Среднее каре — стрижка для тех, кто ценит комфорт и стиль (30 манящих идей) | Красотка

07.09.2019

Среднее каре — это стильная и невероятно интересная стрижка на средние волосы, которая способна сделать лук любой женщины более свежим и красивым. К тому же, представленная стрижка имеет множество модификаций, что поможет любой даме найти свой, идеальный вариант среднего каре.

https://www.instagram.com/lucyhale/

Среднее каре с удлинением

Удлиненное каре прекрасно смотрится рядом с любой формой лица и типажом женщины. Такая универсальность сделала стрижку невероятно популярной среди представительниц слабого пола. Кроме того, эта прическа довольно неприхотлива в уходе, не требует постоянной корректировки и, к тому же,чудесно работает с разными видами окрашивания.

https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.pinterest.ruhttps://www.instagram.com/dicasdecortes/https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/https://www.instagram.com/curtosqueamamos/https://www. instagram.com/curtosqueamamos/

Среднее асимметричное каре

Асимметрия в тренде не только в женских предметах гардероба, но также и в стрижках. Подобное решение прекрасно подходит женщинам с круглым, квадратным и треугольным лицом, помогает им сглаживать недостатки и обнажать достоинства. Разбавлять представленный вариант специалисты советуют челкой, например, косой, а также красивым окрашиванием.

https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/https://www.instagram.com/exteriorglam/https://www.instagram.com/curtosqueamamos/https://www.instagram.com/curtosqueamamos/https://www.instagram.com/cabelosemprecurto/https://www.instagram.com/cabelocurto/

Среднее каре-каскад

Каре-каскад является разновидностью градуированного каре, с той лишь разницей, что каскад стрижется уровнями. Подобная стрижка чудесно работает как на тонких, так и на густых волосах, подходит к любой форме лица и, кроме того, чудесно сочетается со всеми видами челок.

https://www.instagram.com/dicasdecortes/https://www. instagram.com/cabelocurto/https://www.instagram.com/cabelocurto/

Среднее каре с челкой

Если же вы решили добавить в стрижку среднее каре челку, то специалисты здесь советуют обратить внимание на самые модные варианты, а именно на косую, асимметричную, удлиненную, прямую, короткую прямую или рваную.

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

Самые стильные идеи среднего каре

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

Среднее каре прекрасно будет смотреться с любой из представленных челок. Кроме того, не стоит здесь забывать и про окрашивания, которые помогут вам добиться идеального и действительно стильного образа.

А какая прическа понравилась вам? Поделитесь в комментариях!

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

Сообщение Среднее каре — стрижка для тех, кто ценит комфорт и стиль (30 манящих идей) появились сначала на Красотка.

Поделиться в социальных сетях

Вам может понравиться

Стрижка среднее каре. Оригинальные варианты

Подбор модной стрижки – задача не из простых. Зачастую она требует не только особенного внимания, но и терпения.

Выбирая модную стрижку очень сложно угадать, какая именно из них будет гармонично дополнять женский образ. Ведь большинство современных причесок построены на футуристической концепции и предполагают как минимум необычный стиль исполнения.

В этом случае на помощь приходят старые-добрые укладки волос, которые за последние несколько десятилетий стали просто бестселлерами парикмахерского искусства. Речь идет о таких прическах как каре, о котором мы говорили совсем недавно. Как известно, многие женщины предпочитают носить волосы средней длины. Это удобно и практично, а еще практически все прически подходят на средние волосы. Сегодня мы обсудим, какими же бывают стрижки для средних волос в стиле каре, а также поговорим о том, какие украшения для волос подходят для этой укладки.

Стрижки каре на средние волосы

История возникновения стрижки каре начинается еще в Древнем Египте. Наскальная живопись говорит о том, что египтяне предпочитали коротко обрезать волосы по прямой линии и создавать прямую челку. Визуально эта прическа напоминала каре. В 20-х годах появилось официальное название «каре», которое подразумевало стрижку чуть ниже ушей с градуировкой различного типа. Кончики волос модно было носить по направлению вовнутрь. Только через несколько десятилетий появилась классическая прическа каре до основания шеи, которая сегодня является эталоном парикмахерского искусства. Современные стрижки волос очень разнообразны, и сегодня мы поговорим о самых ярких из них.

Каре удлиненными прядями

Каре с удлиненными прядями пользуется огромной популярностью среди женщин благодаря тому, что эта укладка смотрится очень стильно. Стилисты говорят, что она не только освежает образ, но и делает женщину моложе на несколько лет. Вместе с тем, стоит отметить, что стрижка каре с удлиненными прядями отлично подходит для обладательниц круглой формы лица. Эта стрижка может иметь косую удлиненную челку, которая отлично дополняет образ. Вместе с тем она подразумевает короткие волосы в области затылка, благодаря чему полностью открывает спину и шею. Так что если вам есть что показать, не лишайте себя такой возможности.

