‫Não tento acabar com essa prova de conceito que estamos trabalhando de prever se alguém tem
‫doença cardíaca ou não, vamos cumprir o último requisito que nosso chefe nos pediu.
‫E isso é muito importante.
‫Então, vamos fazer um pequeno título aqui um recurso importante e bonito.
‫Agora, qual é o recurso importante?
‫Bem, importância do recurso.
‫Vamos apenas colocar uma pequena nota para nós mesmos.
‫A importância do recurso é outra maneira de perguntar quais recursos contribuíram mais para os resultados do modelo e você também
‫pode estendê-lo.
‫E como eles contribuíram?
‫É útil saber isso, pois estamos tentando prever doenças cardíacas usando as características médicas de um paciente.
‫Quais características para uma atualização, vimos isso algumas vezes agora, mas vamos nos atualizar.
‫Estamos usando esses dados aqui.
‫Então, qual dessas características de idade, sexo, sono, todas essas outras, colesterol, Falak, Xang, e se você quiser um
‫detalhamento do que são, podemos revisitar um dicionário desatualizado no topo.
‫Estamos vendo aqui um recurso importante.
‫Qual destes.
‫Contribui e como eles contribuem ou quanto eles contribuem para prever o alvo?
‫Então, como você descobriria exatamente?
‫Bem, descobrir a importância de Fater é diferente para cada modelo de aprendizado de máquina.
‫Agora, como vimos antes, ajustamos os parâmetros de um determinado modelo, o que você pode querer ver.
‫E uma vez que estamos usando regressão logística para calcular todas essas métricas e regressão logística
‫é o modelo que encontramos por pesquisa de grade, ajustando os
‫parâmetros para obter os melhores resultados até agora, o que você pode procurar é algo assim como encontre a importância do recurso usando regressão logística.
‫Se formos aqui, examinarei os reservatórios de recursos usando regressão logística, recurso baseado em modelo importante para descobrir a importância
‫dos recursos de um modelo de regressão logística.
‫Se você passou por isso, pode inserir quase qualquer modelo aqui, digamos, Random Forest ou Kaixian e Classifiers
‫ou algo parecido, e você encontrará um monte de métodos diferentes.
‫Então, o que vamos fazer novamente é fingir que fizemos nossa pesquisa.
‫Nosso chefe foi embora.
‫Você consegue entender a importância dos recursos desse modelo?
‫E nós partimos.
‫Aguentar.
‫Não tenho certeza do que é a importância do recurso.
‫Então, passamos a noite fora ou por algumas horas, fizemos nossa pesquisa, pegamos nosso modelo e descobrimos, ok, é assim
‫que encontramos os componentes de recursos.
‫Bela.
‫Então é isso que vamos fazer aqui.
‫Nós escrevemos que fizemos essa pesquisa, mas lembre-se de ser um engenheiro de aprendizado
‫de máquina, de ser um cientista de dados, a coisa mais importante é pesquisar e experimentar.
‫Está embutido em nossa estrutura que estamos usando experimentos.
‫É isso que estamos fazendo aqui.
‫Estamos na fase de modelagem, na verdade, criamos o título para ele.
‫Mas, realmente, estamos experimentando.
‫Então, vamos descobrir.
‫Vamos encontrar o recurso importante para o nosso.
‫Logística.
‫Modelo de regressão.
‫Vou colocar aqui uma pequena nota, uma maneira de descobrir a importância do recurso é pesquisar para que você possa colocar
‫aqui, vou colocá-lo entre colchetes.
‫Nome do modelo, importância do recurso.
‫Essa é uma maneira de fazer isso.
‫Isso é o que acabamos de ver nesta pequena busca aqui.
‫Isso é o que você deve tentar.
‫Se você está curioso para saber como descobrir a importância do recurso, seja qual for, seja qual for o modelo que eles estão usando.
‫Então, em primeiro lugar, vamos encaixar uma instância de logística.
‫A regressão criará um com o melhor registro forense, Greg, os melhores programas.
‫Veremos no que isso está se transformando.
‫Maravilhoso.
‫E então veremos uma regressão logística igual ao vivo.
‫Vamos passar pelo valor do mar desta longa, longa, longa casa decimal.
‫Aqui vamos nós.
