‫Saya tidak mencoba untuk menyelesaikan bukti konsep yang sedang kami kerjakan untuk memprediksi apakah seseorang memiliki
‫penyakit jantung atau tidak, kami akan memenuhi persyaratan terakhir yang diminta bos kami dari kami.
‫Dan itu sangat penting.
‫Jadi mari kita buat sedikit heading di sini fitur penting dan indah.
‫Sekarang, apakah fitur itu penting?
‫Nah, fitur penting.
‫Mari kita beri sedikit catatan untuk diri kita sendiri.
‫Pentingnya fitur adalah cara lain untuk menanyakan fitur mana yang paling berkontribusi pada hasil model dan Anda juga
‫dapat memperluasnya.
‫Dan bagaimana mereka berkontribusi?
‫Ini berguna untuk diketahui karena kami mencoba memprediksi penyakit jantung menggunakan karakteristik medis pasien.
‫Karakteristik mana untuk penyegaran, kami telah melihat ini beberapa kali sekarang, tetapi kami akan menyegarkan diri kami sendiri.
‫Kami menggunakan data ini di sini.
‫Jadi yang mana dari karakteristik usia, jenis kelamin, tidur, semua yang lainnya, kolesterol, Falak, Xang, dan jika Anda ingin
‫menguraikan apa itu, kita dapat mengunjungi kamus usang di bagian atas.
‫Kami sedang melihat di sini fitur penting.
‫Yang mana dari ini.
‫Berkontribusi dan bagaimana kontribusi mereka atau seberapa besar kontribusi mereka dalam memprediksi target?
‫Jadi bagaimana Anda bisa mengetahuinya dengan tepat?
‫Nah, pentingnya menemukan Fater berbeda untuk setiap model pembelajaran mesin.
‫Sekarang, seperti yang kita lihat sebelumnya, kita telah menyetel parameter model tertentu, apa yang mungkin ingin Anda
‫lihat.
‫Dan karena kami menggunakan regresi logistik untuk menghitung semua metrik ini dan regresi logistik
‫adalah model yang kami temukan melalui pencarian grid, dengan
‫menyetel parameter untuk mendapatkan hasil terbaik sejauh ini, yang mungkin Anda cari adalah seperti ini menemukan pentingnya fitur menggunakan regresi logistik.
‫Jika kita pergi ke sini, saya akan melihat ke kolam fitur menggunakan regresi logistik, fitur berbasis model penting
‫bagaimana menemukan pentingnya fitur model regresi logistik.
‫Jika Anda melalui ini, Anda dapat memasukkan hampir semua model di sini, katakanlah, Hutan Acak atau Kaixian dan Pengklasifikasi atau
‫sesuatu seperti itu, dan Anda akan menemukan banyak metode yang berbeda.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan lagi adalah berpura-pura bahwa kita telah melakukan penelitian kita.
‫Bos kita telah pergi.
‫Bisakah Anda mendapatkan pentingnya fitur dari model itu?
‫Dan kami sudah pergi.
‫Tunggu.
‫Saya tidak sepenuhnya yakin apa pentingnya fitur itu.
‫Jadi kami pergi untuk semalam atau beberapa jam, melakukan penelitian kami, mendapatkan model kami dan menemukan, oke, ini
‫adalah bagaimana kami menemukan komponen fitur.
‫Cantik.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan di sini.
‫Kami telah menulis bahwa kami telah melakukan penelitian ini, tetapi ingat bagian dari
‫menjadi insinyur pembelajaran mesin, bagian dari menjadi ilmuwan data, yang paling penting adalah meneliti dan bereksperimen.
‫Itu dibangun ke dalam kerangka kami bahwa kami menggunakan eksperimen.
‫Itulah yang kami lakukan di sini.
‫Kami sedang dalam fase pemodelan, sungguh, kami telah membuat judul untuk itu.
‫Tapi sungguh, kami sedang bereksperimen.
‫Jadi mari kita cari tahu.
‫Mari temukan fitur yang penting bagi kami.
‫Logistik.
