‫好吧, 我会的
‫好吧, 好吧｡
‫为了完成这个我们正在进行的概念验证,
‫预测某人是否患有心脏病, 我们将满足老板对我们的最后一个要求, 那就是特征重要性｡
‫让我们在这里做一个小标题｡
‫功能重要性｡
‫那一定很美｡
‫现在, 什么是功能重要性？
‫功能重要性｡
‫让我们给自己写个小纸条｡
‫功能重要性是询问哪些功能对模型结果贡献最大的另一种方式, 您也可以扩展它｡
‫他们是如何做出贡献的？
‫这一点很有用, 因为我们正试图利用患者的医学特征来预测心脏病｡
‫哪些特征？
‫作为一个复习, 我们已经看到了几次, 但我们会刷新自己｡
‫我们用的是这些数据｡
‫那么, 年龄性别的哪一个特征保留了所有其他特征呢？
‫胆固醇, falak x ng, 如果你想知道它们是什么, 我们可以在顶部重新访问我们的数据字典｡
‫我们在这里看到的是一个重要的功能｡
‫哪一个？
‫贡献以及它们如何贡献或它们对预测目标的贡献有多大？
‫那你要怎么查出来呢
‫每个机器学习模型的特征重要性都是不同的｡
‫现在, 正如我们之前看到的, 我们已经调整了某个模型的超参数｡
‫你可能会想查一下｡
‫由于我们使用逻辑回归来计算所有这些指标, 逻辑回归是我们通过网格搜索找到的模型,
‫通过调整高参数来获得迄今为止的最佳结果｡
‫你可能会查到类似这样的东西, 如何用逻辑回归来找到重要的特征｡
‫如果我们转到这里, 我将使用逻辑回归模型基础特征重要性来研究特征端点, 以及如何找到逻辑回归模型的特征重要性｡
‫如果你经历了这个过程, 你可以在这里插入几乎任何模型｡
‫所以随机的森林或者卡宴分类器之类的, 你会发现一堆不同的方法｡
‫所以我们要做的就是假装我们已经做了研究｡
‫我们的老板走了｡
‫你能得到对那个型号重要的特征吗？
‫我们已经走了, 等等｡
‫我不完全确定功能的重要性是什么｡
‫所以我们离开了一夜或几个小时, 做了我们的研究, 得到了我们的模型, 然后发现, 好吧,
‫这就是我们如何找到功能和波特兰的美丽｡
‫这就是我们要做的｡
‫我们假装自己做了这项研究, 但请记住,
‫作为一名机器学习工程师, 作为一名数据科学家, 最重要的事情是研究和实验｡
‫这是我们的框架, 我们正在使用实验｡
‫这就是我们要做的｡
‫我们正处于建模阶段, 真的, 我们已经为它创建了标题｡
‫但实际上我们是在做实验｡
‫所以让我们一起想想办法｡
‫让我们找出对我们的物流很重要的特征｡
‫回归模型｡
‫我会在这里放一张小纸条｡
‫查找功能重要性的一种方法是搜索, 因此您可以在此处输入｡
‫我会把它放在括号里｡
‫型号名称功能很重要｡
‫这是一种方法｡
‫这就是我们刚才在这个小搜索中看到的｡
‫如果您想知道如何在您使用的任何模型中找到功能的重要性, 那么您应该尝试一下｡
‫首先, 我们要拟合一个逻辑函数的实例｡
‫回归将创建一个具有最佳参数的模型｡
‫所以gc log reg和最佳参数｡
‫我们来看看它会变成什么样｡
‫好极了｡
‫然后我们会看到生命等于逻辑回归｡
‫我们要传递给它一个C值这个长, 长, 长十进制数.
