Градуированное каре мужское, модные варианты прически для мужчин (фото)

Со временем за внешностью стали следить не только женщины, но и мужчины. Здесь важна не только эстетика и любовь к себе, опрятному человеку легче расположить к себе людей, чтобы добиться высот на работе или наладить личную жизнь. Мужское каре эффектно смотрится на прямых и вьющихся волосах, оно привлекает внимание, поскольку не относится к типичным видам причесок. Стрижка, которая стала популярна в 90-е годы сейчас также актуальна, поэтому мы расскажем о ней подробнее.

Чем отличается эта стрижка?

Согласно истории, Клеопатра стала первой, кто решился на каре. Отчасти из-за этого она считалась одной из самых красивых. В Средневековье мужчины редко носили каре. Длинные волосы встречались только у воинов и королей, обычные люди опускали их не больше, чем до плеч. Мужская прическа каре ассоциируется у большинства с отвагой благодаря истории.

От женского варианта градуированное каре отличается прямоугольной формой, хаосом и отсутствием челки. Стрижка подходит для любого типа лица, она подчеркивает мужественность и корректирует острые черты лица. Если мастер сможет правильно подобрать длину прядей у лица, то стрижка скорректирует овал. Удлиненные пряди не всем нравятся только из-за того, что за ними приходится больше ухаживать и чаще мыть.

Кому она подходит?

Стилисты подбирают прическу, отталкиваясь от типа лица, возраста и телосложения. Мужские стрижки с длинными прядями они советуют выбирать тем, кто не должен постоянно придерживаться строго стиля. Отталкиваясь от формы лица, парикмахеры дают следующие рекомендации:

• Квадрат. Короткая прическа не подходит, поэтому пряди опускают до подбородка или чуть ниже. Для балансировки используют симметричную челку, но можно обойтись и без нее.
• Треугольник. Мужская стрижка каре в сочетании с челкой набок подчеркнет необычные черты лица. Волосы опускают только до подбородка или даже до носа.
• Круг. Рваные локоны и легкая небрежность позволит визуально вытянуть овал лица. Длину локонов у лба регулируют так, чтобы они закрывали щеки.

Если у человека тонкие волосы, то дополнительный объем получают за счет двойной или многоуровневой мужской стрижки. Каре не относится к универсальным вариантам, например, для маленьких мальчиков оно не подходит из-за того, что волосы постоянно будут лезть в глаза.

Стилисты подбирают эту стрижку мужчинам в возрасте 16–50 лет. Подростки часто делают ее, чтобы скрыть неровности кожи и при этом оставить возможность для разных видов укладок.

Мужчинам с пушистыми или жесткими волосами эта стрижка не подойдет. Придется тратить много времени на укладку, но даже после этого не все останутся довольны результатом.

Виды стрижек каре

Вариаций стрижки также много, как и у женщин, но мы рассмотрим лишь те, что сейчас пользуются спросом. Мужская прическа каре позволяет экспериментировать и создавать свой собственный стиль, поэтому посмотрите на текущие вариации и подумайте, какая из них подойдет именно вам.

С бритыми висками

Подходит для людей до 40 лет. Выглядит неординарно, но если научиться укладывать волосы, то прическа будет сочетаться не только со спортивным, но и строгим стилем. Пряди на макушке обычно собирают в хвост или укладывают. Бритые виски подходят мужчинам с треугольным овалом лица, они сочетаются с бородой, небритым лицом и бакенбардами, когда мастер делает плавный переход. Если собрать волосы в хвост, то не придется тратить время на укладку.

Градуированное

Эта стрижка каре делается на кудрявых или слегка вьющихся волосах. Парикмахер создает квадратную форму, чтобы оформить пряди. Пробор делают сбоку или посередине, это зависит от овала лица. Сочетается с деловым и повседневным стилем, спортсменам может доставлять неудобства. Такое каре обычно делают коротким: спереди волосы опускают только до уровня носа, а сзади удлиняют на несколько сантиметров.

Классическое

Предполагает стрижку волос одного уровня, их опускают примерно до подбородка. Этот вариант подходит для кудрявых волос, поскольку так создается прикорневой объем. Иногда их зачесывают назад или носят с прямым пробором. Среди всех видов стрижек классическое каре считается одним из самых неудобных.

Боб

Подходит мужчинам, которые хотят получить объем в области макушки. Волосы у лица отращивают примерно до 8 см. Их делают разной длины, сокращая ее ближе к ушам. Сочетается с овальной формой и худым телосложением, полным мужчинам такая стрижка не идет.

