Разное

Каре без удлинения: 13 популярных вариантов каре без удлинения 2021 для женщин знающих себе цену

11 июля 2023
alexxlab

13 популярных вариантов каре без удлинения 2021 для женщин знающих себе цену

Стрижки

Автор Инна Д. На чтение 3 мин Просмотров 43 Обновлено

Стрижка каре все чаще становится выбором многих дам. Она в тренде наступающего года. Популярность ее объясняется тем, что она отлично смотрится и на девушках, придавая им стильный вид, и на возрастных дамах, омолаживая образ. Каре без удлинения будет актуально в грядущем году.

https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/https://www.instagram.com/meucabelocurto/

Рассмотрим, на какие именно виды каре без удлинения предлагают дамам стилисты обратить внимание в наступающем сезоне.

Содержание

  1. Модное ультракороткое каре
  2. Стрижки каре с градуировкой
  3. Каре с асимметричной челкой

Модное ультракороткое каре

Такая стрижка является выбором смелых и дерзких девушек, способных эпатировать публику. Ее делают как с челкой, так и без нее. В обоих вариантах она смотрится по-своему интересно. Прическа без челки способна выгодно подчеркнуть линию скул, а длинная красивая шея становится предметом восхищения.

https://www.instagram.com/hairgod_zito/https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/

Если выбрать вариант с челкой, то она смягчит форму лица, поможет скорректировать некоторые недостатки лица и придаст ему шарм и обаяние. Немаловажен и тот факт, что прическа не требует частой укладки или дорогих средств ухода за ней.

https://www.instagram.com/cabelocurtobr/https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/

Стрижки каре с градуировкой

Стрижки с градуировкой придают прическам эффект многослойности, и отлично смотрятся на коротких и тонких волосах. Рваные прядки делают весь образ молодым и задорным, а открытая шея придает женственность и хрупкость.

https://www.instagram.com/_cortesfemininos/

Смелость образу может придать окрашивание волос в холодные тона, типа металлик, которые в тренде сезона.

Экспериментируя с вариантами стрижек каре с градуировкой, вы сможете повысить самооценку и улучшить настроение.

https://www.instagram.com/mainpointsalon/https://www.instagram.com/mainpointsalon/

Каре с асимметричной челкой

Стрижка каре с асимметрией будет несомненным трендом 2021 года. Эта прическа всегда выглядит стильно и креативно. Чаще всего стилисты выполняют ее в виде предельно укороченного виска и чёлки, скошенной под острым углом. Стрижка набирает популярность за счет своей универсальности и практичности.

https://www.instagram.com/yokii.san/

Каре с асимметрией позволяет несколько структурировать лицо, скрывая пухлость щек или привлекая внимание к острым скулам. У дам с вытянутым и несколько худощавым лицом прическа подчеркивает утонченность и изысканность.

https://www.instagram.com/cabelocurtobr/https://www.instagram.com/curtoumcurto/

Разнообразие вариаций стрижки каре дает простор дамам для всевозможных экспериментов. На идеально прямые волосы следует делать короткую стрижку с челкой, которая будет отлично акцентировать внимание на себе, отвлекая от недостатков лица.

Стоит поиграть и с колорированием, правильно подобранный цвет способен оживить и преобразить образ.

А какая стрижка у вас? Опишите ее в комментариях.

Если Вам понравилась статья, сохраните к себе и поделитесь с друзьями!

Присоединяйся к нам на наши каналы в Яндекс.Дзен: Красотка, Идеи стильных людей, Маникюр★нейл-арт, Гении и аутсайдеры

Оцените автора

поддержи свой образ в идеальном состоянии!

У женщин 40-50 лет активно начинает развиваться гормональная перестройка, которая влияет на кожу и волосы. Придется тратить очень большое количество времени, чтобы поддержать свой образ в идеальном состоянии. Стилисты рекомендуют в этом возрасте выбирать простые, но омолаживающие стрижки. Самой востребованной на сегодня стрижкой является каре без удлинения. Из статьи вы узнаете, почему именно каре без удлинения подходит леди 40-50 лет.

https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/

Почему женщинам 40-50 лет стоит выбрать каре без удлинения

Каре – это довольно простая в оформлении стрижка. Важная особенность прически – идеально ровный срез. Длина каре без удлинения достигает линии подбородка. Каре ценят за универсальность, так как оно подходит практически всем женщинам.

https://www.instagram.com/stanley_salon/https://www.instagram.com/von_tempelhoff_photography/

Аккуратные пряди, которые обрамляют лицо, позволяют женщине 40-50 лет спрятать многие недостатки лица. Ровный срез создает великолепную форму стрижки, тем самым образ женщины в этом возрасте будет привлекательным и элегантным.

https://www.instagram.com/hair_by_marlo/

Каре без удлинения отличается своей неприхотливостью. Длина волос дает возможность женщине меньше времени тратить на уход за шевелюрой, укладка также очень простая и быстрая. Чтобы создать стильную и современную прическу дамы используют фен и щетку для придания объема у корней.

