‫Pekala.
‫Pekala, pekala.
‫Bir kişinin kalp hastası olup olmadığını tahmin etmek için üzerinde çalıştığımız bu
‫kavram kanıtını bitirmek için, patronumuzun bizden istediği son şartı yerine getireceğiz
‫ve bu da özelliğin önemi.
‫Burada küçük bir başlık açalım.
‫Özelliğin önemi.
‫Çok güzel olurdu.
‫Şimdi özelliğin önemi nedir?
‫Özelliklerin önemi.
‫Kendimize küçük bir not bırakalım.
‫Özellik önemi, hangi özelliklerin modelin sonuçlarına en çok katkıda bulunduğunu sormanın başka bir yoludur ve bunu da genişletebilirsiniz.
‫Peki nasıl katkıda bulundular?
‫Bir hastanın tıbbi özelliklerini kullanarak kalp hastalığını tahmin etmeye çalıştığımız için bunu bilmek faydalıdır.
‫Hangi özellikler?
‫Bunu daha önce birkaç kez görmüştük ama yine de bir hatırlatma yapalım.
‫Bu verileri burada kullanıyoruz.
‫Peki yaş cinsiyetinin bu özelliklerinden hangisi diğerlerini koruyor?
‫Kolesterol, falak x ng ve bunların ne olduğunun bir dökümünü istiyorsanız, üstteki veri sözlüğümüzü tekrar ziyaret
‫edebiliriz.
‫Burada önemli bir özelliğe bakıyoruz.
‫Bunlardan hangisi?
‫Hedefin öngörülmesine nasıl ya da ne kadar katkıda bulunuyorlar?
‫Peki bunu tam olarak nasıl öğrenebilirsiniz?
‫Özelliklerin önemini bulmak her makine öğrenimi modeli için farklıdır.
‫Şimdi, daha önce gördüğümüz gibi, belirli bir modelin hiper parametrelerini ayarladık.
‫Neye bakmak isteyebilirsin.
‫Tüm bu metrikleri hesaplamak için lojistik regresyon kullandığımızdan, lojistik regresyon, şimdiye kadarki en iyi sonuçları
‫elde etmek için yüksek parametreleri ayarlayarak ızgara aramasıyla bulduğumuz modeldir.
‫Bakabileceğiniz şey, lojistik regresyon kullanarak önemli özelliklerin nasıl bulunacağı gibi bir şeydir.
‫Buraya gidersek, lojistik regresyon modeli temel özelliğini kullanarak özellik uç noktalarına bakacağım önemli bir lojistik regresyon
‫modelinin özelliklerinin önemi nasıl bulunur.
‫Bunun üzerinden geçtiyseniz, buraya neredeyse her modeli ekleyebilirsiniz.
‫Yani rastgele orman veya cayenne ve sınıflandırıcılar veya bunun gibi bir şey ve bir sürü farklı yöntem bulabilirsiniz.
‫Yani yine yapacağımız şey, araştırmamızı yapmış gibi davranmak.
‫Patronumuz gitti.
‫Bu model için önemli olan özelliği alabilir misiniz?
‫Ve biz gittik, bekle.
‫Özelliğin öneminin ne olduğundan tam olarak emin değilim.
‫Bir geceliğine ya da birkaç saatliğine uzaklaştık, araştırmamızı yaptık, modelimizi aldık ve anladık ki, tamam, bu
‫özelliği ve Portland'ın güzelliğini böyle buluyoruz.
‫Burada yapacağımız şey de bu.
‫Bu araştırmayı yapmışız gibi davranıyoruz, ancak makine öğrenimi mühendisi olmanın, veri
‫bilimcisi olmanın bir parçası olduğunu unutmayın, en önemli şey araştırmak ve denemektir.
‫Deneyleri kullandığımız çerçevenin içine yerleştirilmiştir.
‫Burada yaptığımız şey de bu.
‫Şu anda modelleme aşamasındayız, gerçekten de bunun için bir başlık oluşturduk.
‫Ama aslında deney yapıyoruz.
‫O zaman çözelim.
‫Lojistiğimiz için önemli olan özelliği bulalım.
