmm.
‫Wenn wir hier runter gehen.
‫Jetzt haben wir dasselbe, also habe ich C. P. E. weil Punkt sechs sechs, oh,
‫es ist eine hohe Zahl hier und dann haben wir Falak OK, das ist null Komma null zwei.
‫Wir haben Xang, das ist minus null Komma sechs.
‫Jetzt machen wir also eine modellgetriebene explorative Datenanalyse.
‫Diese Werte stammen aus der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen, das Muster in den
‫Daten gefunden hat und uns sagt, wie es richtig beiträgt.
‫Wie es mit unserer Zielvariable korreliert.
‫Das ist es, was wir hier suchen.
‫Was also können wir mit diesen Werten anfangen?
‫Nun, lassen Sie uns sie ein wenig untersuchen und einfach sehen, ob sie Sinn machen, damit wir sehen können, dass
‫Sex ziemlich negativ korreliert ist, als wäre es hier fast ganz unten.
‫Hmm.
‫Wenn der Wert negativ ist, wie wir zuvor bei der Korrelationsmatrix gesehen haben, bedeutet dies, dass eine negative
‫Korrelation vorliegt.
‫OK, wenn der Wert für das Geschlecht ansteigt, sinkt der Zielwert wegen des negativen Koeffizienten.
‫Schauen wir uns das an und sehen, ob dies tatsächlich die Daten widerspiegelt.
‫Lass uns Sex gehen.
‫Vergleichen wir die.
‫Punktziel.
‫Was sagen wir?
‫Das heißt, wenn der Wert für das Geschlecht ansteigt, sinkt der Zielwert wegen des negativen Koeffizienten.
‫Der Wert für Sex steigt, wenn er steigt, sinkt der Zielwert, aber
‫das macht keinen Sinn, wenn wir diesen Blick betrachten, also steigt Sex, steigt, aber auch der Zielwert.
‫Ach, weißt du was?
‫Nachdem Sie sich das angesehen haben, können Sie sehen, dass wir hier über das Verhältnis nachdenken.
‫Wenn also das Geschlecht steigt, sinkt der Zielwert, das Verhältnis.
‫Sie können hier also sehen, wenn das Geschlecht bei Frauen null ist, gibt es hier fast ein Verhältnis von drei zu eins.
‫Also zweiundsiebzig geteilt durch 24 ist fast drei.
‫Das schauen wir uns an.
‫Zweiundsiebzig geteilt durch.
‫Drei.
‫Genau zwanzig, also hier ein Verhältnis von drei zu eins.
‫Und dann, wenn das Geschlecht zunimmt, sinkt das Ziel auf ein Verhältnis von eins zu zwei.
‫Sehen Sie, das ist hier ungefähr 50/50.
‫OK, das ist also eine negative Korrelation, was bedeutet, dass das Geschlecht stark negativ ist oder ein negativer Koeffizient ist.
‫Entschuldigung, da wir den Koeffizienten kof verwenden, verwenden wir, wenn das kof-Attribut erscheint.
‫Werfen wir nun einen Blick auf einen positiven Sepi oder vielleicht eine Steigung, da wir Sepi bereits zuvor erforscht haben, also lasst uns
‫das tun.
‫Paty-Kreuztabelle.
‫Ich bin mir nicht sicher, was eine Steigung ist, daher müssen wir möglicherweise unser Datenwörterbuch überdenken.
‫Auch hier handelt es sich um eine modellgetriebene explorative Datenanalyse.
‫Was wir versuchen, herauszufinden, was vor sich geht, indem wir alle Ergebnisse unseres Modells verwenden und sehen, was unsere
‫Modelle gelernt haben, ist stichhaltig.
‫Hier heißt es also, dass die Steigung zunimmt, weil es ein positiver Koeffizient ist.
‫Das bedeutet, dass auch das Ziel steigen sollte.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Also eine Steigung, die wir mit 012 bewerten.
‫Steigt die Anzahl der Stichproben hier von null auf eins auf zwei?
‫Nun, ich denke, das tut es, denn hier haben wir etwas mehr hier.
‫Wir haben etwas mehr.
‫Da haben wir fast das Doppelte, aber wenn es dann richtig hoch wird, haben wir im Grunde dreifach
‫Menschen mit Herzerkrankungen.
‫Gehen wir also zurück nach oben und sehen wir uns an, welche Steigung in unserem Datenwörterbuch steht.
‫Slope, was wir tun wollen, ist das zu kopieren, damit wir wieder runterkommen können.
‫Kopiere das.
‫Wir kommen gleich wieder dorthin, wo wir waren.
‫Mal sehen, ob das jetzt Sinn macht, oder.
‫Wir haben eine positive Korrelation gemäß unserem Modell des positiven Koeffizienten, also hier, wir ändern das, um einen
‫Abschlag zu machen.
‫Das sieht nicht sehr schön aus.
‫Wir setzen diese Punktpunkte schräg zur Steigung des Spitzentrainingssegments, so dass Zairo schräg ist, also eine bessere
‫Herzfrequenz bei ungewöhnlichem Training.
‫Ja, das ist ziemlich ungewöhnlich.
‫Flach abfallend, minimale Veränderung.
‫Typisches gesundes Herz, OK.
‫Ja.
‫Und dann zwei Schilder bergab.
‫Und so sind Anzeichen eines ungesunden Herzens in Ordnung.
‫Das macht Sinn.
‫Richtig.
‫Diese Korrelation hier, wenn Sie einen medizinischen Experten suchen, aber ein wenig darüber wissen, wie die Dinge laufen.
‫Wenn Sie sagen würden, dass jemand ein ungesundes Herz hat, würden Sie jemanden fragen, naja, wissen
‫Sie, dass er möglicherweise ein ungesundes Herz hat, weil sein Wert zu hoch ist.
‫Würden Sie sagen, dass sie eher an Herzerkrankungen leiden?
‫Okay.
‫Einen Wert von eins haben oder keine Herzkrankheit haben.
‫Nun, nach unserem Modell gibt es einen positiven Steigungskoeffizienten. Wenn der Steigungswert steigt, bedeutet
‫dies, dass das Modell mit größerer Wahrscheinlichkeit einen hohen Wert des Ziels vorhersagt.
‫Und was ist unser höherer Wert des Ziels?
‫Weil wir nur null eins vorhersagen.
‫Der höhere Wert ist eins.
‫Beeindruckend.
‫Nun, wir könnten damit weitermachen, aber das ist etwas, das Sie wahrscheinlich teilen könnten.
‫Wie wichtig ist es, so etwas zu haben?
‫Zuallererst erfahren Sie mehr. Wenn einige der hier aufgeführten Korrelationen und Merkmalswichtigkeiten verwirrend sind, kann ein
‫Fachexperte möglicherweise etwas Licht in die Situation bringen.
‫Das ist also etwas, was Sie vielleicht zu einem Ihrer Partner, einem Ihrer Kollegen,
‫bringen und sagen können, hey, ich bin mir nicht sicher, was hier mit Brustschmerzen passiert, mit einem positiven Koeffizienten.
‫Können Sie mir weiterhelfen?
‫Nummer oder zwei, Sie könnten Ihre Bemühungen umleiten.
‫Wenn also einige dieser Funktionen mehr Wert bieten als andere, kann dies die Art und Weise ändern, wie Sie Daten für verschiedene Probleme sammeln,
‫die hier angezeigt werden.
‫Die Dinge beeinflussen diese nicht wirklich.
‫Ja, Alter, Cholesterin, Trest, das sind hier alles sehr niedrige Koeffizienten.
‫Dies könnte Ihre zukünftige Datenerfassung beeinflussen.
‫Vielleicht ist es wirklich schwierig, den Cholesterinspiegel von jemandem zu finden, wenn er nicht viel zu den Mustern beiträgt,
‫die das Modell findet. Sie könnten dies bei der zukünftigen Datenerfassung verwerfen.
‫Und das ist wiederum der dritte Punkt.
‫Es ist weniger, aber besser.
‫Richtig.
‫Wenn also einige Features weitaus mehr Werte bieten und andere, können Sie die Anzahl der Features
‫reduzieren, in denen Ihr Modell versucht, Muster zu finden, und diese Features verbessern.
‫Das ist es, worauf wir in der Fortsetzung wirklich hinweisen.
‫Und drei sind irgendwie dasselbe.
‫Sie können diese auf irgendeine Weise kombinieren oder verbessern oder einfach die besser machen, die das meiste
‫bieten.
‫Dies würde Ihnen nicht nur Berechnungen ersparen, da ein Modell Muster über weniger Features hinweg findet.
‫Sie können immer noch die gleiche Leistung erzielen, wenn Sie die Funktionen verwenden, die den meisten Wert bieten.
‫Das ist also etwas zu beachten.
‫Okay, wir haben also alle Anforderungen in unserem Projekt erfüllt, die unser Chef gefordert hat.
‫Wir haben die Bedeutung der Funktionen und die Klassifizierungsmetriken zur Kreuzvalidierung.
‫Ja, wir haben eine Verwirrungsmatrix, dieses Jahr etwas anderes.
‫Meine Güte.
‫Wir müssen sie fragen.
‫Wir haben eine Fläche unter der Kurve.
‫Wunderschönen.
‫Hmm.
‫Ich frage mich, ob wir uns fragen, ob wir etwas verpassen.
‫Lassen Sie uns das im nächsten Video herausfinden.