17.09.2021

Укладки на каскад короткий: Страница не найдена | Визажио – сайт про модные стрижки, красивые прически, здоровые волосы

Содержание

Как уложить волосы стрижки каскад своими руками

Ну кто не знает о такой стрижке, как лесенка. Если вы никогда не сталкивались с этим названием или аналогичным ему – каскад, то это не значит, что среди вашего окружения не найдётся девушка, носящая эту прическу. А если вы и сама из её носительниц, то наверняка задавались вопросом – а как же её укладывать в домашних условиях? На самом деле, лесенка очень универсальна, и сделать с неё можно что угодно: завивка, выпрямление, и вовсе не важно длинные, средние или короткие пряди.

Подготовка волос перед укладкой

Конечно, перед тем, как сделать укладку, очень важно волосы подготовить. Делается это элементарно, и всем известно, что без этого никак не обойтись. Всё же напомним, что корни головы обязательно должны быть чистыми, иначе укладка долго не продержится, да и попросту вы будете выглядеть неопрятно.

Итак, первым делом вымойте голову с шампунем. Да, это важно. Шампунь стоит выбирать подходящий именно для вашего типа волос. Если они быстро загрязняются, то против жирности. Если секутся концы (не имеет значения короткие или длинные) – восстанавливающий. Если плохо держат объем, то шампунь для объёма и т.д. В том случае, когда несколько проблем преследуют вас одновременно, можно использовать средство против всех недуг. 

Сразу после того как голова будет тщательно очищена шампунем, следует наложить на стрижку маску. Вы можете выбрать ту, которая идёт в комплексе с шампунем, маску другого производителя или сделать домашнюю маску своими руками. Рецептов таких средств полно, делать их очень просто, и это не займёт у вас особого труда и времени. Важно просто наносить её после мытья головы, держать в течение времени, указанного производителем или в рецепте, затем смыть прохладной водой.

Следующий этап – кондиционер. Его применяют непосредственно перед самой укладкой, когда пряди слегка подсушены полотенцем. Наравне с ним или вместо него можно использовать средство для укладки, например, мусс. Существуют также различные спреи, которые обезопасят локоны от высоких температур. 

После того как вы нанесете все необходимые средства на волосы, они станут очень влажными, но вытирать их не нужно. Чтобы лишняя влага ушла с прядей, достаточно всего лишь сделать следующее: слегка просушите пряди теплым потоком воздуха из фена, но так, чтобы они по-прежнему оставались влажными. Сухие волосы при укладке портятся куда сильнее, чем мокрые.

Способы привести лесенку в порядок

Теперь, когда ваши волосы готовы к укладке, самое время начать творить на голове шедевр своими руками. Это только с первого взгляда кажется, что освоить технику профессионалов по укладке локонов – это сложно, но на самом деле это далеко не так. Вы сможете делать превосходные прически у себя на голове, просто четко следуя нашим советам и изо всех сил стараясь. Варианты укладок многочисленны. Совсем не имеет значения – с челкой вы или без, сделали короткую стрижку или оставили длинные пряди. Можно сделать всё, что душе угодно: завивка, выпрямление, просто красиво уложенные локоны.

Первым делом приготовьте фен. Важно, чтобы на нём была удобная вытянутая насадка, чтобы он мог взаимодействовать с расческой. Кстати, насчёт неё. Вы можете использовать две щётки – одну массажную для просушки волос перед тем, как начать укладку, и другую круглую, чтобы непосредственно уложить волосы в причёску. Также вам могут потребоваться плойка или утюжок. В любом случае будьте готовы, что волосы не одобрят такую термическую обработку, если вы не используете требуемые средства для сохранения их здоровья.

Обычное укладывание прядей

Неважно, длинные, средние или короткие у вас локоны – принцип основной укладки один для всех. Существует, конечно, много различных видов других укладок для каждой длины персонально, но в данный момент речь идет об универсальной. И вы способны сделать её своими руками, если последуете всем советам. Также такая укладка является основой для всех последующих.

  1. Тщательно расчешите пряди, чтобы не осталось никаких мелких узелков. Лучше всего в первую очередь воспользоваться массажной щеткой, а затем тонкой прямой с частыми зубчиками.
  2. Для удобства можете закрепить крабиками верхние слои стрижки. Если же вы считаете, что можете справиться без этого, то необходимости нет. Советуем всё же для начала заколоть волосы, оставив только нижний слой.
  3. Возьмите круглую расчёску и накрутите на неё часть прядей. Наша задача на этом этапе – придать объём, соответственно вы сами понимаете, в каком направлении можно крутить расчёску при подаче потока воздуха из фена. Сначала крутите щетку, чтобы приподнять пряди у корней, а затем вытягивайте их, удерживая плотно между насадкой фена и расческой, чтобы распрямить локоны.
  4. Открепите следующий слой  и повторите те же действия. Очень важно делать всё как можно быстрее и не задерживать фен так близко к волосам надолго, иначе от таких действий они могут сильно пострадать.
  5. Вам необходимо сделать то же и с остальными слоями. Не забывайте о скорости, но всё зависит от длины прядей.
  6. Когда, наконец, все волосы будут сухими, необходимо выполнить те же действия ещё раз, но уже не горячим, а холодным воздухом. Таким образом, волосы сохраняют форму и объём, и прическа не испортится уже через полчаса.

Если у вас каскад с челкой, то над ней придётся поработать отдельно. Не имеет значения, косая она, прямая, пряди в ней длинные, средние или короткие. Вам нужно просто вытянуть её, без придания сильного объёма. Считается, что сильно объемной челкой вы можете придать себе глупое выражение лица, но если в вашем случае это не действует, то можете поступить так, как нравится вам больше. 

Создание волнистых локонов

Своими руками вы можете создать невероятно красивую прическу, затратив при этом минимум усилий. Стрижку каскад можно уложить по-разному, и все это будет одинаково красиво, независимо от того, длинные у вас, средние или короткие локоны, с челкой вы или без неё. Одно из самых главных украшений стрижки каскад – завивка прядей. Это придаст вам особенную женственность и утонченность.

Завивка делается следующим образом:

  1. Высушенные и уложенные волосы нужно расчесать сначала массажной щеткой, а затем тонкой с частыми зубчиками.
  2. Сначала займитесь челкой, если она у вас есть. Неважно, какой она формы, но когда на волосах завивка, эта часть локонов должна лежать набок. Прямую челку можно слегка подкрутить и разделить боковым пробором на две части.
  3. Закрепите верхние слои, оставив только нижний. Визуально разделите этот слой на прядки.
  4. Направляя плойку в одном направлении, накрутите все пряди. То же повторите с остальными слоями.
  5. Прежде чем закончить, закрепите прическу легким лаком.

Если ваши волосы короткие, необходимо накрутить целиком всю прядь от корней (осторожно, не обожгитесь) до кончиков. Если же волосы у вас средние или длинные, то завивка распространяется только на концы.

Выпрямление прядей

Есть различные варианты, как улучшить стрижку каскад. Например, создать эффект идеально прямых прядей. Лучше всего это смотрится на рванной каскадной стриже с челкой. Выполняется эта процедура почти как завивка, только теперь нужно создать не красивые кудри, а четко ровные пряди. Эта прическа будет выглядеть несколько неформально, но она очень освежает и молодит.

  1. Расчешите волосы тонкой расчёской с частыми зубчиками. Будьте осторожны, если волоски сразу же электризуются, и используйте массажную щётку в таком случае.
  2. Отделите нижний слой, остальные закрепите заколками.
  3. Придерживая прядь тонкой расчёской, утюжком вытяните её. Если она выпрямилась недостаточно хорошо, повторите.
  4. Проделайте то же с остальными прядями, а затем и с остальными слоями.
  5. Тщательно расчешите волосы расческой, от которой волосы не электризуются.
  6. Покройте пряди легким лаком, чтобы закрепить полученный благодаря стрижке каскад результат.

Далее разберемся с челкой. Здесь не столь важно, на какую сторону она лежит и в каком положении, какой формы и длины. Её так же нужно тщательно выровнять, придав незначительный объём.

Понравилась статья? Помоги нашему сайту, расскажи о статье друзьям:

Стрижка «Каскад» на короткие волосы

Если вы решили кардинально сменить имидж и коротко подстричься, то советуем вам обратить внимание на прическу «стрижка «Каскад» на короткие волосы». «Каскад» выглядит очень стильно, так что вы невольно окажетесь в центре внимания коллег и представителей противоположного пола. Женщины делают «Каскад» для круглого лица, чтобы немного сделать его визуально длиннее. Даже если ваши локоны не обладают густотой и объемом, то модные градуированные прически, например, «Каскад», могут легко исправить недостаток. В основе укладки лежат локоны со средней длиной. По-другому «Каскад» называют «Лесенкой».

По мнению психологов, менять свой имидж нужно регулярно. Модные стрижки позволят избежать ощущения серости. Вьющиеся пряди женщин не особо поддаются «Лесенке». Далеко не все прически на короткие локоны получаются скучными. Каскадная стрижка — яркое тому подтверждение. Такая стрижка отлично подойдет молодой девушке и солидной даме.

Цвет волос решающего значения здесь не имеет. Она подходит блондинкам, брюнеткам, русым. Если сделать мелирование, то прическа с челкой получится очень яркой. «Лесенка» поможет исправить круглое лицо, слегка вытянув его визуально. Однако если у вас круглая форма лица, то можно выбрать, например, каре. Лучше всего «Каскад с челкой» смотрится на средних и длинных женских прядях.

Какие варианты существуют?

Большое преимущество этой стрижки на короткие или на длинные локоны в том, что она очень проста в укладке и всегда выглядит аккуратно. Существует три варианта «Каскада» для коротких прядей:

  • градуированная стрижка;
  • рваная;
  • двойная.

Что представляет из себя градуированный?

Этот вариант прически идеально подходит тем, кто хочет попробовать короткую прическу, но не решается резко сменить привычный стиль. Подходит для любого типа лица. Особенно он подходит тем, у кого пряди вьющиеся, но тонкие от природы. Градуированный «Каскад с челкой» позволит придать прическе нужный объем, и ваши волосы будут выглядеть густыми и пышными. Не стоит делать челку на волнистые локоны. Дополнить прическу можно с помощью асимметричной челки. На средней длине прядей стрижка смотрится замечательно.

Схема стрижки очень простая: волосы градуируют слоями с боков, постепенно создается плавный переход к длинным локонам. Такая «Лесенка» получается объемной, использовать модные средства для укладки нет необходимости. Однако если локоны кудрявые, то укладка может представлять определенную сложность.

Haircut tutorial.Graded haircut for medium length hair. Градуированная стрижка «Каскад»

Что такое рваный «Каскад»?

Рваный «Каскад с челкой» создает игривый образ, однако это достаточно популярная стрижка у молодых модниц. Такая прическа может выглядеть весьма солидно. Стрижка делается на прядях, которые выстригают разной длины. Вьющиеся локоны поддаются такому варианту стрижки. Схема позволяет делать хаотичную укладку, в таком случае образ получается весьма романтичный. Стрижку дополняют челкой, или можно оставить ее длинной.

Модная женская стрижка имеет большое преимущество в том, что ее не нужно постоянно укладывать. Однако есть и минусы. Она противопоказана девушкам с круглым лицом. Челку нужно укладывать постоянно. Для круглого лица можно подобрать другой вариант. Вьющиеся локоны также не любят челку.

«Двойной каскад»

Этот «Каскад» выполняется мелкими прядками, которые располагаются в верхней части макушки. Подходит для всех типов лица и на вьющиеся пряди. В нижней части прически прядки оставляют длинными. Выполнение «Двойного каскада» требует от парикмахера большого опыта и профессионализма. Если модные прически выполнены правильно, то они получаются пышными, даже если у вас волосы тонкие. «Двойная лесенка» на густых или кудрявых волосах придаст локонам легкость и упругость.

  • Какие преимущества имеет «Двойной каскад»?

Эта прическа будет отлично смотреться на вьющихся, густых локонах, если же волосы тонкие, то они получатся пышными. Однако имеются и недостатки. Модные прически требуют правильной укладки верха.

Как правильно выполнить «Каскад»?

Техника, которая использует стрижка «Лесенка», — несложная, однако существуют определенные этапы ее выполнения:

  • для того чтобы смачивать волосы в процессе стрижки, требуется пульверизатор с водой;
  • зажимы для фиксации прядей;
  • парикмахерские ножницы простые и филировочные;
  • мелкая расческа;
  • брашинг для укладки;
  • качественный фен.

Как выполняется «Лесенка»?