‫Regresyon modeli.
‫Buraya küçük bir not koyacağım.
‫Özelliğin önemini bulmanın bir yolu, buraya koyabilmeniz için arama yapmaktır.
‫Parantez içine alacağım.
‫Model adı özelliği önemlidir.
‫Bu da yapmanın bir yolu.
‫Buradaki küçük aramada gördüğümüz de buydu.
‫Kullandığınız model ne olursa olsun özelliklerin önemini nasıl bulacağınızı merak ediyorsanız bunu
‫denemelisiniz.
‫Öncelikle bir lojistik örneği oluşturacağız.
‫Regresyon en iyi parametrelerle bir tane oluşturacaktır.
‫Yani gc log reg ve best params.
‫Bunun neye dönüşeceğini göreceğiz.
‫Harika.
‫Sonra da hayatın lojistik regresyona eşit olduğunu göreceğiz.
‫Ona bu uzun, uzun, uzun ondalıklı C değerini aktaracağız.
‫İşte başlıyoruz.
‫Sonra da buradan geçireceğiz.
‫Çözücü lib doğrusal.
‫Çok güzel.
‫Çok iyi.
‫Uçurumumuz.
‫Bu yüzden bunu örnekleyeceğiz.
‫Bu bizim sınıflandırıcımız ve sonra CLF dot fit x train y train'e gideceğiz.
‫Harika.
‫Araştırmalarımız sonucunda, lojistik regresyon modelimizde Co F adı verilen ve katsayı anlamına
‫gelen bir özellik olduğunu tespit ettik.
‫Tamam.
‫Lojistik regresyon için bunu hatırlama şeklim katsayı bana korelasyonu hatırlatıyor,
‫ama bakalım ne olacak.
‫Unutmayın, bunu araştırmalarımız sonucunda bulduk.
‫Bir lojistik regresyon modeli için özellik öneminin nasıl bulunacağına
‫baktık ve bize özellikle lojistik regresyon kullanıyorsak ve modeli uydurursak, bize katsayıyı veren co f özelliğini
‫çağırabileceğimizi söyledi, değil mi?
‫Her bir parametrenin değeri veya nasıl olduğu.
‫Veri setimize tekrar bakalım.
‫Bu bağımsız değişkenlerin her birinin, yani X eğitim veri setinin katsayısının buradaki etiketlerimize veya hedef etiketlerimize
‫nasıl katkıda bulunduğunu.
‫Vay be.
‫Yani bu biraz ağız dolusu oldu.
‫Ancak yapacağımız şey, bu katsayı dizisini anlamlı görünecek şekilde değiştirmek çünkü şu anda
‫sadece bir sayı listesi.
‫Ancak bunları sayarsanız, aslında burada olanlarla aynı uzunlukta olacaklar, buradaki
‫sütunların miktarı, ancak bunları birlikte bükelim.
‫Bu yüzden özellikleri sütunlarla eşleştireceğiz.
‫Yani bu mantıklı olacak.
‫Ben de bunu anlatmaya çalışıyorum.
‫Bu her şeyi anlamlı kılacaktır.
‫Dict Yani dict özelliği bir sözlük oluşturacağız ve DF sütunlarını bir araya
‫getireceğiz ve self echo f ile birlikte listeleyeceğiz.
‫Sıfır.
‫Ve diyelim ki.
‫Başardılar.
‫Bum.
‫Şuna bak.
‫Bu ne kadar iyi?
‫Yani buraya gidersek.
‫Burada tüm farklı değişkenlerin haritasını çıkardık.
‫Sağ sütuna.
‫Burada neler olduğunu kendimize hatırlatalım.
‫Onlar vardı.
‫Yani tek yaptığımız, sınıflandırıcımızın bir niteliği olan sağ veya solu almak.
‫Veri çerçevemizden sütunları aldık ve bunları birbirleriyle eşleştirdik.
‫Peki bu bize ne kadar olduğunu söylüyor?
‫Ve ne?
‫Neden?
