Среднее каре: виды, 41 лучших фото идей, плюсы и минусы стрижки

особенности стрижки, плюсы и минусы и 15 фото

Среднее удлиненное каре не теряет своей актуальности уже множество сезонов. Классическое каре само по себе создает образ женственной и утонченной дамы, а удлинение позволяет сохранить длину волос и менять укладки в зависимости от мероприятия. Сегодня мы поделимся с вами особенностями стрижки, а также ее плюсами и минусами.

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

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

Что представляет собой удлиненное каре на средние волосы

Каре пришло к нам от известной и одной из самых красивых женщин мира – Клеопатры. Благодаря усердной работе стилистов производятся различные вариации стрижек. Классическое каре является основополагающей формой, а его способы модернизации уже дело рук мастеров. Удлиненное каре – один из вариантов популярной стрижки.

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

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

Особенностью стрижки выступают удлиненные пряди в передней части, которые аккуратно обрамляют лицо. От традиционного каре остался только укорененный затылок. Удлиненное каре на средние волосы способно очень сильно изменить женщину, придать ей легкости, нежности и романтичности. А к примеру, другие варианты каре, асимметрия или двойное, наоборот, могут создать образ дерзкой и экстравагантной дамы.

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

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

Стрижка выполняется по классической технологии, но при этом четкие ровные контуры идут от короткой затылочной части с удлинением к лицу. Стрижка подчеркнет индивидуальность и визуально молодит лицо.

https://www.instagram.com/creativeartacademy/

Положительные и отрицательные качества стрижки

Преимуществ у среднего удлиненного каре масса. Разберем самые очевидные:

• Универсальность стрижки позволяет выполнять ее на любой форме лица, также не имеет значения тип локонов;
• Множество вариаций укладки позволяет экспериментировать с прической каждый день;
• Благодаря легкой смене прически стрижка подходит для любого стиля в одежде и выбранного образа;
• Ощутимый плюс – не требует постоянной корректировки.

https://www.instagram.com/creativeartacademy/

https://www.instagram.com/creativeartacademy/

К недостаткам удлиненного каре можно отнести только постоянную укладку. К сожалению, каре не позволяет сделать трендовую укладку «небрежность» из-за четких линий среза. Но можно воспользоваться прической в виде легких волн и тем самым все же создать модный образ.

https://www.instagram.com/creativeartacademy/

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

Челка в удлиненном каре

Стрижку можно дополнять челкой. Лучше всего выбирать следующие варианты:

• Прямая;
• Косая;
• Рваная.

https://www.pinterest.ru/

Одной из самых обворожительных способов создания нежного и стильного образа – это удлиненная челка, которая плавно переходит в концы прядей.

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

Удлиненное каре на средние волосы – стрижка для женщин любящих каре, но не желающих потерять длину. Особая техника позволяет придать объем волосам, а аккуратные удлиненные пряди будут красиво обрамлять лицо. Такая стрижка способна улучшить внешний вид и создать образ романтичной и современной женщины.

Вам нравится вариант классического каре с удлинением? Вы пробыли такую стрижку для себя? Расскажите нам об этом в комментариях!

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

Сообщение
Среднее удлиненное каре: особенности стрижки, плюсы и минусы и 15 фото появились сначала на
Красотка.

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

Здравствуйте, уважаемые читатели, это моя первая статья, поэтому, пожалуйста, потерпите меня. Будут ошибки в грамматике (не в коде), так что заранее извиняюсь. Итак, я буду работать над набором данных о ценах на жилье, который является соревнованием в kaggle, и применять пакет Caret в R, чтобы применять разные алгоритмы 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 — это как жизнь без души.
Задачей, которую мы будем решать, является 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?
Не все 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, так как основная тема этой статьи — как реализовать пакет 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.

 # Установите 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 доступ
• LotShape: общий вид участка
• LandContour: ровность участка
• Коммуникации: тип доступных коммуникаций
• LotConfig: конфигурация участка
• LandSlope: уклон участка
• Район: физическое расположение в пределах города Эймс1
• 2 Состояние1

52 901 : Близость к главной дороге или железной дороге

• Условие2: Близость к главной дороге или железной дороге (при наличии второй)
• Тип здания: Тип жилья
• Стиль дома: Стиль жилья
• Общее качество: Общий материал и качество отделки
• Общее состояние: Оценка общего состояния
• Год постройки: Исходная дата постройки
• YearRemodAdd: Дата реконструкции
• RoofStyle: Тип крыши
• RoofMatl: 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 Уровень стен подвала
• BsmtFinType1: Качество отделки цокольного этажа
• BsmtFinSF1: Тип 1 отделки, квадратные футы
• BsmtFinType2: Качество второй отделки (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
• 2A
• 2A
• кондиционирование
• Электрика: Электрическая система
• 1stFlrSF: Квадратные футы первого этажа
• 2ndFlrSF: Квадратные футы второго этажа
• LowQualFinSF: Квадратные футы с отделкой низкого качества (все этажи)
• GrLivArea: Надземная жилая площадь, квадратные футы
• BsmtFullBath: Полные ванные комнаты в подвале
• BsmtHalfBath: Половина ванных комнат в подвале
• FullBath: Полные ванные комнаты над уровнем земли
• HalfBath: Половина ванн над уровнем земли 9005 Количество спален: 2:
• выше цокольного этажа
• Кухня: количество кухонь
• KitchenQual: качество кухни
• TotRmsAbvGrd: общее количество комнат выше уровня (не включая ванные комнаты)
• функциональность: рейтинг функциональности дома
• Камины: Количество каминов
• FireplaceQu: Качество камина
• GarageType: Расположение гаража
• GarageYrBlt: Год постройки гаража
• GarageFinish: Внутренняя отделка гаража
• GarageCars: Размер гаража 9052
• GarageCars: Размер гаража 905 Площадь: 2 машины 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
• PoolArea: площадь бассейна в квадратных футах
• PoolQC: качество пула
• Fence: качество ограждения
• MiscFeature: разные функции, не включенные в другие категории0052
• 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. Чтобы узнать, 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.
Теперь 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[what(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 Объяснения дисперсии", type = "b") 

Мы видим, что первые 150 главных компонентов 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 создания 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 контролировать, как train() будет:

1. Использовать метод перекрестной проверки.

2. Как резюмировать результаты с помощью функции суммирования

Перекрестная проверка Метод может быть одним из:

'boot': выборка Bootstrap

'boot632': выборка Bootstrap с примененной коррекцией смещения 63,2%

'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

summaryFunction 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 порога 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, жду отзывов и конструктивной критики! Моя электронная почта [email protected].

Удачного кодирования!!

Как найти знак вставки внутри редактируемого элемента | Константин Мюнстер

Получите координаты курсора и положение индекса для отображения интерактивных элементов пользовательского интерфейса!

Вы можете найти этот рабочий пример в конце этой статьи.

Да, я знаю… безусловно, есть темы поинтереснее, чем работа с курсорами на веб-странице. Но так как я много боролся с этой проблемой в своем последнем проекте, я решил поделиться своим подходом — надеясь, что он может помочь тому или другому.

В этой статье мы собираемся создать два метода для поиска курсора: один для получения координат X/Y, а другой для получения позиции индекса в содержимом.

Недавно я создал текстовый редактор, в котором пользователи могли редактировать содержимое HTML внутри элемента contenteditable . Чтобы настроить стиль содержимого, я хотел отображать контекстное меню прямо над курсором.

Для этого нам нужно знать точное положение каретки. Но как мы узнаем это?

Если вы используете элемент input или textarea , получить эту информацию относительно легко, поскольку у вас есть атрибуты selectionStart и selectionEnd , доступные в самом элементе формы.

Но для contenteditable элементов у вас нет этих атрибутов. Кроме того, редактируемые элементы могут иметь вложенные элементы HTML внутри (например, тег strong внутри div ). Это делает его еще сложнее.

К счастью, мы легко можем решить обе проблемы.

Получить координаты каретки

В приведенном примере я хотел показать контекстное меню прямо над кареткой. Поэтому нам нужно знать его координаты X и Y. Если они у нас есть, мы можем отобразить div , который имеет позицию : absolute; и правильное позиционирование сверху и слева.

Чтобы получить координаты каретки, мы, прежде всего, получаем выделение из объекта окна . Выделение содержит информацию о курсоре: если он размещен, где он размещен и сколько контента выделено на экране.

Мы используем эту информацию, чтобы проверить, установлен ли курсор (строка 7). Если это правда, мы клонируем текущий диапазон. Диапазон — это основная концепция выбора. Каждый диапазон представляет собой пару граничных точек — начало и конец выделения.

Если в нашем текстовом редакторе есть диапазон, состоящий из нескольких символов, мы сворачиваем диапазон до начала (строка 9). Наконец, мы можем вызвать getClientRects , чтобы получить все данные о позиционировании, необходимые для нашего контекстного меню (строки 10–13). Этот метод работает аналогично getBoundingClientRect . Он возвращает координаты элемента относительно его области просмотра.

Затем мы можем вернуть x и y , которые определяют верхний левый угол нашей каретки.

Получить позицию указателя вставки

Помимо примера с контекстным меню, могут быть случаи использования, когда вам нужны не координаты X и Y, а позиция указателя вставки. Поскольку input.selectionStart возвращает позицию каретки внутри ввода , вам может понадобиться эквивалентный метод для элемента contenteditable .

Это также возможно с помощью нескольких строк кода:

Мы начинаем с того же подхода, что и раньше. Получите выбор, проверьте, находится ли курсор на месте, и клонируйте диапазон. Теперь на следующем шаге мы выбираем все текстовое содержимое нашего узла contenteditable .

Представьте, что вы нажмете cmd + / ctrl + на клавиатуре внутри редактируемого элемента. Это именно то, что мы делаем здесь внутри. Затем мы меняем конечную граничную точку выделения на позицию индекса нашей установленной каретки.

Наконец, мы можем вернуть позицию индекса вставки, проверив длину выбранного содержимого.

Как вы видели, расположить курсор внутри contenteditable элемента лишь немного сложнее, чем с обычными элементами формы. Если вы хотите узнать больше о выборках и диапазонах внутри браузера, я настоятельно рекомендую прочитать эту статью. Это мне очень помогло!

Выбор и диапазон

В этой главе мы рассмотрим выбор в документе, а также выбор в полях формы, таких как . JavaScript может…

javascript.info

Дополнительное примечание о поддержке браузера: оба подхода работают, только если браузер поддерживает window.getSelection . Вы можете проверить поддержку браузера на Caniuse.com. Я надеюсь, что это все хорошо для вашего проекта.

Рабочий пример

Рабочий пример можно найти в CodeSandbox. Не стесняйтесь использовать его для своих собственных проектов. Он использует точно такие же подходы, которые я показал вам.

Как всегда, спасибо за внимание! Если вы знаете лучшие способы поиска кареток и курсоров внутри браузера, дайте мне знать или поделитесь ими в разделе комментариев.

Дополнительная литература

Знакомство с контентом, управляемым компонентами: применимый, компонуемый

С появлением таких технологий, как React и Angular, мы часто стали использовать термин «компонент» в…

bit.