Каре с градуировкой

Каре с градуировкой — одна из немногих модельных стрижек, которая может сделать образ еще более женственным и утонченным. Градуировка может осуществляться как на все волосы, так и на кончики волос. Наиболее распространенный вариант – градуировка кончиков волос. Большинство женщин предпочитают, чтобы кончики волос при каре «смотрели» вовнутрь. Градуировка также может выполняться на челке и передних прядях волос, создавая стрижку в стиле каскад.

Классическое каре

Классическое каре предпочитают носить многие женщины. Это стрижка, которая не имеет возраста. Она популярна во все времена. Классическое каре в современной интерпретации может быть разнообразным. Большинство парикмахеров акцентируют внимание на двухцветном окрашивании волос, которое сегодня получило огромную популярность. Модно также экспериментировать с челками. К примеру, классическое каре как минимум необычно смотрится с косой удлиненной челкой. А если вы хотите привнести в свой образ некую изюминку, задумайтесь над оригинальным окрашиванием волос, к примеру, по 3 D технологии.

Каре со смещенным центром и асимметрия

Необычные молодежные стрижка каре получили огромную популярность среди молодых девушек. Желание выделится из толпы, и выглядеть не так как все же делает свою работу. Так, к примеру, в этом году в моду входит стрижка каре со смещенным центром. Еще более популярные варианты предполагаю асимметрию прядей волос. Это означает, что одна часть волос может быть значительно длиннее другой. Радикальный вариант – стрижка каре с выбритым виском!

Боб-каре: современные укладки

Прическа боб-каре как симбиоз сразу двух стрижек появилась сравнительно недавно. За это время парикмахерам удалось выработать свою стратегию завоевания внимания клиента. Это касается не только оригинального стиля стрижки, но и технологии ее создания. Более того, современная прическа боб-каре обязательно сопровождается запоминающимся окрашиванием волос. Как выгладит прическа боб-каре? Это современная короткая стрижка, которая предполагает слегка удлиненные пряди волос у лица и укороченные на затылке. Стрижка универсальная и подходит для всех возрастов.

Стрижка среднее каре и аксессуары для волос

Стрижка каре отлично сочетается с такими аксессуарами для волос, как ободки, обручи, различного рода повязки. Это своеобразные атрибуты индивидуального стиля, которые позволяют сделать прическу яркой и запоминающейся. В этом году большой популярностью пользуются утонченные аксессуара для волос, к примеру, ободки-цепочки и пр.

Модных вам укладок и хорошего настроения!

 Hair-Fresh

 

 

Как вам статья?

Как использовать различные алгоритмы с помощью пакета Caret в R. | Мервин Акаш | Coinmonks

Опубликовано в

·

Чтение: 12 мин.

·

10 июля 2018 г.

Привет, дорогие читатели, это моя первая статья, так что, пожалуйста, потерпите меня. Будут ошибки в грамматике (не в коде), так что заранее извиняюсь. Поэтому я буду работать над набором данных о ценах на жилье, который является соревнованием в kaggle, и применять пакет Caret в R для применения разных алгоритмов вместо разных пакетов, а также применять настройку гиперпараметров.

Описание kaggle в наборе данных выглядит следующим образом:

Попросите покупателя дома описать дом своей мечты, и он, вероятно, не начнет с высоты потолка подвала или близости к железной дороге с востока на запад. Но набор данных этого конкурса игровых площадок доказывает, что на ценовые переговоры влияет гораздо больше, чем количество спален или забор из белого штакетника. С 79 независимыми переменными, описывающими (почти) каждый аспект жилых домов в Эймсе, штат Айова, этот конкурс ставит перед вами задачу предсказать окончательную цену каждого дома.

Таким образом, набор данных для этого соревнования содержит около 76 столбцов с соответствующими отсутствующими значениями, потому что набор данных без отсутствующих значений похож на жизнь без души.
Задача, которую мы будем решать, — это прогнозирование цены продажи жилых домов в Эймсе, штат Айова. Мы должны использовать методы регрессии, чтобы предсказать SalePrice собственности. Это проблема машинного обучения с контролируемой регрессией. Это контролируется, потому что у нас есть как функции (данные о цене дома), так и цель (цена продажи), которые мы хотим предсказать.
Теперь для задач регрессии мы можем использовать различные алгоритмы, такие как линейная регрессия, случайный лес, kNN и т. д. В R у нас есть разные пакеты для всех этих алгоритмов.
Общая идея этой статьи: «Зачем использовать разные пакеты для разных алгоритмов, если у вас есть один для всех?».
Пакет CARET содержит более 175 алгоритмов для работы. Теперь вместо того, чтобы пытаться запомнить разные пакеты для разных алгоритмов, курсор позволяет вам использовать 1 простую функцию для создания всех ваших алгоритмов.
Звучит довольно просто, а?
Ну, это не так просто. Но мы рассмотрим это позже.

