‫Non cerco di concludere questa prova di concetto su cui stiamo lavorando per prevedere se qualcuno
‫ha o meno malattie cardiache, soddisferemo l'ultimo requisito che il nostro capo ci ha chiesto.
‫E questo è molto importante.
‫Quindi facciamo un piccolo titolo qui caratteristica importante e bella.
‫Ora, qual è la caratteristica importante?
‫Bene, caratteristica importanza.
‫Mettiamo solo una piccola nota a noi stessi.
‫L'importanza delle caratteristiche è un altro modo per chiedersi quali caratteristiche hanno contribuito maggiormente ai risultati del modello e si potrebbe
‫anche estenderlo.
‫E come hanno contribuito?
‫Questo è utile da sapere poiché stiamo cercando di prevedere le malattie cardiache utilizzando le caratteristiche mediche di un paziente.
‫Quali caratteristiche per un aggiornamento, l'abbiamo visto un paio di volte ora, ma ci rinfreschiamo.
‫Stiamo usando questi dati qui.
‫Quindi quale di queste caratteristiche di età, sesso, sonno, tutte queste altre, colesterolo, Falak, Xang, e se vuoi una
‫ripartizione di cosa sono, possiamo rivisitare il dizionario obsoleto in alto.
‫Stiamo guardando qui una caratteristica importante.
‫Quale di questi.
‫Contribuisce e come contribuiscono o quanto contribuiscono a prevedere il target?
‫Quindi come lo scopriresti esattamente?
‫Bene, trovare l'importanza di Fater è diverso per ogni modello di apprendimento automatico.
‫Ora, come abbiamo visto prima, abbiamo messo a punto i parametri di un certo modello, cosa potresti voler
‫guardare.
‫E poiché stiamo usando la regressione logistica per calcolare tutte queste metriche e la regressione logistica
‫è il modello che abbiamo trovato tramite la ricerca della griglia,
‫regolando i parametri per ottenere i migliori risultati finora, quello che potresti cercare è qualcosa del genere come trova l'importanza delle caratteristiche usando la regressione logistica.
‫Se andiamo qui, esaminerò gli stagni di funzionalità utilizzando la regressione logistica, funzionalità basata sul modello importante come trovare l'importanza
‫delle caratteristiche di un modello di regressione logistica.
‫Se lo facessi, potresti inserire quasi tutti i modelli qui, ad esempio Random Forest o Kaixian e Classificatori
‫o qualcosa del genere, e troverai un sacco di metodi diversi.
‫Quindi quello che faremo di nuovo è fingere di aver fatto la nostra ricerca.
‫Il nostro capo è andato.
‫Riesci a capire l'importanza delle caratteristiche di quel modello?
‫E siamo andati.
‫Aspettare.
‫Non sono del tutto sicuro di quale sia l'importanza delle funzionalità.
‫Quindi siamo andati via per una notte o per un paio d'ore, abbiamo fatto le nostre ricerche, ottenuto il nostro modello e capito, ok,
‫è così che troviamo i componenti delle funzionalità.
‫Bellissimo.
‫Quindi è quello che faremo qui.
‫Abbiamo scritto che abbiamo fatto questa ricerca, ma ricorda che parte dell'essere un ingegnere
‫dell'apprendimento automatico, parte dell'essere uno scienziato dei dati, la cosa più importante è ricercare e sperimentare.
‫È integrato nel nostro framework che stiamo usando gli esperimenti.
‫Questo è quello che stiamo facendo qui.
‫Siamo nella fase di modellazione, davvero, che abbiamo creato l'intestazione per questo.
‫Ma davvero, stiamo sperimentando.
‫Quindi cerchiamo di capirlo.
‫Troviamo la caratteristica importante per il ns.
‫Logistica.
‫Modello di regressione.
‫Metterò qui una piccola nota, un modo per trovare l'importanza delle funzionalità è cercare in modo da poterlo inserire qui,
‫lo metterò tra parentesi.
‫Nome del modello, importanza della caratteristica.
‫Questo è un modo per farlo.
‫Questo è quello che abbiamo appena visto in questa piccola ricerca qui.
‫Questo è quello che dovresti provare.
‫Se sei curioso di sapere come trovare l'importanza delle funzionalità, qualunque sia il modello che stanno utilizzando.
‫Quindi, prima di tutto, inseriremo un'istanza di logistica.
‫La regressione ne creerà uno con il miglior registro forense, Greg, i migliori programmi.
‫Vedremo in cosa si sta spostando.
‫Meraviglioso.
‫E poi andremo a vedere una regressione logistica uguale dal vivo.