Именно универсальность, практичность и легкость укладки позволяет женщине 40-50 лет выглядеть молодо и стильно.

Окрашивание каре без удлинения для женщин 40-50 лет

В 40-50 лет у дам начинает выделяться седина, а некоторые уже полностью имеют седую голову. В этом году тренд на платиновый оттенок волос набирает популярность, что облегчает жизнь женщинам 40-50 лет. Каре без удлинения в холодном блонде смотрится очень эффектно, и несмотря на стереотипы, убирает несколько лишних лет и освежает образ. При желании женщина всегда может выбрать другой вариант окрашивания, но в этом возрасте стилисты советуют выбирать различные виды колорирования, в которые входят как минимум два оттенка.

https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.instagram.com/bobbedhaircuts/https://www.instagram.com/mainpointsalon/

Каре без удлинения – это отличный вариант прически для женщин 40-50 лет. Удобная длина, простая форма и ровный срез значительно экономят время на укладку и уход за шевелюрой, а также можно получить самый современный и, несомненно, молодой образ.

А Вам нравится каре без удлинения? Расскажите нам об этом в комментариях!

Если Вам понравилась статья, сохраните к себе и поделитесь с друзьями!

Сообщение Каре без удлинения 40-50 лет: поддержи свой образ в идеальном состоянии! появились сначала на Красотка.

 

Источник: Каре без удлинения 40-50 лет: поддержи свой образ в идеальном состоянии!

css — Как предотвратить изменение размера курсора на встроенном элементе html в редактируемом содержимом div

Задавать вопрос

спросил

Изменено 3 года, 3 месяца назад

Просмотрено 55 раз

При использовании атрибута contenteditable в div и вставке html-элемента span по какой-то причине курсор меняет положение рядом с диапазоном.

Итак, вы можете видеть, что каретка сдвинулась вверх:

Что управляет положением каретки и какие механизмы у меня есть для ее изменения?

HTML: 

 

            ваша электронная почта все еще Электронная почта?

css: 

 .inline-button {
    цвет фона: зеленый;
    граница: нет;
    черный цвет;
    отступ: 4px 4px;
    выравнивание текста: по центру;
    текстовое оформление: нет;
    отображение: встроенный блок;
    поля: 4px 2px;
    курсор: указатель;
    радиус границы: 5px;
    события-указатели: нет;
    вес шрифта: полужирный;
    размер шрифта: 0.8em;
}
 
 .inline-кнопка {
цвет фона: зеленый;
граница: нет;
черный цвет;
отступ: 4px 4px;
выравнивание текста: по центру;
текстовое оформление: нет;
отображение: встроенный блок;
поля: 4px 2px;
курсор: указатель;
радиус границы: 5px;
события-указатели: нет;
вес шрифта: полужирный;

размер шрифта: 0.
  8em;
} 
 

ваша электронная почта все еще Электронная почта?
  • html
  • css

Это из-за заполнения диапазона .

 .inline-кнопка {
цвет фона: зеленый;
граница: нет;
черный цвет;
отступ: 0px 4px;
выравнивание текста: по центру;
текстовое оформление: нет;
отображение: встроенный блок;
поля: 4px 2px;
курсор: указатель;
радиус границы: 5px;
события-указатели: нет;
вес шрифта: полужирный;

размер шрифта: 0.8em;
} 
 

ваша электронная почта все еще Электронная почта?
4

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но никогда не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания и подтверждаете, что прочитали и поняли нашу политику конфиденциальности и кодекс поведения.

3 Предварительная обработка | Пакет каретки

  • Создание фиктивных переменных
  • Предикторы нулевой и почти нулевой дисперсии
  • Идентификация коррелированных предикторов
  • Линейные зависимости
  • Предварительный процесс Функция
  • Центрирование и масштабирование
  • Вменение
  • Преобразование предикторов
  • Собираем все вместе
  • Расчет расстояния класса

Вставка включает несколько функций для предварительной обработки данных предиктора. Предполагается, что все данные являются числовыми (то есть факторы были преобразованы в фиктивные переменные с помощью model.matrix , dummyVars или другими способами).

