‫Được rồi.
‫Được rồi được rồi.
‫Để hoàn thành bằng chứng về khái niệm mà chúng tôi đang thực hiện, về việc dự đoán liệu ai đó có
‫bị bệnh tim hay không, chúng tôi sẽ thực hiện yêu cầu cuối cùng mà sếp của chúng tôi yêu cầu ở chúng
‫tôi, và đó là tính năng quan trọng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thực hiện một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Tầm quan trọng của tính năng.
‫Nó sẽ rất đẹp.
‫Bây giờ tầm quan trọng của tính năng là gì?
‫Chà, tầm quan trọng của tính năng.
‫Chúng ta hãy lưu ý một chút cho chính mình.
‫Tầm quan trọng của tính năng là một cách khác để hỏi tính năng nào đóng góp nhiều nhất vào kết quả của mô hình và bạn cũng có thể
‫mở rộng nó.
‫Và họ đã đóng góp như thế nào?
‫Điều này rất hữu ích để biết vì chúng tôi đang cố gắng dự đoán bệnh tim bằng cách sử dụng các đặc điểm y tế của bệnh nhân.
‫Đặc điểm nào?
‫Để làm mới, chúng tôi đã thấy điều này một vài lần bây giờ, nhưng chúng tôi sẽ làm mới chính mình.
‫Chúng tôi đang sử dụng dữ liệu này ở đây.
‫Vì vậy, một trong những đặc điểm này của giới tính tuổi tác giữ tất cả những đặc điểm khác?
‫Cholesterol, falak x ng và nếu bạn muốn phân tích chúng là gì, chúng ta có thể truy cập lại từ điển dữ liệu của chúng tôi
‫ở trên cùng.
‫Chúng tôi đang xem xét ở đây một tính năng quan trọng.
‫Cái nào trong số này?
‫Đóng góp và đóng góp như thế nào hoặc đóng góp bao nhiêu vào việc dự đoán mục tiêu?
‫Vì vậy, làm thế nào bạn sẽ tìm ra nó một cách chính xác?
‫Vâng, việc tìm kiếm tầm quan trọng của tính năng là khác nhau đối với mỗi mô hình học máy.
‫Bây giờ, như chúng ta đã thấy trước đây, chúng ta đã có một siêu tham số điều chỉnh của một mô hình nhất định.
‫Những gì bạn có thể muốn tra cứu.
‫Và vì chúng tôi đang sử dụng hồi quy logistic để tính toán tất cả các chỉ số này, nên hồi quy logistic là mô hình mà chúng tôi tìm thấy
‫bằng cách tìm kiếm trên lưới, bằng cách điều chỉnh các thông số cao để có được kết quả tốt nhất cho
‫đến nay.
‫Những gì bạn có thể tìm kiếm là một cái gì đó như thế này làm thế nào để tìm thấy tính năng quan trọng bằng cách sử dụng hồi quy logistic.
‫Nếu chúng ta đi đến đây, tôi sẽ xem xét các điểm cuối của tính năng bằng cách sử dụng tính năng cơ sở của mô hình hồi quy logistic tính năng quan trọng làm thế nào
‫để tìm ra tầm quan trọng của các tính năng của mô hình hồi quy logistic.
‫Nếu bạn đã trải qua điều này, bạn có thể chèn hầu hết mọi mô hình vào đây.
‫Vì vậy, rừng ngẫu nhiên hoặc cayenne và các bộ phân loại hoặc tương tự như vậy, và bạn sẽ tìm thấy một loạt các phương
‫pháp khác nhau.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm một lần nữa là giả vờ rằng chúng tôi đã thực hiện xong nghiên cứu của mình.
‫Ông chủ của chúng tôi đã đi.
‫Bạn có thể nhận ra tính năng quan trọng đối với mô hình đó không?
‫Và chúng tôi đã đi, chờ đợi.