Перед тем, как сразу перейти к программированию. Давайте сохраним некоторые рекомендации о том, как мы будем подходить к постановке задачи.
1. Сформулируйте условие задачи.
2. Получение данных в доступном состоянии.
3. Выявление пропущенных значений и аномалий.
4. Подготовка данных для алгоритмов машинного обучения.
5. Обучить модель различным алгоритмам в каретке.
6. Прогнозирование выхода с соответствующими моделями.
7. Отправка вывода в kaggle. ;p
Шаг 1 отмечен галочкой. У нас есть вопрос «Прогнозирование цены продажи недвижимости на основе предоставленных данных».

Итак, для начала нам нужны данные. Как правило, большая часть времени тратится на очистку данных и изучение данных, чтобы получить отношения между столбцами и нужно ли нам создавать новые столбцы из существующих.
Мы будем , а не слишком углубляться в изучающую часть, поскольку основной темой этой статьи является реализация пакета каретки. Но я опубликую новую статью, если вам, ребята, нужна база о том, как подходить к изучению наборов данных. Прокомментируйте, если вам это нужно.
Возвращаясь к теме. Данные доступны в kaggle для скачивания. Формат файла — csv (значения, разделенные запятыми). Это общий формат файла при работе с данными.
Следующий код загружает данные в RStudio и отображает структуру данных.

 # Задайте рабочий каталог (куда вы сохранили файл) 
 setwd("E:/Kaggle/Housing Price/")# Чтение поезда и тестовых данных 
 train <- read.csv("train.csv") 
 тест <- read.csv("test.csv") 

Вот краткая версия того, что вы найдете в файле описания данных.

• SalePrice — цена продажи объекта в долларах. Это целевая переменная, которую вы пытаетесь предсказать.
• MSSubClass: Класс здания
• MSZoning: Общая классификация зонирования
• LotFrontage: Линейные футы улицы, соединенной с недвижимостью
• LotArea: Площадь участка в квадратных футах : Тип переулка доступ
• LotShape: общая форма участка
• LandContour: ровность участка
• Коммуникации: тип доступных коммуникаций
• LotConfig: конфигурация земельного участка черта города
• Условие1 : Близость к главной дороге или железной дороге
• Условие2: Близость к главной дороге или железной дороге (при наличии второй)
• Тип здания: Тип жилья
• Тип дома: Стиль жилья
• Общее качество: общий материал и качество отделки
• Общее состояние: общая оценка состояния
• Год постройки: исходная дата постройки
• YearRemodAdd: дата реконструкции
• RoofStyle: тип крыши
• RoofMatl: материал крыши
• Exterior1st: Наружное покрытие дома
• Exterior2nd: Наружное покрытие дома (если используется более одного материала)
• MasVnrType: Тип каменной кладки
• MasVnrArea: Площадь каменной кладки в квадратных футах
• ExterQual: качество материала фасада
• ExterCond: текущее состояние материала фасада
• Foundation: тип фундамента
• BsmtQual: высота подвала
• BsmtCond: общее состояние подвала
9006 1 BsmtExposure: Прогулка или сад Уровень стен подвала
• BsmtFinType1: Качество отделки цокольного этажа
• BsmtFinSF1: Тип 1 обработанной площади в квадратных футах
• BsmtFinType2: Качество второй обработанной площади (при наличии)
• BsmtFinSF2: Тип 2 готовых квадратных футов
• BsmtUnfSF: Незавершенные квадратные футы площади подвала
• TotalBsmtSF: Общая площадь подвала в квадратных футах
• Отопление: Тип отопления
• ОтоплениеQC: Качество и состояние отопления 900 62
• CentralAir: Система кондиционирования кондиционирование
• Электрика: Электрическая система
• 1stFlrSF: Квадратные футы первого этажа
• 2ndFlrSF: Квадратные футы второго этажа
• LowQualFinSF: Квадратные футы с отделкой низкого качества (все этажи)
• GrLivArea: Жилая площадь над землей, квадратные футы
• BsmtFullBath: Полные ванные комнаты в подвале
• BsmtHalfBath: Половина ванных комнат в подвале
• FullBath: Полные ванные комнаты над уровнем земли
• HalfBath: Полуванны над уровнем земли
• Спальня: Количество спален выше цокольного этажа
• Кухня: количество кухонь
• KitchenQual: качество кухни
• TotRmsAbvGrd: общее количество комнат выше уровня (не включая ванные)
• Функциональность: рейтинг функциональности дома
• Камины: Количество каминов
• FireplaceQu: Качество камина
• GarageType: Расположение гаража
• GarageYrBlt: Год постройки гаража
• GarageFinish: Внутренняя отделка гаража
• GarageCars: Размер гараж на машиномест
• ГаражПлощадь: Размер гаража в квадратных футах
• GarageQual: Качество гаража
• GarageCond: Состояние гаража
• PavedDrive: Асфальтированная дорога
• WoodDeckSF: Площадь деревянного настила в квадратных футах
• OpenPorchSF: площадь открытой веранды в квадратных футах
• EnclosedPorch: площадь закрытой веранды в квадратных футах
• 3SsnPorch: площадь трехсезонной веранды в квадратных футах
• ScreenPorch: площадь веранды-ширмы в квадратных футах
• бассейн Площадь: Площадь бассейна в квадратных футах
• PoolQC: качество пула
• Fence: качество ограждения
• MiscFeature: разные функции, не включенные в другие категории0062
• Год продажи: Год продажи
• Тип продажи: Тип продажи
• Состояние продажи: Состояние продажи

Да, я знаю, что это длинный список. Но не волнуйтесь, я же сказал вам, что мы не будем заниматься исследованием данных. На самом деле мы не будем проводить какие-либо исследования. Мы просто позволим PCA справиться с тяжелой работой.

