Cтрижка ступенчатое каре: как постричь

Гардероб

Как выглядит стрижка ступенчатое каре?

Фото

Getty

Кому пойдет стрижка ступенчатое каре?

Это универсальная прическа для всех типов волос. Она подходит для густых, тонких, длинных, коротких, ровных и кудрявых локонов. С помощью стрижки можно скорректировать некоторые изъяны во внешности.

Пряди выстригаются неравномерно, создается рваный эффект. Делают несколько ярусов. За счет этого прическа выглядит объемно. Такая стрижка является спасением для девушек с тонкими волосами.

Ступенчатое каре: фото после стрижки.

Как постричь ступенчатое каре?

Фото

Getty

Можно подобрать любую длину волос и ступенчатость.

При выборе этого вида каре стоит учесть форму головы. Больше оно подойдет круглолицым и полным девушкам, так как удлиняет овал лица. Если у вас овальный контур или широкие скулы, стоит присмотреться к другим видам каре.

Подойдет стрижка для неординарных и ярких личностей. Асимметрия в стрижке сделает образ стильным и интересным. При помощи рваной челки можно выглядеть моложе женщинам в возрасте.

Как постричь ступенчатое каре?

Главное в стрижке – это ступенчатость. От правильного ее выбора зависит общий вид прически. Стрижку делают на влажных волосах:

1. Подстригают классическое каре. Начинают с затылка и оформляют ножку. Это делают для того, чтобы скорректировать линию роста волос. После подстригают нужную длину на затылке.

2. Переходят к оформлению боковых прядей. Поскольку они намного длиннее волос на затылке, нужно сделать плавный переход.

3. Делают ступенчатость. После того как классическое каре готово, необходимо градуировать стрижку. Всю прическу делят на ровные пряди и начинают делать лесенку. Нижний срез волос оформляют ярусами. Также используют филированные ножницы для кончиков.

Благодаря градуировке прическа обретает объем, особенно у обладательниц кудрявых волос. Каждая стрижка выглядит индивидуально, ведь длина может быть любой – как ультракороткой, так и средней. В некоторых случаях делают челку.

Ступенчатое каре можно считать универсальной стрижкой. Оно подойдет под любую внешность и длину волос. Благодаря укладке можно экспериментировать с образами. Выглядеть женственно и нежно или ярко и экстраординарно. Можно сделать классическую или объемную прическу.

Редакция Wday.ru

Сегодня читают

Девушка пила по 4 литра воды в день — вот что с ней стало

Королева треша: 20 самых безумных нарядов Джулии Фокс, в которых стыдно выйти из дома

Выжившие Романовы: как выглядят и чем занимаются потомки царской семьи

Знак Зодиака Скорпион: характер, судьба, совместимость

Что делать при ядерном взрыве: алгоритм действий

26 разновидностей твоей любимой стрижки

Каре — это универсальная и невероятно многоликая стрижка, которая может предложить любой женщине идеальное решение конкретно для ее волос. Все виды стрижки каре мы решили описать в нашей сегодняшней статье. Здесь вы встретите самые стильные разновидности стрижки, которые помогут вам создать идеальный образ для любого случая жизни.

https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.instagram.com/meucabelocurto/https://www.instagram.com/best_shorthairstyles/https://www.instagram.com/yokii.san/https://www.instagram.com/best_shorthairstyles/instagram.com/lucyhaleinstagram.com/lucyhale

Асимметричное каре

Асимметричное каре невероятно универсально и чудесно подойдет как полным леди, так и худым, вне зависимости от их типажа и формы лица. Привнести в представленную стрижу изюминки помогут окрашивание и челка. Если говорить о последней, то ее стоит подбирать, отталкиваясь от недостатков на лице, которые стоит скрыть. Чтобы выбрать максимально гармоничный вариант челки, обратитесь к специалисту, который подберет для вас идеальную идею для вашего лица.

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

Градуированное каре

В градуированном каре затылочная часть выстригается ярусами, короче передних прядей, которые имеют удлиненный вид. Весь контур стрижется ступенчато, зубчиками, без соблюдения ровных срезов. Такое решение прекрасно подходит как коротким волосам, так средним и даже длиною до лопаток. Такую стрижку вы можете сделать как с челкой или без. Если вы выбираете первый вариант, обратите внимание на: рваную, ровную, косую или удлиненную челки, которые идеально будут работать в паре с удлиненным каре.