‫Tôi không hoàn toàn chắc chắn tầm quan trọng của tính năng là gì.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đi qua đêm hoặc vài giờ, thực hiện nghiên cứu của mình, có mô hình của chúng tôi và tìm ra, được rồi, đây
‫là cách chúng tôi tìm thấy đặc điểm và vẻ đẹp của Portland.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ làm ở đây.
‫Chúng tôi giả vờ rằng chúng tôi đã thực hiện nghiên cứu này, nhưng hãy nhớ một phần là
‫kỹ sư học máy, một phần là nhà khoa học dữ liệu, điều quan trọng nhất là nghiên cứu và thử nghiệm.
‫Nó được xây dựng trong khuôn khổ của chúng tôi mà chúng tôi đang sử dụng thử nghiệm.
‫Đó là những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Chúng tôi đang trong giai đoạn mô hình hóa, thực sự, chúng tôi đã tạo ra tiêu đề cho nó.
‫Nhưng thực sự chúng tôi đang thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng ta hãy tìm ra nó.
‫Hãy tìm tính năng quan trọng đối với hậu cần của chúng tôi.
‫Mô hình hồi quy.
‫Tôi sẽ đặt ở đây một ghi chú nhỏ.
‫Một cách để tìm tầm quan trọng của đối tượng địa lý là tìm kiếm để bạn có thể đưa vào đây.
‫Tôi sẽ đặt nó trong ngoặc.
‫Đặc điểm tên mô hình quan trọng.
‫Đó là một cách để làm điều đó.
‫Đó là những gì chúng tôi vừa thấy trong tìm kiếm nhỏ này ở đây.
‫Đó là những gì bạn nên thử nếu bạn tò mò về cách tìm tầm quan trọng của tính năng với bất kỳ mô hình nào
‫bạn đang sử dụng.
‫Vì vậy, trước hết, chúng ta sẽ phù hợp với một ví dụ về logistic.
‫Hồi quy sẽ tạo ra một với các tham số tốt nhất.
‫Vì vậy, gc đăng nhập reg và các thông số tốt nhất.
‫Chúng ta sẽ xem điều đó đang chuyển thành.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta sẽ xem cuộc sống tương đương với hồi quy logistic.
‫Chúng ta sẽ chuyển cho nó một giá trị C của số thập phân dài, dài, dài này.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Và sau đó chúng ta sẽ vượt qua nó ở đây.
‫Giải lib tuyến tính.
‫Xinh đẹp.
‫Tốt quá.
‫Vách đá của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ ngay lập tức điều đó.
‫Đó là bộ phân loại của chúng tôi và sau đó chúng tôi sẽ đi CLF dot fit x train y train.
‫Tuyệt vời.
‫Và bây giờ thông qua nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi nhận thấy rằng có một thuộc tính trong mô hình hồi quy logistic phù
‫hợp của chúng tôi được gọi là Co F, viết tắt của hệ số.
‫Được chứ.
‫Và cách tôi ghi nhớ điều này đối với hồi quy logistic là hệ số nhắc tôi về sự tương quan, nhưng hãy
‫xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi đã tìm thấy điều này thông qua nghiên cứu của mình.
‫Chúng tôi đã nghiên cứu cách tìm ra tầm quan trọng của tính năng đối với mô hình hồi quy
‫logistic và nó cho chúng tôi biết liệu chúng tôi có đang sử dụng hồi quy logistic cụ thể hay không và nếu chúng tôi phù hợp với mô hình, chúng tôi có thể
‫gọi thuộc tính co f cung cấp cho chúng tôi hệ số, bên phải?
‫Giá trị hoặc cách mỗi tham số.
‫Hãy xem lại tập dữ liệu của chúng ta.
‫Cách mỗi biến độc lập này để dữ liệu huấn luyện X đặt hệ số đóng góp vào các nhãn của chúng ta ở
‫đây hoặc các nhãn mục tiêu.
‫Chà.
‫Vì vậy, đó là một chút của một miệng.
‫Nhưng những gì chúng ta sẽ làm là thao tác với mảng hệ số này để nó trông có vẻ hợp lý vì hiện tại nó chỉ là
‫một, chỉ là một danh sách các số.
‫Nhưng nếu bạn đếm chúng lên, chúng thực sự sẽ có cùng độ dài với những gì đang xảy ra ở đây,
‫số lượng cột này ở đây, nhưng chúng ta hãy xoắn chúng lại với nhau.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ so khớp các đối tượng địa lý với các cột đối tượng địa lý với các cột.
‫Vì vậy, điều này sẽ có ý nghĩa.
‫Đó là những gì tôi đang cố gắng đạt được.
‫Điều này sẽ làm cho nó có ý nghĩa.
‫Dict Vì vậy, tính năng dict chúng ta sẽ tạo một từ điển và chúng ta sẽ nén các cột
‫DF lại với nhau và chúng ta sẽ liệt kê cùng với self echo f.
‫Số không.
‫Và hãy nói.
‫Họ đã làm nó.
‫Bùng nổ.
‫Nhìn kìa.
‫Điều đó tốt như thế nào?
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến đây.
‫Chúng tôi đã ánh xạ tất cả các biến khác nhau ở đây.
‫Sang cột bên phải.
‫Hãy nhắc nhở bản thân về những gì đang xảy ra ở đây.
‫Họ từng có.
‫Vì vậy, tất cả những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã lấy f hoặc quyền, là một thuộc tính của bộ phân loại của chúng tôi.
‫Và chúng tôi đã lấy các cột từ khung dữ liệu của mình và chúng tôi đã ánh xạ chúng với nhau.
‫Vì vậy, những gì điều này cho chúng ta biết là bao nhiêu?
‫Vậy thì sao?
‫Tại sao?
‫Hãy xem, chúng tôi có một số giá trị âm ở đây, cho dù đó là mối tương quan âm hay dương,
‫mỗi giá trị này đóng góp bao nhiêu vào việc dự đoán biến mục tiêu?
‫Chà, thật là ngon miệng.
‫Sau đó, một cách khác.
‫Hình dung tầm quan trọng của tính năng.
‫Thực ra, tôi không nên.
‫Không nên nói với bạn điều đó.
‫Tôi nên nói với bạn rằng đó là một trò ảo thuật nhỏ mà tôi đã có.
‫Magician không bao giờ tiết lộ bí mật của mình.
‫Những gì chúng tôi đang làm là chúng tôi đang hình dung điều này để chúng tôi có thể hiểu được những gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, chỉ số bằng không.
‫Tính năng dòng trước xác định dấu chấm chuyển vị.
‫Rất nhiều âm mưu chuyển vị ở đây, nhưng tất cả đều ổn.
‫Tiêu đề tương đương với Tầm quan trọng của tính năng cuối cùng.
‫Đi huyền thoại.
‫Không cám ơn.
‫Ái chà.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì thế.
‫Điều này có nghĩa không?
‫Chuyện gì đang xảy ra ở đây?
‫Vì vậy, về bản chất, đây là mức độ mà mỗi đặc điểm ở đây góp phần vào việc dự đoán biến mục tiêu, liệu ai
‫đó có bị bệnh tim hay không.
‫Bạn có thể thấy rằng một số là tiêu cực và một số là tích cực.
‫Và bây giờ bạn có thể nghĩ rằng chúng tôi đã thấy một cái gì đó tương tự như thế này, phải không?
‫Cho dù một tính năng là tiêu cực và một tính năng là tích cực.
‫Nó không đến với bạn ngay bây giờ.
‫Không sao đâu.
‫Tôi đã mất một lúc để kết nối hai điều này.
‫Nhưng nếu chúng ta quay lại ngay đây.
‫Trở lại ngay với ma trận tương quan của chúng tôi.