Французское

Небрежная прическа не требует укладки, подходит людям с разной структурой волос. Длина доходит до подбородка или опускается чуть ниже. Используется для акцента на лице, маскирует уши, корректирует пропорции.

С челкой

Прямые или косые пряди добавляют практически в любую вариацию каре. Мужчины редко соглашаются на челку, поскольку она иногда мешается, но с удлиненными локонами смотрится более органично.

Выполнение стрижки

Для нее понадобится фен, расческа, зажимы, машинка, две пары ножниц (одни филировочные), средство для укладки. Пошаговое выполнение:

1. Вымойте или просто намочите волосы.
2. Расчешите пряди и сделайте на макушке хвост, чтобы работать только с нижними прядями.
3. Укоротите волосы за ушами до нужной длины, виски сделайте покороче.
4. Создайте контур, бакенбарды оформите машинкой или бритвой.
5. Распустите остальные волосы и поделите их на три зоны по горизонтали.
6. Постепенно укоротите каждую из них.
7. Скорректируйте недочеты и проконтролируйте, чтобы все получилось ровно.
8. Профилируйте кончики, высушите волосы и сделайте укладку.

Для придания прическе формы используют моделирующие средства. Гель наносят на мокрые локоны еще перед сушкой, иначе он просто склеит пряди. Для многоуровневой стрижки используют моделирующую пасту, но ею обрабатывают только кончики.

Хотя бы один раз в неделю мужчинам рекомендуется делать маски, поскольку ежедневное мытье волос в совокупности со стайлинговыми средствами очень пересушивает их. В этом случае стрижка не сможет держать форму и станет непривлекательной. Если придерживаться этих правил, то при помощи мужского каре удастся скорректировать внешность и вместе со стилистом подобрать вариацию стрижки под свой типаж.

Мужское каре – классика жанра

Особый пик популярности мужского каре припал на 1990-е года, хотя появилась прическа задолго до этого – еще в Средние века в Европе. И хоть сейчас наряду с мужским, вам сразу приходит на ум еще и женское каре, в старину женщины его не носили и оно даже было запрещено. Почему она не выходит из моды? Все просто – она универсальна, ведь идет как дворовым мальчишкам, так и взрослым мужчинам. Да еще и у каре нет требований к типу и структуре волос. Длинные пряди же, в свою очередь, дают волю фантазии – вы сможете экспериментировать и менять укладки и образы.

Кому идет мужская стрижка каре

Прическа довольно популярна и актуальна сейчас у молодежи. Но подбирать каре все-таки стоит с учетом особенностей. Например, если у вас мягкие и послушные волосы, сделайте неградуированное каре. Любите эпатировать и выделяться? Готовы к ежедневным укладкам? Попросите мастера сделать вам двойное каре.

Виды мужского каре

Наиболее распространенные виды:

• Двойное — креатив и особый шарм. Отличается тем, что пряди на темечке довольно длинные – до 8 сантиметров. Мастер использует при работе каскадную технику, благодаря чему образуется два уровня. Особенно идет сильной половине с прямыми, густыми волосами.
• Градуированное. Может иметь пробор либо нет. Лучше всего смотрится на кудрявых и вьющихся волосах.

Двойное каре

Остановимся отдельно на таком виде каре, как двойное. Это производное от классического каре. Однозначно, это вариант для ярких модников, обладающих харизмой и подчеркнутой индивидуальностью, которую стрижка еще больше подчеркнет. Подходит прическа для мужчины любого возраста. Это отличный вариант для спортсменов, людей ведущих активный образ жизни. Для того, чтобы выполнить двойное каре, нужно отрастить локоны достаточной длины. Структура волоса, его тип, а тем более, цвет, роли не играют. Собственно, как и форма лица. За счет каскадности и двухуровневости, двойное каре будет иметь значительный объем. Вашу шевелюру просто невозможно будет не заметить.

Как отрастить волосы для каре

Как бы банально не звучало, для начала, просто наберитесь терпения. Именно мужчинам с этим пунктом бывает непросто. Общеизвестно, что за месяц шевелюра отрастает максимум на один сантиметр. Главное – не сорваться на полпути.

Наверняка, вы замечали, в какое время года именно ваша шевелюра растет быстрее. Начните отращивание прядей именно в этот период.