Обратите внимание, что в следующей главе об использовании рецептов с поездом показано, как этот подход может предложить более разнообразный и настраиваемый интерфейс для предварительной обработки в пакете.

3.1 Создание фиктивных переменных

Функцию dummyVars можно использовать для создания полного (параметризованного меньше, чем полный ранг) набора фиктивных переменных из одного или нескольких факторов. Функция принимает формулу и набор данных и выводит объект, который можно использовать для создания фиктивных переменных с помощью метода прогнозирования.

Например, набор данных etitanic в пакете earth включает два фактора: pclass (пассажирский класс, с уровнями 1-й, 2-й, 3-й) и пол (с уровнями женский, мужской). Базовая функция R model.matrix будет генерировать следующие переменные:

 библиотека (земля)
данные (этитанические)
head(model.matrix(survived ~ ., data = etitanic)) 
 ## (Intercept) pclass2nd pclass3rd sexmale age sibsp parch
## 1 1 0 0 0 29.0000 0 0
## 2 1 0 0 1 0,9167 1 2
## 3 1 0 0 0 2.0000 1 2
## 4 1 0 0 1 30.0000 1 2
## 5 1 0 0 0 25.0000 1 2
## 6 1 0 0 1 48.
  0000 0 0

Использование dummyVars :

 манекенов <- dummyVars(выжило ~ ., данные = etitanic)
head(predict(dummies, newdata = etitanic)) 
 ## pclass.1st pclass.2nd pclass.3rd sex.female sex.male age sibsp parch
## 1 1 0 0 1 0 29.0000 0 0
## 2 1 0 0 0 1 0,9167 1 2
## 3 1 0 0 1 0 2.0000 1 2
## 4 1 0 0 0 1 30.0000 1 2
## 5 1 0 0 1 0 25.0000 1 2
## 6 1 0 0 0 1 48.0000 0 0

Обратите внимание, что пересечения нет, и каждый фактор имеет фиктивную переменную для каждого уровня, поэтому эта параметризация может быть бесполезна для некоторых функций модели, таких как lm .

3.2 Предикторы с нулевой и почти нулевой дисперсией

В некоторых ситуациях механизм генерации данных может создавать предикторы, которые имеют только одно уникальное значение (т. е. «предиктор с нулевой дисперсией»). Для многих моделей (за исключением моделей на основе дерева) это может привести к сбою модели или нестабильности подгонки.

Точно так же предикторы могут иметь только несколько уникальных значений, которые встречаются с очень низкой частотой.

Например, в данных о лекарственной устойчивости данные дескриптора nR11 (количество 11-членных колец) имеют несколько уникальных числовых значений, которые сильно несбалансированы:

 данные (mdrr)
data.frame(table(mdrrDescr$nR11)) 
 ## Частота Var1
## 1 0 501
## 2 1 4
## 3 2 23

Проблема здесь в том, что эти предикторы могут стать предикторами с нулевой дисперсией, когда данные разбиты на подвыборки перекрестной проверки/бутстрапа, или что несколько выборок могут оказать чрезмерное влияние на модель. Эти предикторы с «почти нулевой дисперсией», возможно, потребуется идентифицировать и исключить до моделирования.

Чтобы идентифицировать эти типы предикторов, можно рассчитать следующие две метрики:

  • частота наиболее распространенного значения по сравнению со вторым наиболее частым значением (называемым «отношением частоты»), которое будет близко к единице для скважины. -поведенческие предикторы и очень большие для сильно несбалансированных данных и
  • «процент уникальных значений» — это количество уникальных значений, деленное на общее количество выборок (умноженное на 100), которое приближается к нулю по мере увеличения детализации данных

Если отношение частот больше заранее заданного порога, а процент уникальных значений меньше порога, можно считать, что предиктор имеет близкую к нулю дисперсию.

Нам бы не хотелось ложно идентифицировать данные с низкой степенью детализации, но равномерно распределенные, например данные из дискретного равномерного распределения. Использование обоих критериев не должно ложно обнаруживать такие предикторы.