‫Passeremo al valore del mare di questo lungo, lungo, lungo decimale.
‫Eccoci qui.
‫E poi lo passeremo qui.
‫Sova dal vivo lineare.
‫Bellissimo.
‫Quindi abbiamo noi stessi.
‫Quindi lo istanziamo.
‫Questo è il nostro classificatore.
‫E poi ne vedremo la sinistra.
‫treno X.
‫Perché allenarsi.
‫Meraviglioso.
‫E ora attraverso la nostra ricerca, abbiamo scoperto che c'è un attributo al nostro modello di regressione
‫logistica adattato chiamato KOF, che sta per Coefficient, OK, e il modo in cui posso ricordarlo per la
‫regressione logistica è il coefficiente che mi ricorda la correlazione, ma vediamo che succede.
‫Ricorda, l'abbiamo trovato attraverso la nostra ricerca, abbiamo cercato come trovare l'importanza delle
‫caratteristiche per un modello di regressione logistica e ci è stato detto che se stiamo usando Saikat, impariamo
‫in modo specifico la regressione logistica e se adattiamo il modello, possiamo chiamiamo l'attributo KOF, che ci dà il coefficiente, il
‫valore o come ogni parametro.
‫Esaminiamo di nuovo il nostro set di dati.
‫Come ciascuna di queste variabili indipendenti, quindi il set di dati del treno extra, il coefficiente contribuisce alle nostre
‫etichette qui o alle etichette di destinazione.
‫Oh, quindi è stato un po' un boccone.
‫Ma quello che faremo è manipolare questo coefficiente.
‫Va bene.
‫Quindi sembra che abbia senso, perché in questo momento è solo un elenco di numeri.
‫Ma se riesci a sommarli, in realtà saranno della stessa lunghezza di ciò che sta accadendo qui.
‫Questa quantità di colonne qui.
‫Ma giriamoli insieme.
‫Quindi abbineremo le caratteristiche alle colonne, CofS delle caratteristiche alle colonne.
‫Quindi questo avrà senso.
‫È a questo che sto cercando di arrivare.
‫Questo avrà senso.
‫Dict.
‫Quindi caratteristica dect, creeremo un dizionario e comprimeremo insieme D. F. dot colonne
‫e andremo ad elencare insieme a CFF quel proff.
‫Zero.
‫E diciamo.
‫Grazie.
‫BOEM, guarda quello.
‫Quanto è buono?
‫Quindi se andiamo qui.
‫Abbiamo incontrato tutte le diverse variabili qui.
‫Alla colonna di destra, ricordiamo a noi stessi cosa sta succedendo qui.
‫Hai avuto così tutto quello che abbiamo fatto è che abbiamo preso il Coerr Farai, giusto.
‫Che è un attributo del nostro classificatore.
‫E abbiamo preso le colonne dal nostro frame di dati e le abbiamo mappate tra loro.
‫Quindi quello che ci sta dicendo è quanto?
‫E quello che vediamo, abbiamo alcuni valori negativi qui, che si tratti di una correlazione negativa o
‫positiva, quanto ciascuno di questi contribuisce a prevedere la variabile target?
‫Beh, allora è un po' un boccone.
‫Un altro modo.
‫La funzionalità visiva è importante.
‫In realtà, non avrei dovuto, non avrei dovuto dirtelo, avrei dovuto dirtelo che era un piccolo trucco di
‫magia che avevo.
‫Un mago non rivela mai i suoi segreti.
‫Quello che stiamo facendo è visualizzarlo così possiamo avere un'idea di cosa sta succedendo.
‫Quindi la caratteristica di prima linea zero indicale D. F. non trasporre qui molte trame
‫trasposte, ma questo è un titolo giusto uguale a Thornell con un'importante leggenda dell'ogo.
‫No grazie.
‫Bene, ci siamo.
‫Così.
‫Ha senso quello che sta succedendo qui?
‫Quindi questo, in sostanza, è quanto ogni caratteristica qui contribuisce a prevedere la variabile target, indipendentemente dal fatto che qualcuno
‫abbia una malattia cardiaca o meno.
‫Puoi vedere che alcuni sono negativi e alcuni sono positivi.
‫E ora potresti pensare che abbiamo visto qualcosa di simile a questo, giusto, se una caratteristica è negativa e
‫una caratteristica è positiva, non ti viene in mente adesso.
‫Va bene.
‫Mi ci è voluto un po' per collegare questi due.
‫Ma se torniamo quassù.
‫Tornando alla nostra matrice di correlazione, quindi è qui che ricordo per la regressione logistica, se
‫vogliamo capire l'importanza delle caratteristiche, usiamo KOF perché correlazione, coefficiente di matrice, tipo della
‫stessa cosa.
‫Tipo.
‫Non proprio, ma ottieni la mia foto in modo che possiamo vedere qui alcuni valori diversi.
‫Quindi se abbiamo Sepi uguale a zero virgola quattro tre, OK, Salak fa zero virgola due.
‫Poi abbiamo cos'altro abbiamo.
‫Xang è uguale a virgola quattro negativa per.
‫Hmm.
‫Se scendiamo qui.
‫Ora abbiamo la stessa cosa, quindi ho C. P. e. perché punto sei sei, oh,
‫è un numero alto qui e poi abbiamo Falak OK, che è zero virgola zero due.
‫Abbiamo Xang che è negativo zero virgola sei.
‫Quindi ora quello che stiamo facendo è un'analisi esplorativa dei dati guidata dal modello.
‫Questi valori derivano dalla costruzione di un modello di apprendimento automatico che ha trovato modelli nei
‫dati e ci sta dicendo come contribuisce nel modo giusto.
‫Come è correlato alla nostra variabile target.
‫Questo è quello che stiamo guardando qui.
‫Allora cosa possiamo fare con questi valori?
‫Bene, esploriamoli un po' e vediamo se hanno senso così possiamo vedere che il sesso è correlato in
‫modo abbastanza negativo, come se fosse quasi proprio qui in fondo.
‫Hmm.
‫Se il valore è negativo, come abbiamo visto prima con la matrice di correlazione, significa che c'è una
‫correlazione negativa.
‫OK, quando il valore per il sesso aumenta, il valore target diminuisce a causa del coefficiente negativo.
‫Diamo un'occhiata a questo, vediamo se questo riflette effettivamente i dati.
‫Andiamo sesso.
‫Confrontiamo il.
‫Obiettivo punto.
‫Cosa diciamo?
‫Quindi, il che significa che all'aumentare del valore per il sesso, il valore target diminuisce a causa del coefficiente negativo.
‫Il valore per il sesso aumenta, quindi man mano che sale, il valore target
‫diminuisce, ma non ha molto senso quando osserviamo questo aspetto, quindi il sesso aumenta, aumenta, ma anche il valore target.
‫Oh, sai cosa?
‫Dopo aver guardato questo, puoi vedere che il rapporto è quello a cui stiamo pensando qui.
‫Quindi quando il sesso aumenta, il valore target, il rapporto diminuisce.
‫Quindi puoi vedere qui, se il sesso è zero per la femmina, c'è quasi un rapporto di tre a uno qui.
‫Quindi settantadue diviso 24 fa quasi tre.
‫Guardiamo quello.
‫Settantadue divisi da.
‫Tre.
‫Esattamente venti, quindi un rapporto di tre a uno qui.
‫E poi con l'aumentare del sesso, l'obiettivo scende a circa un rapporto di uno a due.
‫Vedi, questo è più o meno il 50/50 qui.
‫OK, quindi questa è una correlazione negativa, il che significa che il sesso è fortemente negativo o coefficiente negativo.
‫Siamo spiacenti, perché stiamo usando il coefficiente kof usenko se appare l'attributo kof.
‫Ora diamo un'occhiata a un sepi positivo o forse pendenza perché abbiamo già esplorato Sepi prima, quindi
‫facciamolo.
‫Tabella incrociata Paty.
‫Non sono davvero sicuro di quale sia la pendenza, quindi potremmo dover rivisitare il nostro dizionario di dati.
‫Ancora una volta, questa è un'analisi dei dati esplorativa guidata dal modello qui.
‫Quello che stiamo cercando di capire cosa sta succedendo usando tutti i risultati del nostro modello e vedendo ciò che i
‫nostri modelli hanno imparato contiene acqua.
‫Quindi qui sta dicendo che la pendenza aumenta perché è un coefficiente positivo.
‫Ciò significa che anche il target dovrebbe aumentare.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Quindi una pendenza che valuteremo 012.
‫Quindi, quando aumenta da zero a uno a due, il numero di campioni qui aumenta?
‫Beh, penso di sì, perché qui ne abbiamo un po' di più.
‫Ne abbiamo un po' di più.
‫Lì o ne abbiamo quasi il doppio, ma poi, quando diventa davvero alto, abbiamo praticamente il triplo di persone
‫con malattie cardiache.
‫Quindi torniamo all'inizio e vediamo quale pendenza è nel nostro dizionario dei dati.
‫Slope, quello che vogliamo fare è copiare questo così possiamo tornare giù.
‫Copia questo.
‫Torneremo subito al punto in cui eravamo.
‫Ora vediamo se questo ha senso, giusto.
‫Abbiamo una correlazione positiva, secondo il nostro modello di coefficiente positivo, quindi mettila qui, la
‫cambieremo per ridurre.
‫Non sembra molto carino.
‫Metteremo questi punti in pendenza sulla pendenza del segmento di picco dell'esercizio, quindi lo zairo è in pendenza, quindi la frequenza cardiaca migliore
‫con l'esercizio non è comune.
‫Sì, è piuttosto raro.
‫Pendenza piatta, variazione minima.
‫Tipico cuore sano, OK.
‫Sì.
‫E poi due segnali in discesa.
‫E quindi i segni di un cuore malsano vanno bene.
‫Ha senso.
‫Destra.
‫Questa correlazione qui se vuoi un esperto medico, ma sai un po' su come vanno le cose.
‫Se dovessi dire che qualcuno ha un cuore malsano, chiederesti a qualcuno, beh, sai, che
‫potenzialmente ha un cuore malsano perché anche il valore della pendenza lo è.
‫Diresti che hanno maggiori probabilità di avere malattie cardiache?
‫Va bene.
‫Avere un valore di uno o non avere malattie cardiache.
‫Bene, secondo il nostro modello, gli viene assegnato un coefficiente positivo per la pendenza, quindi all'aumentare del
‫valore della pendenza, significa che è più probabile che il modello preveda un valore elevato dell'obiettivo.
‫E qual è il nostro valore più alto del target?
‫Perché stiamo prevedendo solo zero uno.
‫Il valore più alto è uno.
‫Oh.
‫Ora, potremmo andare avanti con questo, ma questo è qualcosa che probabilmente potresti condividere.
‫Qual è l'importanza di avere qualcosa del genere?
‫Prima di tutto, scopri di più, quindi se alcune delle correlazioni e l'importanza delle caratteristiche qui sono confuse, un esperto in
‫materia potrebbe essere in grado di far luce sulla situazione.
‫Quindi questo è qualcosa che potresti essere in grado di portare a uno dei tuoi partner, uno dei
‫tuoi colleghi, e dire, ehi, non sono sicuro di cosa stia realmente succedendo qui con il dolore al petto, con un coefficiente positivo.
‫Sapreste aiutarmi?
‫Numero o due, potresti reindirizzare i tuoi sforzi.
‫Quindi, se alcune di queste funzionalità offrono più valore di altre, questo potrebbe cambiare il modo in cui raccogli i dati per i diversi
‫problemi da vedere qui.
‫Le cose in realtà non influenzano questi.
‫Sì, età, colesterolo, Trest, questi sono tutti coefficienti molto bassi qui.
‫Ora, questo potrebbe influenzare il modo in cui raccoglierai i dati in futuro.
‫Forse trovare il livello di colesterolo di qualcuno è davvero difficile da fare se non contribuisce molto ai modelli
‫che il modello sta trovando, potresti scartarlo nella futura raccolta di dati.
‫E poi di nuovo, questo è il terzo punto.
‫È meno ma meglio.
‫Destra.
‫Quindi, se alcune funzionalità offrono molti più valori e altre, potresti ridurre il numero di funzionalità
‫in cui il tuo modello cerca di trovare modelli, oltre a migliorare questi.
‫Quindi questo è ciò a cui indichiamo davvero solo la continuazione.
‫E tre sono un po' la stessa cosa.
‫Potresti combinarli in qualche modo o migliorarli o semplicemente creare quelli che offrono di
‫più.
‫Ciò non solo ti salverebbe sul calcolo facendo in modo che un modello trovi modelli su meno funzioni.
‫Potresti comunque ottenere le stesse prestazioni utilizzando le funzionalità che offrono il maggior valore.
‫Quindi è qualcosa da tenere a mente.
‫Bene, quindi abbiamo soddisfatto tutti i requisiti del nostro progetto richiesti dal nostro capo.
‫Abbiamo l'importanza delle funzionalità, abbiamo le metriche di classificazione della convalida incrociata.
‫Sì, abbiamo una matrice di confusione, qualcosa di diverso quest'anno.
‫Mamma mia.
‫Dobbiamo chiederlo a lei.
‫Abbiamo un'area sotto la curva.
‫Bellissimo.
‫Hmm.
‫Mi chiedo se c'è da chiedersi se c'è qualcosa che ci stiamo perdendo.
‫Bene, scopriamolo nel prossimo video.