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

Двойное каре

Стрижка двойное каре делит всю массу волос на два яруса: верхний оформляется обычно по схеме классического каре, а нижние пряди остаются более длинными. Представленное решение чудесно будет смотреться как на молодых леди, так и на дамах постарше. Нет для этой стрижки ограничения ив форме лица. Двойное каре чудесно скроет недостатки, добавит обьема волосам  и молодости самой женщине.

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

Каре на ножке

Стрижка каре на ножке имеет большой объем на макушке, до ушей или чуть ниже, у улица, а вот на затылке волос минимум. Такое решение прекрасно подходит уверенным и целеустремленных женщинам, которые не бояться выглядеть особенно. Добавят этой стрижке яркости — красивое окрашивание и челка.

https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.pinterest.ru

Каре на удлинение

Как показывает практика, существует несколько видов каре с удлиненными прядями. В классификации принято выделять классическую стрижку с удлинением передних локонов, с использованием градуировки, боб-каре с удлиненными прядями в области лица, асимметричное каре. Вам стоит выбирать именно ту вариации стрижки, которая максимально подчеркнет ваши достоинства и скроет недостатки.

https://www.instagram.com/curtosqueamamos/@meucabelocurtohttps://www.instagram.com/curtosqueamamos/https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.pinterest.ru

Каре каскад

Свое название стрижка каре каскад получила благодаря способу оформления кончиков прядей, который очень стильно сочетается со строгим и каноническим силуэтом. Представленная прическа чудесно подойдет любой женщине, вне зависимости от ее возраста или структуры волос.

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

Все виды стрижки каре, представленные в нашей статье, являются невероятно стильными и модными. Чтобы ваш образ с этой прической получился незабываемым, не забудьте посоветоваться со специалистом по поводу правильного выбора стрижки каре.

instagram.com/lucyhalehttps://www.instagram.com/exteriorglam/instagram.com/lucyhale

А какие прически нравятся вам? С нетерпением ждем ваших комментариев!

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

Новости СМИ2

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 (т. е. факторы были преобразованы в фиктивные переменные с помощью модель.матрица , dummyVars или другие средства).

Обратите внимание, что в следующей главе об использовании рецептов с train 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 (неполного параметризованного ранга) 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 sex (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 :

 dummyVars <- dummyVars(выжил ~ ., данные = этитан)
голова (прогнозировать (манекены, новые данные = этитанические)) 

 ## 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 лишь несколько уникальных значений, встречающихся 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 предварительно 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 ().0012 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 0,3787879ЛОЖНАЯ ПРАВДА
## D.Dr03 527.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## D.Dr07 123.50000 5.8712121 ЛОЖЬ ИСТИНА
## D.Dr08 527.00000 0.3787879 FALSE TRUE 

 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 preProcess 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 <-predict(preProcValues, test) 

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

3.7 Вменение

Предварительный процесс может использоваться для вменения 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:

 преобразовано <-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. Максимум.
## -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 Прикладном прогнозном моделировании 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) 

 ## Соединения протоколов 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 уменьшаем 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 Расчет расстояния между классами

знак вставки содержит функции для создания новых переменных предикторов на основе 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 случаях, когда в классе больше предикторов, чем выборок, функция classDist имеет аргументы с именем pca и , сохраняющие аргументы , которые позволяют использовать анализ основных компонентов в каждом классе, чтобы избежать проблем с сингулярными ковариационными матрицами. .

прогнозирование.classDist затем используется для создания расстояний классов. По умолчанию расстояния регистрируются, но это можно изменить с помощью аргумента trans на 9.0012 прогнозировать.classDist .

В качестве примера можно использовать данные MDRR.

 центроиды <- classDist(trainBC, trainMDRR)
расстояния <- предсказать (центроиды, testBC)
расстояния <- as.data.frame(расстояния)
head(distances) 

 ## dist.Active dist.Inactive
## АЦЕПРОМАЗИН 3,787139 3,941234
## АЦЕПРОМЕТАЗИН 4.306137 3.992772
## МЕЗОРИДАЗИН 3.707296 4.324115
## ПЕРИМЕТАЗИН 4.079938 4.117170
## ПРОПЕРИЦИАЗИН 4.174101 4.430957
## DUOPERONE 4.355328 6.000025 

На этом изображении показана матрица диаграммы рассеяния расстояний классов для вытянутых образцов:

 xyplot(dist.Active ~ dist.Inactive,
       данные = расстояния,
       группы = тестМДРР,
       auto.key = список (столбцы = 2)) 

логистика - R: интерпретация вывода Caret::train() с методом glmStepAIC

У меня возникли проблемы с пониманием вывода Caret::train() с методом = "glmStepAIC" . Вот пример кода для набора данных PimaIndiansDiabetes . Имеется 8 переменных-предикторов инсулин , возраст , давление , родословная , беременность , масса , глюкоза , 0 трицепс 9 . Переменная ответа представляет собой бинарную диабет .

 библиотека (mlbench)
данные (PimaIndiansDiabetes)
библиотека (каре)
trControl <- trainControl (метод = "repeatedcv",
                          повторы = 3,
                          классПробс = ИСТИНА,
                          число = 10,
                          savePredictions = ИСТИНА,
                          SummaryFunction = twoClassSummary)
  caret_model <- поезд(диабет~.,
                       данные = PimaIndiansDiabetes,
                       метод = "glmStepAIC",
                       семья = "биномиальный",
                       направление = "назад",
                       trControl=trControl)
 

Я получил очень длинный вывод, выдержка здесь:

 Старт: AIC=679. 72
.исход ~беременная+глюкоза+давление+трицепс+инсулин+
    масса + родословная + возраст
           Df Девианс АИК
- трицепс 1 661,75 677,75
- инсулин 1 662,17 678,17
<нет> 661,72 679,72
- возраст 1 664,75 680,75
- давление 1 669,92 685,92
- родословная 1 670,43 686,43
- беременные 1 673,20 689,20
- масса 1 695,17 711,17
- глюкоза 1 759,66 775,66
Шаг: AIC=677,75
.исход~беременность+глюкоза+давление+инсулин+масса+родословная+
    возраст
           Df Девианс АИК
- инсулин 1 662,19676,19
<нет> 661,75 677,75
- возраст 1 664,75 678,75
- давление 1 670,04 684,04
- родословная 1 670,62 684,62
- беременные 1 673,22 687,22
- масса 1 699,39 713,39
- глюкоза 1 761,45 775,45
Шаг: AIC=676,19
.исход ~беременность+глюкоза+давление+масса+родословная+
    возраст
           Df Девианс АИК
<нет> 662,19 676,19
- возраст 1 665,53 677,53
- давление 1 670,62 682,62
- родословная 1 670,71 682,71
- беременные 1 673,74 685,74
- масса 1 699,39 711,39
- глюкоза 1 768,91 780,91
Начало: AIC=644,26
.исход ~беременная+глюкоза+давление+трицепс+инсулин+
    масса + родословная + возраст
           Df Девианс АИК
- трицепс 1 626,39 642,39
- инсулин 1 627,76 643,76
<нет> 626,26 644,26
- возраст 1 628,72 644,72
- давление 1 631,71 647,71
- родословная 1 635,02 651,02
- беременные 1 641,49 657,49
- масса 1 665,00 681,00
- глюкоза 1 740,27 756,27
Шаг: AIC=642,39
. исход~беременность+глюкоза+давление+инсулин+масса+родословная+
    возраст
           Df Девианс АИК
<нет> 626,39642,39
- инсулин 1 628,67 642,67
- возраст 1 628,95 642,95
- давление 1 632,33 646,33
- родословная 1 635,04 649,04
- беременные 1 641,55 655,55
- масса 1 668,08 682,08
- глюкоза 1 743,92 757,92
Старт: AIC=741,45
.исход ~беременная+глюкоза+давление+трицепс+инсулин+
    масса + родословная + возраст
           Df Девианс АИК
- трицепс 1 723,45 739,45
- инсулин 1 725,19 741,19
<нет> 723,45 741,45
- возраст 1 725,97 741,97
- давление 1 7290,99 745,99
- родословная 1 733,78 749,78
- беременные 1 738,68 754,68
- масса 1 764,22 780,22
- глюкоза 1 838,37 854,37
Шаг: AIC=739,45
.исход~беременность+глюкоза+давление+инсулин+масса+родословная+
    возраст
           Df Девианс АИК
<нет> 723,45 739,45
- инсулин 1 725,46 739,46
- возраст 1 725,97 739,97
- давление 1 730,13 744,13
- родословная 1 733,92 747,92
- беременные 1 738,69 752,69
- масса 1 768,77 782,77
- глюкоза 1 840,87 854,87
 

Насколько я понимаю, если предиктор увеличивает AIC модели, его не следует включать в модель.