Глядя на данные MDRR, функцию NearZeroVar можно использовать для определения переменных с почти нулевой дисперсией ().0043 Аргумент saveMetrics может использоваться для отображения деталей и обычно по умолчанию равен FALSE ):

 nzv <- nearZeroVar(mdrrDescr, saveMetrics= TRUE)
nzv[nzv$nzv,][1:10,] 
 ## freqRatio процентУникальный zeroVar nzv
## nTB 23.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nBR 131.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nI 527.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR03 527,00000 0,3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR08 527,00000 0,3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR11 21,78261 0,5681818 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR12 57,66667 0,3787879FALSE TRUE
## D.Dr03 527.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## D.Dr07 123.50000 5. 8712121 ЛОЖЬ ИСТИНА
## D.Dr08 527.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА 
 dim(mdrrDescr) 
 ## [1] 528 342 
 nzv <- nearZeroVar(mdrrDescr)
filteredDescr <- mdrrDescr[ -nzv]
dim(filteredDescr) 
 ## [1] 528 297

По умолчанию nearZeroVar возвращает позиции переменных, помеченных как проблемные.

3.4 Линейные зависимости

Функция findLinearCombos использует QR-разложение матрицы для перечисления наборов линейных комбинаций (если они существуют). Например, рассмотрим следующую матрицу, которая могла быть получена путем параметризации менее чем полного ранга двухсторонней экспериментальной схемы:

 ltfrDesign <- matrix(0, nrow=6, ncol=6)
ltfrDesign[1] <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1)
ltfrDesign[2] <- c(1, 1, 1, 0, 0, 0)
ltfrDesign[3] <- c(0, 0, 0, 1, 1, 1)
ltfrDesign[4] <- c(1, 0, 0, 1, 0, 0)
ltfrDesign[5] <- c(0, 1, 0, 0, 1, 0)
ltfrDesign[6] <- c(0, 0, 1, 0, 0, 1)

Обратите внимание, что столбцы два и три в сумме составляют первый столбец. Точно так же столбцы четыре, пять и шесть составляют первый столбец. findLinearCombos вернет список, перечисляющий эти зависимости. Для каждой линейной комбинации он постепенно удаляет столбцы из матрицы и проверяет, разрешены ли зависимости. findLinearCombos также вернет вектор позиций столбцов, которые можно удалить, чтобы устранить линейные зависимости:

 comboInfo <- findLinearCombos(ltfrDesign)
комбоИнформация 
 ## $linearCombos
## $linearCombos[[1]]
## [1] 3 1 2
##
## $linearCombos[[2]]
## [1] 6 1 4 5
##
##
## $удалить
## [1] 3 6 
 ltfrDesign[ -comboInfo$remove] 
 ## [1] [2] [3] [4]
## [1,] 1 1 1 0
## [2,] 1 1 0 1
## [3,] 1 1 0 0
## [4,] 1 0 1 0
## [5,] 1 0 0 1
## [6,] 1 0 0 0

Эти типы зависимостей могут возникать, когда для описания структуры молекулы используется большое количество бинарных химических отпечатков пальцев.

3.5 Функция

preProcess

Класс preProcess может использоваться для многих операций над предикторами, включая центрирование и масштабирование. Функция preProcess оценивает требуемые параметры для каждой операции, а predict.preProcess используется для их применения к конкретным наборам данных. Эта функция также может быть интерфейсом при вызове функции train .

Несколько типов методов описаны в следующих нескольких разделах, а затем используется еще один пример, чтобы продемонстрировать, как можно использовать несколько методов. Обратите внимание, что во всех случаях Функция предварительной обработки оценивает все, что ей требуется, из определенного набора данных (например, обучающего набора), а затем применяет эти преобразования к любому набору данных без повторного вычисления значений

3.6 Центрирование и масштабирование

В приведенном ниже примере половина данные MDRR используются для оценки местоположения и масштаба предикторов. Функция preProcess на самом деле не выполняет предварительную обработку данных. predict. preProcess используется для предварительной обработки этого и других наборов данных.

 набор семян(96)
inTrain <- образец (seq (вдоль = mdrrClass), длина (mdrrClass)/2)
обучение <- filteredDescr[inTrain,]
тест <- filteredDescr[-inTrain,]
trainMDRR <- mdrrClass[inTrain]
testMDRR <- mdrrClass[-inTrain]
preProcValues ​​<- preProcess (обучение, метод = c («центр», «масштаб»))
trainTransformed <- прогнозировать (preProcValues, обучение)
testTransformed <- прогнозировать(preProcValues, test)

Опция preProcess "диапазон" масштабирует данные в интервале между нулем и единицей.

3.7 Импутация

Предварительный процесс может использоваться для импутации наборов данных только на основе информации в обучающем наборе. Один из способов сделать это — использовать K ближайших соседей. Для произвольной выборки в обучающем наборе находятся K ближайших соседей, и значение для предиктора вменяется с использованием этих значений (например, с использованием среднего значения). Использование этого подхода автоматически запускает preProcess для центрирования и масштабирования данных, независимо от того, что находится в методе аргумент. В качестве альтернативы для импутации можно также использовать деревья в мешках. Для каждого предиктора в данных создается дерево в мешках с использованием всех других предикторов в обучающем наборе. Когда в новой выборке отсутствует значение предиктора, для предсказания значения используется модель с пакетами. Хотя теоретически это более мощный метод вменения, вычислительные затраты намного выше, чем у метода ближайшего соседа.

3.8 Преобразование предикторов

В некоторых случаях необходимо использовать анализ основных компонентов (PCA) для преобразования данных в меньшее подпространство, где новые переменные не коррелируют друг с другом. Класс preProcess может применить это преобразование, включив "pca" в аргумент метода . Это также приведет к принудительному масштабированию предикторов. Обратите внимание, что при запросе PCA PreProcess изменяет имена столбцов на PC1 , PC2 и так далее.

Аналогичным образом, анализ независимых компонентов (ICA) также можно использовать для поиска новых переменных, которые представляют собой линейные комбинации исходного набора, так что компоненты являются независимыми (в отличие от некоррелированных в PCA). Новые переменные будут помечены как IC1 , IC2 и так далее.

Преобразование «пространственный знак» (Serneels et al, 2006) проецирует данные для предиктора на единичный круг в измерениях p, где p — количество предикторов. По сути, вектор данных делится на его норму. На двух рисунках ниже показаны два центрированных и масштабированных дескриптора из данных MDRR до и после преобразования пространственных знаков. Перед применением этого преобразования предикторы должны быть центрированы и масштабированы.

 библиотека (AppliedPredictiveModeling)
прозрачная тема (транс = . 4) 
 plotSubset <- data.frame(scale(mdrrDescr[ c("nC", "X4v")]))
xyplot(nC ~ X4v,
       данные = сюжетное подмножество,
       группы = mdrrClass,
       auto.key = list(columns = 2))

После пространственного знака:

 преобразованный <-spaceSign(plotSubset)
преобразованный <- as.data.frame(преобразованный)
xyplot(nC ~ X4v,
       данные = преобразованы,
       группы = mdrrClass,
       auto.key = list(columns = 2))

Другой вариант, "BoxCox" оценит преобразование Бокса-Кокса для предикторов, если данные больше нуля.

 preProcValues2 <- preProcess (обучение, метод = "BoxCox")
trainBC <- предсказать (preProcValues2, обучение)
testBC <- предсказать (preProcValues2, тест)
preProcValues2 
 ## Создано из 264 выборок и 31 переменной
##
## Предварительная обработка:
## - Преобразование Бокса-Кокса (31)
## - игнорируется (0)
##
## Лямбда-оценки для преобразования Бокса-Кокса:
## Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв.  Макс.
## -2,0000 -0,2500 0,5000 0,4387 2,0000 2,0000

Значения NA соответствуют предикторам, которые не удалось преобразовать. Это преобразование требует, чтобы данные были больше нуля. Два подобных преобразования, преобразование Йео-Джонсона и экспоненциальное преобразование Мэнли (1976), также могут использоваться в препроцессе .

3.9 Собираем все вместе

В разделе «Прикладное прогнозное моделирование» есть тематическое исследование, в котором прогнозируется время выполнения заданий в высокопроизводительной вычислительной среде. Данные:

 библиотека (AppliedPredictiveModeling)
данные (данные планирования)
str(schedulingData) 
 ## 'data.frame': 4331 obs. из 8 переменных:
## $ Протокол: Фактор с 14 уровнями "A", "C", "D", "E",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
## $ Соединения: число 997 97 101 93 100 100 105 98 101 95 ...
## $ InputFields: число 137 103 75 76 82 82 88 95 91 92 ...
## $ Итерации: число 20 20 10 20 20 20 20 20 20 20 . ..
## $ NumPending : число 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Час: число 14 13,8 13,8 10,1 10,4 ...
## $ День: Фактор с 7 уровнями "Пн", "Вт", "Ср",..: 2 2 4 5 5 3 5 5 5 3 ...
## $ Класс: Фактор с 4 уровнями "VF", "F", "M", "L": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

Данные представляют собой сочетание категориальных и числовых предикторов. Предположим, мы хотим использовать преобразование Йео-Джонсона для непрерывных предикторов, а затем центрировать и масштабировать их. Давайте также предположим, что мы будем запускать модели на основе дерева, поэтому мы можем захотеть сохранить факторы как факторы (в отличие от создания фиктивных переменных). Мы запускаем функцию для всех столбцов, кроме последнего, который является результатом.

 pp_hpc <- preProcess(schedulingData[ -8],
                     method = c("центр", "шкала", "ЙеоДжонсон"))
pp_hpc 
 ## Создано из 4331 выборки и 7 переменных
##
## Предварительная обработка:
## - по центру (5)
## - игнорируется (2)
## - в масштабе (5)
## - Преобразование Йео-Джонсона (5)
##
## Лямбда-оценки для преобразования Йео-Джонсона:
## -0. 08, -0.03, -1.05, -1.1, 1.44 
 преобразовано <- прогнозировать(pp_hpc, newdata = schedulingData[ -8])
head(transformed) 
 ## Протокол Соединения InputFields Iterations NumPending Hour Day
## 1 E 1,2289592 -0,6324580 -0,0615593 -0,554123 0,004586516 Вт
## 2 E -0,6065826 -0,8120473 -0,0615593 -0,554123 -0,043733201 Вт
## 3 E -0,5719534 -1,0131504 -2,7894869 -0,554123 -0,034967177 Чт
## 4 E -0,6427737 -1,0047277 -0,0615593 -0,554123 -0,964170752 Пт
## 5 E -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 -0,554123 -0,
5020 Пт
## 6 E -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 -0,554123 0,698108782 Wed

Два предиктора, помеченные как «игнорируемые» в выходных данных, являются двухфакторными предикторами. Они не изменяются, но числовые предикторы преобразуются. Однако предиктор количества ожидающих заданий имеет очень разреженное и несбалансированное распределение:

 mean(schedulingData$NumPending == 0) 
 ## [1] 0,7561764

Для некоторых других моделей это может быть проблемой (особенно если мы передискретизируем или понижаем выборку данных). Мы можем добавить фильтр для проверки предикторов с нулевой или почти нулевой дисперсией перед выполнением вычислений предварительной обработки:

 pp_no_nzv <- preProcess(schedulingData[ -8],
                        method = c("центр", "шкала", "ЙеоДжонсон", "nzv"))
pp_no_nzv 
 ## Создано из 4331 выборки и 7 переменных
##
## Предварительная обработка:
## - по центру (4)
## - игнорируется (2)
## - удалено (1)
## - масштабированный (4)
## - преобразование Йео-Джонсона (4)
##
## Лямбда-оценки для преобразования Йео-Джонсона:
## -0,08, -0,03, -1,05, 1,44 
 прогнозировать(pp_no_nzv, newdata = schedulingData[1:6, -8]) 
 ## Соединения протоколов InputFields Итерации Час День
## 1 E 1,2289592 -0,6324580 -0,0615593 0,004586516 Вт
## 2 E -0,6065826 -0,8120473 -0,0615593 -0,043733201 Вт
## 3 E -0,5719534 -1,0131504 -2,7894869 -0,034967177 Чт
## 4 E -0,6427737 -1,0047277 -0,0615593 -0,964170752 Пт
## 5 E -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 -0,
5020 Пт
## 6 Э -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 0,698108782 Wed

Обратите внимание, что один предиктор помечен как «удаленный», а в обработанных данных отсутствует разреженный предиктор.

3.10 Расчеты расстояния между классами

знак вставки содержит функции для создания новых расстояния до центроидов классов (аналогично тому, как работает линейный дискриминантный анализ). Для каждого уровня факторной переменной вычисляются центроид класса и ковариационная матрица. Для новых выборок вычисляется расстояние Махаланобиса до каждого из центроидов класса, которое можно использовать в качестве дополнительного предиктора. Это может быть полезно для нелинейных моделей, когда истинная граница решения на самом деле является линейной.

В тех случаях, когда в классе предикторов больше, чем выборок, функция classDist имеет аргументы, называемые pca , и сохраняют аргументы , которые позволяют использовать анализ основных компонентов в каждом классе, чтобы избежать проблем с сингулярными ковариационными матрицами. .

predict.classDist затем используется для создания расстояний классов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *