Фоны для метрики – фон и вектор

Метрика для мальчика

Симпатичная картинка – на полумесяце, уютно устроился спящий малыш в пижамке. Для нее понадобится:

  • канва размером 190 на 200 клеток, с припусками по краям;
  • нитки в голубых и желто-коричневых оттенках;
  • схема;
  • рамка для готовой работы.

Для удобства работы, границы метрики наметьте простыми сметочными стежками с контрастной нитью, которые после вышивания будет легко удалить. Таким же образом можно при желании разделить канву на квадратики 10*10 клеточек, так как на схеме вышивки крестом. Следующий шаг – просчитать количество букв и их размер, чтобы они гармонично смотрелись на картинке. Если опыт вышивания небольшой, можно обойтись простым шрифтом. Если вышивает умелая рукодельница – можно выбрать буквы с вензелями и завитками. Канву нужно натянуть на пяльцы. Самым важным в метрике является имя, поэтому оно вышивается в первую очередь, дальше – все картинки, а потом декоративное обрамление, которое можно вышить не только крестом, но и в других техниках.

Метрики оценки для двоичной классификацииEvaluation metrics for Binary Classification

metricsMetrics ОписаниеDescription Вы ищетеLook for
ТочностьAccuracy — это доля правильных прогнозов с помощью проверочного набора данных. is the proportion of correct predictions with a test data set. Это соотношение числа правильно угаданных и общего числа примеров входных данных.It is the ratio of number of correct predictions to the total number of input samples. Эта метрика работает хорошо, если существует аналогичное количество выборок, принадлежащих каждому классу.It works well if there are similar number of samples belonging to each class. Чем ближе к 1,00, тем лучше.The closer to 1.00, the better. Точное значение 1,00 говорит о проблемах (обычно это утечка меток и целей, переобучение или тестирование с помощью учебных данных).But exactly 1.00 indicates an issue (commonly: label/target leakage, over-fitting, or testing with training data). Если тестовые данные не сбалансированы (большинство экземпляров относится к одному из классов), набор данных мал или оценка подходит к значению 0,00 или 1,00, то точность не отражает фактическую эффективность классификатора и вам нужно проверить дополнительные метрики.When the test data is unbalanced (where most of the instances belong to one of the classes), the dataset is small, or scores approach 0.00 or 1.00, then accuracy doesn’t really capture the effectiveness of a classifier and you need to check additional metrics.
AUCAUC aucROC или площадь под кривой оценивает площадь под кривой, созданной суммированием частот истинно положительных результатов и ложно положительных результатов.aucROC or Area under the curve measures the area under the curve created by sweeping the true positive rate vs. the false positive rate. Чем ближе к 1,00, тем лучше.The closer to 1.00, the better. Для того чтобы модель была допустима, ее значение должно быть больше 0,50.It should be greater than 0.50 for a model to be acceptable. Модель со значением AUC не выше 0,50 неприменима.A model with AUC of 0.50 or less is worthless.
AUCPRAUCPR aucPR или площадь под кривой “точность — полнота” : удобная мера успешного прогноза, когда классы различаются (крайне неравномерно распределенные наборы данных).aucPR or Area under the curve of a Precision-Recall curve: Useful measure of success of prediction when the classes are imbalanced (highly skewed datasets). Чем ближе к 1,00, тем лучше.The closer to 1.00, the better. Высокий уровень оценки, близкий к 1,00, показывает, что классификатор возвращает точные результаты (высокая точность), а также возвращает большую часть всех положительных результатов (высокий уровень полноты).High scores close to 1.00 show that the classifier is returning accurate results (high precision), as well as returning a majority of all positive results (high recall).
Показатель F1F1-score Показатель F1 также называется сбалансированной F-оценкой или F-мерой.F1 score also known as balanced F-score or F-measure. Это среднее гармоническое значение точности и полноты.It’s the harmonic mean of the precision and recall. Показатель F1 полезен в том случае, если необходимо найти баланс между точностью и полнотой.F1 Score is helpful when you want to seek a balance between Precision and Recall. Чем ближе к 1,00, тем лучше.The closer to 1.00, the better. Показатель F1 достигает лучшего значения в 1,00 и худшего — в 0,00.An F1 score reaches its best value at 1.00 and worst score at 0.00. Он сообщает, насколько точен классификатор.It tells you how precise your classifier is.