‫Model regresi.
‫Saya akan memberikan sedikit catatan di sini, salah satu cara untuk menemukan pentingnya fitur adalah dengan mencari sehingga Anda dapat memasukkannya ke sini, saya akan
‫memasukkannya ke dalam tanda kurung.
‫Nama model, pentingnya fitur.
‫Itu salah satu cara untuk melakukannya.
‫Itulah yang baru saja kita lihat dalam pencarian kecil ini di sini.
‫Itulah yang harus Anda coba.
‫Jika Anda penasaran bagaimana menemukan pentingnya fitur, apa pun, model apa pun yang mereka gunakan.
‫Jadi, pertama-tama, kita akan memasukkan contoh logistik.
‫Regresi akan membuat satu dengan log forensik terbaik, Greg, program terbaik.
‫Kita lihat saja apa yang bergeser.
‫Hebat.
‫Dan kemudian kita akan melihat regresi logistik yang sama secara langsung.
‫Kita akan melewati nilai laut dari desimal yang panjang, panjang, dan panjang ini.
‫Ini dia.
‫Dan kemudian kita akan melewatinya di sini.
‫Sova hidup linnear.
‫Cantik.
‫Jadi kita punya diri kita sendiri.
‫Jadi kita akan instantiate itu.
‫Itu pengklasifikasi kami.
‫Dan kemudian kita akan melihat bagian kirinya.
‫kereta api X.
‫Mengapa melatih.
‫Hebat.
‫Dan sekarang melalui penelitian kami, kami menemukan bahwa ada atribut untuk model regresi logistik kami yang
‫disebut KOF, yang merupakan singkatan dari Koefisien, OK, dan cara saya mengingat ini untuk regresi logistik adalah
‫jenis koefisien yang mengingatkan saya pada korelasi, tapi mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Ingat, kami menemukan ini melalui penelitian kami, kami telah mencari cara
‫menemukan pentingnya fitur untuk model regresi logistik, dan itu memberi tahu kami jika kami menggunakan Saikat,
‫pelajari secara khusus regresi logistik dan jika kami cocok dengan modelnya, kami dapat panggil atribut KOF, yang memberi kita koefisien,
‫nilai atau cara setiap parameter.
‫Mari kita lihat kumpulan data kita lagi.
‫Bagaimana masing-masing variabel independen ini, sehingga kumpulan data kereta tambahan, koefisien berkontribusi pada label kami
‫di sini atau label target.
‫Oh, jadi itu sedikit suap.
‫Tapi yang akan kita lakukan adalah memanipulasi koefisien ini.
‫Baiklah.
‫Sehingga terlihat masuk akal, karena saat ini hanya berupa daftar angka saja.
‫Tetapi jika Anda dapat menambahkannya, panjangnya sebenarnya akan sama dengan yang terjadi di sini.
‫Jumlah kolom ini di sini.
‫Tapi mari kita putar mereka bersama-sama.
‫Jadi kita akan mencocokkan fitur ke kolom, CofS fitur ke kolom.
‫Jadi ini akan masuk akal.
‫Itulah yang saya coba dapatkan.
‫Ini akan masuk akal.
‫dikte.
‫Jadi fitur dect, kita akan membuat kamus dan kita akan zip bersama D. F. kolom dot
‫dan kita akan daftar bersama dengan CFF yang proff.
‫Nol.
‫Dan katakanlah.
‫Terima kasih.
‫BEM, lihat itu.
‫Seberapa baik itu?
‫Jadi jika kita pergi ke sini.
‫Kami telah bertemu semua variabel yang berbeda di sini.
‫Ke kolom kanan, mari kita ingatkan diri kita sendiri tentang apa yang terjadi di sini.
‫Anda telah begitu semua yang telah kita lakukan adalah kita telah mengambil Coerr Farai, benar.
‫Yang merupakan atribut dari classifier kami.
‫Dan kami telah mengambil kolom dari bingkai data kami dan kami telah memetakannya satu sama lain.
‫Jadi apa ini memberitahu kita adalah berapa banyak?
‫Dan apa yang kami lihat, kami mendapatkan beberapa nilai negatif di sini, apakah itu korelasi negatif
‫atau positif, seberapa besar masing-masing berkontribusi untuk memprediksi variabel target?
‫Nah, itu sedikit seteguk kemudian.
‫Cara lain.
‫Fitur visual penting.
‫Sebenarnya, aku seharusnya tidak memberitahumu itu, aku seharusnya memberitahumu bahwa itu adalah trik sulap kecil
‫yang kumiliki.
‫Seorang pesulap tidak pernah mengungkapkan rahasianya.
‫Apa yang kami lakukan adalah memvisualisasikan ini sehingga kami bisa mendapatkan gambaran tentang apa yang terjadi.
‫Jadi fitur garis depan nol indeksikal D. F. jangan transpose banyak transpose plot
‫disini, tapi itu judul yang tepat sama dengan fitur Thornell ogo legend yang penting.
‫Tidak terima kasih.
‫Nah, itu dia.
‫Jadi.
‫Apakah ini masuk akal apa yang terjadi di sini?
‫Jadi intinya, seberapa besar kontribusi setiap fitur di sini untuk memprediksi variabel target, apakah seseorang mengidap
‫penyakit jantung atau tidak.
‫Anda dapat melihat bahwa ada yang negatif dan ada yang positif.
‫Dan sekarang Anda mungkin berpikir kami telah melihat sesuatu yang mirip dengan ini, benar, apakah satu fitur negatif dan
‫satu fitur positif, itu tidak datang kepada Anda sekarang.
‫Tidak apa-apa.
‫Butuh beberapa saat untuk menghubungkan keduanya.
‫Tapi jika kita langsung kembali ke atas sini.
‫Kembali ke matriks korelasi kami, jadi di sinilah saya ingat untuk regresi logistik, jika kami
‫ingin mengetahui pentingnya fitur, kami menggunakan KOF karena korelasi, koefisien matriks, semacam hal
‫yang sama.
‫Agak.
‫Tidak juga, tetapi Anda mendapatkan gambar saya sehingga kita dapat melihat di sini beberapa nilai yang berbeda.
‫Jadi kalau Sepi sama dengan nol koma empat tiga, OK, Salak sama dengan nol koma dua.
‫Lalu kita mendapatkan apa lagi yang kita miliki.
‫Xang sama dengan negatif titik empat untuk.
‫Hmm.
‫Jika kita turun di sini.
‫Sekarang kita memiliki hal yang sama, jadi saya mendapatkan C. P. E. karena poin enam enam, oh,
‫itu angka yang tinggi di sini dan kemudian kami mendapat Falak OK, yaitu nol koma nol dua.
‫Kami punya Xang yang negatif nol koma enam.
‫Jadi sekarang yang kami lakukan adalah melakukan analisis data eksplorasi berbasis model.
‫Nilai-nilai ini berasal dari pembuatan model pembelajaran mesin yang telah menemukan pola dalam data dan
‫memberi tahu kita bagaimana hal itu berkontribusi dengan benar.
‫Bagaimana korelasinya dengan variabel target kami.
‫Itulah yang kita lihat di sini.
‫Jadi apa yang bisa kita lakukan dengan nilai-nilai ini?
‫Baiklah, mari kita jelajahi sedikit dan lihat apakah mereka masuk akal sehingga kita dapat melihat bahwa seks
‫berkorelasi cukup negatif, seperti hampir di sini di bagian bawah.
‫Hmm.
‫Jika nilainya negatif, kita lihat sebelumnya dengan matriks korelasi, itu berarti ada korelasi
‫negatif.
‫Oke, ketika nilai untuk seks meningkat, nilai target menurun karena koefisien negatif.
‫Mari kita lihat ini, lihat apakah ini benar-benar mencerminkan data.
‫Ayo seks.
‫Mari kita bandingkan.
‫Sasaran titik.
‫Apa yang kita katakan?