‫Bakın, burada bazı negatif değerlerimiz var, ister negatif ister pozitif korelasyon olsun, bunların her
‫biri hedef değişkenin tahmin edilmesine ne kadar katkıda bulunuyor?
‫Vay canına, bu biraz ağız dolusu oldu.
‫O zaman başka bir yol.
‫Özelliğin önemini görselleştirin.
‫Aslında, yapmamalıyım.
‫Bunu sana söylememeliydim.
‫Sana bunun küçük bir sihir numaram olduğunu söylemeliydim.
‫Sihirbaz sırlarını asla açıklamaz.
‫Yaptığımız şey, neler olup bittiğine dair bir fikir edinebilmek için bunu görselleştirmek.
‫Yani endeks sıfıra eşittir.
‫Ön hat özelliği def dot transpose.
‫Burada çok fazla olay örgüsü var ama sorun değil.
‫Başlık eşittir Nihai Özellik Önemi.
‫Efsaneye git.
‫Hayır, teşekkür ederim.
‫Vay be.
‫İşte oldu.
‫Evet.
‫Bu mantıklı mı?
‫Burada neler oluyor?
‫Yani bu, özünde, buradaki her bir özelliğin hedef değişkeni, yani bir kişinin kalp hastası olup olmadığını tahmin etmeye ne
‫kadar katkıda bulunduğunu gösterir.
‫Bazılarının olumsuz, bazılarının olumlu olduğunu görebilirsiniz.
‫Ve şimdi buna benzer bir şey gördüğümüzü düşünüyor olabilirsiniz, değil mi?
‫Bir özelliğin negatif ve bir özelliğin pozitif olup olmadığı.
‫Şu anda sana gelmiyor.
‫Sorun değil.
‫Bu ikisi arasında bağlantı kurmam biraz zaman aldı.
‫Ama buraya geri dönersek.
‫Korelasyon matrisimize geri dönelim.
‫Lojistik regresyon için hatırladığım yer burası, eğer özelliğin önemini
‫anlamak istiyorsak CO F kullanırız çünkü korelasyon matris katsayısı bir nevi aynı şeydir, pek sayılmaz.
‫Ama ne demek istediğimi anladınız, burada bazı farklı değerler görebiliriz.
‫Yani CP eşittir 0 ise. 43, tamam, siyah için 0'a eşit. 42.
‫Ve sonra başka neyimiz var.
‫X ng -0'a eşittir. 44.
‫Hmm.
‫Eğer buraya inersek.
‫Şimdi aynı şey bizde de var.
‫Yani CP eşittir 0. 66.
‫Burada yüksek bir rakam var.
‫Ve sonra düştük.
‫Ach.
‫Tamam.
‫Bu da 0. 02.
‫Elimizde -0 olan x ang var. 6.
‫Şimdi yaptığımız şey, model güdümlü keşifsel veri analizi yapmak.
‫Bu değerler, verilerdeki kalıpları bulan ve bize doğru şekilde nasıl katkıda bulunduğunu
‫veya hedef değişkenimizle nasıl ilişkili olduğunu söyleyen bir makine öğrenimi modeli oluşturarak elde edilmiştir.
‫Burada baktığımız şey de bu.
‫Peki bu değerlerle ne yapabiliriz?
‫Peki, bunları biraz inceleyelim ve mantıklı olup olmadıklarına bakalım, böylece cinsiyetin oldukça negatif bir korelasyona sahip
‫olduğunu görebiliriz.
‫Neredeyse en altta.
‫Hmm.
‫Değer negatifse, daha önce korelasyon matrisinde gördüğümüz gibi, negatif bir korelasyon olduğu
‫anlamına gelir.
‫Tamam.
‫Cinsiyet değeri arttığında, negatif katsayı nedeniyle hedef değer azalır.
‫Şuna bir bakalım, bakalım bu gerçekten verileri yansıtıyor mu?
‫Hadi seks yapalım.
‫Hedefi karşılaştıralım ve ne diyelim?
‫Bu da cinsiyet değeri arttıkça hedef değerin azalacağı anlamına gelir çünkü katsayı negatiftir.
‫Seks artışları için bir değer var.
‫Yani yukarı çıktıkça hedef değer azalır.