Чтобы при этом не выглядеть неаккуратно, все же придется раз в три месяца посещать парикмахера и подравнивать кончики. Так вы будете смотреться опрятно. Не бойтесь пользоваться невидимками и резинками. Это отнюдь не только женские аксессуары.

Уход за стрижкой

Ухаживать за своим каре мужчине придется тщательно. Вам нужно будет следить за гигиеной и чистотой шевелюры. Контролируйте, чтобы не было перхоти. Не ограничивайтесь обычным шампунем. Купите в косметическом магазине увлажняющий кондиционер. Не расчесывайте мокрые волосы, чтобы не повредить их и не оставляйте влажными на ночь. Чтобы поддерживать форму каре, своего мастера придется посещать не меньше раза в месяц. Если волосы быстро растут, то каждые две недели. Ну, и безусловно, мужская стрижка каре требует ежедневного внимания в виде укладки. Для закрепления эффекта используйте мусс или лак  — выберите средство себе по вкусу.

Поверьте, потраченное время на уход и укладку, стоит того эффектного вида, который вы будете иметь, выйдя в свет.

Рекомендуем к прочтению

• Английская аккуратность в экстравагантной стрижке андеркат
• Это модно: кудрявые волосы у мужчин

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)) 

Список источников

карет

Home

/

КРАН

/

карет: обучение классификации и регрессии

/

Файлы

. Ринстигнор

MD5

ПРОСТРАНСТВО ИМЕН

ОПИСАНИЕ

R/sortImp.R

R/диаг.R

R/адаптивный.R

R/чувствительность.R

R/создатьМодель.R

R/print.varImp.train.R

R/общий_код.R

R/posPredValue.R

R/extractProb.R

R/icr.R

R/панель.игла.R

R/safs.R

R/spatialSign.R

R/resampleSummary.R

R/nearZeroVar.R

R/dummyVar.R

R/format. bagEarth.R

R/порог.R

R/twoClassSim.R

Р/лифт.Р

R/прогноз.PLS.R

Р/обм.р

R/классРасст.R

R/prec_rec.R

Р/принт.марс.Р

R/confusionMatrix.R

R/выбратьByFilter.R

R/extractPrediction.R

R/reg_sims.R

R/rfe.R

R/предложения.R

R/удержание.R

R/plsda.R

Р/кнн3.Р

R/predictionFunction.R

R/pcaNNet.R

Р/кннрег. Р

R/postResample.R

R/trainControl.R

R/bagEarth.R

R/ggplot.R

R/findCorrelation.R

R/maxDissim.R

Р/разное.Р

R/varImp.train.R

R/dotplot.varImp.train.R

R/создатьDataPartition.R

Р/участок.поезд.Р

R/plot.varImp.train.R

R/прогноз.поезд.R

R/plotClassProbs.R

R/специфичность.R

R/найтиLinearCombos.R

R/resampleHist.R

R/BoxCoxTrans.R

R/классLevels. R

R/basic2x2Stats.R

Р/экспоТранс.Р

R/обновления.R

R/препроцесс.R

R/train_recipes.R

R/модельLookup.R

R/negPredValue.R

R/выборка.R

R/train.default.R

R/probFunction.R

R/avNNet.R

R/varImp.R

R/getTrainPerf.R

R/filterVarImp.R

R/добавка.R

R/print.train.R

R/plotObsVsPred.R

R/выбор.R

Р/ааа.Р

R/resampleWrapper. R

R/калибровка.R

Р/мешок.Р

R/learning_curve.R

R/создатьResample.R

R/splsda.R

R/predictors.R

R/мешокFDA.R

R/решетка.поезд.R

R/featurePlot.R

R/caret-package.R

R/caretTheme.R

R/рабочие процессы.R

R/gafs.R

R/ресемплы.R

src/caret.c

инст/NEWS.Rd

inst/doc/caret.Rmd

inst/doc/caret.html

inst/doc/caret. R

инст/модели/модели.RData

inst/models/sampling.RData

build/vignette.rds

сборка/partial.rdb

тесты/testthat.R

тесты/testthat/test_gafs.R

тесты/testthat/test_sparse_Matrix.R

тесты/testthat/test_spatialSign.R

тесты/testthat/test_confusionMatrix.R

тесты/testthat/test_models_bagEarth.R

тесты/testthat/test_updates.R

тесты/testthat/test_recipe_upsample.R

тесты/testthat/trim_bayesglm.R

тесты/testthat/trim.R

тесты/testthat/test_preProcess_methods.R

тесты/testthat/test_BoxCox. R

тесты/testthat/test_multiclassSummary.R

тесты/testthat/test_recipe_fs.R

тесты/testthat/trim_train.R

тесты/testthat/test_sampling_options.R

тесты/testthat/test_misc.R

тесты/testthat/test_data_spliting.R

тесты/testthat/trim_rpart.R

тесты/testthat/trim_glmnet.R

тесты/testthat/test_bad_class_options.R

тесты/testthat/trim_treebag.R

тесты/testthat/test_nearZeroVar.R

тесты/testthat/test_ggplot.R

тесты/testthat/test_safs.R

тесты/testthat/test_varImp.R

тесты/testthat/test_resamples. R

тесты/testthat/test_preProcess.R

тесты/testthat/test_mnLogLoss.R

тесты/testthat/test_preProcess_internals.R

тесты/testthat/test_glmnet_varImp.R

тесты/testthat/test_twoClassSummary.R

тесты/testthat/test_tibble.R

тесты/testthat/test_minimal.R

тесты/testthat/test_Dummies.R

тесты/testthat/test_classDist.R

тесты/testthat/test_ptypes.R

тесты/testthat/trim_C5.R

тесты/testthat/trim_glm.R

виньетки/каре.Rmd

данные/список данных

данные/GermanCredit.RData

данные/dhfr. RData

данные/сегментацияData.RData

данные/керамика.RData

данные/cox2.RData

данные/масло.RData

данные/tecator.RData

данные/BloodBrain.RData

данные/Сакраменто.RData

данные/скат.RData

данные/mdrr.RData

данные/автомобили.RData

человек/tecator.Rd

man/varImp.Rd

man/diff.resamples.Rd

man/featurePlot.Rd

человек/gafs.default.Rd

человек/update.train.Rd

мужчина/BloodBrain.Rd

человек/автомобили.Rd

мужчина/манекенVars.Rd

man/preProcess. Rd

человек/найтиLinearCombos.Rd

человек/predict.gafs.Rd

человек/панель.needle.Rd

человек/BoxCoxTrans.Rd

man/sbfControl.Rd

man/update.safs.Rd

человек/беспорядокMatrix.train.Rd

человек/сюжетObsVsPred.Rd

мужчина/Sacramento.Rd

человек/format.bagEarth.Rd

мужчина/plsda.Rd

man/nullModel.Rd

человек/postResample.Rd

man/safsControl.Rd

мужчина/отзыв.Rd

человек/сумка.Rd

человек/участок. rfe.Rd

мужчина/немецкийCredit.Rd

человек/dhfr.Rd

человек/predict.knnreg.Rd

мужчина/avNNet.Rd

man/rfeControl.Rd

ман/калибровка.Rd

man/filterVarImp.Rd

человек/histogram.train.Rd

человек/knnreg.Rd

человек/как.matrix.confusionMatrix.Rd

человек/index2vec.Rd

человек/сумкаEarth.Rd

мужчина/керамика.Rd

человек/xyplot.resamples.Rd

man/downSample.Rd

мужчина/дваклассаSim.Rd

man/resamples. Rd

мужчина/mdrr.Rd

человек/dotplot.diff.resamples.Rd

man/varImp.gafs.Rd

человек/safs.Rd

человек/классDist.Rd

man/getSamplingInfo.Rd

man/var_seq.Rd

man/prcomp.resamples.Rd

человек/dotPlot.Rd

man/gafs_initial.Rd

человек/лифт.Rd

человек/сумкаFDA.Rd

человек/predict.knn3.Rd

мужчина/plot.gafs.Rd

человек/maxDissim.Rd

человек/участок.train.Rd

man/caret-internal.Rd

man/densityplot. rfe.Rd

man/segmentationData.Rd

man/findCorrelation.Rd

мужчина/pcaNNet.Rd

человек/rfe.Rd

человек/learning_curve_dat.Rd

человек/predict.train.Rd

человек/trainControl.Rd

человек/knn3.Rd

мужчина/summary.bagEarth.Rd

человек/поезд.Rd

чел/панель.лифт2.Rd

man/spatialSign.Rd

мужчина/oneSE.Rd

man/resampleSummary.Rd

man/safs_initial.Rd

мужчина/модели.Rd

человек/масло.Rd

мужчина/scat.