  • Сначала нужно помыть волосы шампунем и нанести кондиционер, который облегчит процедуру стрижки.
  • Волосы собирают в густые жгуты и закалывают наверх.
  • Свободные пряди распределяют на несколько равных частей.
  • Сначала стригут тонкие локоны, расположенные слева над ухом.
  • Волосы вытягивают с помощью расчески и начинают стричь по углом в 45 градусов.
  • Затем начинают стричь волосы, которые располагается в области виска.
  • Их нужно разделить на две части, каждая стрижется под углом в 45 градусов.
  • После чего нужно освободить волосы, которые зафиксированы на макушке. Делают косой пробор.
  • Пряди вытягивают с помощью расчески и состригают в горизонтальном положении, кончики обрабатывают филировкой.
  • На завершающем этапе волосы сушат феном и сглаживают края филировкой.

Как экономить 3: как подстричься самостоятельно за 5 минут. Стрижка каскад (лесенка).

С челкой или без нее?

Почему-то многие считают, что«Каскад с косой челкой» противопоказан обладательницам тонких волос. Преимущество этой стрижки в том, что она выполняется слоями, которые имеют разную длину. Техника ее выполнения позволяет получить густотой и пышный верх. Так, на волнистых волосах будет очень красиво смотреться прямая челка. Для прямых волос отлично подойдет асимметричная челка, можно выбрать и вариант без челки.

Если женское лицо имеет круглую форму, то косую челку лучше всего оставить длинной. Для овального лица также желательно сделать челку.

Как правильно уложить?

Правильно выполненная стрижка в своей основе требует минимальной укладки. Достаточно просто вымыть голову и высушить волосы феном. Для того чтобы уложить стрижку для торжественного мероприятия, следует использовать специальные укладочные средства. Если лицо круглое, то лучше подойдет «Лесенка» с удлиненными передними прядями и короткой макушкой. Это позволит визуально удлинить лицо.

В том случае, если волосы вьющиеся, то важно, чтобы пряди имели разную длину. Модные варианты укладки позволяют получить разный образ. Если лицо круглое, то стрижку лучше всего укладывать в виде «шапочки». Здесь все просто. Нужно вымыть волосы, а затем высушить с помощью фена, делая вытягивание прядей брашингом. Для того чтобы кончики волос оказались внутри, на них наносят небольшое количество геля для укладки.

укладка прически для стрижки Каскад

Укладка для овального лица

Лучшим вариантом укладки для такого «Каскада» будет являться вариант «романтическая естественность». Для того чтобы он получился, нужно сушить волосы, наклонив голову вперед. Воздух нужно направлять к корням волос, это позволит получить прическу с объемной макушкой.

«Лесенка» имеет большое преимущество в том, что она выглядит естественно. Можно сделать на голове веселые кудряшки или укладку с эффектом мокрых волос. Для того чтобы зафиксировать прическу, слегка сбрызните ее лаком для волос. Такая «Лесенка» будет выглядеть всегда актуально.

Короткая стрижка каскад слоистая стрижка

особенности, варианты укладки (51 фото)

Одной из популярных стрижек на средние и длинные волосы является стрижка каскад. У нее существует огромное количество вариаций и разновидностей. Ее можно выполнять как с челкой, так и без, дополнять оригинальным окрашиванием или делать яркое колорирование. В любом случае, стрижка каскад смотрится оригинально и свежо. Она появилась уже более 30 лет назад, но до сих пор не теряет своей популярности. В данной статье рассмотрим основные особенности данной стрижки, варианты ее исполнения и советы по красивой укладке.

Особенности каскадной стрижки

По своей сути каскадная стрижка — это стрижка прядей волос с чередованием различной длины. На макушке пряди стригутся более короткими, а к затылку постепенно удлиняются. Часто каскадную стрижку путают с лесенкой. Общие черты у них определенно есть, но существуют и свои особенности. Основное отличие заключается прежде всего в технике выполнения.

Выполнять такую стрижку лучше всего у опытного мастера. Только профессионал может грамотно определить форму вашего лица, чтобы при создании стрижки учесть все особенности и в результате получить потрясающую прическу. Главной особенностью каскадной стрижки является рваная текстура, пряди укорачиваются совершенно в хаотичном порядке. Именно за счет этого создается ощущение такой легкой небрежности и воздушности в прическе.

Укладка стрижки каскад

Укладка каскадной стрижки может быть как очень простой, так и отличаться некими сложными элементами, требующими профессионального подхода. Первое от чего нужно отталкиваться при укладке каскадной стрижки — это длина волос.

Укладка каскада на длинные волосы

Классическое исполнение каскадной стрижки — это длинные волосы. Изначально именно на длинных волосах выполнялась каскадная стрижка. Укладка данной стрижки на длинных волосах может быть весьма разнообразной, от создания эффектных плетений и кос, до красивых голливудских локонов и пышных причесок.

Идеальным вариантом укладки каскадной стрижки являются косы. Они получаются немного небрежными, с выпадающими прядками, но в этом и заключается их изюминка. Косы могут быть совершенно разнообразными: начинаться с макушки или с затылка, плестить наискосок или прямо. Прекрасно на каскаде смотрится колосок или рыбий хвост.

Кроме того, красивую укладку можно создать в виде пучка или ракушки. Они будут смотреться по-деловому стильно и красиво.

Укладка каскада на средние волосы

Средняя длина волос предполагает больше вариантов укладки каскадной стрижки. Чтобы создать ежедневную укладку необходимо вымыть волосы, убрать лишнюю влагу полотенцем, после чего опустить голову вниз и просушить феном, направляя его от корней к кончикам. Кончики высушенных волос обработать небольшим количеством пенки или мусса для укладки и аккуратными движениями закрутить их внутрь или наружу. Подсушить и готовую укладку зафиксировать лаком для волос.

Помимо такой немного небрежной укладки можно создавать более аккуратные варианты. Для этого можно воспользоваться утюжком и сделать идеально гладкие волосы. Кроме того, на каскаде прекрасно смотрятся плавные волны и красивые локоны.

Укладка каскада на короткие волосы

Каскад на коротких волосах укладывать достаточно просто. Вымытую голову подсушиваем феном одновременно приподнимая у корней. Берем небольшое количество геля, выбираем отдельные прядки и создаем с помощью геля эффектные перышки.

Видео

Как уложить стрижку каскад: 18 стильных вариантов

Каскад – излюбленная прическа многих девушек. Объем, пышность, плавные линии – всего этого можно добиться при правильной укладке.  Способов укладки имеется несколько. Запасайтесь стандартным набором инструментов и создавайте шедевр.

Инструменты и средства

Итак, вам понадобится следующее.

  • Фен с насадкой для брашинга;
  • Две расчески: обычная и круглая;
  • Утюжок для выпрямления.
  • Средства для стайлинга.
https://www.instagram.com/cabelocurto/https://www.instagram.com/dicasdecortes/https://www.instagram.com/dicasdecortes/

Повседневная укладка

На влажные расчесанные волосы наносим мусс. Сушим волосы, приподнимая их у корней для создания объема. По завершению используем текстурирующий спрей.

https://www.pinterest.ru/

Кончики внутрь

Для начала вам потребуется термозащитное средство. Начинаем сушить волосы со стороны затылка. Используем круглую щетку, накручивая на нее пряди. Фен обязательно направляем от корней к кончикам. Затем с помощью геля для укладки обрабатываем кончики волос, придавая им нужное направление.

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

Объем у корней

На влажные волосы наносим мусс для объема. Сушим волосы, приподнимая их у корней. Можно использовать расческу для прикорневого начеса. Результат зафиксируйте лаком.

https://www.pinterest.ru

Небрежный объем

Слегка небрежные прически сегодня особо ценятся за свою оригинальность. Чтобы таким образом уложить каскад, для начала потребуется мусс для объема. Сушим волосы от корней к кончикам, вытягивая пряди круглой щеткой. Сушим шевелюру и закрепляем текстурирующим спреем.

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

Гофре

Заметно преобразит прическу гофре. Стоит потратить немного времени, чтобы создать непревзойденный объем. Гофре – стильный вариант, который отлично подойдет для праздничной укладки.

Мокрые волосы

Эффект мокрых волос вошел в моду относительно недавно. Создать его просто. Для начала нанесите гель на влажные волосы, придав нужную форму. Затем просушите их и зафиксируйте результат лаком. Тут важно не перестараться: волосы должны выглядеть слегка влажными, а не грязными.

https://www.pinterest.ru/https://www.pinterest.ru/

Укладка каскада на длинных волосах

На длинных волосах вариантов укладки каскада ни чуть ни меньше. Самым распространенным из них являются легкие локоны. Это легко сделать с помощью плойки. Начинать следует с середины волос, двигаясь вниз. Для создания прикорневого объема важно начесать пряди у корней и зафиксировать лаком. Прекрасным вариантом станет ставка на пышность. Для начала нанесем на волосы пенку для объема и распределим по всей длине волос. Затем сушим волосы, использую фен с насадкой для брашинга. В это же время приподнимаем волосы щеткой у корней. Шикарная прическа готова. Остается лишь зафиксировать ее.

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

Способов укладки каскада существует множество. Среди них также зачес на один бок, начес назад, акцент на творческий беспорядок и многие другие. Ваш полет фантазии безграничен. Пробуйте, создавайте и будьте всегда в центре внимания с безупречной прической.

Напишите в комментариях какие идеи понравились Вам больше всего! 

Если Вам понравилась статья, сохраните к себе и поделитесь с друзьям

 

Укладка стрижки каскад на средние волосы: 2 варианта

Исключительная современность стрижки «каскад» на средние волосы и её вечно актуальная классика исходят из идеальной геометрии природных линий прически, построенных в зависимости от женского типа лица, что придает эффектную, стильную романтику образу вне возраста и поколений.

Женские образы и «каскадность»

Укладка подобной прически средней длины всегда будет связана с приданием пышности и объема у корней волос и обязательно с учетом типа женского лица:

  • «Каскад» для обладательницы узкого лица необходимо приподнять у корней волос, такая объемная подача прически позволит визуально расширить восприятие лица, акцентируя скулы, а дополнительно подчеркнет выразительность глаз густая прямая челка.
  • Обладательницам прямоугольного типа, желающим облегчить и сузить восприятие чуть тяжелых черт лица, прямой каскад с уложенными на скулы прядями с чуть завитыми концами волос создаст эффект сужения, а двухцветная окраска добавит игру теней, сглаживая, смягчая четкий абрис лица. Длинная косая челка также поможет сделать лицо более узким.
  • Так же как и круглолицым подчеркнутая слоистость «каскада» скроет широкий лоб, щечки-яблочки, а косая челка, уложенная с применением стайлинговых средств и текстураторов визуально удлинит лицо.
  • Треугольный тип лица скрадывается укладкой филированных прядей у подбородка кончиками наружу в сочетании с эффектным объемом у корней. Подип черкнутая структурность образа за счет выделения внутреннего нижнего слоя, добавляет рельефности и таинственной притягательности

«Каскадная» вариация

Рассмотрим все основные виды укладки стрижки каскад на средних волосах.

Прямой блеск и объем с помощью фена

Самым простым и быстрым способом укладки «каскада» на средних волосах — это вариант послойной укладки с использованием фена и брашинга с небольшим акцентом подкручивания филированных кончиков и добавлением объема у корней.

Средства и устройства для укладки феном:

  • массажная щетка;
  • фен с щелевой насадкой;
  • расческа-брашинг среднего диаметра;
  • укладочный мусс или любое средство-текстуризатор для придания объема.

Алгоритм действий очень прост и подходит любому типу волос за исключением вьющихся:

  1. Чисто вымытые волос тщательно расчесать массажной щеткой и нанести на корни и кончики волос мусс или гель.
  2. Приподымая брашингом пряди на макушке и затылке, просушить попрядно с помощью фена с щелевой насадкой корни в течение минуты. Температура воздушного потока сначала должна быть высокой, затем ее желательно поменять на прохладную для фиксации текстуры волос. Затем провести брашингом до самых кончиков, одновременно обдавая воздушным потоком всю прядь. Подобная сушка благотворно действует на волосы, создает эффектный объем у корней, а подчеркнутая «рваность» прямых кончиков, слегка направленных внутрь оттеняет скулы и выделяет глаза.
  3. Прямая или косая челка высушиваются по той же технологии без акцента на корни. Подобная укладка очень проста, занимает мало времени и практична в исполнении.

Идеальная гладкость с утюжками

Второй вариант укладки прямого «каскада» на средние волосы — использование утюжков. При использовании метода укладки данной техникой прическа получается идеально гладкой, блестящей, без объема на корнях, но с подчеркиванием каждого слоя и каждой отдельной пряди, когда особенно эффектны разные оттенки прически.