‫Baktığımızda bu pek mantıklı gelmiyor.
‫Bak.
‫Yani seks yükselir, artar ama hedef değer de yükselir.
‫Oh, ne var biliyor musun?
‫Buna baktıktan sonra, burada düşündüğümüz şeyin oran olduğunu görebilirsiniz.
‫Yani cinsiyet arttıkça, hedef değer, oran azalır.
‫Gördüğünüz gibi, eğer cinsiyet kadın için sıfır ise, burada neredeyse 3'e 1'lik bir oran var.
‫Yani 72 bölü 24 neredeyse üç eder.
‫72'ye bölerek bakıyoruz.
‫Üç.
‫Oh, kesinlikle.
‫24.
‫Yani burada 3'e 1'lik bir oran var.
‫Ve cinsiyet arttıkça, hedef yaklaşık 1'e 2 oranına düşer.
‫Yani burada kabaca 5050 var.
‫Tamam.
‫Yani bu negatif bir korelasyondur, bu da cinsiyetin güçlü, negatif veya negatif bir katsayı olduğu anlamına gelir.
‫Üzgünüm, çünkü katsayı katsayısını kullanıyoruz.
‫Burada co f kullanıyorsak, co f niteliği.
‫Şimdi pozitif bir tanesine bakalım, C, P ya da belki eğim çünkü CP'yi daha önce incelemiştik, o yüzden bunu
‫yapalım.
‫PD Çapraz sekmesi.
‫Aslında eğimin ne olduğundan emin değilim, bu yüzden veri sözlüğümüzü tekrar gözden geçirmemiz gerekebilir.
‫Ve yine, burada model güdümlü keşifsel veri analizi söz konusu, değil mi?
‫Modelimizden elde ettiğimiz sonuçları kullanarak neler olup bittiğini anlamaya ve modellerimizin öğrendiklerinin geçerli
‫olup olmadığını görmeye çalışıyoruz.
‫Yani burada, pozitif bir katsayı olduğu için eğim arttıkça hedefin de artması gerektiği
‫söyleniyor.
‫Bir bakalım.
‫Yani eğim, elimizde 012 değeri var.
‫Yani sıfırdan 1'e ve 2'ye doğru arttıkça, buradaki örnek sayısı da artıyor mu?
‫Sanırım öyle, çünkü burada biraz daha fazlası var.
‫Burada biraz daha fazlası var.
‫Şurada.
‫Orada neredeyse iki katımız var.
‫Ancak bu oran gerçekten yükseldiğinde, kalp hastalığı olan insan sayısı üç katına çıkıyor.
‫Şimdi en üste geri dönelim ve veri sözlüğümüzde hangi eğimin olduğunu görelim.
‫Eğim.
‫Yapabileceğimiz şey bunu kopyalamak, böylece geri gelebiliriz.
‫Anlaşıldı.
‫Olduğumuz yere geri döneceğiz.
‫Bakalım bu mantıklı mı, değil mi?
‫Modelimize göre pozitif bir korelasyonumuz, pozitif bir katsayımız var.
‫Buraya yazıyorum, bunu işaretle olarak değiştireceğiz.
‫Bu pek hoş görünmüyor.
‫Bunları nokta noktaları olarak koyacağız.
‫Eğim en yüksek egzersiz segmentinin eğimi.
‫Yani sıfır eğimlidir.
‫Egzersizle birlikte daha iyi kalp atış hızı.
‫Evet, bu oldukça nadir bir durum.
‫Düz eğimli, minimum değişiklik.
‫Tipik sağlıklı kalp.
‫Tamam.
‫Evet.
‫Ve sonra yokuş aşağı işaretlere.
‫Bu yüzden sağlıksız bir kalbin belirtileri normaldir.
‫Bu mantıklı, değil mi?
‫Eğer bir tıp uzmanı değilseniz, bu korelasyon burada.
‫Doğru.
‫Ama işlerin nasıl yürüdüğünü biraz biliyorsunuz.
‫Birinin sağlıksız bir kalbi olduğunu söyleseydiniz ve birine sorsaydınız,
‫bilirsiniz, potansiyel olarak sağlıksız bir kalbi vardır çünkü eğim değeri ikidir.