‫Jadi yang berarti sebagai nilai untuk jenis kelamin meningkat, nilai target menurun karena koefisien negatif.
‫Nilai untuk jenis kelamin meningkat, jadi saat naik, nilai target berkurang, tetapi tidak
‫terlalu masuk akal jika kita melihat tampilan ini sehingga jenis kelamin naik, meningkat, tetapi begitu juga dengan nilai target.
‫Oh, Anda tahu apa?
‫Setelah melihat ini, Anda dapat melihat bahwa rasio adalah apa yang kami pikirkan di sini.
‫Jadi saat jenis kelamin naik, nilai target, rasionya menurun.
‫Jadi Anda bisa lihat di sini, jika jenis kelaminnya nol untuk perempuan, ada rasio hampir tiga banding satu di sini.
‫Jadi tujuh puluh dua dibagi 24 hampir tiga.
‫Kami melihat itu.
‫Tujuh puluh dua dibagi.
‫Tiga.
‫Tepat dua puluh, jadi rasio tiga banding satu di sini.
‫Dan kemudian saat seks meningkat, target turun menjadi sekitar rasio satu banding dua.
‫Lihat, ini kira-kira 50/50 di sini.
‫Oke, jadi itu korelasi negatif, yang berarti jenis kelamin adalah koefisien negatif atau negatif kuat.
‫Maaf, karena kita menggunakan koefisien kof maka kita gunakannko jika muncul atribut kof.
‫Sekarang mari kita lihat sepi atau mungkin lereng positif karena kita sudah pernah menjelajahi Sepi sebelumnya, jadi mari kita
‫lakukan itu.
‫Tab silang.
‫Saya sebenarnya tidak yakin apa itu kemiringan sehingga kami mungkin harus meninjau kembali kamus data kami.
‫Sekali lagi, ini adalah analisis data eksplorasi yang didorong oleh model di sini.
‫Apa yang kami coba cari tahu apa yang terjadi dengan menggunakan semua hasil dari model kami dan melihat apa yang
‫dipelajari model kami menahan air.
‫Jadi dikatakan di sini bahwa kemiringan meningkat karena itu adalah koefisien positif.
‫Artinya, targetnya juga harus ditingkatkan.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Jadi kemiringan kita akan nilai 012.
‫Jadi, seiring bertambahnya dari nol menjadi satu menjadi dua, apakah jumlah sampel di sini bertambah?
‫Yah, saya pikir itu benar, karena di sini kita punya sedikit lebih banyak di sini.
‫Kami punya sedikit lebih.
‫Ada atau kita punya hampir dua kali lipat di sana, tetapi kemudian karena sangat tinggi, pada dasarnya kita memiliki tiga kali lipat
‫orang dengan penyakit jantung.
‫Jadi mari kita kembali ke atas dan melihat kemiringan apa yang ada di kamus data kita.
‫Slope, yang ingin kita lakukan adalah menyalin ini sehingga kita bisa turun kembali.
‫Dimengerti.
‫Kami akan segera kembali ke tempat kami berada.
‫Sekarang mari kita lihat apakah ini masuk akal, benar.
‫Kami memiliki korelasi positif, menurut model koefisien positif kami, jadi letakkan di sini, kami akan
‫mengubahnya menjadi penurunan.
‫Itu tidak terlihat bagus.
‫Kami akan menempatkan titik-titik titik kemiringan lereng segmen latihan puncak, sehingga zairo miring, detak jantung jadi lebih
‫baik dengan latihan biasa.
‫Ya, itu sangat jarang.
‫Miring datar, minim perubahan.
‫Khas jantung sehat, oke.
‫Ya.
‫Dan kemudian dua tanda menuruni lereng.
‫Jadi tanda-tanda jantung yang tidak sehat tidak apa-apa.
‫Itu masuk akal.
‫Benar.
‫Korelasi ini di sini jika Anda menginginkan seorang ahli medis, tetapi Anda tahu sedikit tentang, tentang bagaimana keadaannya.
‫Jika Anda mengatakan seseorang memiliki jantung yang tidak sehat, Anda akan bertanya kepada seseorang, yah,
‫Anda tahu, bahwa mereka berpotensi memiliki jantung yang tidak sehat karena nilai kemiringannya juga.
‫Apakah Anda mengatakan mereka lebih mungkin memiliki penyakit jantung?
‫Oke.
‫Memiliki nilai satu atau tidak memiliki penyakit jantung.
‫Nah, menurut model kami, ini memberikan koefisien kemiringan yang positif, sehingga ketika nilai
‫kemiringan meningkat, itu berarti model lebih cenderung memprediksi nilai target yang tinggi.
‫Dan apa nilai target kita yang lebih tinggi?
‫Karena kami hanya memprediksi nol satu.
‫Nilai yang lebih tinggi adalah satu.
‫Wow.
‫Sekarang, kita dapat melanjutkan dengan ini, tetapi ini adalah sesuatu yang mungkin dapat Anda bagikan.
‫Apa pentingnya memiliki sesuatu seperti ini?
‫Pertama-tama, Anda akan mengetahui lebih lanjut jika beberapa korelasi dan fitur penting di sini membingungkan,
‫ahli materi pelajaran mungkin dapat menjelaskan situasinya.
‫Jadi ini adalah sesuatu yang mungkin dapat Anda bawa ke salah satu mitra Anda, salah satu
‫kolega Anda, dan pergi, hei, saya tidak yakin apa yang sebenarnya terjadi di sini dengan nyeri dada, memiliki koefisien positif.
‫Apakah Anda dapat membantu saya?
‫Nomor atau dua, Anda bisa mengarahkan upaya Anda.
‫Jadi, jika beberapa fitur ini menawarkan nilai lebih daripada yang lain, ini dapat mengubah cara Anda mengumpulkan data untuk masalah yang berbeda
‫untuk dilihat di sini.
‫Hal-hal tidak benar-benar mempengaruhi yang satu ini.
‫Ya, usia, kolesterol, Trest, ini semua adalah koefisien yang sangat rendah di sini.
‫Sekarang, itu mungkin memengaruhi cara Anda mengumpulkan data di masa mendatang.
‫Mungkin menemukan kadar kolesterol seseorang benar-benar sulit dilakukan jika tidak banyak berkontribusi pada pola yang ditemukan
‫model, Anda dapat menghapusnya dalam pengumpulan data di masa mendatang.
‫Dan sekali lagi, ini adalah poin ketiga.
‫Ini kurang tapi lebih baik.
‫Benar.
‫Jadi, jika beberapa fitur menawarkan nilai yang jauh lebih banyak dan fitur lainnya, Anda dapat mengurangi
‫jumlah fitur yang model Anda coba temukan polanya, serta meningkatkan fitur ini.
‫Jadi itulah yang kami hanya melanjutkan benar-benar menunjukkan.
‫Dan tiga adalah jenis hal yang sama.
‫Anda dapat menggabungkan ini dalam beberapa cara atau meningkatkan ini atau hanya membuat yang menawarkan yang paling
‫baik.
‫Ini tidak hanya akan menghemat komputasi Anda dengan membuat model menemukan pola di lebih sedikit fitur.
‫Anda masih dapat mencapai kinerja yang sama dengan menggunakan fitur yang menawarkan nilai paling tinggi.
‫Jadi itu sesuatu yang perlu diingat.
‫Baiklah, jadi kami telah memenuhi semua persyaratan dalam proyek kami yang diminta oleh bos kami.
‫Kami mendapatkan kepentingan fitur, kami mendapatkan metrik klasifikasi validasi silang.
‫Ya, kami mendapat matriks kebingungan, sesuatu yang berbeda tahun ini.
‫Ya ampun.
‫Kita harus bertanya padanya.
‫Kami punya area di bawah kurva.
‫Cantik.
‫Hmm.
‫Aku ingin tahu apakah ada keajaiban jika ada sesuatu yang kita lewatkan.
‫Baiklah, mari kita cari tahu di video berikutnya.