Средства и устройства для укладки утюжками:

  • фен;
  • защитное атермальное средство для волос;
  • утюжки;
  • расческа с частыми забцами;
  • лак-фиксатор.

Следует ли упоминать, что идеально прямые, ровные волосы, выпрямленные с помощью утюжка, вряд ли сойдут с модного пьедестала. Тем не менее, подобная укладка также проста в исполнении, требует минимума усилий и навыков.

  1. Чистые волосы высушить феном.
  2. Нанести по всей длине волос защитное средство от влияния высокой температуры. Это особенно важный момент для осветленных или мелированных волос, структура которых уже достаточно пориста. Средство защитит волосы от пересушивания и ломкости.
  3. Выставив утюжки на определенную температуру в зависимости от вашего типа волос, аккуратно и медленно провести утюжками каждую прядь от корней волос к ее кончикам, чуть загибая на концах внутрь и полчая идеально гладкую и прямую прядь.
  4. Полученный результат дополнительно расчесать изнутри расческой с частыми зубцами и зафиксировать лаком.

Укладка каскада: видео

В данном видео рассмотри простую и легкую укладку для стрижки каскад, на среднее волосы. Данная укладка не требует использование утюжка и фена, что очень важно для тонких волос для поддержание объёма.

Авангардность и эффектность

Особым образом подчеркивается оригинальность и яркость женского образа при укладке «каскада» на средние волосы с сочетанием завивки внешних прядей внутрь, а внутренний — в обратную сторону, наружу. Подобный вариант укладки в сочетании с гелями-текстуризаторами, творческим окрашиванием и укладкой челки придает женскому образу стильной геометрии, вплоть до готики и легкого намека индивидуализации в вамп-стиле.

Еще одним вариантом могут стать эксперименты с челкой самой разной длины — предельно короткой и идеально ровной или ассиметрично спадающей по контуру лица, а также игра с геометрией пробора акцентирует эффектность окрашенного каскада слоев или, оставив идеально ровным верхний слой каскада, его внутренний слой наоборот накрутить, оставив острые кончики торчать в разные стороны, намека на возможную волчью готику каскада.

Текстурированные волны

«Каскад» на средние волосы — идеальная прическа для создания собственного романтического образа с помощью волн и пышных кудрей, прекрасно сочетающихся с разного рода аксессуарами для волос. Подкрученные в разные стороны пряди либо феном-расческой, либо легкие локоны, созданные с помощью стайлера сделают образ легким и по-летнему воздушным, подчеркнув исключительные достоинства женственности и красоты.

 

Домашние прически своими руками » Короткая стрижка каскад – выбери свой вариант

Многие обладательницы не слишком густой от природы шевелюры или те, кому не хочется сильно усердствовать с уходом за ней, останавливаются на коротких стрижках. Если вашим волосам не хватает легкости и объема, то стоит присмотреться к варианту стрижки каскад на короткие волосы. За такой прической будет несложно ухаживать, а многообразие вариантов на ее тему позволяет подобрать идеально подходящий под форму лица. Принцип каскада при коротких волосах остается таким же, как и при других длинах – состригаются несколько уровней, каждый из которых короче предыдущего, верхние плавно ниспадают на нижние. Получается эффект «лесенки». Для создания более дерзкого образа мастер может нарушить плавность перехода, оставляя пряди разной длины и делая края рваными.

Виды каскадных стрижек для коротких волос

Каскад с укороченной макушкой

Для создания такой формы верхний слой состригается достаточно коротко, так, что волосы образуют форму «шапочки». Это обеспечивает создание плавного каскадного перехода к шее и помогает визуально компенсировать форму головы тем, у кого скошенный затылок. При выборе этого варианта очень выигрышно смотрятся такие способы окраски, как мелирование и колорирование, удлиненные верхние пряди показывают их во всей красе.

Короткий каскад с челкой

Наиболее гармонично с прядями каскада будет смотреться профилированная челка. Если вы все-таки решили остановиться на ровной челке без филировки, как на фото, то она должна сочетаться со стрижкой на концах.

Каскадная стрижка с косой челкой

Косая рваная челка идеально сочетается с коротким каскадом, ведь эта прическа подразумевает быть воздушной, неоднородной, строгие формы тут ни к чему. При очень коротком варианте челку можно оставить достаточно длинной, до подбородка, а затылок сделать более объемным. Если каскадность присутствует только на концах, то подойдет короткая косая челка.

Каскад с короткими концами

Такой вид стрижки может украсить лицо в форме ромба или треугольника, расширив зрительно узкие черты. Она состригается, как правило, не меньше, чем на два уровня.

Варианты окраски при коротком каскаде

Оптимальная цветовая гамма для выбравших эту прическу – все натуральные оттенки, от светло-русых до темно-каштановых волос. Причем, при более светлых оттенках переход между слоями будет более заметен, это значит, что образ получится выразительней. Как уже упоминалось выше, мелирование и колорирование будут выигрышно смотреться на каскадных волосах, придадут им еще больше объема и игривости. Однотонная же окраска придаст вид менее объемный. Стоит не забывать о том, что чем креативнее вариант стрижки у вас, тем более яркая окраска уместна.

Укладка короткой каскадной стрижки

Укладывать эту прическу достаточно просто. Если хочется придать своим локонам вид легкой небрежности и естественности, то нанесите на них небольшое количество мусса и высушите феном, слегка взъерошив руками. Для более классического образа нужно воспользоваться круглым брашингом и феном, вытягивая каждый ярус прически по-отдельности, начиная с верхнего. В итоге получится укладка с ярко выраженными переходами между слоями.

Фото различных способов укладки:

Нюансы, которые полезно знать

Несмотря на все свои преимущества, тем, кто остановил свой выбор на данном каскаде, следует учитывать некоторые моменты.

Во-первых, каскад на коротких волосах требует постоянного обновления. Все, конечно, зависит от скорости роста ваших волос, но, как правило, посещать парикмахера придется каждый месяц.

Во-вторых, особое внимание нужно будет уделить уходу за кончиками. Из-за многослойности, разной длины прядей, посеченные концы будут особенно заметны. Поэтому тщательно следите за ними, применяя специальные средства.

средние, короткие, длинные (с фото)

Укладка каскада на волосах, неважно длинные они, средние или короткие, во многом зависит от опыта.

Стрижки каскад невероятно популярны уже несколько десятилетий. Это неслучайно – они подходят женщинам всех возрастов и любой формы лица.

Но есть одна небольшая проблема: когда стрижки и укладки делает парикмахер – прически смотрятся превосходно, дома же совсем другое дело.

Сразу после мытья шевелюра, подстриженная каскадом, выглядит растрепанной и совершенно не похожа на фото из журнала, которое вам так понравилось, когда вы подбирали себе стрижку.

Каскад нуждается в тщательной укладке как ни одна другая стрижка.

Если набить руку, укладка каскада занимает немного времени. Для создания прически потребуются фен, круглая щетка среднего диаметра, плойка и любое средство для укладки (пенка, лак, мусс, гель с моделирующим эффектом, воск).

Укладка короткой стрижки «Каскад»

Стрижки в форме каскада, сделанные на короткие волосы, можно уложить следующими способами:

  • сделать в форме пышной шапочки;
  • уложить гладко и элегантно;
  • сделать короткие растрепанные пряди;
  • в виде романтичной укладки;
  • слегка подзакрутив короткие пряди плойкой;
  • с начесом у корней.

Укладка «шапочкой». Укладка рекомендуется при круглой форме лица и тем, у кого волосы от природы тонкие и негустые.

Видео:

Этапы укладки:

  1. голову вымыть, промокнуть полотенцем;
  2. немного подсушить пряди на воздухе;
  3. нанести на корни одной прядки средство для укладки;
  4. высушить прядь феном, накручивая ее внутрь круглой щеткой;
  5. повторить третий и четвертый пункт с остальными прядями;
  6. нанести гель на челку и разделить волосинки на тонкие прядки.

Укладка получается объемной, скрывает круглолицесть и маскирует недостаточный объем собственных волос.

Элегантная гладкость. Этот вариант выглядит строго и подойдет для деловой встречи.

Очень интересно смотрится на мелированных волосах:

  • Голову вымыть, чуть подсушить полотенцем;
  • Нанести на корни волос мусс;
  • Высушить феном, приглаживая по всей длине расческой;
  • Расчесать от макушки, не делая пробора;
  • Нанести на ладони немного воска и обработать им каждую прядь от макушки до кончиков.

Видео:

Игривая небрежность. Подойдет на отдыхе, в неформальной обстановке. Если пряди не слишком короткие, такая прическа выглядит хаотично и забавно. Делают ее так.

Моем и подсушиваем шевелюру. Наклоняем голову вниз и сушим феном, наносим пенку от корней до кончиков и перебираем каждую прядь пальцами, пока все они не высохнут.

Берем пальцами немного геля и укладываем прядки так, как нравится: ежиком, ирокезом или как-то по-другому – как подскажет фантазия и настроение.

Важно, чтобы геля было именно немного, иначе даже короткие волосы станут тяжелыми и голову придется заново мыть.

Ангельский облик. Подходит высоким стройным блондинкам с милым личиком и тонкими чертами.

Вымыть и расчесать волосы. Немного высушить волосы феном, наклонившись вниз. Нанести пенку на еще влажные пряди и продолжить сушить феном.

Выпрямиться и досушить волосы, накручивая концы на круглую расческу – каждую прядь в разных направлениях. Зафиксировать укладку лаком или воском.

Укладка каскада волнами. С помощью такой укладки создают нежный романтический образ.

В дополнение к фену для создания прически потребуется плойка:

  • Волосы смачиваем по всей длине муссом;
  • Подсушиваем феном;
  • Завиваем локоны плойкой, подкручиваем челку;
  • Слегка взбиваем пальцами шевелюру у корней, не разрушая локоны;
  • Фиксируем лаком.

Если волосы от природы кудрявые, достаточно просто направить прядки в нужную сторону смоченными в геле пальцами.

Укладка каскада с помощью начеса. Подходит, если волосы тонкие. Смочить корни пенкой. Поднять пряди и начесать, зафиксировать лаком.

Укладывая вышеперечисленными способами стрижки каскад, дамы могут наслаждаться разнообразием причесок, при необходимости менять образ, выглядеть красиво, оригинально и женственно, всегда соответствуя случаю и обстановке.

Укладка волос средней длины

Укладка стрижки каскад на средние по длине пряди не потребует каких-то особенных приспособлений.

Чтобы сделать укладку, достаточно фена и брашера (круглой щетки), иногда может потребоваться плойка. Средства для укладки потребуются тоже самые обычные: пенка, лак.

Средние волосы, в отличие от коротких, можно укладывать с помощью резинок, заколок, повязок. Средние волосы можно собрать в хвост, пучок, валик.

Каскад на средних волосах лучше всего смотрится с челкой, в этом варианте он подходит под лицо любой формы.

Вот несколько самых простых способов укладки с челкой, для наглядности приведены фото и видео.

Оригинально и необычно смотрится укладка, когда волосы нижнего слоя накручивают внутрь на плойку, а верх оставляют нетронутым.

Можно просто выпрямить утюжком пряди – прямые гладкие волосы сейчас в тренде.

Завить пряди плойкой в обратную сторону. Такой способ завивки позволяет получить идеальные кудри с четкими переходами между прядями. Укладка подойдет для тех, у кого массивный подбородок.

Завить часть кудрей внутрь, часть – наружу. Этот вариант «хаотичной» прически поможет создать яркий, запоминающийся образ.

Уложить феном и брашером челку, не подвивая кончики, остальные пряди накрутить в виде тугих локонов. Такая прическа выглядит легкой, красивой и романтичной.

Изменить место расположения пробора. Поэкспериментируйте в этом направлении – можно сделать несколько фото с проборами по центру, слева, справа – и выберите самый удачный вариант.

При укладке стрижки каскад на средние волосы можно придерживаться следующего правила: круглолицые девушки пряди вокруг лица подвивают внутрь – благодаря этому их лицо визуально приближается к овалу.

Девушки с треугольной формой лица должны закручивать средние пряди (лежащие ниже скул) наружу – так пропорции становятся более правильными.

Видео:

Укладка каскада на длинных волосах

Длинные волосы совсем не такие, как средние: способы укладки длинных волос, стриженных каскадом, ограничиваются лишь фантазией и мастерством их обладательницы.

Кроме перечисленных выше способов, здесь возникает возможность для плетения кос. Если волосы длинные, брашер и фен лучше сменить на бигуди и плойку, чтобы волосы не запутались в процессе завивки.