‫我们走吧｡
‫然后我们在这里通过｡
‫解算器库线性｡
‫真漂亮｡
‫真不错｡
‫我们的悬崖｡
‫我们将实例化它｡
‫这是我们的分类器, 然后我们将使用CLF点拟合x train y train｡
‫好极了｡
‫现在通过我们的研究, 我们发现拟合的逻辑回归模型有一个叫做Co F的属性,
‫它代表系数｡
‫好吧, 我会的
‫我记得这个逻辑回归的系数让我想起了相关性, 让我们看看会发生什么｡
‫请记住, 我们通过研究发现了这一点｡
‫我们已经研究了如何找到逻辑回归模型的特征重要性, 它告诉我们,
‫如果我们使用的是气旋特定的逻辑回归, 如果我们拟合模型, 我们可以调用cof属性, 它给出了系数,
‫对吗？
‫每个参数的值或方式｡
‫让我们再看一下数据集｡
‫这些自变量中的每一个如何, 所以X训练数据集的系数对我们这里的标签或目标标签的贡献｡
‫呼｡
‫所以说得有点拗口｡
‫但是我们要做的是操纵这个系数数组, 让它看起来有意义, 因为现在它只是一个, 一个数字列表｡
‫但是如果你把它们加起来, 它们实际上会和这里发生的一样长, 这些列的数量,
‫但是让我们把它们扭在一起｡
‫所以我们要将特征与列进行匹配, 将特征与列进行匹配｡
‫所以这就说得通了｡
‫这就是我想说的
‫这样就说得通了｡
‫所以我们要创建一个字典, 我们要把DF列压缩在一起, 我们要和self
‫echo沿着列出｡
‫零｡
‫我们说｡
‫他们做到了｡
‫轰｡
‫你看那个｡
‫那有多好？
‫所以如果我们走到这里｡
‫我们已经把所有不同的变量映射到这里｡
‫到右列｡
‫让我们提醒自己这里发生了什么｡
‫他们已经有了｡
‫所以我们所做的就是取一个右的系数, 这是分类器的一个属性｡
‫我们已经从数据框中提取了列, 并将它们相互映射｡
‫所以这是告诉我们多少？
‫然后呢？
‫为什么？
‫看, 我们这里有一些负值, 不管是负相关还是正相关,
‫这些值对预测目标变量有多大贡献？
‫哇, 这有点拗口｡
‫那就换个方式｡
‫可视化功能重要性｡
‫事实上, 我不应该｡
‫我不该告诉你的｡
‫我应该告诉你那是我的小魔术｡
‫魔术师从不泄露秘密｡
‫我们要做的就是把它可视化这样我们就能知道发生了什么.
‫所以指数等于零｡
‫前一行功能定义点转置｡
‫这里有很多移调的情节, 但没关系｡
‫标题等于最终功能重要性｡
‫传奇｡
‫不用了, 谢谢｡
‫哇哦｡
‫我们走吧｡
‫是这样｡
‫这有道理吗？
‫这是怎么回事？
‫所以, 从本质上讲, 这是每个特征对预测目标变量的贡献, 不管某人是否有心脏病｡
‫你可以看到有些是消极的, 有些是积极的｡
‫现在你可能会想我们已经看到了类似的东西, 对不对？
‫是否一个特征为负, 一个特征为正｡
‫你现在还不知道｡
‫没关系, 我会的
‫我花了一段时间才把这两个联系起来｡
‫但如果我们回到这里｡
‫回到我们的相关矩阵｡
‫我记得这是逻辑回归的地方, 如果我们想计算特征的重要性,
‫我们用CO, F, 因为相关矩阵系数是一样的, 不是真的｡
‫但是你可以看到我的照片, 所以我们可以看到一些不同的价值观｡
‫所以如果CP等于0｡ 43, 好吧, 黑色等于0｡ 42.
‫然后我们得到了我们还有什么｡
‫Xng等于-0｡ 44.
‫嗯嗯嗯
‫如果我们从这里下去｡
‫现在我们得到了同样的东西｡
‫所以CP等于0｡ 66.
‫哦, 这是一个很高的数字在这里｡
‫然后我们就掉下去了｡
‫啊｡
‫好吧, 我会的
‫也就是0｡ 02.
‫ang的值是-0｡ 6.
‫所以现在我们要做的是模型驱动的探索性数据分析｡
‫这些值来自于构建一个机器学习模型,
‫它是在数据中发现的模式, 它告诉我们它如何正确贡献, 或者它如何与我们的目标变量相关｡
‫这就是我们要找的｡
‫那么, 我们可以用这些值做些什么呢？
‫好吧, 让我们稍微探索一下, 看看它们是否有意义, 这样我们就可以看到性是相当负相关的｡
‫就像它几乎就在底部｡
‫嗯嗯嗯
‫如果这个值是负的, 我们之前在相关性矩阵中看到的, 这意味着存在负相关｡
‫好吧, 我会的
‫当性别值增加时, 由于负系数, 目标值减少｡
‫让我们看看这个, 看看它是否真的反映了数据｡
‫我们去做爱吧｡
‫让我们比较一下目标, 然后我们说什么？
‫也就是说, 随着性别的增加, 目标值会降低, 因为它是负系数.
‫性生活是有价值的｡
‫所以当它上升时, 目标值下降｡
‫这在我们看来是没有道理的｡
‫你看, 你看
‫所以性增加了, 但目标值也增加了｡
‫哦, 你知道吗？
‫看完这个之后, 你会发现这个比率就是我们在这里考虑的｡
‫所以随着性别的增加, 目标值, 比率下降｡
‫所以你可以看到, 如果女性的性别为零, 这里的比例几乎是3：1｡
‫所以72除以24差不多是3｡
‫72除以｡
‫三个｡
‫哦, 没错｡
‫24.
‫所以这里的比例是3：1｡
‫然后随着性别的增加, 目标下降到大约1：2的比例｡
‫这里大概是5050.
‫好吧, 我会的
‫所以这是一个负相关, 这意味着性是强烈的, 负的或负的系数｡
‫抱歉, 因为我们用的是系数co｡
‫如果我们在这里使用了cof, 就是cof属性｡
‫现在让我们看一个正的, C, P, 或者斜率, 因为我们之前已经研究过了, 所以我们来看看｡
‫PD交叉选项卡｡
‫实际上我不确定斜率是多少, 所以我们可能需要重新访问数据字典｡
‫同样, 这是模型驱动的探索性数据分析, 对吗？
‫我们试图用我们模型的结果来弄清楚到底发生了什么, 看看我们的模型学到的是否成立｡
‫这里是说斜率增加, 因为它是一个正的系数, 这意味着目标值也应该增加｡
‫让我们来看看｡
‫斜率, 我们得到了012｡
‫所以当它从0增加到1再到2时, 这里的样本数会增加吗？
‫我想是的, 因为我们这里有更多的｡
‫这里我们有更多｡
‫好了好了
‫我们已经有差不多两倍了｡
‫但是当它变得非常高的时候, 我们基本上有三倍的人患有心脏病｡
‫让我们回到顶部, 看看数据字典中的斜率是多少｡
‫斜坡｡
‫我们要做的就是复制这个然后再下来｡
‫收到收到
‫我们会回到原来的地方｡
‫现在, 让我们看看这是否有意义, 对不对？
‫根据我们的模型, 我们得到了一个正相关, 一个正系数｡
‫所以我在这里把它改成向下标记｡
‫这看起来不太好｡
‫我们把这些画成点｡
‫斜率峰值运动段的斜率｡
‫所以0是倾斜的｡
‫因此, 运动时心率较好的情况并不常见｡
‫是啊, 这很少见｡
‫平缓倾斜, 变化极小｡
‫典型的健康心脏｡
‫好吧, 我会的
‫是的, 我知道
‫然后向标志坡下走去｡
‫因此, 心脏不健康的迹象是可以接受的｡
‫这说得通吧？
‫如果你不是医学专家的话, 这种关联性｡
‫好吧, 我知道了
‫但你对事情的发展还是有点了解的｡
‫如果你说某人有不健康的心脏你会问某人, 嗯,
‫你知道, 他们可能有不健康的心脏, 因为他们的斜率值是2｡
‫你觉得他们更容易得心脏病吗？
‫好吧, 我会的
‫有一个值为1或没有心脏病｡
‫根据我们的模型, 这是一个正的斜率系数.
‫因此, 斜率值越大, 意味着模型越有可能预测更高的目标值｡
‫我们的目标价值更高的是什么？
‫因为我们只能预测零或一｡
‫较高的值为1｡
‫哇哦｡
‫现在我们可以继续讨论这个问题, 但这是一些你可能会分享的东西｡
‫拥有这样的东西有什么重要性呢？
‫首先, 你要多打听打听｡
‫因此, 如果特征重要性中的一些相关性在这里令人困惑, 主题专家可能能够阐明这种情况｡
‫所以你可以把这个东西拿给你的一个搭档或者一个同事,
‫然后说, 嘿, 我不知道胸痛的正系数到底是怎么回事, 你能帮帮我吗？
‫第二, 你可以重新调整你的努力方向.
‫因此, 如果其中一些功能比其他功能提供更多的价值, 这可能会改变您为不同问题收集数据的方式｡
‫所以看这里, 这些并不真正影响这些｡
‫这是年龄, 胆固醇, 压力｡
‫这些系数都很低｡
‫现在, 这可能会影响你将来收集数据的方式｡
‫如果一个人的胆固醇水平对模型的模式没有太大的影响, 那么找到这个人的胆固醇水平可能真的很难｡
‫这个发现, 你可能会在未来的数据收集中废弃它｡
‫再说一遍, 这是第三点｡
‫少了点但更好, 对吧？
‫因此, 如果某些特征提供的值远远超过其他特征, 则可以减少模型尝试从中查找模式的特征数量,
‫同时改进这些特征｡
‫所以这就是我们刚才的续篇真正要指出的, 三个是一回事｡
‫你可以以某种方式联合收割机这些或改善这些或只是使那些是提供最好的｡
‫这不仅可以通过让模型在更少的特征上找到模式来节省计算量, 而且还可以通过使用提供最大价值的特征来实现相同的性能｡
‫所以这是需要记住的｡
‫好吧, 我会的
‫因此, 我们已经满足了我们老板要求的项目中的所有要求｡
‫我们得到了功能的重要性｡
‫我们得到了交叉验证分类指标｡
‫是的, 我们得到了一个混淆矩阵｡
‫这么多不同的矩阵｡
‫是的, 我知道
‫我的天啊｡
‫我们有一个岩石曲线｡
‫我们得到了曲线下面积｡
‫真漂亮｡
‫嗯嗯嗯
‫我想知道是否有｡
‫我想知道我们是否错过了什么｡
‫好吧, 让我们｡
‫让我们在下一个视频中了解这一点｡