Дополнительные сведения о метриках бинарной классификации см. в следующих статьях:For further details on binary classification metrics read the following articles:

  • Точность, полнота или F1?Accuracy, Precision, Recall, or F1?
  • Класс метрик бинарной классификацииBinary Classification Metrics class
  • Связь между кривыми “точность — полнота” и кривыми ROCThe Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves

Метрика для новорождённого – что это такое

Метрика – это аналог медицинской метрики, которую надевают в роддоме. И если она считается вещью-талисманом, и во многих семьях хранится и передаётся из поколения в поколение, то художественная метрика – это сувенир, который обычно украшает детскую комнату.

Она может быть оформлена в виде забавного постера

Иногда родители используют всю свою фантазию для оформления метрики. Нередко в ход идут даже такие интимные вещи, как тесты на беременность. Однако, главной информацией, которая действительно должна содержаться в метрике, становятся данные о ребёнке в момент рождения: пол, имя, вес, рост, окружность головы, время и дата рождения.

Данные обязательно должны иметь читабельный вид, иногда к этой информации добавляют слепок ручки и ножки

Многие родители снабжают метрику  небольшой молитвой или собственноручно написанными стихотворениями.  Обычно метрика выполняется в красивой рамке, дополняя стилистику детской комнаты. Чаще всего такое украшение появляется в первый месяц после рождения крохи.

Сегодня в интернете можно встретить множество вариантов различных метрик:

  • вышивка крестиком или бисером, оформленная в рамку;
  • подушечка с вышивкой в кроватку ребёнка;
  • плакат с использованием множества фотографий, в том числе и УЗИ;
  • метрика-слепок;
  • метрика из дерева или фанеры.

детская метрика

Чаще всего метрика оформлена в рамку. Если речь идёт о подушке, она украшена декоративными элементами. Мамы охотно создают такие шедевры самостоятельно или заказывают у мастериц.

Вышивка является одним из часто встречающихся вариантов

Создать такую красивую метрику не сложно, а результат добавляет уюта и тепла в детскую. Для изготовления подобного шедевра необходим минимальный навык работы с иглой и схемы.

Вышивка метрик

Для вышивания понадобится простой минимум расходных материалов:

  • кусок канвы;
  • нитки для вышивания;
  •  иголки;
  • схема метрики;
  • пяльцы, для большего удобства работы.

В свободном доступе есть много готовых схем для вышивки метрики. Кроме этого, можно придумать свою оригинальную, скомбинировав детские рисунки, надпись красивым шрифтом и красивый декоративный бордюр. Классический сюжет – это аисты, детки или игрушечные мишки, но встречаются и другие (детские коляски, черепашки, зайчата и т.д.). Если схема метрики составляется самостоятельно – обязательно следует прикинуть на листе бумаги примерное расположение рисунка и надписей, чтобы лучше ориентироваться в дальнейшем.

Метрика для мальчика отличается преобладанием голубого цвета и его оттенков, а метрика для девочки – розового. Также можно использовать канву разных оттенков, а не белую.

Готовая метрика помещается в рамочку, чтобы ее было удобно поставить или повесить на стену в детской комнате. Как альтернатива – сшить небольшую подушку и украсить ее метрикой. Таким образом, подарок будет еще и практичным, ее можно будет положить в коляску или кроватку. Если схема вышивки небольшая, это не причина отказываться от нее. Метрику-миниатюру можно оформить как открытку или украсить нею начало альбома детских фотографий.

Отдельно стоит упомянуть метрики с вышитыми портретами детей. Для такой схемы понадобится настоящее фото малыша, которое обрабатывается в специальной программе. Более простой вариант – вышить метрику в виде открытки с окошком для фотографии ребенка.

Универсальные схемы для вышивки метрик

Вышитая миниатюра с изображением отпечатков детских ножек или ручек – отличный вариант для изготовления метрики. К ним еще добавляют цветную кайму и небольшое изображение игрушки в нижнем уголке. В зависимости от цветовой гаммы и варианта декоративного оформления, она может стать подарком, как для мальчика, так и для девочки.

Пользуется большой популярностью и такая схема для вышивки: на светлом фоне несколько изображений черепахи. Первое – с часами, показывающими точное время рождения малыша, второе – черепашка на весах и вес малыша, третье – с сантиметром и ростом. Верхнюю часть схемы занимает надпись с именем ребенка и датой рождения.

И для девочки и для мальчика подойдут схемы метрики с детской коляской (цвет покрывальца, лент и бантов подскажет пол ребенка).

Кроме коляски, это могут быть схемы вышивок детских пинеток и т. д.

Дань традициям – схема метрики с младенцем в капусте, тоже подойдет и девочкам, и мальчикам.

Если подарок нужен для нескольких детей, то можно вышить отдельную метрику каждому или разместить всю информацию на одной схеме. Отдельные вышивки могут быть оформлены в виде диптиха или триптиха. Если родилась двойня, то схему можно выбрать одинарную, то вышить ее два раза. Один в прямом, а другой в зеркальном отображении.

Метрики оценки для кластеризацииEvaluation metrics for Clustering

МетрикаMetric

ОписаниеDescription

Вы ищетеLook for

Среднее расстояниеAverage Distance

Среднее расстояние между точками данных и центром назначенного им кластера.Average of the distance between data points and the center of their assigned cluster. Среднее расстояние — это мера близости точек данных к центроидам кластеров.The average distance is a measure of proximity of the data points to cluster centroids. Эта метрика указывает, насколько “плотным” является кластер.It’s a measure of how ‘tight’ the cluster is.

Значения ближе к предпочтительнее.Values closer to are better. Чем ближе среднее расстояние к нулю, тем более кластеризованы данные.The closer to zero the average distance is, the more clustered the data is

Обратите внимание, что эта метрика будет уменьшаться, если количество кластеров увеличивается. В крайнем случае (где каждая отдельная точка данных является собственным кластером) она будет равна нулю.Note though, that this metric will decrease if the number of clusters is increased, and in the extreme case (where each distinct data point is its own cluster) it will be equal to zero.

Индекс Дэвиса — БолдинаDavies Bouldin Index

Среднее соотношение расстояний внутри кластера и расстояний между кластерами.The average ratio of within-cluster distances to between-cluster distances

Чем плотнее кластер и чем дальше кластеры друг от друга, тем ниже это значение.The tighter the cluster, and the further apart the clusters are, the lower this value is.

Значения ближе к предпочтительнее.Values closer to are better. Кластеры, которые находятся дальше друг от друга и являются менее распределенными, приведут к лучшей оценке.Clusters that are farther apart and less dispersed will result in a better score.

Нормализованная взаимная информацияNormalized Mutual Information

Эта метрика подходит, когда данные, используемые для обучения модели кластеризации, также поставляются с контрольными метками (то есть защищенной кластеризацией).Can be used when the training data used to train the clustering model also comes with ground truth labels (that is, supervised clustering). Метрика “Нормализованная взаимная информация” показывает, назначаются ли одинаковые точки данных одному и тому же кластеру, а разные точки данных — различным кластерам.The Normalized Mutual Information metric measures whether similar data points get assigned to the same cluster and disparate data points get assigned to different clusters. Эта метрика принимает значение от 0 до 1.Normalized mutual information is a value between 0 and 1

Значения ближе к 1 предпочтительнее.Values closer to 1 are better

Заключение

Выбор метрик — сложная тема, которую нельзя полностью объяснить в одной статье и понять без практики. Чтобы лучше понять теорию, советуем:

  • почитать подборку статей об аналитике и продуктовых метриках;
  • почитать введение в метрики от Go Practice!;
  • посмотреть лекцию «Как данные помогают строить продукты»;
  • посмотреть лекцию «Что влияет на метрики в экспериментах»;
  • посмотреть лекцию о продуктовой аналитике и о том, как выбрать правильные метрики.

Если хотите не только разобраться в метриках и аналитике, но и научиться управлять продуктом на любом этапе, записывайтесь на курс Skillbox.

Добавить комментарий