Распущенные длинные пряди подкручивают концами внутрь или наружу. Лучше всего сделать это с помощью бигуди – этот способ более щадящий по сравнению с электрощипцами.

Пряди смачивают пенкой, муссом или водой, с добавленным в нее лаком сильной фиксации.

Аккуратные четкие локоны смотрятся женственно и сглаживают резкий овал лица. Завитые наружу пряди оптически расширяют узкое лицо.

Прямые длинные волосы, стриженные каскадом, смотрятся не менее эффектно, чем завитые. Для идеальной ровности их «выглаживают» утюжком. Длинные волосы можно заплести в ажурную и французскую косу, сделать африканские косички.

Гофре – эффектная укладка, с которой можно произвести впечатление на вечеринке, выпускном балу, встрече по торжественному поводу.

Взгляните на фото ниже: элегантные мелкие волны смотрятся весьма привлекательно и всегда приковывают к себе внимание окружающих.

Гофрированные длинные волосы подходят всем, невзирая на тип лица, возраст, цвет и качество волос. Для завивки такого типа потребуется специальный утюжок или щипцы.

Очень женственно выглядит ассиметричный вариант праздничной прически, дошедший до нас из восьмидесятых: все кончики завивают в локоны, а самые длинные пряди укладывают на одну сторону, закрепляя невидимками.

Предварительно стоит нанести моделирующий гель. Подходит для молоденьких девушек.

Прически и стрижки не меньше, чем одежда помогают сменить имидж, подчеркнуть индивидуальность.

Стрижка каскад, как считают многие специалисты, является в этом плане самой выгодной. Она хорошо смотрится на прямых и волнистых прядях, одинаково изящно ложится на длинные, средние и короткие волосы.

Кроме того, она проста в уходе, ее можно укладывать «тысяча и одним» способом. О некоторых из них вы узнали из этой статьи и дополняющих ее обучающих видео, но это далеко не предел.

Видео:

Вы здесь:

21023 Опубликовано 17 ноября 2015

Совет

Windows: каскадирование, мозаика, стек или параллельное расположение окон с панели задач

На панели задач уже очень давно есть функция управления окнами, но я не замечал ее до недавнего времени. Если у вас открыто много окон и вы хотите посмотреть, что в этих окнах приложений. Есть лучший способ, кроме привязки, минимизации, максимизации или перемещения их.

Просто щелкните правой кнопкой мыши на панели задач и выберите один из трех вариантов управления окнами: Каскадные окна , Показать окна сгруппированными или Показать окна рядом .

Каскадные окна размещает все ваши открытые окна в каскадном режиме, позволяя вам видеть все их заголовки сразу.

Показать окна сгруппированными. Параметр позволяет расположить окна друг над другом вертикально друг над другом. Он отлично работает на дисплее в вертикальном режиме, но не очень полезен для обычного широкоэкранного дисплея.

Показывать окна бок о бок вариант более интересный. Он позволяет Windows автоматически размещать все открытые окна рядом друг с другом, что очень полезно для многозадачности на больших широкоэкранных мониторах.

После того, как вы выберете одну из этих трех опций, вы также увидите опцию « Отменить » в том же контекстном меню, вызываемом правой кнопкой мыши, чтобы вернуть макет обратно к исходному состоянию.

Примечание № 1 — эти параметры управления окнами работают только с открытыми окнами. Любые свернутые окна останутся свернутыми и не будут отображаться ни в одном из этих трех макетов.

Примечание № 2 — убедитесь, что вы отменили один вариант, прежде чем выбирать другой.Опция « undo » только назад на один шаг назад. Допустим, вы выбрали «Показывать окна в стопке» и сразу после этого переключили его на «Рядом». Вы не сможете вернуться к тому состоянию, которое было до того, как все ваши открытые окна сложились в стопку. Вам придется восстанавливать их вручную.

Как складывать или каскадировать окна приложений в Windows 10

Наиболее часто используемой функцией управления окнами в Windows 10 является Snap, которая позволяет перетаскивать приложения в углы дисплея, чтобы «привязать» их бок о бок.Однако операционная система также имеет несколько других опций, Stack и Cascade, которые могут быть более полезными, когда вы работаете с большим количеством приложений.

Вы можете найти Stack and Cascade, щелкнув правой кнопкой мыши на панели задач. Вы увидите две опции: «Каскадные окна» и «Показать окна сгруппированными». Щелкните функцию, которую хотите использовать.

Каскадные окна

Каскадная функция перемещает ваши окна так, чтобы каждое из них было слегка вложено в другое, как стопка карточек.Это предназначено для того, чтобы помочь вам быстро идентифицировать все открытые приложения по их заголовкам. Вы можете быстро свернуть или закрыть приложения с помощью кнопок заголовка.

В Windows 10 Cascade, возможно, менее полезен, чем был раньше. Его функциональность была в значительной степени заменена интерфейсом представления задач, который дает вам обзор всех ваших приложений, обеспечивая предварительный просмотр каждого из них.

Набор окон

Составные окна отображаются в виде вертикального стека приложений.Как и Cascade, вряд ли вы будете часто использовать его. Тем не менее, пользователи мониторов с портретной ориентацией найдут Stack полезным, поскольку он позволяет максимально использовать ваши вертикальные пиксели.

Отдельная опция в меню правой кнопки мыши на панели задач, «Показывать окна бок о бок», аналогична стеку, но работает с горизонтальной осью. Он автоматически упорядочивает все ваши открытые приложения, чтобы они были видны в виде столбцов на вашем мониторе. Похоже на Snap, но с поддержкой более двух приложений.

Использование этих функций полностью зависит от вас. Они были компонентом рабочего стола Windows на протяжении десятилетий и остаются доступными в Windows 10. В то время как Cascade теперь в значительной степени избыточен, Stack предоставляет вам решение для мозаичного размещения окон, которое находится где-то между Snap и новым приложением FancyZones.

Поделиться этим постом:

Каменный шпон — Stack Stone Cascade

Stack stone — это профиль, сочетающий в себе размеры, создающий аутентичный внешний вид.Этот камень имеет резкие вариации толщины, глубины и характера, скопированные непосредственно с натуры. Сложенный каменный узор чистый, современный и любимый среди дизайнеров и архитекторов. Stack Stone — это продукт, облицованный камнем, толщиной от 1 до 2,5 дюймов и, следовательно, тоньше, чем традиционный сайдинг из камня, для более легкого и легкого обращения. Все производимые нами изделия из каменного шпона подходят для внутренних работ, таких как каменные стены или каменные камины, а также для наружных работ, таких как сайдинг из каменного шпона.Камень Stack доступен в коробках площадью 10 квадратных футов, коробках с углами 7,5 квадратных футов и объемных ящиках 150 квадратных футов.

Образец заказа

Stone Flat Размеры:
Длина: от 5 до 20 дюймов
Высота: от 1 до 5 дюймов
Толщина: от 1 до 2,5 дюймов

4,59 долл. США за кв. Фут для насыпного ящика площадью 150 кв. Футов
4,99 долл. США за кв. Фут для ящика площадью 10 кв. Футов

Размеры углов
Короткая сторона: от 3 дюймов до 4 дюймов
Длинная сторона: от 10 дюймов до 12 дюймов
Высота: варьируется в зависимости от стиля камня

6 долларов США.99 на линейный фут

Характеристики:

  • Производство премиум-класса: чтобы гарантировать, что вы получите лучший каменный шпон, Mountain View Stone строго следит за каждым этапом производственного процесса для контроля качества.
  • Устойчивый внешний вид: Цвет лица, изготовленный по технологии Color Lock, содержит связующие вещества, которые помогают защитить от выцветания в суровых условиях окружающей среды, чистящих средствах и даже при мойке под давлением (дополнительную информацию см. В документации по установке и техническому обслуживанию).
  • Варианты применения: Подходит для внутреннего и внешнего монтажа, вы можете использовать каменный шпон повсюду, от дома до гостиной.
  • Установка без пота: канавки на тыльной стороне каждого камня для надежного сцепления со стеной и быстрой установки.
  • Поддержка после покупки: 50-летняя ограниченная гарантия — отличное долгосрочное вложение в ваш дом.
  • American Made: сайдинг из высококачественного каменного шпона, произведенный в США.

Другая информация:

Уход и техническое обслуживание | Инструкции по установке | Гарантия

Stack stone представляет собой индивидуальное каменное изделие и устанавливается поштучно. Камни различаются по размеру, форме и толщине. Чтобы добиться желаемой отделки натурального камня, как показано на наших изображениях, установщик должен расположить отдельные камни в правильном порядке и установить каждый камень по одному.Этот продукт изготовлен из портландцемента, и мы рекомендуем использовать раствор типа S.

Моделирующие многоступенчатые модули — термоэлектрические

12.0 Описание и моделирование каскадных термоэлектрических модулей

12,1 Стандартный одноступенчатый термоэлектрический охлаждающий модуль может обеспечивать максимальный перепад температур без нагрузки (DTmax) примерно 72 ° C. Можно получить DT до 130 ° C путем механической укладки модулей друг на друга, в результате чего холодная сторона одного модуля становится горячей стороной другого модуля, установленного выше.Такое расположение модулей называется конфигурацией модуля Cascade или Multi-Stage . Каскадные модули обычно, но не всегда, имеют форму пирамиды, поэтому верхние ступени физически меньше, чем нижние. Однако, независимо от физической формы, нижние ступени всегда должны обладать большей теплопроизводительностью, чем более высокие ступени. Хотя были созданы каскадные конфигурации до шести и семи ступеней, на практике каскадные устройства обычно имеют от двух до четырех ступеней.

Основной фактор, ограничивающий производительность каскадных модулей, связан с температурно-зависимыми свойствами термоэлектрических полупроводниковых материалов. Рабочие характеристики сплавов теллурида висмута, используемых в большинстве термоэлектрических охладителей, обычно достигают максимума около 70 ° C, а при более низких температурах производительность заметно падает. Следовательно, каскадные модули демонстрируют состояние убывающей отдачи, когда по мере добавления последовательных стадий увеличение DT становится меньше.


Рисунок (12-1)

График производительности типичного каскадного модуля

12.2 МОДЕЛИРОВАНИЕ КАСКАДНЫХ МОДУЛЕЙ: Моделирование каскадных или многоступенчатых термоэлектрических охладителей несколько сложнее, чем для одноступенчатых устройств. В многоступенчатых охладителях критически важна температура между каждой ступенью, и производительность модуля не может быть определена до тех пор, пока не будет известно значение каждой промежуточной температуры. В двухступенчатом охладителе необходимо определять только одну температуру между ступенями, но по мере добавления ступеней термический анализ становится все более сложным. Расчет производительности многоступенчатого модуля вручную чрезвычайно трудоемок, однако с помощью компьютера необходимые расчеты можно выполнить с небольшими усилиями.

Наиболее распространенный метод компьютерного моделирования каскадных модулей включает в себя выполнение серии итерационных расчетов производительности, начиная с предполагаемых значений температуры между ступенями. Используя этот метод, производительность каждой ступени повторно рассчитывается до тех пор, пока разница между последовательными расчетами температуры между ступенями не станет очень маленькой (обычно 0,1 ° C или меньше). По достижении этой точки можно определить каждый из соответствующих параметров производительности модуля. Обратите внимание, что зависящие от температуры значения SM, RM и KM должны быть преобразованы, как описано в параграфе 11.2.4, чтобы отразить количество пар на каждой ступени вместе с их оптимальными токами ТЕ-элементов. В следующих параграфах описаны расчеты, необходимые для моделирования двух- и трехступенчатых каскадных термоэлектрических модулей. Модули с четырьмя и более ступенями можно смоделировать аналогичным образом, расширив трехступенчатые процедуры вычисления, чтобы включить термины для каждой дополнительной ступени. Расчеты различных параметров следует выполнять в указанном порядке.

12.2.1 РАСЧЕТЫ ДВУХСТУПЕНЧАТЫХ МОДУЛЕЙ: Типичный двухступенчатый термоэлектрический модуль показан на Рисунке (12-2).В расчетах производительности модуля будут использоваться следующие новые термины:

TM12 = межкаскадная температура между ступенями 1 и 2 в ° K
SM1 = коэффициент Зеебека 1 ступени в вольтах / ° K
SM2 = коэффициент Зеебека 2 ступени в вольтах / ° K
RM1 = сопротивление 1-й ступени в Ом
RM2 = сопротивление 2-й ступени в Ом
KM1 = теплопроводность 1-й ступени в ваттах / ° K
KM2 = тепловая проводимость 2-й ступени в ваттах / ° K


Рисунок (12-2) a) Межкаскадная температура (TM12) в ° K составляет:

(0.5 x I 2 ) x (R M2 + R M1 ) + (K M1 x T h ) + (K M2 x T c )
____________________________________________________________
I x (S M1 — S M2 ) + K M1 + K M2

T M12 =

b) Тепловая накачка (Qc) модулем в ваттах составляет:

Q c = (S M2 x T c x I) — (0.5 x I 2 x R M2 ) — (K M2 x (T M12 -T c ))

c) Входное напряжение (Vin) модуля в вольтах составляет:

Vin = (S M2 x (T M12 -T c ) + (I x R M2 ) + (S M1 x (T h — T M12 )) + ( I x R M1 )

d) Входная электрическая мощность (вывод) модуля в ваттах составляет:

Контакт = Vin x I

e) Тепло, отбрасываемое модулем (Qh) в ваттах, составляет:

Q ч = (S M1 x T h x I) + (0.5 x I 2 x R M1 ) — (K M1 x (T h — T M12 )
или
Q h = Q c — P дюйм

е) КПД холодильника:
. COP = Q c / P в

12.2.2 РАСЧЕТЫ ТРЕХСТУПЕНЧАТОГО МОДУЛЯ: Типичный трехступенчатый модуль показан на Рисунке (12-3). В расчетах производительности модуля будут использоваться следующие новые термины:

TM23 = межкаскадная температура между ступенями 2 и 3 в ° K
SM3 = коэффициент Зеебека 3 ступени в вольтах / ° K
RM3 = сопротивление 3 ступени в омах
KM3 = теплопроводность 3-й ступени в ваттах / ° K


Рисунок (12-3) a) Нижняя межкаскадная температура (TM12) в ° K составляет:

(0.5 x I 2 x (R M1 + R M2 )) + (K M1 x T h ) + (K M2 x T M23 )
__________________________________________________________
I x (S M1 — S M2 ) + K M1 + K M2

T M12 =

b) Верхняя промежуточная температура (TM23) в ° K составляет:

(0.5 x I 2 x (R M2 + R M3 )) + (K M2 x T M12 ) + (K M3 x T c )
__________________________________________________________
I x (S M2 — S M3 ) + K M2 + K M3

T M23 =

c) Тепловая насосная мощность модуля (Qc) в ваттах составляет:

Q c = (S M3 x T c x I) — (0.5 x I 2 x R M3 ) — (K M3 x (T M23 — T c ))

d) Входное напряжение (Vin) модуля в вольтах составляет:

V дюйм = (S M1 x (T h — T M12 )) + (I x R M1 ) + (S M2 x (T M12 — T M23 ) )) +
(I x R M2 ) + (S M3 x (T M23 — T c )) + (I x R M3 )

e) Входная мощность (вывод) модуля в ваттах составляет: P в = V в x I

f) Тепло, отклоняемое модулем (Qh) в ваттах, составляет: Q h = Q c + P в

г) Коэффициент полезного действия (COP) для холодильника составляет: COP = Q c / P в

Как управлять несколькими открытыми программами Microsoft на рабочем столе | Small Business

Когда вы работаете с документами, таблицами и презентациями Microsoft, применяйте параметры панели задач, чтобы расположить эти открытые программы или приложения на рабочем столе и повысить эффективность вашего малого бизнеса.Параметры отображения панели задач включают каскадный или мозаичный эффект, параллельный макет и многослойный макет. Каждый макет отображает значок приложения, имя файла и имя приложения в верхней части каждого окна для быстрой навигации и доступа. Вы также можете применить сочетание клавиш, когда у вас есть несколько открытых окон, для циклического перехода и выбора эскизов окон, чтобы увеличить их, чтобы вы могли работать с файлами.

Каскадирование Windows

Щелкните правой кнопкой мыши панель задач, чтобы открыть меню.

Щелкните «Cascade Windows», чтобы уменьшить размер окон приложений и перекрыть их, как плитки. Значки приложений, такие как сине-белая буква «W» для приложения Word, будут отображаться в верхнем левом углу. Имя файла и имя приложения также будут располагаться по центру вверху каждого окна. Например, «Expenses.xlsx — Excel» идентифицирует ваш сохраненный файл и его приложение Office.

Щелкните окно, над которым хотите работать, чтобы вывести его на передний план. Щелкните или коснитесь кнопки «Развернуть» в окне, чтобы просмотреть и получить доступ к его содержимому.

Расположение окон бок о бок

Щелкните «Показать окна бок о бок». Каждое окно приложения уменьшается в размере и отображается в строке или столбце сгруппированных строк.

Щелкните окно, которое нужно увеличить, и нажмите кнопку «Развернуть». Остальные окна будут скрыты от просмотра. Чтобы вернуться к параллельному формату и просмотреть другие окна программы, щелкните или коснитесь кнопки «Восстановить вниз» в правом верхнем углу.

Макет с накоплением

Щелкните «Показать окна с накоплением», чтобы просмотреть все окна в уменьшенном размере.Если открыто два или три окна, эти окна будут расположены одно над другим. Если открыто четыре или более окон, два или более окон будут отображаться рядом.

Щелкните, чтобы выбрать окно, над которым хотите работать, а затем щелкните кнопку «Развернуть». Остальные окна программы будут скрыты от просмотра. Нажмите кнопку «Восстановить», чтобы свернуть окно и вернуться к просмотру сгруппированных окон.

Цикл программ

Нажмите и удерживайте клавиши «Ctrl-Alt», а затем нажмите клавишу «Tab», чтобы просмотреть эскизы всех открытых окон приложений.Миниатюры отображаются в ряд в синем прямоугольнике. Белая рамка обведет эскиз текущего приложения в поле зрения. Имя файла и название приложения появятся над строкой эскизов.

Нажмите и отпустите клавишу «Tab», продолжая удерживать клавиши «Ctrl-Alt», чтобы циклически перемещаться по эскизам и окнам приложений.

Щелкните эскиз приложения, чтобы вывести это окно файла на передний план. Нажмите кнопку «Развернуть», чтобы увеличить окно и работать с файлом.

Ссылки

Ресурсы

Советы

  • Чтобы отобразить рабочий стол, щелкните правой кнопкой мыши панель задач и выберите «Показать рабочий стол». Окна приложений будут свернуты. Щелкните значок на панели задач, чтобы открыть окно.
  • Если панель задач не отображается, нажмите клавишу «Windows» и введите «Панель управления». Щелкните или коснитесь «Панель управления» в списке приложений. Щелкните или коснитесь «Панель задач», чтобы открыть диалоговое окно «Свойства панели задач». Щелкните вкладку «Панель задач» и снимите флажок «Скрывать панель задач автоматически».Нажмите «Применить», затем нажмите «ОК», чтобы восстановить панель задач.

Предупреждения

  • Информация в этой статье относится к Windows 8 Pro. Он может незначительно или значительно отличаться от других версий или продуктов.

Использование z-index — CSS: каскадные таблицы стилей

В первой части этой статьи, «Укладка без свойства z-index», объясняется, как наложение организовано по умолчанию. Если вы хотите создать собственный порядок наложения, вы можете использовать свойство z-index для позиционированного элемента.

Свойство z-index может быть указано с целочисленным значением (положительным, нулевым или отрицательным), которое представляет положение элемента вдоль оси z. Если вы не знакомы с осью Z, представьте страницу как стопку слоев, каждый из которых имеет номер. Слои отображаются в числовом порядке: большие числа над меньшими.

  • нижний слой (самый дальний от наблюдателя)
  • Слой -3
  • Слой -2
  • Слой -1
  • Слой 0 (слой визуализации по умолчанию)
  • Слой 1
  • Слой 2
  • Уровень 3
  • верхний слой (ближайший к наблюдателю)

Примечание:

  • Если свойство z-index не указано, элементы визуализируются на слое визуализации по умолчанию 0 (ноль).
  • Если несколько элементов имеют одно и то же значение z-index (т. Е. Они размещены на одном слое), применяются правила наложения, описанные в разделе Укладка без свойства z-index.

В следующем примере порядок наложения слоев изменен с использованием z-index . z-index элемента № 5 не имеет никакого эффекта, поскольку это не позиционированный элемент.

HTML

  
РАЗДЕЛ №1
позиция: абсолютная;
z-index: 5;
РАЗДЕЛ №2
позиция: относительная;
z-index: 3;
РАЗДЕЛ №3
позиция: относительная;
z-index: 2;
РАЗДЕЛ №4
позиция: абсолютная;
z-index: 1;
РАЗДЕЛ № 5
без позиционирования
z-index: 8;

CSS

  div {
  отступ: 10 пикселей;
  непрозрачность: 0.7;
  выравнивание текста: центр;
}

b {
  семейство шрифтов: без засечек;
}

# abs1 {
  z-индекс: 5;
  позиция: абсолютная;
  ширина: 150 пикселей;
  высота: 350 пикселей;
  верх: 10 пикселей;
  слева: 10 пикселей;
  граница: 1px пунктирная # 900;
  цвет фона: #fdd;
}

# rel1 {
  z-индекс: 3;
  высота: 100 пикселей;
  положение: относительное;
  верх: 30 пикселей;
  граница: 1px пунктирная # 696;
  цвет фона: #cfc;
  маржа: 0px 50px 0px 50px;
}

# rel2 {
  z-индекс: 2;
  высота: 100 пикселей;
  положение: относительное;
  верх: 15 пикселей;
  слева: 20 пикселей;
  граница: 1px пунктирная # 696;
  цвет фона: #cfc;
  маржа: 0px 50px 0px 50px;
}

# abs2 {
  z-индекс: 1;
  позиция: абсолютная;
  ширина: 150 пикселей;
  высота: 350 пикселей;
  верх: 10 пикселей;
  вправо: 10 пикселей;
  граница: 1px пунктирная # 900;
  цвет фона: #fdd;
}

# sta1 {
  z-индекс: 8;
  высота: 70 пикселей;
  граница: 1px пунктирная # 996;
  цвет фона: #ffc;
  маржа: 0px 50px 0px 50px;
}
  

Машинное обучение ансамбля стекирования с помощью Python

Последнее обновление 27 апреля 2021 г.

Stacking or Stacked Generalization — это алгоритм машинного обучения ансамбля.

Он использует алгоритм метаобучения, чтобы узнать, как лучше всего комбинировать прогнозы из двух или более базовых алгоритмов машинного обучения.

Преимущество стекирования заключается в том, что оно может использовать возможности ряда хорошо работающих моделей для задачи классификации или регрессии и делать прогнозы, которые имеют лучшую производительность, чем любая отдельная модель в ансамбле.

В этом руководстве вы познакомитесь с ансамблем составного обобщения или наложением стека в Python.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

  • Stacking — это алгоритм ансамблевого машинного обучения, который учит, как лучше всего комбинировать прогнозы из нескольких хорошо работающих моделей машинного обучения.
  • Библиотека scikit-learn предоставляет стандартную реализацию ансамбля стекирования на Python.
  • Как использовать ансамбли суммирования для прогнозного моделирования регрессии и классификации.

Начните свой проект с моей новой книги Ensemble Learning Algorithms With Python, включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

  • Обновлено в августе 2020 г. : Улучшены примеры кода, добавлены дополнительные ссылки.

Стекирование машинного обучения ансамбля с помощью Python
Фотография lamoix, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на четыре части; их:

  1. Стекированное обобщение
  2. Stacking Scikit-Learn API
  3. Укладка для классификации
  4. Укладка для регрессии

Стекированное обобщение

Stacked Generalization или « Stacking » для краткости — это ансамблевый алгоритм машинного обучения.

Он включает в себя объединение прогнозов из нескольких моделей машинного обучения в одном наборе данных, таких как упаковка и ускорение.

Укладка решает вопрос:

  • Учитывая несколько моделей машинного обучения, которые умеют решать проблему, но по-разному, как вы выбираете, какую модель использовать (доверять)?

Подход к этому вопросу заключается в использовании другой модели машинного обучения, которая учит, когда использовать или доверять каждой модели в ансамбле.

  • В отличие от упаковки в мешки, при штабелировании модели обычно различаются (например,грамм. не все деревья решений) и соответствуют одному набору данных (например, вместо образцов набора данных для обучения).
  • В отличие от повышения, при суммировании используется одна модель, чтобы узнать, как лучше всего комбинировать прогнозы от участвующих моделей (например, вместо последовательности моделей, которые корректируют прогнозы предыдущих моделей).

Архитектура модели стекирования включает две или несколько базовых моделей, часто называемых моделями уровня 0, и метамодель, которая объединяет прогнозы базовых моделей, называемую моделью уровня 1.

  • Модели уровня 0 ( Базовые модели ) : Модели подходят для обучающих данных и прогнозы которых составляются.
  • Модель уровня 1 (метамодель ) : Модель, которая учит, как лучше всего комбинировать прогнозы базовых моделей.

Мета-модель обучается на основе прогнозов, сделанных базовыми моделями на данных вне выборки. То есть данные, не используемые для обучения базовых моделей, передаются в базовые модели, делаются прогнозы, и эти прогнозы вместе с ожидаемыми выходными данными предоставляют пары входных и выходных данных набора обучающих данных, используемых для соответствия метамодели.

Выходные данные базовых моделей, используемых в качестве входных данных для метамодели, могут быть действительными значениями в случае регрессии и значениями вероятности, значениями, подобными вероятности, или метками классов в случае классификации.

Наиболее распространенный подход к подготовке набора обучающих данных для метамодели — это k-кратная перекрестная проверка базовых моделей, где внекратные прогнозы используются в качестве основы для набора обучающих данных для метамодели. .

Обучающие данные для метамодели могут также включать входные данные для базовых моделей, e.грамм. входные элементы обучающих данных. Это может предоставить дополнительный контекст для метамодели относительно того, как наилучшим образом объединить прогнозы из метамодели.

После того, как набор обучающих данных подготовлен для метамодели, метамодель можно обучать изолированно на этом наборе данных, а базовые модели можно обучать на всем исходном наборе обучающих данных.

Стекинг подходит, когда несколько разных моделей машинного обучения имеют навыки работы с набором данных, но имеют разные навыки.Другими словами, предсказания, сделанные моделями, или ошибки в предсказаниях, сделанных моделями, некоррелированы или имеют низкую корреляцию.

Базовые модели часто бывают сложными и разнообразными. Таким образом, часто бывает хорошей идеей использовать ряд моделей, которые делают очень разные предположения о том, как решать задачу прогнозного моделирования, например линейные модели, деревья решений, вспомогательные векторные машины, нейронные сети и многое другое. Другие ансамблевые алгоритмы также могут использоваться в качестве базовых моделей, например, случайные леса.

  • Базовые модели : Используйте широкий диапазон моделей, которые делают разные предположения о задаче прогнозирования.

Мета-модель часто бывает простой, обеспечивая плавную интерпретацию прогнозов, сделанных базовыми моделями. Таким образом, линейные модели часто используются в качестве метамоделей, например линейная регрессия для задач регрессии (прогнозирование числового значения) и логистическая регрессия для задач классификации (прогнозирование метки класса). Хотя это обычное дело, это не обязательно.

  • Мета-модель регрессии : Линейная регрессия.
  • Классификационная метамодель : логистическая регрессия.

Использование простой линейной модели в качестве метамодели часто дает наложение разговорного названия «, смешивание, ». Как и в прогнозе, это средневзвешенное значение или смешение прогнозов, сделанных базовыми моделями.

Супер-ученик может считаться специализированным типом стекирования.

Stacking разработан для повышения производительности моделирования, хотя не гарантирует, что это приведет к улучшению во всех случаях.

Достижение улучшения производительности зависит от сложности проблемы и от того, достаточно ли она хорошо представлена ​​обучающими данными и достаточно ли сложна, чтобы можно было узнать больше, комбинируя прогнозы. Это также зависит от выбора базовых моделей и от того, достаточно ли они квалифицированы и достаточно некоррелированы в своих прогнозах (или ошибках).

Если базовая модель работает так же хорошо или лучше, чем наборный ансамбль, вместо нее следует использовать базовую модель, учитывая ее меньшую сложность (например,грамм. его проще описать, обучить и поддерживать).

Хотите начать ансамблевое обучение?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Стек Scikit-Learn API

Стекирование может быть реализовано с нуля, хотя для новичков это может быть непросто.

Пример реализации стекирования с нуля в Python см. В руководстве:

Пример реализации стекирования с нуля для глубокого обучения см. В руководстве:

Библиотека машинного обучения Python scikit-learn предоставляет реализацию стекирования для машинного обучения.

Доступен в версии 0.22 библиотеки и выше.

Во-первых, убедитесь, что вы используете современную версию библиотеки, запустив следующий сценарий:

# проверить версию scikit-learn импортный склеарн печать (sklearn .__ версия__)

# проверить версию scikit-learn

import sklearn

print (sklearn .__ version__)

Запуск сценария распечатает вашу версию scikit-learn.

Ваша версия должна быть такой же или выше. Если нет, вы должны обновить свою версию библиотеки scikit-learn.

Стекирование обеспечивается с помощью классов StackingRegressor и StackingClassifier.

Обе модели работают одинаково и используют одни и те же аргументы. Использование модели требует, чтобы вы указали список оценщиков (модели уровня 0) и окончательный оценщик (уровень 1 или метамодель).

Список моделей уровня 0 или базовых моделей предоставляется с помощью аргумента « оценки ».Это список Python, в котором каждый элемент в списке представляет собой кортеж с именем модели и настроенным экземпляром модели.

Например, ниже определены две модели уровня 0:

… models = [(‘lr’, LogisticRegression ()), (‘svm’, SVC ()) stacking = StackingClassifier (оценки = модели)

models = [(‘lr’, LogisticRegression ()), (‘svm’, SVC ())

stacking = StackingClassifier (эстиматоры = модели)

Каждая модель в списке также может быть конвейером, включая любую подготовку данных, требуемую для модели, перед подгонкой модели к набору обучающих данных.Например:

… models = [(‘lr’, LogisticRegression ()), (‘svm’, make_pipeline (StandardScaler (), SVC ())) stacking = StackingClassifier (оценки = модели)

models = [(‘lr’, LogisticRegression ()), (‘svm’, make_pipeline (StandardScaler (), SVC ()))

stacking = StackingClassifier (эстиматоры = модели)

Модель или метамодель уровня 1 предоставляется с помощью аргумента « final_estimator ».По умолчанию для него установлено значение LinearRegression, для регрессии и LogisticRegression, для классификации, и это разумные значения по умолчанию, которые вы, вероятно, не захотите изменять.

Набор данных для метамодели подготовлен с использованием перекрестной проверки. По умолчанию используется 5-кратная перекрестная проверка, хотя это можно изменить с помощью аргумента « cv » и установить либо число (например, 10 для 10-кратной перекрестной проверки), либо объект перекрестной проверки (например, СтратифицированныйKFold ).

Иногда более высокая производительность может быть достигнута, если набор данных, подготовленный для метамодели, также включает входные данные для моделей уровня 0, например входные данные обучения. Этого можно добиться, задав для аргумента « passthrough » значение True и по умолчанию он не включен.

Теперь, когда мы знакомы с API стекирования в scikit-learn, давайте посмотрим на несколько рабочих примеров.

Укладка для классификации

В этом разделе мы рассмотрим использование стекирования для решения задачи классификации.

Во-первых, мы можем использовать функцию make_classification () для создания задачи синтетической двоичной классификации с 1000 примерами и 20 входными функциями.

Полный пример приведен ниже.

# тестовый набор данных классификации из sklearn.datasets импортировать make_classification # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # резюмируем набор данных печать (X.форма, y.shape)

# тестовый набор данных

из sklearn.datasets import make_classification

# define dataset

X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state =

) #

=

суммировать набор данных

печать (X.shape, y.shape)

При выполнении примера создается набор данных и резюмируется форма входных и выходных компонентов.

Затем мы можем оценить набор различных моделей машинного обучения в наборе данных.

В частности, мы оценим следующие пять алгоритмов:

  • Логистическая регрессия.
  • к-ближайшие соседи.
  • Дерево решений.
  • Машина опорных векторов.
  • Наивный Байес.

Каждый алгоритм будет оцениваться с использованием гиперпараметров модели по умолчанию. Функция get_models () ниже создает модели, которые мы хотим оценить.

# получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () models [‘lr’] = LogisticRegression () models [‘knn’] = KNeighborsClassifier () модели [‘cart’] = DecisionTreeClassifier () модели [‘svm’] = SVC () модели [‘bayes’] = GaussianNB () вернуть модели

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘lr’] = LogisticRegression ()

models [‘knn’] = KNeighborsClassifier ()

models [‘cart’] = DecisionTreeClassifier ()

models [‘svm’] = SVC ()

models [‘bayes’] = GaussianNB ()

return models

Каждая модель будет оцениваться с использованием многократной перекрестной проверки в k раз.

Функция rating_model () ниже принимает экземпляр модели и возвращает список результатов трех повторов стратифицированной 10-кратной перекрестной проверки.

# оценить данную модель с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) оценки = cross_val_score (модель, X, y, оценка = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) возврат баллов

# оценить данную модель с помощью перекрестной проверки

def Assessment_model (model, X, y):

cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

scores = cross_val_score (model, X , y, scoring = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’)

возвратных баллов

Затем мы можем составить отчет о средней производительности каждого алгоритма, а также создать график в виде прямоугольников и усов, чтобы сравнить распределение оценок точности для каждого алгоритма.

Полный пример приведен ниже.

# сравнить автономные модели для двоичной классификации из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold из sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier из склеарна.дерево импорта DecisionTreeClassifier из sklearn.svm импортировать SVC из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB из matplotlib import pyplot # получить набор данных def get_dataset (): X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) вернуть X, y # получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () models [‘lr’] = LogisticRegression () models [‘knn’] = KNeighborsClassifier () модели [‘cart’] = DecisionTreeClassifier () модели [‘svm’] = SVC () модели [‘bayes’] = GaussianNB () вернуть модели # оценить данную модель с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) оценки = cross_val_score (модель, X, y, оценка = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) вернуть баллы # определить набор данных X, y = get_dataset () # получить модели для оценки модели = get_models () # оценить модели и сохранить результаты результаты, имена = список (), список () для имени, модели в моделях.Предметы(): оценки = оценка_модель (модель, X, y) results.append (баллы) names.append (имя) print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (имя, среднее (баллы), стандартное (баллы))) # построить график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = имена, showmeans = True) pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

# сравнить автономные модели для двоичной классификации

из numpy import mean

из numpy import std

из sklearn.наборы данных импортировать make_classification

из sklearn.model_selection импорт cross_val_score

из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold

из sklearn.linear_model import LogisticRegression

из sklearnifier.neighbours import LogisticRegression

из sklearnifier.neighbors

import sklearnifier.neighbours

SVC

из sklearn.naive_bayes import GaussianNB

from matplotlib import pyplot

# получить набор данных

def get_dataset ():

X, y = make_classification (n_samples n_redundant = 5, random_state = 1)

return X, y

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘lr’] = LogisticRegression ()

моделей [‘knn’] = KNeighborsClassifier ()

моделей [‘тележка’] = DecisionTreeC lassifier ()

models [‘svm’] = SVC ()

models [‘bayes’] = GaussianNB ()

return models

# оценить данную модель с помощью перекрестной проверки

def Assessment_model (model , X, y):

cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

баллов = cross_val_score (модель, X, y, оценка = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1 , error_score = ‘raise’)

вернуть оценки

# определить набор данных

X, y = get_dataset ()

# получить модели для оценки

models = get_models ()

# оценить модели и сохранить результаты

результаты, имена = список (), список ()

для имени, модели в моделях.items ():

scores = valu_model (model, X, y)

results.append (scores)

names.append (name)

print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (name, mean (scores), std (scores)))

# график производительности модели для сравнения

pyplot.boxplot (results, labels = names, showmeans = True)

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала отображается точность среднего и стандартного отклонения для каждой модели.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что в этом случае SVM работает лучше всего со средней точностью около 95,7%.

> lr 0,866 (0,029) > knn 0,931 (0,025) > тележка 0.821 (0.050) > SVM 0,957 (0,020) > байесовский 0,833 (0,031)

> lr 0,866 (0,029)

> knn 0,931 (0,025)

> тележка 0.821 (0,050)

> svm 0,957 (0,020)

> байес 0,833 (0,031)

Затем создается диаграмма с прямоугольными ячейками, сравнивающая оценки точности распределения для каждой модели, что позволяет нам ясно видеть, что KNN и SVM в среднем работают лучше, чем LR, CART и Байес.

График точности автономных моделей для двоичной классификации

Здесь у нас есть пять различных алгоритмов, которые хорошо работают, предположительно по-разному, с этим набором данных.

Затем мы можем попытаться объединить эти пять моделей в единую ансамблевую модель, используя наложение.

Мы можем использовать модель логистической регрессии, чтобы узнать, как лучше всего комбинировать прогнозы каждой из пяти отдельных моделей.

Функция get_stacking () ниже определяет модель StackingClassifier, сначала определяя список кортежей для пяти базовых моделей, а затем определяя метамодель логистической регрессии для объединения прогнозов из базовых моделей с использованием 5-кратной перекрестной проверки.

# получить набор моделей def get_stacking (): # определяем базовые модели level0 = список () level0.append ((‘lr’, LogisticRegression ())) level0.append ((‘knn’, KNeighborsClassifier ())) level0.append ((‘тележка’, DecisionTreeClassifier ())) level0.append ((‘svm’, SVC ())) level0.append ((‘байесовский’, GaussianNB ())) # определить мета-модель учащегося level1 = Логистическая регрессия () # определяем ансамбль наложения model = StackingClassifier (оценки = level0, final_estimator = level1, cv = 5) вернуть модель

# получить набор моделей

def get_stacking ():

# определить базовые модели

level0 = list ()

level0.append ((‘lr’, LogisticRegression ()))

level0.append ((‘knn’, KNeighborsClassifier ()))

level0.append ((‘cart’, DecisionTreeClassifier ()))

level0.append ( (‘svm’, SVC ()))

level0.append ((‘bayes’, GaussianNB ()))

# определить мета-модель обучаемого

level1 = LogisticRegression ()

# определить стекируемый ансамбль

модель = StackingClassifier (эстиматоры = level0, final_estimator = level1, cv = 5)

модель возврата

Мы можем включить составной ансамбль в список моделей для оценки вместе с автономными моделями.

# получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () models [‘lr’] = LogisticRegression () models [‘knn’] = KNeighborsClassifier () модели [‘cart’] = DecisionTreeClassifier () модели [‘svm’] = SVC () модели [‘bayes’] = GaussianNB () модели [‘stacking’] = get_stacking () вернуть модели

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘lr’] = LogisticRegression ()

models [‘knn’] = KNeighborsClassifier ()

models [‘cart’] = DecisionTreeClassifier ()

models [‘svm’] = SVC ()

models [‘bayes’] = GaussianNB ()

models [‘stacking’] = get_stacking ()

return models

Мы ожидаем, что стекируемый ансамбль будет работать лучше, чем любая отдельная базовая модель.

Это не всегда так, и если это не так, то следует использовать базовую модель в пользу ансамблевой модели.

Полный пример оценки модели стекирования ансамбля вместе с автономными моделями приведен ниже.

# сравниваем ансамбль с каждым базовым классификатором из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из склеарна.model_selection import RepeatedStratifiedKFold из sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier из sklearn.svm импортировать SVC из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB из sklearn.ensemble импортировать StackingClassifier из matplotlib import pyplot # получить набор данных def get_dataset (): X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) вернуть X, y # получить набор моделей def get_stacking (): # определяем базовые модели level0 = список () level0.append ((‘lr’, LogisticRegression ())) level0.append ((‘knn’, KNeighborsClassifier ())) level0.append ((‘тележка’, DecisionTreeClassifier ())) level0.append ((‘svm’, SVC ())) level0.append ((‘байесовский’, GaussianNB ())) # определить мета-модель учащегося level1 = Логистическая регрессия () # определяем ансамбль наложения model = StackingClassifier (оценки = level0, final_estimator = level1, cv = 5) модель возврата # получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () models [‘lr’] = LogisticRegression () models [‘knn’] = KNeighborsClassifier () модели [‘cart’] = DecisionTreeClassifier () модели [‘svm’] = SVC () модели [‘bayes’] = GaussianNB () модели [‘stacking’] = get_stacking () вернуть модели # оценить модель предоставления с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) оценки = cross_val_score (модель, X, y, оценка = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) вернуть баллы # определить набор данных X, y = get_dataset () # получить модели для оценки модели = get_models () # оценить модели и сохранить результаты результаты, имена = список (), список () для имени, модели в моделях.Предметы(): оценки = оценка_модель (модель, X, y) results.append (баллы) names.append (имя) print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (имя, среднее (баллы), стандартное (баллы))) # построить график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = имена, showmeans = True) pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

49

0002 47

00030002 47

0003

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

9 0002 64

65

# compare ensemble to each baseline classifier

from numpy import mean

from numpy import std

from sklearn.наборы данных импортировать make_classification

из sklearn.model_selection импорт cross_val_score

из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold

из sklearn.linear_model import LogisticRegression

из sklearnifier.neighbours import LogisticRegression

из sklearnifier.neighbors

import sklearnifier.neighbours

SVC

из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB

из sklearn.ensemble импортировать StackingClassifier

из matplotlib import pyplot

# получить набор данных

= def get_datification 9_dataset (): n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1)

return X, y

# получить набор моделей

def get_stacking ():

# определить модели базового уровня

= list ()

level0.append ((‘lr’, LogisticRegression ()))

level0.append ((‘knn’, KNeighborsClassifier ()))

level0.append ((‘cart’, DecisionTreeClassifier ()))

level0.append ( (‘svm’, SVC ()))

level0.append ((‘bayes’, GaussianNB ()))

# определить мета-модель учащегося

level1 = LogisticRegression ()

# определить стековый ансамбль

модель = StackingClassifier (Estimators = level0, final_estimator = level1, cv = 5)

return model

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘ lr ‘] = LogisticRegression ()

моделей [‘ knn ‘] = KNeighborsClassifier ()

моделей [‘ cart ‘] = DecisionTreeClassifier ()

моделей [‘ svm ‘] = SVC ()

моделей [‘ bayes ‘ ] = GaussianNB ()

моделей [‘stacking’] = get_stacking ()

return models

# оценить данную модель с использованием перекрестной проверки

def Assessment_model (model, X, y):

cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

баллов = cross_val_score (model, X, y, scoring = » точность ‘, cv = cv, n_jobs = -1, error_score =’ raise ‘)

вернуть оценки

# определить набор данных

X, y = get_dataset ()

# получить модели для оценки

models = get_models ()

# оценить модели и сохранить результаты

results, names = list (), list ()

для имени, модели в моделях.items ():

scores = valu_model (model, X, y)

results.append (scores)

names.append (name)

print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (name, mean (scores), std (scores)))

# график производительности модели для сравнения

pyplot.boxplot (results, labels = names, showmeans = True)

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала сообщается о производительности каждой модели. Это включает в себя характеристики каждой базовой модели, а затем и комплекта штабелирования.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы видим, что суммирующий ансамбль в среднем работает лучше, чем любая отдельная модель, достигая точности около 96,4 процента.

> lr 0,866 (0,029) > knn 0,931 (0,025) > тележка 0.820 (0,044) > SVM 0,957 (0,020) > байесовский 0,833 (0,031) > штабелирование 0,964 (0,019)

> lr 0,866 (0,029)

> knn 0,931 (0,025)

> тележка 0,820 (0,044)

> svm 0,957 (0,020)

> байес 0,833 (0,031)

> штабелирование 0,964 (0,019)

Создается прямоугольная диаграмма, показывающая распределение точности классификации модели.

Здесь мы видим, что средняя и медианная точность для модели суммирования немного выше, чем для модели SVM.

График точности автономных моделей и моделей с накоплением для двоичной классификации

Если мы выберем набор суммирования в качестве нашей окончательной модели, мы сможем подогнать его и использовать для прогнозирования новых данных, как и любую другую модель.

Сначала ансамбль суммирования подходит для всех доступных данных, затем может быть вызвана функция predic () для прогнозирования новых данных.

Пример ниже демонстрирует это на нашем наборе данных двоичной классификации.

# сделать прогноз с помощью ансамбля суммирования из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.ensemble импортировать StackingClassifier из sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier из sklearn.svm импортировать SVC из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # определяем базовые модели level0 = список () level0.append ((‘lr’, LogisticRegression ())) level0.append ((‘knn’, KNeighborsClassifier ())) level0.append ((‘тележка’, DecisionTreeClassifier ())) level0.append ((‘svm’, SVC ())) level0.append ((‘байесовский’, GaussianNB ())) # определить мета-модель учащегося level1 = Логистическая регрессия () # определяем ансамбль наложения model = StackingClassifier (оценки = level0, final_estimator = level1, cv = 5) # подогнать модель по всем имеющимся данным model.fit (X, y) # сделаем прогноз на одном примере данные = [[2.47475454,0.40165523,1.68081787,2.88940715,0.

519, -3.07950644,4.39961206,0.72464273, -4.86563631, -6.06338084, -1.22209949, -0.4699618, -0.51222748, -0.68993578410, -0.58993578410, -0.58993578410, -0.58 ]] yhat = model.predict (данные) print (‘Прогнозируемый класс:% d’% (yhat))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

# сделать прогноз с ансамблем суммирования

из sklearn.наборы данных import make_classification

from sklearn.ensemble import StackingClassifier

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.neighbours import KNeighborsClassifier

from sklearnive.tree import DecisionTreeClass2 9. GaussianNB

# определить набор данных

X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1)

# определить базовые модели

level0 =

()

level0.append ((‘lr’, LogisticRegression ()))

level0.append ((‘knn’, KNeighborsClassifier ()))

level0.append ((‘cart’, DecisionTreeClassifier ()))

level0.append ( (‘svm’, SVC ()))

level0.append ((‘bayes’, GaussianNB ()))

# определить мета-модель учащегося

level1 = LogisticRegression ()

# определить стековый ансамбль

модель = StackingClassifier (Estimators = level0, final_estimator = level1, cv = 5)

# соответствует модели на всех доступных данных

model.fit (X, y)

# сделать прогноз для одного примера

data = [[2.47475454,0.40165523,1.68081787,2.88940715,0.

519, -3.07950644,4.39961206,0.72464273, -4.86563631, -620338049, -4.86563631, -620338049, 1.01222748, -0.6899355, -0.53000581,6.86966784, -3.27211075, -6.5

46, -2.212, -3.139579]]

yhat = model.predict (data)

print (‘Predicted Classhat:% d)’% (y

При выполнении примера модель наложения ансамбля соответствует всему набору данных, а затем используется для прогнозирования новой строки данных, как мы могли бы использовать модель в приложении.

Укладка для регрессии

В этом разделе мы рассмотрим использование стекирования для решения задачи регрессии.

Во-первых, мы можем использовать функцию make_regression () для создания задачи синтетической регрессии с 1000 примерами и 20 входными функциями.

Полный пример приведен ниже.

# тестовый набор данных регрессии из sklearn.datasets импортировать make_regression # определить набор данных X, y = make_regression (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, noise = 0.1, random_state = 1) # резюмируем набор данных печать (X.shape, y.shape)

# тестовый набор данных регрессии

из sklearn.datasets import make_regression

# define dataset

X, y = make_regression (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, noise = 0.1, random_state = 1) #

суммировать набор данных

печать (X.shape, y.shape)

При выполнении примера создается набор данных и резюмируется форма входных и выходных компонентов.

Затем мы можем оценить набор различных моделей машинного обучения в наборе данных.

В частности, мы оценим следующие три алгоритма:

  • к-Ближайшие соседи.
  • Дерево решений.
  • Опорная векторная регрессия.

Примечание : Тестовый набор данных может быть тривиально решен с использованием модели линейной регрессии, поскольку набор данных был создан с использованием скрытой линейной модели. Таким образом, мы оставим эту модель вне примера, чтобы продемонстрировать преимущества метода наложения ансамбля.

Каждый алгоритм будет оцениваться с использованием гиперпараметров модели по умолчанию. Функция get_models () ниже создает модели, которые мы хотим оценить.

# получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () модели [‘knn’] = KNeighborsRegressor () модели [‘тележка’] = DecisionTreeRegressor () модели [‘svm’] = SVR () вернуть модели

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘knn’] = KNeighborsRegressor ()

models [‘cart’] = DecisionTreeRegressor ()

models [‘svm’] = SVR ()

return models

Каждая модель будет оцениваться с использованием многократной перекрестной проверки в k раз.Приведенная ниже функция rating_model () принимает экземпляр модели и возвращает список результатов трех повторений 10-кратной перекрестной проверки.

# оценить данную модель с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) scores = cross_val_score (модель, X, y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) возврат баллов

# оценить данную модель с помощью перекрестной проверки

def Assessment_model (model, X, y):

cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

баллов = cross_val_score (model, X , y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’)

вернуть оценки

Затем мы можем составить отчет о средней производительности каждого алгоритма, а также создать график в виде прямоугольников и усов, чтобы сравнить распределение оценок точности для каждого алгоритма.

В этом случае характеристики модели будут представлены с использованием средней абсолютной ошибки (MAE). Библиотека scikit-learn меняет знак этой ошибки, чтобы увеличить ее, от -infinity до 0 для лучшего результата.

Полный пример приведен ниже.

# сравнить модели машинного обучения на предмет регрессии из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_regression из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из склеарна.model_selection import RepeatedKFold из sklearn.linear_model import LinearRegression из sklearn.neighbours import KNeighborsRegressor из sklearn.tree import DecisionTreeRegressor из sklearn.svm импорт SVR из matplotlib import pyplot # получить набор данных def get_dataset (): X, y = make_regression (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, noise = 0.1, random_state = 1) вернуть X, y # получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () модели [‘knn’] = KNeighborsRegressor () модели [‘тележка’] = DecisionTreeRegressor () модели [‘svm’] = SVR () вернуть модели # оценить данную модель с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) scores = cross_val_score (модель, X, y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) вернуть баллы # определить набор данных X, y = get_dataset () # получить модели для оценки модели = get_models () # оценить модели и сохранить результаты результаты, имена = список (), список () для имени, модели в моделях.Предметы(): оценки = оценка_модель (модель, X, y) results.append (баллы) names.append (имя) print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (имя, среднее (баллы), стандартное (баллы))) # построить график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = имена, showmeans = True) pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

# сравнить модели машинного обучения для регрессии

из numpy import mean

из numpy import std

из sklearn.наборы данных import make_regression

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.model_selection import RepeatedKFold

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.neighbors import

SVR

из matplotlib import pyplot

# получить набор данных

def get_dataset ():

X, y = make_regression (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, noise = 0.1, random_state = 1)

return X, y

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘knn’] = KNeighborsRegressor ()

models [‘cart’] = DecisionTreeRegressor ()

models [‘svm’] = SVR ()

return models

# оценить данную модель с помощью перекрестной проверки

def Assessment_model (model, X, y):

cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

баллов = cross_val_score (модель, X, y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score ‘поднять’)

вернуть оценки

# определить набор данных

X, y = get_dataset ()

# получить модели для оценки

models = get_models ()

# оценить модели и сохранить результаты

результаты, имена = список (), список ()

для имени, модели в моделях.items ():

scores = valu_model (model, X, y)

results.append (scores)

names.append (name)

print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (name, mean (scores), std (scores)))

# график производительности модели для сравнения

pyplot.boxplot (results, labels = names, showmeans = True)

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала отображается среднее значение и стандартное отклонение MAE для каждой модели.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что в этом случае KNN работает лучше всего со средней отрицательной MAE около -100.

> knn -101,019 (7,161) > тележка -148.100 (11.039) > СВМ -162,419 (12,565)

> knn -101.019 (7.161)

> тележка -148.100 (11.039)

> svm -162.419 (12.565)

Затем создается диаграмма «ящик и ус», сравнивающая отрицательные значения MAE распределения для каждой модели.

Ящичный график отрицательной средней абсолютной ошибки автономной модели для регрессии

Здесь у нас есть три разных алгоритма, которые хорошо работают, предположительно по-разному, в этом наборе данных.

Затем мы можем попытаться объединить эти три модели в единую ансамблевую модель, используя наложение.

Мы можем использовать модель линейной регрессии, чтобы узнать, как лучше всего комбинировать прогнозы каждой из трех отдельных моделей.

Функция get_stacking () ниже определяет модель StackingRegressor, сначала определяя список кортежей для трех базовых моделей, а затем определяя метамодель линейной регрессии для объединения прогнозов из базовых моделей с использованием 5-кратной перекрестной проверки.

# получить набор моделей def get_stacking (): # определяем базовые модели level0 = список () level0.append ((‘knn’, KNeighborsRegressor ())) level0.append ((‘тележка’, DecisionTreeRegressor ())) level0.append ((‘svm’, SVR ())) # определить мета-модель учащегося level1 = Линейная регрессия () # определяем ансамбль наложения model = StackingRegressor (оценки = level0, final_estimator = level1, cv = 5) вернуть модель

# получить набор моделей

def get_stacking ():

# определить базовые модели

level0 = list ()

level0.append ((‘knn’, KNeighborsRegressor ()))

level0.append ((‘cart’, DecisionTreeRegressor ()))

level0.append ((‘svm’, SVR ()))

# определить мета-ученика model

level1 = LinearRegression ()

# определить ансамбль суммирования

model = StackingRegressor (Estimators = level0, final_estimator = level1, cv = 5)

return model

Мы можем включить составной ансамбль в список моделей для оценки вместе с автономными моделями.

# получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () модели [‘knn’] = KNeighborsRegressor () модели [‘тележка’] = DecisionTreeRegressor () модели [‘svm’] = SVR () модели [‘stacking’] = get_stacking () вернуть модели

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘knn’] = KNeighborsRegressor ()

models [‘cart’] = DecisionTreeRegressor ()

models [‘svm’] = SVR ()

models [‘stacking’] = get_stacking ()

return models

Мы ожидаем, что стекируемый ансамбль будет работать лучше, чем любая отдельная базовая модель.

Это не всегда так, и если это не так, то следует использовать базовую модель в пользу модели ансамбля.

Полный пример оценки модели стекирования ансамбля вместе с автономными моделями приведен ниже.

# сравнить ансамбль с каждой автономной моделью для регрессии из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_regression из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из склеарна.model_selection import RepeatedKFold из sklearn.linear_model import LinearRegression из sklearn.neighbours import KNeighborsRegressor из sklearn.tree import DecisionTreeRegressor из sklearn.svm импорт SVR из sklearn.ensemble импортировать StackingRegressor из matplotlib import pyplot # получить набор данных def get_dataset (): X, y = make_regression (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, noise = 0.1, random_state = 1) вернуть X, y # получить набор моделей def get_stacking (): # определяем базовые модели level0 = список () level0.append ((‘knn’, KNeighborsRegressor ())) level0.append ((‘тележка’, DecisionTreeRegressor ())) level0.append ((‘svm’, SVR ())) # определить мета-модель учащегося level1 = Линейная регрессия () # определяем ансамбль наложения model = StackingRegressor (оценки = level0, final_estimator = level1, cv = 5) модель возврата # получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () модели [‘knn’] = KNeighborsRegressor () модели [‘тележка’] = DecisionTreeRegressor () модели [‘svm’] = SVR () модели [‘stacking’] = get_stacking () вернуть модели # оценить данную модель с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) scores = cross_val_score (модель, X, y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) вернуть баллы # определить набор данных X, y = get_dataset () # получить модели для оценки модели = get_models () # оценить модели и сохранить результаты результаты, имена = список (), список () для имени, модели в моделях.Предметы(): оценки = оценка_модель (модель, X, y) results.append (баллы) names.append (имя) print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (имя, среднее (баллы), стандартное (баллы))) # построить график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = имена, showmeans = True) pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

49

0002 47

00030002 47

0003

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

# compare ensemble to each standalone models for regression

from numpy import mean

from numpy import std

from sklearn.наборы данных import make_regression

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.model_selection import RepeatedKFold

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.neighbors import

SVR

из sklearn.ensemble import StackingRegressor

из matplotlib import pyplot

# получить набор данных

def get_dataset ():

X, y = make_regression (n_sample_informatures = 20) шум = 0.1, random_state = 1)

return X, y

# получить набор моделей

def get_stacking ():

# определить базовые модели

level0 = list ()

level0.append ( (‘knn’, KNeighborsRegressor ()))

level0.append ((‘cart’, DecisionTreeRegressor ()))

level0.append ((‘svm’, SVR ()))

# определить мета-модель ученика

level1 = LinearRegression ()

# определить ансамбль стекирования

model = StackingRegressor (Estimators = level0, final_estimator = level1, cv = 5)

return model

# получить список моделей для оценки

def get_models ():

models = dict ()

models [‘knn’] = KNeighborsRegressor ()

models [‘cart’] = DecisionTreeRegressor ()

models [‘svm’] = SVR ()

models [‘stacking’] = get_stacking ()

вернуть модели

# ev вычислить данную модель с помощью перекрестной проверки

def Assessment_model (model, X, y):

cv = RepeatedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)

баллов = cross_val_score (модель, X, y, scoring = ‘neg_mean_absolute_error’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘raise’)

вернуть оценки

# определить набор данных

X, y = get_dataset ()

# получить модели для оценки

models = get_models ()

# оценка моделей и сохранение результатов

results, names = list (), list ()

для имени, модели в моделях.items ():

scores = valu_model (model, X, y)

results.append (scores)

names.append (name)

print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (name, mean (scores), std (scores)))

# график производительности модели для сравнения

pyplot.boxplot (results, labels = names, showmeans = True)

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала сообщается о производительности каждой модели. Это включает в себя характеристики каждой базовой модели, а затем и комплекта штабелирования.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы видим, что суммирующий ансамбль в среднем работает лучше, чем любая отдельная модель, достигая среднего отрицательного MAE около -56.

> knn -101,019 (7,161) > тележка -148.017 (10.635) > свм -162.419 (12,565) > штабелирование -56,893 (5,253)

> knn -101,019 (7,161)

> тележка -148,017 (10,635)

> svm -162,419 (12,565)

> штабелирование -56,893 (5,253)

Создается прямоугольная диаграмма, показывающая распределение оценок ошибок модели. Здесь мы видим, что средний и средний баллы для модели суммирования намного выше, чем для любой отдельной модели.

Ящичный график отрицательной средней абсолютной ошибки для автономной модели и модели с накоплением для регрессии

Если мы выберем набор суммирования в качестве нашей окончательной модели, мы сможем подогнать его и использовать для прогнозирования новых данных, как и любую другую модель.

Сначала ансамбль суммирования подходит для всех доступных данных, затем может быть вызвана функция predic () для прогнозирования новых данных.

Пример ниже демонстрирует это на нашем наборе данных регрессии.

# сделать прогноз с помощью ансамбля суммирования из sklearn.datasets импортировать make_regression из sklearn.linear_model import LinearRegression из sklearn.neighbours import KNeighborsRegressor из sklearn.tree import DecisionTreeRegressor из склеарна.SVM импорт SVR из sklearn.ensemble импортировать StackingRegressor # определить набор данных X, y = make_regression (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, noise = 0.1, random_state = 1) # определяем базовые модели level0 = список () level0.append ((‘knn’, KNeighborsRegressor ())) level0.append ((‘тележка’, DecisionTreeRegressor ())) level0.append ((‘svm’, SVR ())) # определить мета-модель учащегося level1 = Линейная регрессия () # определяем ансамбль наложения model = StackingRegressor (оценки = level0, final_estimator = level1, cv = 5) # подогнать модель по всем имеющимся данным модель.подходят (X, y) # сделаем прогноз на одном примере данные = [[0.59332206, -0.56637507,1.34808718, -0.57054047, -0.72480487,1.05648449,0.77744852,0.07361796,0.88398267,2.02843157,1.012,0.11227799, 0.94218853,0.2671431431475, -0.8] ] yhat = model.predict (данные) print (‘Прогнозируемое значение:% .3f’% (yhat))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

# сделать прогноз с ансамблем суммирования

из sklearn.наборы данных import make_regression

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

from sklearn.svmase import

X, y = make_regression (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, noise = 0.1, random_state = 1)

# определить базовые модели

level0 = list ()

level0.append ((‘knn’, KNeighborsRegressor ()))

level0.append ((‘cart’, DecisionTreeRegressor ()))

level0.append ((‘svm’, SVR ()))

# определить мета-ученика модель

level1 = LinearRegression ()

# определить ансамбль суммирования

model = StackingRegressor (Estimators = level0, final_estimator = level1, cv = 5)

# подогнать модель ко всем имеющимся данным

model.fit (X , y)

# сделать прогноз для одного примера

data = [[0.59332206, -0.56637507,1.34808718, -0.57054047, -0.72480487,1.05648449,0.77744852,0.07361796,0.88398267,2.02843157,1.012,0.11227799,0.94218853,0.26741783,0.

1409.69, 94218853,0.26741783,0.

1409.69 = model.predict (data)

print (‘Прогнозируемое значение:% .3f’% (yhat))

При выполнении примера модель наложения ансамбля соответствует всему набору данных, а затем используется для прогнозирования новой строки данных, как мы могли бы использовать модель в приложении.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Связанные руководства

Документы

Книги

API

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя ансамбль составного обобщения или стекирование в Python.

В частности, вы выучили:

  • Stacking — это алгоритм ансамблевого машинного обучения, который учит, как лучше всего комбинировать прогнозы из нескольких хорошо работающих моделей машинного обучения.
  • Библиотека scikit-learn предоставляет стандартную реализацию ансамбля стекирования на Python.
  • Как использовать ансамбли суммирования для прогнозного моделирования регрессии и классификации.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Получите представление о современном ансамблевом обучении!

Улучшите свои прогнозы за считанные минуты

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *