8 самых стильных российских блогеров
Марианна Елисеева, Мария Червоткина, Карина Нигай
Сейчас интернет — наша привычная реальность, которая дает не только новые знания и возможности, но и способы заработка. Хотя далеко не всем удается добиться успеха в соцсетях, самым целеустремленным и интересным личностям удается пробиться вперед. Теперь помимо Instagram (запрещенная в России экстремистская организация) нам доступны десятки разнообразных социальных сетей на любой вкус, где можно отыскать вариант себе по вкусу. Героини нашего материала точно нашли свое предназначение и сейчас не только ежедневно вдохновляют нас на модные образы, но и становятся все более и более популярны за пределами страны. Показываем восемь российских звезд соцсетей, у которых действительно есть, чему поучиться.
Карина Нигай @karina_nigay
На просторах российского инстаграм (запрещенная в России экстремистская организация) Карина Нигай смогла стать одной из самых популярных звезд и известных представителей фешн-индустрии — за ней следит больше двух миллионов подписчиков.
Помимо страницы в Instagram (запрещенная в России экстремистская организация) Карина также снимает влоги на YouTube и весьма успешно ведет TikTok.
Девушка родилась в Томске, а позже переехала в Москву, где в 2012 году решила завесить YouTube-канал со стильными советами. Поскольку Карина оканчивала курсы визажиста, вначале она специализировалась на макияже, однако постепенно переместилась в fashion-сферу, где и нашла себя. Сейчас Нигай продолжает снимать влоги, ведет прямые эфиры и преподает в школе стиля.
Марианна Елисеева @mariannaeliseeva
Марианна Елисеева совмещает в себе роли стилиста на телевидении и модного блогера — и в обеих сферах добилась успеха. Девушка родилась в Томске, потом переехала в Санкт-Петербург, а сейчас живет в Москве. Первой большой остановкой стала программа «Модный приговор», где Елисеева работала в качестве стилиста и вместе с другими специалистами создавала новый имидж для героинь шоу.
Cейчас Марианна активно развивает свою страницу в Instagram (запрещенная в России экстремистская организация), регулярно выкладывая необычные модные образы, снимает влоги на YouTube с обзорами новых коллекций и распаковками.
На своей странице стилист ведет полюбившуюся подписчикам видеорубрику с хэштегом #крутилкатайм, где в течение минуты меняет стильные образы, из которых можно почерпнуть немало идей для себя.
Мария Червоткина @mariecher
Мария Червоткина — уроженка Челябинска, однако сейчас больше ассоциируется с Петербургом. Блогер часто публикует модные образы в Instagram (запрещенная в России экстремистская организация) и за короткий промежуток времени быстро добилась популярности. А в 2015 году Мария начала вести блог на YouTube, где смогла собрать внушительную аудиторию последователей.
Мария знакомит своих подписчиков с нишевыми российскими брендами и миксует их с масс-маркетом и более премиальными марками, составляя небанальные аутфиты, за которые ее и любят на просторах Instagram (запрещенная в России экстремистская организация). Сейчас блогер часто путешествует (стоит взять на заметку тем, кто соскучился по новым впечатлениям во время пандемии) и делится с аудиторией своими travel-находками — фотогеничными местами, отелями и ресторанами с вкусной кухней.
Катя Гершуни @katya_gershuni
Телеведущая Катя Гершуни многим известна по передачам о стиле и преображениях, однако сейчас звезда активно ведет модный блог, который вдохновляет девушек plus-size на модные эксперименты. Именно такая искренняя любовь к себе и своему телу помогла привлечь не только ТВ-аудиторию, но и любителей соцсетей и моды, которые ежедневно учатся у Кати принятию себя.
Катя часто публикует отрывки из шоу с полезными модными советами, а также пишет о том, как полюбить собственное тело в любых размерах, подобрать правильную одежду и сбалансировать пропорции.
Лана Лу @lana.luu
Главная отличительная черта блога Ланы — практические советы для создания идеального гардероба. Вместе с семьей девушка переехала в Грецию, однако это не мешает ей работать с русскоязычной аудиторией и делиться идеями образов для нашего климата.
Fashion-блогер рассказывает о текущих модных тенденциях на подиуме и старательно отбирает для подписчиков доступные альтернативы из магазинов разной ценовой категории.
Кроме того, девушка составляет подборки с другими модными блогерами и учит носить «сложные» вещи стильно и просто.
Катя Гуссе @katya_gousset
Стилист Катя Гуссе — настоящий фанат моды. По зову сердца Катя отправилась на курсы стилистов и решила публиковать на своей странице в Instagram (запрещенная в России экстремистская организация) свои образы, снятые в зеркало. Вскоре на нее начали подписываться не только друзья и знакомые, но и любители моды, которым пришелся по душе взгляд Кати на тренды.
В блоге Кати можно найти вдохновение на каждый день: как минималистичные наряды из базовых предметов гардероба, так и образы из неожиданных вещей, которые на самом деле легко пристроить и к повседневным аутфитам.
Яна Фисти @yanafisti
Любовь к моде у Яны также зародилась в юности. Переехав в Москву из Иркутска, девушка решила запустить блог, занялась персональным стайлингом и разрабатывала гардеробы для клиентов, параллельно завоевывая просторы Instagram (запрещенная в России экстремистская организация).
За время работы она создала собственный бренд украшений с красочными ожерельями, кольцами и браслетами, магазин расслабленной одежды в спортивном стиле, а также проект Fisti Club, в котором блогер делится с подписчиками советами по стилю и модными гайдами.
Екатерина Бутко @katebutko
Екатерина Бутко запустила свой блог в 2010 году. Изначально это была платформа для самовыражения и общения с единомышленниками, но позже оказалось, что блог может дать гораздо больше, в частности, возможность сотрудничать со многими брендами и изданиями.
Через время Екатерина оставила блог, запустила два интернет-магазина и работала креативным директором обувного концепт-стора Porta 9, где многие гости — это фолловеры из Instagram (запрещенная в России экстремистская организация). «Instagram (запрещенная в России экстремистская организация) заменил для меня блог, и в принципе сейчас формат моментальных соцсетей вытесняет привычные блоги и онлайн-издания. Свои путешествия я всегда транслирую в Instagram — (запрещенная в России экстремистская организация) очень здорово делиться с людьми любимыми местами и потом пересматривать свою ленту, мысленно возвращаясь в кадры», — подчеркивает Екатерина.
Фото: Getty Images, instagram (запрещенная в России экстремистская организация).com
Виктория Гринько
Сегодня читают
Забудьте о салонах: самое эффективное средство против морщин, которое есть на вашей кухне
Нищие миллиардеры: 10 самых богатых людей планеты, которые растратили свое состояние
Тест: выберите картинку, а мы скажем, где находится ваше место силы
Китайский гороскоп на май 2023: что ждет каждый знак восточного календаря
Тест: ответьте на 6 вопросов и узнайте, хорошая ли вы хозяйка?
Лучшие фэшн блогеры Инстаграм 2021
В Instagram сотни блогеров и инфлюенсеров, которые освещают последние модные тренды сезона, делятся повседневными аутфитами, вдохновляют. Именно фэшн блогеры сегодня задают стандарты красоты и являются иконами стиля. И хоть в привычном понимании блогеры не являются звездами, их нередко можно встретить в первых рядах модных показов и на телепередачах. Многие из них сотрудничают с всемирно известными брендами и успели переварить свое творчество в многомиллионный бизнес.
Сегодня мы познакомим вас с ведущими Fashion-блогерами Инстаграм, чьи образы копируют миллионы.
Chiara Ferragni @chiaraferragni
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Chiara Ferragni ✨ (@chiaraferragni)
Кьяра Ферраньи — один из самых влиятельных инфлюенсеров индустрии. Ее блог о моде The Blonde Salad был создан более 9 лет назад, и задал вектор развития первой волны fashion-блогинга. Сегодня Кьяра имеет более 20 млн. подписчиков и является желанной гостьей на показах Burberry и Christian Dior, неоднократно появлялась на обложках глянца, например, в журналах Vogue и Lucky.
В своем блоге на английском девушка делает ставку не столько на детальный текстовый разбор образа, сколько на визуальную составляющую. Ее наглядные примеры, как и куда стоит одеваться быстро принесли девушке популярность.
Не стесняется Кьяра делиться и историями из своей жизни и фотографиями с семьей. Сын Ферраньи — один из главных героев ее блога. За его развитием также с интересом наблюдают молодые мамочки со всего мира.
Camila Coelho @camilacoelho
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от CAMILA COELHO (@camilacoelho)
Камила известный Ютуб и Инстаграм блогер родом из Бразилии, но в настоящий момент девушка живет со своим мужем в США. Свой путь к успеху Камила начала в 2010 году, создав свой первый видео-блог о красоте на Ютуб. А в настоящий момент у нее их уже несколько, в том числе есть и страница в Инстаграм, за которой следят 9 миллионов пользователей.
Блог Камилы больше о бьюти, но и ее модным образам подражают миллионы. Они также были по достоинству оценены многими ведущими брендами.
За ее плечами обложки в Glamour, Women’s Health, Cosmopolitan, а также совместные проекты с Oscar de la Renta i Lancome. Для последнего девушка разработала коллекцию помад. Она также стала первым инфлюенсером, которому этот бренд предложил сотрудничество.
Olivia Palermo @oliviapalermo
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Olivia Palermo (@oliviapalermo)
Оливия прославилась как одна из самых стильных участниц шоу “Город” на MTV. Оригинальный женственный стиль этой миниатюрной девушки приходятся по вкусу более 6 млн. подписчиков.
Эта американская светская львица делится со своими фолловерами не только модными образами, но и личной жизнью, часто публикуя снимки с Йоханнесом Хьюблом — своим мужем и моделью.
Negin Mirsalehi @negin_mirsalehi
instagram.com/p/CLW9nkqjFMU/?utm_source=ig_embed&utm_campaign=loading» data-instgrm-version=»13″>
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Negin Mirsalehi (@negin_mirsalehi)
Модный блогер Нигин из Нидерландов завоевала признание модниц со всего мира своими невероятно женственными образами, непосредственностью, стильными снимками и роскошными локонами.
В блоге Нигин только мода и стиль — элегантные образы, романтичные фото и снимки из путешествий. Иногда девушка делится также и советами по уходу за волосами и телом.
Aimee Song @aimeesong
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Aimee Song (@aimeesong)
Эйми Сонг — американский модный блогер и модельер. Девушка специализируется на дизайне интерьеров и даже окончила школу дизайна, но не меньше внимания привлекает ее стиль в одежде.
Свой блог Эйми создала в 2008 году и в настоящий момент имеет более 5 млн. подписчиков. Секретом своего успеха девушка называет искренность и умение совмещать дорогие бренды с общедоступными.
Девушка сотрудничала со многими известными брендами от Louis Vuitton до Laura Mercier. В блоге Эйми демонстрируют свой стиль, дает советы по обустройству дома, уходу за собой, правильному питанию.
Проверить инфлюенсера бесплатно
Alexa Chung @alexachung
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Alexa Chung (@alexachung)
Алекса Чанг работает в британском Vogue, моделью, дизайнером и параллельно ведет свой модный блог. В Англии Алексу часто называют fashion-лидером страны. Она нередко попадает на первые строчки модных рейтингов, удостоилась награды British Style Awards, и является настоящей музой для многих известных модельеров.
Кажется, что Алекса от природы наделена чувством стиля, что помогает ей тонко чувствовать тренды. В своем блоге на английском она делится яркими стильными образами, фотографиями семьи и интересных людей. Фолловят девушку уже более 4 млн. людей.
Rachel Zoe @rachelzoe
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Rachel Zoe (@rachelzoe)
Рейчел — популярный в США дизайнер и стилист, советам которой следуют ведущие звезды Голливуда. У Зоуи удивительный талант подбирать элегантные образы для выхода в свет, хотя сама девушка предпочитает кожаные косухи и этно-вещи.
Рейчел много путешествует и делится со своими читателями не только продуманными до мелочей образами, но и предельно искренними семейными снимками. Не боится Зоуи затрагивать в своих постах и важные мировые проблемы.
Лена Перминова @lenaperminova
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Lena Perminova (@lenaperminova)
Модный критик и модель из Новосибирска Елена Перминова демонстрирует авангардный и даже революционный стиль. Она предпочитает сочетать яркие цвета, нестандартные вещи и формы. Большую часть ее блога составляют кадры со съемок и снимки из путешествий. Делится Елена со своими подписчиками также советами по уходу за собой и историями из личной жизни.
Аудиторию Елены составляют как отечественные, так и зарубежные фолловеры. Девушка ведет свой Инстаграм сразу на двух языках — русском и английском.
Pernille Teisbaek @pernilleteisbaek
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Pernille Teisbaek (@pernilleteisbaek)
Стилист и фэшн-блогер Перниль Тейсбек покорила мир своим скандинавским стилем и нотками игривости.
Свой блог девушка начала вести в 2012 году. Ее дерзкие модные миксы собрали в нем уже более 1 млн. подписчиков. Недавно к аудитории блога присоединились и молодые мамы, с которыми Перниль делится еще и своими буднями матери новорожденного малыша.
Anna Dello Russo @annadellorusso
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Anna Dello Russo (@annadellorusso)
Эксперт японского Vogue Анна Делло Руссо ведет и свой модный Инстаграм, в котором уже около 2 млн. подписчиков. Этой яркой темпераментной итальянке уже за 50, но она по-прежнему предпочитает мини и яркие модели от ведущих мировых домов.
В своих публикациях на английском Анна делится яркими образами,снимками из путешествий, новостями из мира моды и не только.
Carine Roitfeld @carineroitfeld
instagram.com/p/CKW-TY_g_1f/?utm_source=ig_embed&utm_campaign=loading» data-instgrm-version=»13″>
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Carine Roitfeld (@carineroitfeld)
Очень часто блогеры моды — люди, непосредственно связанные с индустрией. И Карин именно такой человек. Некогда она занимала пост главного редактора Vogue Paris, а теперь является “крестной матерью” журнала CR Fashion Book. Ройтфельд уже не раз задавала тренды. И сегодня продолжает рушить стереотипы и на своей странице в Инстаграм.
Образы Карин составляет как классические, так и дерзкие и эпатажные. В постах время от времени освещает различные светские события. Эта эпатажная 62-летняя жительница Парижа безоговорочный лидер моды почти для 2 млн. людей.
Accidental Icon @iconaccidental
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Accidental Icon (@iconaccidental)
Без преувеличения Лин — самый стильный блогер, покоривший Инстагрм в достаточно элегантном возрасте.
На своем примере она показывает, что возраст — не помеха диктовать тренды, и не причина перестать интересоваться модой.
Ее блог — подборка модных образов на каждый день вперемешку с советами по уходу за собой и фотографиями из путешествий.
Eleonora Carisi @eleonoracarisi
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Eleonora Carisi (@eleonoracarisi)
Модный блогер Элеонора завоевала популярность своими эксцентричными образами. Эта темпераментная итальянка разработала собственный стиль на основе кодов моды своей бабушки — обилия сигарет, шоколада и шика.
Публикует посты Каризи на английском, а кроме стильных женских образов на ее странице можно также найти идеи для интерьера, нежные семейные фото и снимки из путешествий.
Emmanuelle Alt @emmanuellealt
instagram.com/p/B-XYXEuoEZg/?utm_source=ig_embed&utm_campaign=loading» data-instgrm-version=»13″>
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Emmanuelle Alt Official (@emmanuellealt)
В 2011 году на вершину Fashion Олимпа в Instagram стала пробиваться Эммануэль Альт — редактор Vogue во Франции, сменившая Карин Ройтфельд.
Стиль Эммануэль сдержанный и лаконичный. Ее по праву можно назвать эталоном уличной моды. Альт совершенно нет равных в подборе простых, но в то же время утонченных образов. С ними, а также с изнанкой журнала Vogue, можно познакомиться в ее блоге.
Nicole Warne @nicolewarne
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Nicole Warne Shadbolt (@nicolewarne)
Освещая модный Инстаграм, невозможно не упомянуть о Николь Уорн — винтажную модницу и по совместительству владелицу собственного бренда Gary Pepper Vintage.
Ее блог начался с винтажных образов. Именно этот стиль принес девушке мировую популярность. Сегодня Уорн экспериментирует с различными стилями, элегантными платьями и эксцентричными принтами, а кроме модных образов публикует на странице и будни своего новорожденного сына.
Мирослава Дума @miraduma
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Miroslava Duma (@miraduma)
Всего за несколько лет Мирослава сумела переквалифицироваться с обычной журналистки в fashion блогеры. Сегодня за ее страницей следит почти 2 млн. людей, а ее повседневные образы, сочетающие в себе как демократичные бренды, так и вещи от кутюр, постоянно попадают в ведущие модные издания.
Блог девушка ведет на английском, и не стесняется делиться в нем своей личной жизнью, снимками с активного отдыха и путешествий.
Много постов Мирослава посвящает также экологии и социальным проблемам.
Jessica Wang @jessicawang
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от JESSICA WANG (@jessicawang)
Джессика — одна из наиболее влиятельных модниц, широко известная в Китае и Нью-Йорке. Девушка умело сочетает в своих нарядах модные тренды, экспериментирует с разными стилями и элементами, чтобы получить нечто необычное и неповторимое.
Ее блог некая квинтэссенция того, как должен выглядеть Инстаграм стильных девушек — яркие снимки, каждый из которых можно назвать шедевром. Иногда Ванг делится и уютными снимками в домашней обстановке, но это скорее редкость.
Соня Есьман @sonyaesman
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от SONYA ESMAN.
(@sonyaesman)
(@sonyaesman)Соня родом из Санкт-Петербурга, но много лет назад перебралась в Лос-Анджелес и посвятила себя модельному бизнесу. Позже девушка подалась еще и в fashion блогеры и добилась не абы каких успехов в этой среде, делясь с подписчиками снимками со съемок и показов, а также ежедневными аутфитами.
Блог София ведет на русском и английском языке, привлекая публику как со своей родины, так и с Европы, США и Канады.
Анна Русска @annarusska
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Anna Russka (@annarusska)
Продюсер и издатель Анна Русска не причисляет себя к блогерам. Девушка ведет несколько творческих проектов и работает в консалтинговом агентстве по созданию брендов. Но ее страницу в Инстаграм фолловят более 1 млн. людей, для многих из которых она стала иконой стиля.
В своем гардеробе Анна придерживается классического стиля, иногда умело сочетая его с яркими элементами. На ее странице преимущественно стильные образы, снимки с показов, новости из мира моды и другой около-фэшн контент.
Алина Френдий @alina_frendiy
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от ALINA FRENDIY (@alina_frendiy)
Алина Френдий — один из лучших блогеров Украины, на которую подписано уже более 1 млн. пользователей. Ее блог одновременно простой и стильный. В нем не только про моду и стиль, но и про семью, отдых, уход за собой.
Аккаунт девушка ведет на украинском языке, и делится с подписчиками не только стильными снимками, но лонгридами о себе, моде и жизни.
Taylor LaShae @taylorlashae
View this post on Instagram
A post shared by Taylor LaShae (@taylorlashae)
Тейлор можно назвать инфлюенсером нового поколения.
В ее крови сочетается нежность Франции и дерзость Колумбии. Ее аккаунт в Инстаграм выполнен в стиле французского кино 70-х годов, а в образы пронизаны не только нежностью, но и дерзостью.
Sabina Socol @sabinasocol
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Sabina Socol (@sabinasocol)
Сабина Сокол воплощает в себе парижский стиль. Ее образы можно назвать современной интерпретацией стиля Бриджит Бардо или Джейн Биркин, а блог – воплощением романтики, нежности и стиля.
Со своими фолловерами Сабина делится кадрами из жизни и по совместительству стильными ежедневными образами. Иногда в ее постах можно встретить советы по обустройству интерьера, уходу за собой.
Яна Фисти @yanafisti
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от YANA FISTI (@yanafisti)
Профессиональный стилист Яна Фисти в своем блоге не только делится модными образами, но и дает развернутые комментарии, как правильно собрать образ.
За ее блогом следит более полумиллиона людей. Его смело можно рекомендовать тем, кто любит не только посмотреть, но и почитать.
Яна ведет страницу на русском языке. Основная тема блога — мода и стиль. Крайне редко девушка отклоняется от нее, рассказывая о личном, или поднимая социальные темы.
Cate Underwood @undervoodoo
View this post on Instagram
A post shared by Cate Underwood (@undervoodoo)
Талантливый фотограф, и по совместительству модель, Кейт Андервуд родом из Украины, но в настоящий момент живет в Штатах и снимается для Vogue, Bazaar, ELLE. В своем блоге девушка делится снимками из повседневной жизни и модными образами. И может Кейт пока еще уступает многим в количестве подписчиков, но точно не в стиле и качестве снимков.
Debora Rosa @deborabrosa
instagram.com/p/CLcWBJXhFd5/?utm_source=ig_embed&utm_campaign=loading» data-instgrm-version=»13″>
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация от Débora Rosa (@deborabrosa)
Дебора — популярный фэшн-блогер, за страницей которой наблюдают более 400 тыс. человек. В своем блоге девушка публикует аутфиты, рассказывает, как она составляет образы и делится брендовыми находками. В своем блоге и образах девушка придерживается классики, иногда разбавляя ее яркими деталями.
Именно стильные блогеры Инстаграма сегодня задают тренды. К ним обращаются за советами, вдохновением и идеями. Они лучшие помощники, когда нужно обновить гардероб, собрать стильный образ или разрекламировать бренд. Этот список фэшн блогеров точно нельзя назвать завершенным, но одно можно утверждать точно — инфлюенсеры давно стали важной частью модной индустрии.
Попробовать trendHERO бесплатно
Машинное обучение с помощью R Caret — часть 1
[Эта статья была впервые опубликована на R Programming — DataScience+ и любезно предоставлена R-блогерами].
(Вы можете сообщить о проблеме с содержанием на этой странице здесь)
Хотите поделиться своим контентом с R-блогерами? нажмите здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.
Эта серия сообщений в блоге посвящена машинному обучению с помощью R. Мы будем использовать пакет Caret в R. В этой части мы сначала выполним исследовательский анализ данных (EDA) на реальном наборе данных, а затем применим нерегулярную линейную регрессию. для решения задачи контролируемой регрессии в наборе данных. Мы будем прогнозировать выходную мощность, учитывая набор показаний окружающей среды от различных датчиков на электростанции, работающей на природном газе.
Во второй части поста мы будем работать с регуляризованными моделями линейной регрессии (ридж, лассо и эластичная сеть). Далее мы увидим другие модели нелинейной регрессии. Реальные данные, которые мы используем в этом посте, состоят из 9 568 точек данных, каждая из которых имеет 4 атрибута окружающей среды, собранных на электростанции комбинированного цикла за 6 лет (2006-2011 гг.
), и предоставлены Калифорнийским университетом в Ирвине в UCI. Репозиторий машинного обучения Набор данных электростанции с комбинированным циклом. Вы можете найти более подробную информацию о наборе данных на странице UCI. Задача представляет собой проблему регрессии, поскольку метка (или цель), которую мы пытаемся предсказать, является числовой.
Библиотеки
Пакет Caret (сокращение от _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) представляет собой набор функций, которые пытаются упростить процесс создания прогностических моделей.
библиотека (readxl) библиотека (ggplot2) библиотека (корр. участок) library(tidyverse)
Загрузить данные
power_plant = read_excel("Folds5x2_pp.xlsx") Исследовательский анализ данных (EDA)
Это шаг, который мы всегда должны выполнять, прежде чем пытаться подогнать модель к данным, поскольку этот шаг часто приводит к важной информации о наших данных.
класс(электростанция) 'tbl_df' 'таблица' 'data.
frame'
# Caret сталкивается с проблемами при работе с tbl,
# поэтому давайте изменим данные на простой фрейм данных
power_plant = data.frame(power_plant)
message("Класс теперь ", class(power_plant))
# Посмотреть первые несколько строк
голова (электростанция)
AT V AP RH PE
14,96 41,76 1024,07 73,17 463,26
25,18 62,96 1020,04 59,08 444,37
5,11 39,40 1012,16 92,14 488,56
20,86 57,32 1010,24 76,64 446,48
10,82 37,50 1009.23 96,62 473,90
26,27 59,44 1012,23 58,77 443,67 Столбцы в кадре данных:
- AT = атмосферная температура в градусах Цельсия
V = скорость вакуума на выходе
AP = атмосферное давление
RH = относительная мощность влажности 9 0PE 030 Выходная мощность 9040309 Выход — это значение мы пытаемся предсказать, учитывая приведенные выше измерения.
# Размер кадра данных тусклый (электростанция) 9568 5 карта (электростанция, класс) # все столбцы числовые $AT 'числовой' $V 'числовой' $AP 'числовой' $RH 'числовой' $PE 'числовой'
Есть ли пропущенные значения в каком-либо из столбцов?
map(power_plant, ~sum(is.
na(.))) # с использованием пакета purrr
# Во всех столбцах нет пропущенных данных
$AT
0
$V
0
$AP
0
$RH
0
$PE
0 Визуализация отношений между переменными
Прежде чем приступить к моделированию, рекомендуется изучить корреляции между предикторами и предикторами. Этот шаг может быть важен, так как он помогает нам выбрать подходящие модели. Если наши функции и результат линейно связаны, мы можем начать с моделей линейной регрессии. Однако, если отношения между меткой и объектами нелинейны, нелинейные модели ансамбля, такие как случайный лес, могут быть лучше.
Корреляция между температурой воздуха и выходной мощностью
power_plant %>% ggplot(aes(AT, PE)) +
geom_point (цвет = «синий», альфа = 0,3) +
ggtitle("Температура против выходной мощности") +
xlab("Температура атмосферы") +
ylab("Выходная мощность") +
тема (plot.title = element_text (цвет = "темно-красный",
размер = 18, hjust = 0,5),
ось. текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название.x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) 
текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название.x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) Дает следующий график:
Как показано на рисунке выше, существует сильная линейная корреляция между атмосферной температурой и выходной мощностью.
Корреляция между скоростью выхлопного вакуума и выходной мощностью
power_plant %>% ggplot(aes(V, PE)) +
geom_point (цвет = «темно-зеленый», альфа = 0,3) +
ggtitle("Скорость выхлопного вакуума против выходной мощности") +
xlab("Скорость выхлопного вакуума") +
ylab("Выходная мощность") +
тема (plot.title = element_text (цвет = "темно-красный", размер = 18, hjust = 0,5),
ось.текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название. x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) 
x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) Дает этот график:
Корреляция между атмосферным давлением и выходной мощностью
power_plant %>% ggplot(aes(AP, PE)) +
geom_point (цвет = «красный», альфа = 0,3) +
ggtitle("Атмосферное давление и выходная мощность") +
xlab("Атмосферное давление") +
ylab("Выходная мощность") +
тема (plot.title = element_text (цвет = "темно-красный", размер = 18, hjust = 0,5),
ось.текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название.x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) Корреляция между относительной влажностью и выходной мощностью
power_plant %>% ggplot(aes(RH, PE)) +
geom_point (цвет = «пурпурный», альфа = 0,3) +
ggtitle("Относительная влажность и выходная мощность") +
xlab("Относительная влажность") +
ylab("Выходная мощность") +
тема (plot. title = element_text (цвет = "темно-красный", размер = 18, hjust = 0,5),
ось.текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название.x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) 
title = element_text (цвет = "темно-красный", размер = 18, hjust = 0,5),
ось.текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название.x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) Дает этот график:
Тепловая карта корреляции
корреляции = cor(power_plant) corrplot(correlations, method="color")
Дает этот график:
Как показано на тепловой карте корреляции выше, цель коррелирует с функциями. Однако мы также наблюдаем корреляцию между функциями, следовательно, у нас есть проблема мультиколлинеарности. Он будет использовать регуляризацию, чтобы проверить, оказывает ли наблюдаемая нами коллинеарность существенное влияние на производительность модели линейной регрессии.
Моделирование данных
Все столбцы являются числовыми, и в них нет пропущенных значений, что упрощает задачу моделирования.
Теперь давайте смоделируем наши данные, чтобы предсказать, какая выходная мощность будет получена с учетом набора показаний датчика. Наша первая модель будет основана на простой линейной регрессии, поскольку мы видели некоторые линейные закономерности в наших данных, основанные на диаграммах рассеяния и тепловой карте корреляции на этапе исследования. Нам нужен способ оценки того, насколько хорошо наша модель линейной регрессии предсказывает выходную мощность в зависимости от входных параметров. Мы можем сделать это, разделив наш исходный набор данных на обучающий набор, используемый для обучения нашей модели, и тестовый набор, используемый для оценки производительности модели при выдаче прогнозов.
библиотека (вставка) # Caret упрощает процесс создания прогностических моделей. # Пакет содержит инструменты для: # разделение данных # предварительная обработка # выбор функции # настройка модели с использованием передискретизации # оценка важности переменной # а также другие функции.
Функция Caret createDataPartition создает для нас индексы для обучения и тестирования части данных.
# создать индексы обучающего набора с 80% данных
set.seed(100) # Для воспроизводимости
# Создать индекс для тестирования и обучения данных
inTrain <- createDataPartition(y = power_plant$PE,
р = 0,8, список = ЛОЖЬ)
# подмножить данные power_plant для обучения
обучение <- power_plant[inTrain,]
# подмножить остальные для проверки
тестирование <- power_plant[-inTrain,]
# Соотношение размеров обучающего и тестового набора данных
message("Как показано ниже, обучающий набор составляет около 80%, а тестовый набор составляет около 20% исходных данных")
rbind("Обучающий набор" = nrow(обучение)/nrow(power_plant),
"Тестовый набор" = nrow(тестирование)/nrow(power_plant)) %>%
раунд(2)*100
Тренировочный набор 80
Набор для тестирования 20 Как показано выше, обучающий набор составляет около 80 %, а тестовый набор составляет около 20 % исходных данных
Линейная регрессия
# Подгонка модели линейной регрессии
# расположите предикторы на одной шкале: среднее от нуля и единичная дисперсия
my_lm = поезд (обучение [ 1: 4], обучение [ 5],
метод = "лм",
preProc = c("центр", "масштаб")
)
message("Линейная регрессия: производительность модели на\n тренировочном наборе")
my_lm$results[c("RMSE","Rsquared")] %>%
раунд 2)
резюме (my_lm)
Линейная регрессия: производительность модели на
тренировочный набор
RMSE Rsquared
4,61 0,93
Вызов:
lm (формула = . outcome ~ ., data = dat)
Остатки:
Мин. 1 кв. Медиана 3 кв. Макс.
-43,281 -3,164 -0,117 3,239 17,704
Коэффициенты:
Оценка стд. Значение ошибки t Pr(>|t|)
(Перехват) 454,39620 0,05233 8683,725 < 2e-16 ***
В -14,62996 0,12728 -114,943 < 2е-16***
V -3,03266 0,10347 -29,309 < 2e-16***
АП 0,39110 0,06320 6,189 6,38д-10***
ОВ -2,23520 0,06804 -32,8492)
RMSE = sqrt (SSE / длина (предыдущая))
message("Среднеквадратичная ошибка тестовых данных:")
раунд(RMSE, 2)
R_squared на тестовых данных:
0,93
Среднеквадратическая ошибка на тестовых данных:
4.48 
outcome ~ ., data = dat)
Остатки:
Мин. 1 кв. Медиана 3 кв. Макс.
-43,281 -3,164 -0,117 3,239 17,704
Коэффициенты:
Оценка стд. Значение ошибки t Pr(>|t|)
(Перехват) 454,39620 0,05233 8683,725 < 2e-16 ***
В -14,62996 0,12728 -114,943 < 2е-16***
V -3,03266 0,10347 -29,309 < 2e-16***
АП 0,39110 0,06320 6,189 6,38д-10***
ОВ -2,23520 0,06804 -32,8492)
RMSE = sqrt (SSE / длина (предыдущая))
message("Среднеквадратичная ошибка тестовых данных:")
раунд(RMSE, 2)
R_squared на тестовых данных:
0,93
Среднеквадратическая ошибка на тестовых данных:
4.48 Подготовка данных для построения графика
my_data = as.data.frame(cbind(predicted = pred,
наблюдается = тестирование $ PE))
# Прогнозы графиков против тестовых данных
ggplot(my_data,aes(предсказал, наблюдал)) +
geom_point (цвет = «темно-красный», альфа = 0,5) +
geom_smooth(method=lm)+ ggtitle('Линейная регрессия') +
ggtitle("Линейная регрессия: прогноз против тестовых данных") +
xlab("Предопределенная выходная мощность") +
ylab("Наблюдаемая выходная мощность") +
тема (plot. title = element_text (цвет = "темно-зеленый", размер = 18, hjust = 0,5),
ось.текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название.x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) 
title = element_text (цвет = "темно-зеленый", размер = 18, hjust = 0,5),
ось.текст.у = текст_элемента (размер = 12),
axis.text.x = element_text (размер = 12, hjust = .5),
ось.название.x = element_text(размер=14),
axis.title.y = element_text(size=14)) Дает этот график:
Эта серия сообщений в блоге посвящена машинному обучению с помощью R. В этом первом сообщении мы видели нерегулярную многомерную линейную регрессию. Во второй части поста мы будем работать с регуляризованными моделями линейной регрессии. Далее мы увидим другие модели нелинейной регрессии. Увидимся в следующем посте.
Связанный пост
- Как выполнять логистическую регрессию, LDA и QDA в R
- Как применять линейную регрессию в R
- Линейная регрессия в Python; Прогноз цен на жилье в районе залива
- Построение логистической регрессии в Python, шаг за шагом
- Мультиколлинеарность в R
К оставьте комментарий для автора, перейдите по ссылке и оставьте комментарий в их блоге: R Programming — DataScience+ .
R-bloggers.com предлагает ежедневных обновления по электронной почте новостей R и руководств по изучению R и многим другим темам. Нажмите здесь, если вы хотите опубликовать или найти работу R/data-science.
Хотите поделиться своим контентом с R-блогерами? нажмите здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.
Расширенное моделирование в R с помощью CARET — акцент на машинное обучение с учителем
[Эта статья была впервые опубликована в блогах R — Hutsons-hacks и любезно предоставлена R-блогерами]. (Вы можете сообщить о проблеме с содержанием на этой странице здесь)
Хотите поделиться своим контентом с R-блогерами? нажмите здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.
Вчера (17 июня) я провел сеанс с сообществом NHS-R, посвященный тому, как использовать великолепный пакет CARET для создания, оценки, обучения и улучшения моделей машинного обучения.
Это был вебинар начального уровня, посвященный возможностям использования контролируемого машинного обучения в Национальной службе здравоохранения для информирования и дополнения решений. Чтобы получить доступ к вебинару, посмотрите видео:
Расширенное моделирование в R с помощью CARET — акцент на машинном обучении с учителем
Где найти материалы
Материалы для занятия можно загрузить из git-репозитория NHS-R, а также получить доступ к другим замечательным курсам по адресу:
- Chris Beeley — Shiny: https://nhsrcommunity.com/learn -r/workshops/shiny-webinar/
- Крис Мэйни — Соединения с базой данных с DBI и ODBC: https://nhsrcommunity.com/learn-r/workshops/database-connections-in-r-webinar/. Следите за другими блогами Криса по адресу: https://www. mainard.co.uk/
- Tom Jemmet — функциональное программирование с Purr
mainard.co.uk/Размышления о сеансе
Сессия была действительно отличной, хотя я затянулся, отвечая на вопросы, что соответствует форме.
Мне нравится сообщество NHS-R за то, как оно продвигает и принимает изменения в NHS, превращая традиционных аналитиков данных в программистов всех мастей, у каждого из которых есть своя область интересов и страсть.
Продолжайте в том же духе, ребята, и я буду рад помочь снова.
Обучение глубокому обучению и машинному обучению
Я провожу тренинги по глубокому обучению, машинному обучению и науке о данных для своей компании в отношении ряда пакетов, а именно h3O.AI, Keras/Tensorflow, MxNet и CARET. В основном они предназначены для пользователей R, но я также создаю эквиваленты Python. Пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected], если вы хотите принять участие.
Проспект тренинга можно найти здесь. Это было сделано с помощью HTN: https://www.