‫Kalp hastalığına yakalanma ihtimallerinin daha yüksek olduğunu söyleyebilir misiniz?
‫Tamam.
‫Bir değerine sahip olmak veya kalp hastalığına sahip olmamak.
‫Modelimize göre, eğime pozitif bir katsayı veriyor.
‫Dolayısıyla eğim değeri arttıkça, modelin hedefin daha yüksek bir değerini tahmin etme olasılığının daha yüksek olduğu anlamına
‫gelir.
‫Peki hedefin yüksek değeri nedir?
‫Çünkü sadece sıfır ya da bir tahmininde bulunuyoruz.
‫Yüksek değer birdir.
‫Vay canına.
‫Şimdi buna devam edebiliriz, ancak bu muhtemelen paylaşabileceğiniz bir şey.
‫Böyle bir şeye sahip olmanın önemi nedir?
‫Her şeyden önce, daha fazlasını öğrenirsiniz.
‫Dolayısıyla, özellik önemindeki bazı korelasyonlar kafa karıştırıcıysa, bir konu uzmanı duruma
‫biraz ışık tutabilir.
‫Yani bu, ortaklarınızdan veya iş arkadaşlarınızdan birine götürebileceğiniz ve "Hey, burada göğüs ağrısının
‫pozitif bir katsayıya sahip olmasıyla ilgili gerçekte neler olup bittiğinden emin değilim, bana yardımcı olabilir misiniz?"
‫diyebileceğiniz bir şeydir.
‫Pekala, iki numara, çabalarınızı yeniden yönlendirebilirsiniz.
‫Dolayısıyla, bu özelliklerden bazıları diğerlerinden daha fazla değer sunuyorsa, bu durum farklı sorunlar için veri toplama şeklinizi değiştirebilir.
‫Gördüğünüz gibi, bunlar diğerlerini pek etkilemiyor.
‫İşte yaş, kolesterol, stres.
‫Bunların hepsi gerçekten düşük katsayılardır.
‫Şimdi, bu durum gelecekte veri toplama yönteminizi etkileyebilir.
‫Belki de bir kişinin kolesterol seviyesini bulmak, model kalıplarına çok fazla katkıda bulunmuyorsa gerçekten
‫zordur.
‫Bu bulguyu, gelecekteki veri toplama çalışmalarında bir kenara atabilirsiniz.
‫Ve yine, bu da üçüncü nokta.
‫Daha az ama daha iyi, değil mi?
‫Dolayısıyla, bazı özellikler diğerlerinden çok daha fazla değer sunuyorsa, modelinizin kalıp bulmaya
‫çalıştığı özelliklerin sayısını azaltabilir ve bunları iyileştirebilirsiniz.
‫Yani devamında gerçekten işaret ettiğimiz şey budur ve üçü de aynı şeydir.
‫Bunları bir şekilde birleştirebilir veya geliştirebilir ya da sadece en çok teklif verenleri daha iyi hale getirebilirsiniz.
‫Bu, bir modelin daha az özellikte desen bulmasını sağlayarak hesaplamadan tasarruf etmenizi sağlamakla kalmaz,
‫aynı zamanda en fazla değeri sunan özellikleri kullanarak aynı performansı elde edebilirsiniz.
‫Bu da akılda tutulması gereken bir şey.
‫Tamam.
‫Böylece projemizde patronumuzun istediği tüm gereklilikleri yerine getirmiş olduk.
‫Önemli bir özelliğimiz var.
‫Çapraz doğrulama sınıflandırma metriklerimiz var.
‫Evet, bir karışıklık matrisimiz var.
‫Çok farklı matrisler.
‫Evet.
‫Aman Tanrım.
‫Bir kaya eğrimiz var.
‫Eğrinin altında kalan alanımız var.
‫Çok güzel.
‫Hmm.
‫Acaba var mı?
‫Kaçırdığımız bir şey var mı diye merak ediyorum.
‫Pekala, gidelim.
‫Bunu bir sonraki videoda çözelim.