ПСА? Прочтите эту статью Мэтта Бремса. Он охватывает теоретические аспекты PCA. Я займусь кодировкой.

Размер тренировочных данных 1460x81, а тестовых данных 1459х80. Просматривая данные в House Price (я точно не просматривал данные, просто написал кучу занудного кода), я понял, что недостающих данных немного, что является отличным напоминанием о том, что в этом мире нет ничего идеального.
Отсутствующие данные могут очень сильно повлиять на ваш анализ и модель машинного обучения. Для ознакомления с тем, как обрабатывать отсутствующие значения, ознакомьтесь с этой статьей .

 # Получение столбцов с более чем 20% пропущенных значений. 
 пропустить <- colSums(is.na(train)) 
 miss_prec <- miss/nrow(train)*100 
 print(miss_prec[miss_prec > 20])col_miss <-names(miss_prec[miss_prec>20]) 

Видим, что есть 5 колонок: «Alley», «FireplaceQu », «PoolQC», «Fence», «MiscFeature», в которых отсутствует более 20% данных.
Проблема с отсутствующими значениями заключается в том, что рекомендуется приписывать им разумные значения, но если мы явно присваиваем значения по нашему выбору, мы можем манипулировать данными по своему усмотрению и обязательно получим неправильную модель. Мы должны прибегнуть к удалению столбцов, содержащих пропущенные значения больше определенного порога. Держу до 20%.

 # Удаление столбцов с отсутствующим значением более 20% как в обучающих, так и в тестовых данных. 
 train[c(col_miss)] <- NULL 
 test[c(col_miss)] <- NULL 

Теперь, когда мы удалили столбцы, содержащие более 20% отсутствующих значений, пришло время приписать значения для другие столбцы.

Также было отмечено, что набор данных Utilities in train и test имеет очень уникальную особенность. Судя по всему, утилиты в наборе данных поезда имели 2 значения: AllPub и NoSeWa. Но если посмотреть на уникальность Утилит в тестовых данных, то находим: AllPub.

 sd <- имена(которые(sapply(test,is. factor))) 
 f <- c() 
 for(i in sd){ 
 f <- c(f, length(levels(test[i ]))) 
 } 
 print(sd[that(f == 1)])train$Utilities <- NULL 
 test$Utilities <- NULL 

Я воспользуюсь помощью пакета mouses, чтобы вычислить пропущенные значения методом случайного леса.

 # Импорт библиотеки. = 5, метод = "rf", maxit = 10) 
 testnew <- complete(temptest, 1) 

One Hot Encoding:

Теперь, когда мы обработали недостающие значения, мы объединим два набора данных для создания фиктивных переменных.
Почему ты говоришь? Ну, вы видите, что в конце концов это проблема регрессии, и если у нас нет непрерывных или дискретных значений в наборе данных, это создаст небольшую проблему. И нам не нужно усложнять вещи, не так ли?

 housedum <- rbind(trainnew %>% select(-SalePrice), testnew) 

Теперь, когда наборы данных объединены, давайте создадим фиктивные переменные. В R это не так сложно. Мы воспользуемся методом dummyVars пакета Caret.

 library(caret)housedumnew <- dummyVars(~., data = housedum) 
 housedumpred <- предсказать(housedumnew,housedum) 

Теперь после создания фиктивных переменных наборы данных для обучения и тестирования разделены.

 trainnewpred <- housedumpred[1:nrow(trainnew),] 
 testnewpred <- housedumpred[-(1:nrow(trainnew)),] 92prop_varex <- pr_var/sum(pr_var) 

Давайте построим график, чтобы понять, сколько переменных мы должны взять для создания модели.

 # Простой ч/б сюжет Основные компоненты и дисперсия. 
 plot(prop_varex, xlab = "Основной компонент", ylab = "Объясненная доля дисперсии", 
 type = "b") 

 plot(cumsum(prop_varex), xlab = "Основной компонент", 
 ylab = "Совокупная доля объясненной дисперсии", type = "b") 

Мы видим, что первые 150 главных компонент составляют более 80% дисперсии.
Подмножество первых 150 переменных во фрейме данных.

 # Набор данных поезда 
 housetrain <- data.frame(SalePrice = train$SalePrice, prin_train$x) 
 housetrain <- housetrain[1:151]# Набор тестовых данных 
 housetest <- предсказание(prin_train, newdata = testnewpred ) 
 housetest <- as. data.frame(housetest) 
 housetest <- housetest[1:150] 

Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются новички в машинном обучении, — какие алгоритмы изучать и на чем сосредоточиться. В случае R проблема усугубляется тем фактом, что разные алгоритмы будут иметь разный синтаксис, разные параметры для настройки и разные требования к формату данных. Это может быть слишком много для новичка.

Итак, как же превратиться из новичка в специалиста по обработке и анализу данных, создающего сотни моделей и складывающего их вместе? Конечно, нет никакого быстрого пути, но то, что я вам сегодня расскажу, позволит вам применять сотни моделей машинного обучения без необходимости:

• запоминать разные имена пакетов для каждого алгоритма.
• синтаксис применения каждого алгоритма.
• параметров для настройки каждого алгоритма.

Все это стало возможным благодаря годам усилий, которые ушли за CARET (классификация и регрессионное обучение) , который, возможно, является самым большим проектом в R. Один только этот пакет — все, что вам нужно знать для решения практически любой задачи машинного обучения с учителем. Он обеспечивает единый интерфейс для нескольких алгоритмов машинного обучения и стандартизирует различные другие задачи, такие как разделение данных, предварительная обработка, выбор функций, оценка важности переменных и т. д. .

Теперь, когда мы завершили работу с данными, давайте сосредоточим наше внимание на создании обучающих моделей для прогнозирования набора тестовых данных.

 library(caret) 

Самое лучшее в пакете Caret — это количество алгоритмов, которое позволяет нам использовать более 175 алгоритмов в одном пакете. Хорошо, поговорим об излишестве.
Нажмите здесь , чтобы узнать алгоритмы, которым следует пакет Caret.

 # См. доступные алгоритмы в каретке 
 modelnames <- paste(names(getModelInfo()), crush=', ') 
 modelnames 

И если вы хотите узнать больше деталей, таких как гиперпараметры и можно ли их использовать для решения проблемы регрессии или классификации, выполните

 modelLookup(algo) 

train() : Эта функция устанавливает составляет сетку параметров настройки для ряда процедур классификации и регрессии, подбирает каждую модель и вычисляет показатель производительности на основе повторной выборки.
Помимо построения модели train() выполняет множество других действий, таких как:

1. Перекрестная проверка модели

2. Настройка гиперпараметров для оптимальной производительности модели

3. Выбор оптимальной модели на основе заданной оценочной метрики () )

trainControl(): Функция train() принимает аргумент trControl , который принимает вывод trainControl() .

Внутри trainControl() вы можете управлять тем, как train() будет:

1. Использовать метод перекрестной проверки.

2. Как резюмировать результаты с помощью функции суммирования

Перекрестная проверка Метод может быть одним из следующих:

'boot': выборка начальной загрузки

'optimism_boot': Оценщик начальной загрузки оптимизма

'boot_all': Все методы загрузки.

‘cv’: перекрестная проверка k-Fold

'repeatedcv': повторная перекрестная проверка k-Fold

'oob': перекрестная проверка Out of Bag

'LOOCV': исключение одной перекрестной проверки

'LGOCV': исключение группы перекрестной проверки

9035 1 резюмеФункция может быть twoClassSummary , если Y является двоичным классом, или multiClassSummary , если Y имеет более 2 категорий.

При установке classProbs=T оценки вероятности генерируются вместо прямого прогнозирования класса на основе заранее определенного порогового значения 0,5.

Создание параметров trControl о том, как должен работать наш алгоритм.
Мы будем использовать RepeatCV. CV означает метод перекрестной проверки .
RepeatedCV указывает, сколько раз мы будем повторять перекрестную проверку. Думайте об этом как о цикле for, чтобы хорошо понимать данные.

 control <- trainControl(method = "repeatedcv", Repeats = 3) 

Довольно просто, а? Что ж, по мере того, как вы углубляетесь в пакет каретки, вам понадобятся дополнительные параметры, которые помогут вам. Но пока мы будем придерживаться основ.

Создадим разные модели для разных алгоритмов:

 # Дерево решений: 
 model_dt <- train(SalePrice~., data=housetrain, trControl = control, method = "rpart",tuneLength = 15)# Случайный лес: 
 model_rf <- train(SalePrice~. , data=housetrain, trControl = control, method = "rf", tuneLength = 15)# kNN 
 model_knn <- train(SalePrice~., housetrain, trControl = control, method = "knn", tuneLength = 15) 

Имейте в виду, что это займет много времени для вычисления. Как и много времени. Особенно Рэндом Форест.
Вы заметите, что все алгоритмы имеют почти одинаковый синтаксис. Что ж, это преимущество пакета Caret. Вам не нужно запоминать все параметры разных пакетов.
Хотя это также недостаток пакета Caret, поскольку для настройки модели в соответствии с вашими конкретными потребностями он не так полезен, поскольку не учитывает все параметры.

Теперь наша модель обучена изучению взаимосвязей между функциями и целями. Следующий шаг — выяснить, насколько хороша модель! Для этого мы делаем прогнозы по функциям теста (модель никогда не видит ответы теста).

 # Дерево решений 
 pred_dt <- предсказать(model_dt, housetest)# Случайный лес 
 pred_rf <- предсказать(model_rf, housetest)# kNN 
 pred_knn <- предсказать(model_knn, housetest) 

И вуаля! у нас есть выходные данные для тестовых наборов данных.
Теперь нам нужно сохранить эти предсказанные данные в упорядоченном виде, чтобы отправить их в kaggle.

 # Дерево решений 
 dt_df <- data.frame(ID = row.names(housetest), SalePrice = pred_dt) 
 write.csv(dt_df, file = "DecisionTree.csv", row.names = F)# Случайный лес 
 rf_df <- data.frame(ID = row.names(housetest), SalePrice = pred_rf) 
 write.csv(rf_df, file = "RandomForest.csv", row.names = F)# kNN 
 knn_df <- data. frame(ID = row.names(housetest), SalePrice = pred_knn) 
 write.csv(knn_df, file = "kNN.csv", row.names = F) 

Теперь все, что вам нужно сделать, это отправить созданные файлы csv в этой ссылке .

С этими кодами мы подошли к заключительной части этой статьи. На этом этапе, если вы хотите улучшить код, мы можем попробовать настроить гиперпараметры на других наборах алгоритмов. И, возможно, больше изучения наборов данных, чтобы получить общее представление о переменных.
Также больше доступных данных лучше для прогнозирования данных. Было бы воодушевлено, если бы кто-нибудь мог улучшить производительность модели, не используя другие алгоритмы, а скорее за счет обработки данных.
Тем, кто действительно заинтересован в изучении тонкостей пакета Caret, я настоятельно рекомендую эту статью , на которую я наткнулся и которая мне очень помогла.
Кроме того, я надеюсь, что все, кто прошел через это, увидели, насколько доступным стало машинное обучение, и готовы присоединиться к гостеприимному и полезному сообществу машинного обучения.

Как всегда, буду рад обратной связи и конструктивной критике! Моя электронная почта [email protected].

Удачного кодирования!!

Множественная регрессия с использованием курсора. Около 2 лет назад мне поручили… | by Cheryl Isabella

10 минут чтения

·

21 декабря 2022

Около 2 лет назад мне поручили составить анализ множественной регрессии для курса статистики в университете. Мы могли свободно выбирать любое программное обеспечение, которое хотели, поэтому я решил использовать свои недавно приобретенные навыки R для статьи.

Фото любезно предоставлено Вольфрамом К. из Pexels

Предыстория

Предисловие к проекту американских горок рассказывает история о том, как Джон Уордли, отмеченный наградами концептуальный дизайнер тематических парков и американских горок, включая Nitro и Oblivion, собирался испытать американские горки Nemesis. в первый раз. Он спросил Уолтера Боллигера, президента производителя подставок B&M: «Что, если подставка заглохнет? Как мы вернем поезда на станцию?» Боллиджер ответил: «Наши подставки никогда не останавливаются. Они всегда отлично работают с первого раза». И это работало отлично. Знатоки американских горок знают, что компания Bolliger & Mabillard Consulting Engineers, Inc. (B&M) создала одни из самых инновационных американских горок. Компания была основана в конце 1980-х годов, когда Уолтер Боллигер и Клод Мабийяр покинули компанию Intamin AG, где они разработали первые стоячие подставки компании. B&M построила свою репутацию на инновациях. Они разработали первые «перевернутые» американские горки, в которых поезд движется под рельсами с сиденьями, прикрепленными к колесной тележке, и впервые представили «водолазные машины» с вертикальным падением, впервые представленные в Oblivion. Подставки B&M известны среди энтузиастов особенно плавным ходом, надежностью, простотой обслуживания и отличными показателями безопасности. В отличие от некоторых других производителей, B&M не использует моторные катера, предпочитая, как и многие знатоки каботажных судов, каботажные суда с гравитационным двигателем. B&M является международным лидером в области дизайна американских горок, спроектировав 24 из 50 лучших стальных американских горок в 2009 году.Список Golden Ticket Awards и 3 из 10 лучших наград 2013 года.

Тематические парки — это крупный бизнес. Только в Соединенных Штатах насчитывается около 500 тематических парков и парков развлечений, которые приносят более 10 миллиардов долларов дохода в год. Промышленность США достаточно развита, но парки в остальном мире все еще растут. Европа теперь зарабатывает более 1 миллиарда долларов в год от своих тематических парков, а индустрия Азии быстро растет. Хотя тематические парки начали диверсифицироваться, включая аквапарки и зоопарки, аттракционы по-прежнему являются главной достопримечательностью большинства парков, и в центре аттракционов находятся американские горки. Инженеры и дизайнеры соревнуются, чтобы сделать их больше и быстрее. Двухминутной поездки на самых быстрых и лучших американских горках поклонники будут ждать часами. Можем ли мы узнать, что делает американские горки быстрыми? Каковы наиболее важные конструктивные соображения при создании самой быстрой подставки?

Данные

Исходный набор данных содержит 16 переменных, и даны краткие описания для некоторых переменных:

• Трек указывает, какой тип трека есть у американских горок. Возможные значения: «Дерево» и «Сталь».
• Продолжительность — продолжительность поездки в секундах.
• Скорость — максимальная скорость в милях в час.
• Высота — это максимальная высота над уровнем земли в футах.
• Падение — наибольшее падение в футах.
• Длина: общая длина гусеницы в футах.
• Inversions сообщает, переворачиваются ли гонщики вверх ногами во время поездки. Он имеет значения 1 (да) и 0 (нет). Некоторые подставки имеют несколько инверсий.

Цель

Целью данного анализа является анализ того, как скорость каботажного судна соотносится с другими свойствами каботажного судна. Кроме того, я стараюсь разрабатывать модели прогнозирования, предоставляя интерпретации, чтобы связать процесс моделирования.

Инструменты

R будет использоваться в качестве основного программного обеспечения вместе с такими пакетами, как Caret, dplyr и corrplot.

Исследовательский анализ данных (EDA)

Прежде чем погрузиться в исследовательский анализ данных, я подготовил данные, обработав пропущенные значения, удалив повторяющиеся строки и обработав выбросы.

Этот EDA разделен на две части: EDA для количественных переменных и EDA для качественных переменных.

1. EDA для количественных переменных: пакет corrplot используется для создания графика корреляции, который визуализирует силу корреляций (положительных/отрицательных) между количественными переменными.

Матрица парных корреляций также напечатана ниже для тех, кто интересуется числовыми особенностями корреляций.

Результаты : Поскольку целевой переменной является скорость, интерпретация отношений между переменными будет основываться на скорости.

• Высота демонстрирует сильную положительную линейную зависимость от скорости (коэффициент корреляции = 0,91423320). Поскольку его коэффициент корреляции является самым высоким, это указывает на то, что рост будет наиболее значимым предиктором скорости.
• Длина показывает сильную положительную линейную зависимость от скорости (коэффициент корреляции = 0,72175528).
• Длительность имеет умеренную положительную линейную зависимость от скорости (коэффициент корреляции = 0,43499920).
• Numinversions имеет слабую положительную линейную связь со скоростью (коэффициент корреляции = 0,35334778).
• Opened практически не имеет связи со Speed ​​(коэффициент корреляции = -0,01563838).

Большинство результатов имеют смысл, поскольку можно ожидать, что такие факторы, как максимальная высота над уровнем земли в футах и ​​продолжительность поездки, будут определять (верхнюю) скорость американских горок. Точно так же можно ожидать, что год открытия американских горок мало повлияет на их максимальную скорость. Интересным открытием является то, что числовые версии имеют слабую положительную линейную связь со скоростью. Когда американские горки заканчивают инверсию, они обычно ускоряются (из-за силы тяжести и инерции).

2. EDA для качественных переменных:

Поскольку скорость является целевой переменной, она будет перекодирована в категориальную переменную с помощью функции отсечения. Скорость колеблется от 9,72 миль в час до 194,4 миль в час. Таким образом, будет применен аргумент разрыва, поэтому скорость будет разделена на 5 классов — очень медленная, медленная, умеренная, быстрая и очень быстрая. Каждый класс группируется в соответствии с шагом 37 миль в час. Печатается сводка — 153 наблюдения попадают в «Очень медленно», 162 — в «Медленно», 78 — в «Умеренно», 8 — в «Быстро» и 2 — в «Очень быстро».

Результаты (оценка по скорости):

• Конструкция: Американские горки со стальными гусеницами имеют большую долю как очень быстрых, так и очень медленных американских горок. С другой стороны, американские горки с деревянными гусеницами составляют большую часть американских горок со средней скоростью. Кроме того, как минимум половина американских горок с деревянными дорожками относится к категории «Умеренная» (скорость). В целом, наиболее важным открытием является то, что американские горки со стальными гусеницами могут использоваться как для очень быстрых, так и для очень медленных американских горок. Также указано, что стальные гусеницы ускоряют американские горки.
• Инверсии: наиболее важным открытием является то, что американские горки без инверсий приводят к большей доле очень быстрых американских горок. Как уже говорилось ранее, американские горки без инверсий также приводят к большей доле очень медленных американских горок. В целом, эти результаты дополняют результат графика корреляции из раздела 3.1.
• Регион: важным открытием является то, что в Северной Америке самая высокая доля очень быстрых и быстрых американских горок и самая низкая доля очень медленных американских горок. В Европе самая большая доля очень медленных американских горок. Далее более 50% американских горок из Европы попали в класс «Очень медленные». Это может указывать на корреляцию между регионом и скоростью.

Прогнозирующие регрессионные модели скорости с использованием знака вставки Пакет

Я создал функцию для кодирования флаговых переменных для категориальных переменных перед построением нового набора данных, состоящего из исходных количественных переменных и флаговых переменных.

Функция переменной флага

Функция предварительной обработки (из пакета Caret) используется для предварительной обработки набора данных. Набор данных также будет разделен на набор для обучения (75%) и набор для тестирования (25%).

1. Модель линейной регрессии (с 5-кратной перекрестной проверкой):

Результат: Эта модель линейной регрессии имеет среднеквадратичное отклонение чуть выше 10 и высокое значение Rsquared. 4 наиболее значимых предиктора (в порядке убывания ранга): высота, длина, инверсии флагов и конструкция флагов. Последовательность и количество предикторов этой модели идентичны выводам модели линейной регрессии, сгенерированной без использования курсора.

2. Регрессионная модель KNN (с 5-кратной перекрестной проверкой и пакетом kknn):

Результат : Регрессионная модель KNN имеет RMSE около 12 и умеренно высокий Rsquared. Поскольку эта модель регрессии KNN дает более высокое значение RSME и более низкое значение Rsquared по сравнению с моделью линейной регрессии, модель линейной регрессии лучше подходит между ними.

3. Модель дерева регрессии CART (с 5-кратной перекрестной проверкой):

Результат : Эта модель регрессии CART имеет RMSE ниже, чем у модели регрессии KNN, но выше, чем у модели линейной регрессии. Значение Rsquared здесь выше, чем у модели регрессии KNN, но ниже, чем у модели линейной регрессии. Это означает, что модель линейной регрессии лучше всего подходит среди трех моделей.

Сравнение производительности моделей регрессии, построенных с помощью Caret

В целом, модель линейной регрессии считается лучшей (наиболее точной) моделью для прогнозирования скорости. Это связано с тем, что он имеет самые низкие значения RSME и самые высокие значения Rsquared среди трех моделей регрессии. Интересно, что первый точечный график показывает, что изменчивость, основанная на RSME и уровне достоверности 0,95, примерно одинакова. Второй точечный график Rsquared показывает, что модель линейной регрессии имеет наименьшую изменчивость, что может свидетельствовать о том, что она менее чувствительна к данным/изменениям. Значения Rsquared на основе 9Уровень достоверности 5% ниже 1, что является хорошим признаком.

Модели Predictive Classification for Speed ​​с использованием пакета вставки

Набор данных снова разделен с использованием пакета вставки, и переменные флага включены как в наборы для обучения, так и в наборы для тестирования.

1. Классификационная модель KNN (с 5-кратной перекрестной проверкой):

Результат: Значения точности и Каппа использовались для выбора окончательного значения k=3 для оптимальной модели. Это подтверждается тенденцией, наблюдаемой на графике точности против нет. ближайших соседей, поддерживая идею о том, что точность является самой высокой, когда k = 3.

2. Модель взвешенной классификации KNN (с 5-кратной перекрестной проверкой)

Для этой модели создается сетка гиперпараметров для kknn с kmax = 5.

Результат : Модель взвешенной классификации KNN имеет более низкую точность и значения каппа, чем модель классификации KNN (когда k = 3). Это указывает на то, что модель классификации KNN пока лучше подходит.

3. Модель классификации тележки (с 5-кратной перекрестной проверкой):

Результат: Классификационная модель CART на данный момент имеет самые высокие значения точности и каппа. Это указывает на то, что модель классификации CART в настоящее время является наиболее точной моделью для прогнозирования скорости.

4. Модель классификации C5.0 (с 5-кратной перекрестной проверкой):

Пакет C50 используется для обучения дерева классификации C5. 0.

Результат : Модель C5.0 имеет 2-е место по точности и значениям каппа по сравнению с остальными моделями классификации, построенными с использованием Caret. Высота, длина и регион являются наиболее важными предикторами скорости в этой модели.

Сравнение производительности для моделей классификации, построенных с использованием знака вставки

Точечный график выше показывает, что дисперсия CART является наименьшей. Это также показывает, что точность CART самая высокая.

Проверка предположений модели

Поскольку CART считается наиболее точным в прогнозировании скорости, будут проверены предположения модели для этой конкретной модели. Единственное предположение, сделанное деревьями решений, состоит в том, что данные независимо и одинаково распределены (iid). Поскольку все американские горки уникальны, ожидается, что скорость одних американских горок не будет зависеть от скорости других американских горок, и можно предположить, что каждая переменная имеет то же распределение вероятностей, что и другие, можно предположить, что выполняется предположение iid.

Сравнение лучших моделей каждого метода моделирования:

При использовании каретки линейная модель будет лучшей моделью регрессии для прогнозирования скорости, а модель CART будет лучшей моделью классификации. Четыре наиболее значимых предиктора для модели линейной регрессии — это (в порядке убывания ранга) высота, длина, flag_inversions и flag_construction. Четыре наиболее значимых предиктора для модели классификации CART — это (в порядке убывания ранга) высота, длина, продолжительность и числовые версии.

Заключение:

Самый важный вывод, сделанный при построении и оценке различных моделей, заключается в том, что рост и длина всегда являются наиболее значимыми предикторами скорости, независимо от используемой модели. Этот вывод будет особенно полезен для производителей американских горок, которые хотят знать, на какие переменные следует обратить внимание, чтобы производить самые быстрые американские горки для любителей горок. Продолжительность, наличие инверсий, количество инверсий и материал, используемый для изготовления дорожек, также являются важными факторами проектирования, которые следует учитывать.