‫E então vamos passar aqui.
‫Sova ao vivo linear.
‫Bela.
‫Portanto, temos o nosso eu.
‫Então, vamos instanciar isso.
‫Esse é o nosso classificador.
‫E então vamos ver o lado esquerdo dele.
‫Trem X.
‫Por que treinar.
‫Maravilhoso.
‫E agora, por meio de nossa pesquisa, descobrimos que há um atributo para nosso modelo de regressão
‫logística ajustado chamado KOF, que significa Coeficiente, OK, e a maneira como me lembro disso para regressão logística
‫é o coeficiente meio que me lembra de correlação, mas vamos ver O que acontece.
‫Lembre-se, descobrimos isso por meio de nossa pesquisa, procuramos como encontrar a importância
‫do recurso para um modelo de regressão logística e nos é dito que se estivermos usando Saikat,
‫aprenda especificamente a regressão logística e se ajustarmos o modelo, podemos chame o atributo KOF, que nos dá o coeficiente, o
‫valor ou como cada parâmetro.
‫Vamos examinar nosso conjunto de dados novamente.
‫Como cada uma dessas variáveis independentes, portanto, o conjunto de dados de trem extra, o coeficiente contribui para nossos
‫rótulos aqui ou os rótulos de destino.
‫Oh, então isso foi um pouco complicado.
‫Mas o que vamos fazer é manipular esse coeficiente.
‫Tudo bem.
‫Para que pareça que faz sentido, porque agora é apenas uma lista de números.
‫Mas se você puder somá-los, eles terão o mesmo comprimento do que está acontecendo aqui.
‫Essa quantidade de colunas aqui.
‫Mas vamos apenas torcê-los.
‫Portanto, vamos combinar os recursos com as colunas, CofS de recursos com as colunas.
‫Então, isso vai fazer sentido.
‫É a isso que estou tentando chegar.
‫Isso fará sentido.
‫Dict.
‫Então, dect, vamos criar um dicionário e vamos compactar D. F. colunas de
‫pontos e vamos listar junto com CFF esse proff.
‫Zero.
‫E digamos.
‫Obrigada.
‫BOEM, olha isso.
‫Isso é bom?
‫Então, se formos aqui.
‫Encontramos todas as diferentes variáveis aqui.
‫Na coluna certa, vamos nos lembrar do que está acontecendo aqui.
‫Você teve, então tudo o que fizemos foi pegar o Coerr Farai, certo.
‫Que é um atributo do nosso classificador.
‫E pegamos as colunas de nosso quadro de dados e as mapeamos entre si.
‫Então, o que isso está nos dizendo é quanto?
‫E o que vemos, temos alguns valores negativos aqui, seja uma correlação negativa ou positiva, quanto
‫cada um deles contribui para prever a variável de destino?
‫Bem, isso é um pouco complicado então.
‫Outra maneira.
‫Recursos visuais importantes.
‫Na verdade, eu não devia não ter dito isso, devia ter dito que era um pequeno truque de mágica
‫que eu tinha.
‫Um mágico nunca revela seus segredos.
‫O que estamos fazendo é visualizando isso para que possamos ter uma ideia do que está acontecendo.
‫Portanto, zero indexical linha de frente, característica D. F. não transponha muitos enredos de
‫transposição aqui, mas esse é um título correto igual a Thornell apresenta importante lenda ogo.
‫Não, obrigado.
‫Bem, lá vamos nós.
‫Então.
‫Isso faz sentido o que está acontecendo aqui?
‫Então isso, em essência, é o quanto cada recurso aqui contribui para prever a variável-alvo, se alguém tem
‫uma doença cardíaca ou não.
‫Você pode ver que alguns são negativos e alguns são positivos.
‫E agora você pode estar pensando que vimos algo semelhante a isso, certo, se um recurso é negativo e
‫outro é positivo, não está chegando até você agora.
‫Tudo bem.
‫Demorei um pouco para conectar esses dois.
‫Mas se voltarmos aqui.
‫De volta à nossa matriz de correlação, então é aqui que eu me lembro da regressão logística,
‫se quisermos descobrir a importância do recurso, usamos KOF porque correlação, coeficiente de matriz, tipo de
‫coisa parecida.
‫Tipo de.
‫Na verdade não, mas você entendeu minha foto para que possamos ver aqui alguns valores diferentes.
‫Então, se tivermos Sepi igual a zero vírgula quatro três, OK, Salak é igual a zero vírgula para dois.
‫Então nós temos o que mais nós temos.
‫Xang é igual ao ponto quatro negativo para.
‫Hmm.
‫Se descermos aqui.
‫Agora temos a mesma coisa, então eu tenho C. P. E. porque ponto seis seis, oh,
‫é um número alto aqui e então temos Falak OK, que é zero vírgula zero dois.
‫Temos Xang, que é zero vírgula seis negativo.
‫Portanto, agora o que estamos fazendo é uma análise exploratória de dados baseada em modelos.
‫Esses valores vieram da construção de um modelo de aprendizado de máquina que encontrou padrões nos dados
‫e está nos dizendo como isso contribui da maneira certa.
‫Como ele se correlaciona com nossa variável de destino.
‫É para isso que estamos olhando aqui.
‫Então, o que podemos fazer com esses valores?
‫Bem, vamos explorá-los um pouco e ver se eles fazem sentido para que possamos ver que o sexo
‫está correlacionado negativamente, como se estivesse quase bem aqui no fundo.
‫Hmm.
‫Se o valor for negativo, como vimos antes com a matriz de correlação, isso significa que há uma
‫correlação negativa.
‫OK, quando o valor para sexo aumenta, o valor alvo diminui por causa do coeficiente negativo.
‫Vamos ver se isso realmente reflete os dados.
‫Vamos fazer sexo.
‫Vamos comparar o.
‫Alvo pontilhado.
‫O que dizemos?
‫O que significa que à medida que um valor para sexo aumenta, o valor alvo diminui porque o coeficiente é negativo.
‫O valor para sexo aumenta, então, à medida que sobe, o valor alvo diminui, mas realmente
‫não faz sentido quando olhamos para este aspecto, então o sexo aumenta, aumenta, mas o mesmo acontece com o valor alvo.
‫Oh, quer saber?
‫Depois de olhar para isso, você pode ver que a proporção é o que estamos pensando aqui.
‫Assim, à medida que o sexo aumenta, o valor alvo, a proporção diminui.
‫Então você pode ver aqui, se o sexo for zero para mulheres, há quase uma proporção de três para um aqui.
‫Portanto, setenta e dois dividido por 24 é quase três.
‫Nós olhamos para isso.
‫Setenta e dois divididos por.
‫Três.
‫Exatamente vinte, então uma proporção de três para um aqui.
‫E então, à medida que o sexo aumenta, a meta cai para uma proporção de um para dois.
‫Veja, este é aproximadamente o 50/50 aqui.
‫OK, então essa é uma correlação negativa, o que significa que o sexo é fortemente negativo ou coeficiente negativo.
‫Desculpe, porque estamos usando o coeficiente kof, usenko se aparecer o atributo kof.
‫Agora vamos dar uma olhada em um sepi positivo ou talvez em declive, porque já exploramos o Sepi antes, então vamos
‫fazer isso.
‫Paty crosstab.
‫Na verdade, não tenho certeza do que é inclinação, então talvez tenhamos que revisitar nosso dicionário de dados.
‫Novamente, esta é uma análise de dados exploratória orientada por modelo aqui.
‫O que estamos tentando descobrir o que está acontecendo usando todos os resultados de nosso modelo e vendo o que
‫nossos modelos aprenderam é válido.
‫Então está dizendo aqui que a inclinação aumenta porque é um coeficiente positivo.
‫Isso significa que a meta também deve aumentar.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Portanto, para uma inclinação, teremos o valor de 012.
‫Portanto, à medida que aumenta de zero para um para dois, o número de amostras aumenta?
‫Bem, eu acho que sim, porque aqui temos um pouco mais aqui.
‫Temos um pouco mais.
‫Ou temos quase o dobro, mas quando fica muito alto, temos basicamente o triplo de pessoas
‫com doenças cardíacas.
‫Então, vamos voltar ao topo e ver qual inclinação está em nosso dicionário de dados.
‫Slope, o que queremos fazer é copiar isso para que possamos voltar para baixo.
‫Entendido.
‫Voltaremos para onde estávamos.
‫Agora vamos ver se isso faz sentido, certo.
‫Temos uma correlação positiva, de acordo com nosso modelo de coeficiente positivo, então colocado aqui, vamos mudar isso para
‫marcar para baixo.
‫Isso não parece muito bom.
‫Colocaremos esses pontos de pontos inclinados na inclinação do segmento de pico do exercício, de forma que zairo seja inclinado, portanto, frequência cardíaca
‫melhor com exercícios é incomum.
‫Sim, isso é muito incomum.
‫Inclinação plana, alteração mínima.
‫Coração saudável típico, certo.
‫Sim.
‫E então duas placas descendo o declive.
‫E assim os sinais de um coração doentio estão OK.
‫Isso está fazendo sentido.
‫Direito.
‫Esta correlação aqui se você quer um especialista médico, mas você sabe um pouco sobre como as coisas acontecem.
‫Se você dissesse que alguém tem um coração doentio, você perguntaria a alguém, bem, você sabe,
‫que essa pessoa tem um coração potencialmente doentio porque seu valor inclinado também o é.
‫Você diria que eles têm maior probabilidade de ter doenças cardíacas?
‫OK.
‫Ter o valor um ou não ter doença cardíaca.
‫Bem, de acordo com nosso modelo, ele está dando a ele um coeficiente positivo para a inclinação, então, à medida que o
‫valor da inclinação aumenta, isso significa que o modelo tem mais probabilidade de prever um valor alto do alvo.
‫E qual é o nosso maior valor do alvo?
‫Porque estamos prevendo apenas zero um.
‫O valor mais alto é um.
‫Uau.
‫Bem, poderíamos continuar com isso, mas isso é algo que você provavelmente poderia compartilhar.
‫Qual é a importância de ter algo assim?
‫Em primeiro lugar, você descobrirá mais, portanto, se algumas das correlações e importâncias de recursos aqui forem confusas, um especialista no assunto
‫pode ser capaz de lançar alguma luz sobre a situação.
‫Então isso é algo que você pode levar para um de seus um de seus sócios, um de
‫seus colegas e dizer, ei, não tenho certeza do que realmente está acontecendo aqui com dor no peito, tendo um coeficiente positivo.
‫Você pode me ajudar?
‫Número ou dois, você pode redirecionar seus esforços.
‫Portanto, se alguns desses recursos oferecem mais valor do que outros, isso pode mudar a forma como você coleta dados para diferentes problemas que
‫podem ser vistos aqui.
‫As coisas realmente não influenciam esses.
‫Sim, idade, colesterol, Trest, são todos coeficientes muito baixos aqui.
‫Agora, isso pode influenciar como você irá coletar dados no futuro.
‫Talvez encontrar o nível de colesterol de alguém seja realmente difícil de fazer se não estiver contribuindo muito para os padrões que
‫o modelo está encontrando, você pode descartar isso em uma futura coleta de dados.
‫E, novamente, este é o terceiro ponto.
‫É menos, mas é melhor.
‫Direito.
‫Portanto, se alguns recursos estão oferecendo muito mais valores e outros, você pode reduzir o número
‫de recursos em que seu modelo tenta encontrar padrões, bem como aprimorá-los.
‫Então é para isso que a continuação realmente aponta.
‫E três são quase a mesma coisa.
‫Você pode combiná-los de alguma forma ou melhorá-los ou apenas tornar melhores os que estão
‫oferecendo.
‫Isso não só economizaria em computação, pois um modelo encontraria padrões em menos recursos.
‫Você ainda pode obter o mesmo desempenho usando os recursos que oferecem mais valor.
‫Então, isso é algo para se manter em mente.
‫Tudo bem, então cumprimos todos os requisitos em nosso projeto que nosso chefe estava solicitando.
‫Conseguimos a importância do recurso, temos métricas de classificação de validação cruzada.
‫Sim, temos uma matriz de confusão, algo diferente este ano.
‫Minha nossa.
‫Temos que perguntar a ela.
‫Temos uma área sob a curva.
‫Bela.
‫Hmm.
‫Eu me pergunto se há alguma dúvida se há algo que estamos perdendo.
‫Bem, vamos descobrir isso no próximo vídeo.