‫Vì vậy, đây là nơi tôi nhớ đối với hồi quy logistic, nếu chúng ta muốn tìm
‫ra tầm quan trọng của tính năng, chúng ta sử dụng CO F vì hệ số ma trận tương quan loại giống nhau, loại không thực sự.
‫Nhưng bạn lấy hình ảnh của tôi để chúng ta có thể thấy ở đây một số giá trị khác nhau.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có CP bằng 0. 43, được rồi, đối với màu đen bằng 0. 42.
‫Và sau đó chúng tôi có những gì khác mà chúng tôi có.
‫X ng bằng -0. 44.
‫Hừ!
‫Nếu chúng ta đi xuống đây.
‫Bây giờ chúng ta có cùng một thứ.
‫Vì vậy, bạn đã có CP bằng 0. 66.
‫Ồ, đây là một con số cao.
‫Và sau đó chúng tôi bị ngã.
‫Ách.
‫Được chứ.
‫Là 0. 02.
‫Ta có x ang là -0. 6.
‫Vì vậy, bây giờ những gì chúng tôi đang làm là chúng tôi đang thực hiện phân tích dữ liệu khám phá theo mô hình.
‫Những giá trị này đến từ việc xây dựng mô hình học máy, mô hình này được tìm thấy
‫trong dữ liệu và nó cho chúng ta biết nó đóng góp đúng như thế nào hoặc nó tương quan như thế nào với biến mục tiêu của chúng ta.
‫Đó là những gì chúng ta đang xem ở đây.
‫Vậy chúng ta có thể làm gì với những giá trị này?
‫Chà, hãy khám phá chúng một chút và xem chúng có hợp lý không để chúng ta thấy rằng tình dục có mối
‫tương quan khá tiêu cực.
‫Giống như nó gần như ở ngay phía dưới.
‫Hừ!
‫Nếu giá trị là âm mà chúng ta đã thấy trước đó với ma trận tương quan, điều đó có nghĩa là có mối
‫tương quan âm.
‫Được chứ.
‫Khi giá trị cho giới tính tăng lên, thì giá trị mục tiêu giảm vì hệ số âm.
‫Hãy nhìn vào điều này, xem liệu điều này có thực sự phản ánh dữ liệu hay không.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi quan hệ tình dục.
‫Hãy so sánh mục tiêu và chúng ta nói gì?
‫Vì vậy, có nghĩa là khi giá trị của giới tính tăng lên, thì giá trị mục tiêu sẽ giảm xuống vì đó là hệ số âm.
‫Có một giá trị cho tình dục tăng lên.
‫Vì vậy, khi nó tăng lên, giá trị mục tiêu giảm xuống.
‫Điều đó không thực sự có ý nghĩa khi chúng ta nhìn vào điều này.
‫Nhìn.
‫Vì vậy, tình dục tăng lên, tăng lên, nhưng giá trị mục tiêu cũng vậy.
‫Ồ, bạn biết không?
‫Sau khi nhìn vào điều này, bạn có thể thấy rằng tỷ lệ là những gì chúng tôi đang nghĩ đến ở đây.
‫Vì vậy, khi tình dục tăng lên, giá trị mục tiêu, tỷ lệ giảm.
‫Vì vậy, bạn có thể thấy ở đây, nếu giới tính đối với nữ là 0, thì gần như có một tỷ lệ 3: 1 ở đây.
‫Vậy 72 chia cho 24 gần như là ba.
‫Chúng tôi nhìn vào 72 chia cho.
‫Số ba.
‫Ồ, chính xác.
‫24.
‫Vì vậy, nó là một tỷ lệ 3: 1 ở đây.
‫Và sau đó khi tình dục tăng lên, mục tiêu sẽ giảm xuống khoảng 1 đến 2.
‫Vì vậy, có khoảng 5050 ở đây.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đó là một mối tương quan âm, có nghĩa là tình dục mạnh mẽ, tiêu cực hoặc một hệ số âm.
‫Xin lỗi, vì chúng tôi đang sử dụng hệ số co.
‫Nếu chúng ta đang sử dụng co f ở đây, thuộc tính co f.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem xét một giá trị tích cực, C, P hoặc có thể là độ dốc bởi vì chúng ta đã khám phá CP trước đó, vì vậy hãy
‫làm điều đó.
‫PD Cross tab.
‫Tôi thực sự không chắc độ dốc là gì, vì vậy chúng tôi có thể phải truy cập lại từ điển dữ liệu của mình.
‫Và một lần nữa, đây là phân tích dữ liệu khám phá theo mô hình ở đây, phải không?
‫Chúng tôi đang cố gắng tìm hiểu điều gì đang xảy ra bằng cách sử dụng kết quả từ mô hình của chúng tôi và xem liệu những gì mô hình của
‫chúng tôi đã học có giữ được nước hay không.
‫Vì vậy, ở đây nói rằng khi độ dốc tăng lên bởi vì đó là một hệ số dương, điều đó có nghĩa là mục
‫tiêu cũng sẽ tăng theo.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Vì vậy, độ dốc, chúng tôi có giá trị là 012.
‫Vì vậy, khi nó tăng từ 0 đến 1 đến 2, số lượng mẫu ở đây có tăng lên không?
‫Tôi nghĩ là có, bởi vì ở đây chúng ta có nhiều hơn một chút.
‫Ở đây chúng tôi có nhiều hơn một chút.
‫Ở đó.
‫Chúng tôi đã có gần gấp đôi ở đó.
‫Nhưng sau đó khi nó thực sự cao, về cơ bản chúng ta có ba người bị bệnh tim.
‫Vì vậy, hãy quay trở lại phần đầu và xem độ dốc trong từ điển dữ liệu của chúng tôi là gì.
‫Dốc.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là sao chép nó để chúng tôi có thể quay lại.
‫Sao chép cái đó.
‫Chúng tôi sẽ quay lại ngay nơi chúng tôi đã ở.
‫Bây giờ, chúng ta hãy xem điều này có hợp lý không, phải không?
‫Chúng tôi có một mối tương quan thuận theo mô hình của chúng tôi, một hệ số tích cực.
‫Vì vậy, tôi sẽ đặt ở đây, chúng tôi sẽ thay đổi điều đó để đánh dấu.
‫Nó trông không đẹp cho lắm.
‫Chúng tôi sẽ đặt chúng dưới dạng điểm chấm.
‫Dốc độ dốc của đoạn bài tập đỉnh cao.
‫Vì vậy, số không là dốc.
‫Vì vậy, nhịp tim tốt hơn khi tập thể dục không phổ biến.
‫Vâng, điều đó là khá phổ biến.
‫Độ dốc phẳng, thay đổi tối thiểu.
‫Trái tim khỏe mạnh điển hình.
‫Được chứ.
‫Ừ.
‫Và sau đó đến dấu hiệu xuống dốc.
‫Và như vậy dấu hiệu của một trái tim không khỏe mạnh là không sao.
‫Điều đó có ý nghĩa, phải không?
‫Mối tương quan này ở đây, nếu bạn không phải là một chuyên gia y tế.
‫Đúng.
‫Nhưng bạn biết một chút về cách mọi thứ diễn ra.
‫Nếu bạn nói ai đó có trái tim không khỏe mạnh và bạn sẽ hỏi ai
‫đó rằng họ có một trái tim không khỏe mạnh bởi vì giá trị độ dốc của họ là hai.
‫Bạn có nói rằng họ có nhiều khả năng bị bệnh tim không?
‫Được chứ.
‫Có giá trị bằng một hoặc không bị bệnh tim.
‫Vâng, theo mô hình của chúng tôi, nó cho nó một hệ số dương với độ dốc.
‫Vì vậy, khi giá trị độ dốc tăng lên, điều đó có nghĩa là mô hình có nhiều khả năng dự đoán giá trị cao hơn của
‫mục tiêu.
‫Và giá trị mục tiêu cao hơn của chúng ta là gì?
‫Bởi vì chúng tôi chỉ dự đoán không hoặc một.
‫Giá trị cao hơn là một.
‫Ồ.
‫Bây giờ chúng ta có thể tiếp tục với điều này, nhưng đây là điều mà bạn có thể chia sẻ.
‫Tầm quan trọng của việc có một thứ như thế này là gì?
‫Trước hết, bạn tìm hiểu thêm.
‫Vì vậy, nếu một số mối tương quan về tầm quan trọng của tính năng ở đây là khó hiểu, một chuyên gia về vấn đề có
‫thể làm sáng tỏ tình huống này.
‫Vì vậy, đây là điều mà bạn có thể mang đến cho một trong những đối tác của bạn hoặc một trong
‫những đồng nghiệp của bạn và đi, Này, tôi không chắc điều gì đang thực sự xảy ra ở đây với cơn đau ngực có hệ
‫số dương, bạn có thể giúp tôi với?
‫Chà, số, hai là, bạn có thể chuyển hướng nỗ lực của mình.
‫Vì vậy, nếu một số tính năng này cung cấp nhiều giá trị hơn những tính năng khác, thì điều này có thể thay đổi cách bạn thu thập dữ liệu cho các vấn
‫đề khác nhau.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây, những điều này không thực sự ảnh hưởng đến những điều này.
‫Đây là tuổi tác, cholesterol, căng thẳng.
‫Đây là tất cả các hệ số thực sự thấp ở đây.
‫Bây giờ, điều đó có thể ảnh hưởng đến cách bạn thu thập dữ liệu trong tương lai.
‫Có lẽ việc tìm ra mức độ cholesterol của một ai đó thực sự khó thực hiện nếu nó không đóng góp nhiều vào hình thức của
‫người mẫu.
‫Phát hiện này, bạn có thể loại bỏ nó trong việc thu thập dữ liệu trong tương lai.
‫Và một lần nữa, đây là điểm thứ ba.
‫Nó ít hơn nhưng tốt hơn, phải không?
‫Vì vậy, nếu một số tính năng cung cấp nhiều giá trị hơn những tính năng khác, bạn có thể giảm số lượng tính năng
‫mà mô hình của bạn cố gắng tìm kiếm các mẫu cũng như cải thiện những tính năng này.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi chỉ tiếp tục thực sự chỉ ra và ba loại giống nhau.
‫Bạn có thể kết hợp những thứ này theo một cách nào đó hoặc cải thiện những thứ này hoặc chỉ làm cho những thứ đang cung cấp
‫tốt hơn.
‫Điều này không chỉ giúp bạn tiết kiệm công việc tính toán bằng cách để một mô hình tìm thấy các mẫu trên ít tính năng
‫hơn, bạn vẫn có thể đạt được hiệu suất tương tự khi sử dụng các tính năng mang lại nhiều giá trị nhất.
‫Vì vậy, đó là điều cần ghi nhớ.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi đã hoàn thành tất cả các yêu cầu trong dự án của mình mà sếp của chúng tôi yêu cầu.
‫Chúng tôi có tầm quan trọng của tính năng.
‫Chúng tôi có các chỉ số phân loại xác thực chéo.
‫Vâng, chúng tôi có một ma trận nhầm lẫn.
‫Vì vậy, nhiều ma trận khác nhau.
‫Ừ.
‫Trời ơi.
‫Chúng tôi có một đường cong đá.
‫Chúng tôi có khu vực dưới đường cong.
‫Xinh đẹp.
‫Hừ!
‫Tôi tự hỏi nếu có.
‫Tôi tự hỏi liệu có điều gì chúng ta đang bỏ lỡ không.
‫Vâng, chúng ta hãy.
‫Hãy tìm hiểu điều đó trong video tiếp theo.