Дом из бруса «Серпухов», проект с ценами на строительство

Проекты домов и коттеджей с 4 (четырьмя) спальнями

Цена по запросу

Цена по запросу

Цена по запросу

* Ставка кредита рассчитана по ипотечной программе «Строительство жилого дома» с первоначальным взносом 25% по ставке 9.7% годовых сроком на 30 лет.
** Указана общая площадь дома, измеренная по наружному периметру стен, а также площади террас, крылец и балконов.

Дома 6х4 из профилированного бруса: проекты, цены, строительство под ключ и под усадку

Количество спален

Сортировать проекты домов по: цене площади

СК «Пестово» предлагает строительство домов размером 6х4 из профилированного бруса. Компания начала свою деятельность в 2005 году и за это время приобрела солидный опыт в строительной сфере. Специалисты проводят полный комплекс услуг: от проектирования до сдачи объекта в эксплуатацию.

Проектировщики СК «Пестово» подготовили каталог проектов брусовых домов размером 6 на 4 метра. Строения отличаются планировкой: это домик с одной большой комнатой и санузлом или с прихожей и террасой. Для каждого проекта добавлено подробное описание комплектаций и дополнительных услуг, фотографии планов этажей и фасадов, цены на строительство под ключ и под усадку. Все это должно помочь подобрать и купить брусовый дом 6х4, подходящий по бюджету и планировке.

Закажите брусовый дом 6х4 от производителя СК «Пестово» — это действительно выгодно!

1. Построили свыше 3000 объектов и заслужили доверие наших клиентов.
2. Для строительства домов мы используем профилированный брус естественной влажности и высушенный, изготовленный на нашей производственной базе (Пестово, Новгородская область). Собственное производство гарантирует отменное качество используемых материалов.
3. Домкомплекты доставляются на собственном автотранспорте компании. При этом доставка будет бесплатной, если участок находится в пределах 500 км от нашей производственной базы. При перевозке на большие расстояния, действуют выгодные тарифы.

Особенности домов из бруса 6х4 из Пестово

Небольшая дача – отличный вариант для участков с маленькой квадратурой. Проект такого дома обычно состоит из наиболее важных помещений: например, комнаты и прихожей/санузла. К особенностям постройки относят ее соответствие длине бруса (6м). Дом получается цельным, а значит – теплым. На возведение одноэтажного сооружения не требуется много времени: профилированному брусу на производстве придают форму с определенной системой «теплый угол», которая ускоряет сборку.

Домик компактного размера подойдет как для отдыха в одиночестве, так и посиделок веселой компанией. Он станет уютным гнездышком, в которое вы будете с радостью возвращаться, чтобы отдохнуть от городской суеты.

Чтобы заказать понравившийся проект, воспользуйтесь любым способом:

• отправьте заявку онлайн или на нашу почту [email protected];
• позвоните по номеру 8 (800) 707-94-53 (звонок по России бесплатный).

6 идей для дизайна, удобного для пожилых людей

Не каждый может позволить себе роскошь спроектировать целый дом вокруг своих стареющих родителей, как это сделали Джефф и Джанет Бернар в Concord Cottage в 25 сезоне This Old House. Но Холли Крэтсли, архитектор проекта дома, использовала некоторые устоявшиеся принципы универсального дизайна для создания безопасного и комфортного дома для 73-летнего Бакли, и она говорит, что многие из них можно использовать в существующих домах с некоторыми легкое дооснащение.

Универсальный дизайн предназначен не только для пожилых людей или инвалидов, как некоторые думают.Концепция универсального дизайна заключается в том, чтобы сделать жилые и рабочие пространства одинаково удобными, безопасными и доступными для всех, независимо от роста и физических возможностей. Эти идеи могут помочь сделать дом более безопасным для пожилых жителей, но они довольно удобны для домовладельцев любого возраста.

Удобно для рук. Вы, вероятно, не особо задумываетесь о том, чтобы повернуть дверную ручку, но на самом деле это может быть довольно сложной задачей, даже болезненной для человека, страдающего артритом или другими заболеваниями. Простая замена дверных ручек на рычажные фурнитуры может облегчить жизнь жильцам.Рычаги также лучше всего подходят для смесителей, а кулисные переключатели с подсветкой лучше, чем стандартные тумблеры.

Доброжелательных этажей. Скользкие поверхности — не единственная опасность под ногами, хотя и самая очевидная. Все полы должны быть противоскользящими, например, добавив нескользящие коврики под коврики (или полностью избавившись от них). Поездки так же опасны, как и поскальзывания, поэтому по возможности устраняйте точки срабатывания, такие как пороги, или уменьшайте их высоту.Для тех, кто использует ходунки, добавляет Крэтсли, ковровое покрытие с низким ворсом является самым безопасным, чтобы ходунки не зацепились за глубокий ворс и не упали.

Безопасная лестница. Для пожилых людей, живущих более чем на одном уровне, лестница может быть особенно опасной. Поручни являются обязательными, если возможно, с обеих сторон лестницы. По словам Крэтсли, освещение также имеет решающее значение, поэтому убедитесь, что вся лестница хорошо освещена сверху вниз. Четко определенные ступеньки, показывающие, где находится край протектора, могут помочь предотвратить падение.

Место хорошо освещенное. Лестница — не единственная часть дома, которая нуждается в хорошем освещении. Темная комната — это приглашение к удару или падению, поэтому убедитесь, что в каждой комнате, коридоре и дверном проеме есть достаточное освещение. Входы особенно опасны, если они плохо освещены.

посадочных мест. Возня с ключами, пакетами, почтой — все это может отвлечь и вывести из строя человека, входящего в дом или выходящего из него. Помимо освещения в подъездах, убедитесь, что поблизости есть стол, скамейка или другая поверхность, на которой можно ставить вещи.

Лучшие ванны. Большинство людей считают поручни для душа способом сделать купание более безопасным. Крэтсли говорит, что есть и другие способы обеспечить безопасность в ванне. Подумайте также о том, чтобы поставить поручни возле унитаза или других мест в комнате, где кому-то может понадобиться помощь. Душевая кабина безопаснее, чем ванна, но если это невозможно, добавьте поручни, которые помогут кому-то входить и выходить. Управление смесителем с одной ручкой снижает вероятность ошпаривания раковины, а регулятор со сбалансированным давлением делает то же самое в душе.Людям с ограниченными физическими возможностями часто легче использовать ручную лейку для душа, чем фиксированную.

Четыре фронтона — | Южный план жилого дома

Архитектор / дизайнерAllison Ramsey Architects, Inc., Andy McDonald Design Group, Barn Owl Designs, Барри Мур, B&D Studio, LLC, Beau Clowney Architects, Бенджамин Шоуолтер, Бен Паттерсон, AIA, Билл Ингрэм, архитектор, Боб Тимберлейк, Inc.Брэндон Ingram DesignCharles Пол Гебель ArchitectCHK ArchitectsChrist AssociatesChuck DietscheClay AdamsCMA ArchitectsCooper Johnson Smith Architects, Inc.Cooper Robertson & PartnersCornerstone Группа ArchitectsCountryside HomesCourt Atkins GroupCowart GroupCroft & AssociatesCrowe Дизайн и Associates, LLCDavid RanglackDavid SheleyDavid SmelcerDavid SulivanDavid WagnerDebbie L. Simmons, Inc.Dennis WedlickDesign открытия IIDesign для Загородная жизньDevlin ArchitectureDomain DesignsDonald A.Gardner, Architects, Inc., Duany Plater-Zyberk & Co. .Frusterio Design Group, Inc. Garrell Associates, Inc. Гэри Джастис Гэри / Рэгсдейл, Inc. Джефф Чик и партнеры, Inc. John BaxterСистемы дизайна жилых домов на Грейс-стритДизайн группы 3Hearthstone HomesHistorical Concepts, LLCДомашние планы LLCHomes of EleganceHouse and a HalfHoyte Johnson, AIAIndoor Outdoor LivingInsite Architecture, Inc.Jack Herr Design Associates, Inc., Джейсон Эдвард Бигелоу, J. КардиДж. Дин Уайнсетт, Джим Пфаффман, Джим Уильямс, JKH Architects, J.M. Gunn & Co., Inc. Джон БолкДжон Генри, Inc.Johnston Design GroupДжон Ти, архитекторДжонатан Миллер, архитекторДжон Кондорет, Джова, Дэниэлс и Басби, Just Right for CountryJ. Wright Home DesignK2 Urban DesignКейт Ковингтон, AIAKen Pieper and Associates LLC, Кен Тейт, архитектор, Kurk Homes, Lake and Land Studio, LLC, Ларри Гарнетт и партнеры, Ларри Джеймс Дизайн, Лью Оливер, Inc., LifeStage Home Designs, Inc.LiveWell Home DesignЛуни, Рикс, Kiss ArchitectsМарти ШулкенМаккей, Zorn & Associates, П.А. Мелани Тейлор, Майк Фандерберк, архитектор Митчелл Барнетт, П.С. Митчелл Гинн, Moser Design Group, Moser Design Group, Moser Design Group, Muson Design, Neumann Group Real Estate Inc., ООО New South Classics, LLC, New South Classics, LLC. Allen Smith & AssociatesParagon Design GroupФилип ФрэнксPursley Dixon ArchitectsR. Calvin Clendaniel Associates, RLE Designs, LLC, R.N. Black Associates, LLC, Роберт Орр и партнеры, Роберт Орр и партнеры, Рон Уорд, Рон Уорд, Rosney Co.АрхитекторыRPGARyan Gainey & CompanySailer Design, LLCSALA ArchitectsSanders Architecture, PLLCScotty HoodScott ZieglerSeacoast Cottage CompanyПросто элегантный дизайн домаСкип ТуминеллоЮжные проспектыSpitzmiller and Norris, Inc. Компания «Джо Лэнд», «Салливан Дизайн Компани», «Саммерур энд Ассошиэйтс Аркитектс, Инк.» Дуглас ЭнохThe Cottage Group, LLCThe Evans GroupThe Village StudioThe Vogt GroupТим Браун Архитектура, ОООТим ХолмсТимоти Брайан, ООО TMC Architecture, Inc.Todd Architects, Inc.Тодд УилсонTribus ArchitectureVillage Building and Design LLCWaterMark Coastal Homes, LLCУотсон РатлендУиттен и Винкельман, архитекторыУильям КларкУильям Х. ФиллипсУильям МурУильям Т. БейкерWiregrass Studio, Inc.Wm. Брайан Джерниган, Inc. Workshops Seven, LLC Захари Хендерсон

0 футов ²

Квадратный фут

10000 футов ²

Сброс настроек Поиск

запросов на ассигнования | Комитет Палаты представителей по ассигнованиям

ВОЗОБНОВЛЕНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ

База данных участников по ассигнованиям будет вновь открыта в 9 часов утра в четверг, 20 мая 2021 года, перед публикацией полного бюджета Президента на 2022 финансовый год, чтобы члены могли подавать дополнительные запросы на цикл 2022 года.

Учитывая, что надбавки к ассигнованиям начнутся в июне, промежуток между передачей бюджета Конгрессу в полном объеме и окончательными крайними сроками ограничен. Указанные ниже сроки необходимы, чтобы Комитет мог должным образом учитывать ваши приоритеты при написании счетов.

Крайние сроки подкомитетом следующие:

• 2 июня: Финансовые услуги и сектор государственного управления; Законодательная ветвь; Агентства по труду, здравоохранению и социальным услугам, образованию и родственным организациям; Государственные, зарубежные операции и связанные программы
• 3 июня: Сельское хозяйство, развитие сельских районов, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и связанные с ними агентства; Коммерция, юстиция, наука и связанные с ними агентства; Защита; Национальная безопасность
• 4 июня: Развитие энергетики и водных ресурсов и связанные с ними агентства; Военное строительство, по делам ветеранов и связанные с ними агентства; Внутренние, экологические и связанные с ними агентства; Транспорт, жилищное строительство, городское развитие и связанные с ними агентства

ИНСТРУКЦИЯ

Для удовлетворения потребностей сообществ по всей территории Соединенных Штатов Комитет по ассигнованиям принимает запросы на финансирование программных, языковых и общественных проектов от Членов Конгресса.Членам и сотрудникам была предоставлена ​​информация о подаче запросов через внутреннюю базу данных Комитета, которая откроется для подачи 29 марта 2021 года.

ДеЛауро представил важный обзор процесса в общем Уважаемый коллега, вместе с Уважаемым коллегой, предоставив обновленную информацию о групповых письмах в поддержку запроса, и Уважаемый коллега с дополнительной информацией о прозрачности. Руководство Комитета по подаче запросов на финансирование проектов сообщества находится здесь (обновлено 29 марта 2021 г.).

Уважаемые коллеги, а также сроки подачи каждого запроса доступны здесь и ниже.

В рамках важных реформ, связанных с финансированием общинных проектов, Комитет требует от членов предоставить подтверждение того, что ни они, ни их ближайшие родственники не имеют финансовой заинтересованности в проектах, которые они запрашивают. Шаблон для такой сертификации доступен здесь.

Сельское хозяйство, развитие сельских районов, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и связанные с ними агентства

Торговля, юстиция, наука и связанные с ними агентства

Оборона

• Уважаемый коллега (содержит руководство по запросу на финансирование проекта сообщества)
• Срок продлен: 29 апреля 2021 г.

Девелопмент энергетики и водных ресурсов и связанные с ними агентства

Финансовые услуги и сектор государственного управления

Национальная безопасность

Внутренние, экологические и связанные с ними агентства

Агентства по труду, здравоохранению и социальным услугам, образованию и родственным учреждениям

Законодательная власть

Военное строительство, по делам ветеранов и связанные с ними агентства

Государственные, зарубежные и смежные программы

Транспорт, жилищное строительство, городское развитие и связанные с ними агентства

Six Square House — AIA Нью-Йорк

Дом 6 кв.Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта.Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта.Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв.Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв. Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Дом 6 кв.Архитектор: Молодые проекты. Ландшафтные архитекторы: Coen + Partners; Детали ландшафта. Расположение: Бриджхэмптон, штат Нью-Йорк. Фото: Алан Тэнси.

Six Square House состоит из шести остроконечных модулей размером 24 х 24 дюйма, расположенных так, чтобы выравнивать коньки крыши и обеспечивать непрерывность от одного модуля к другому.В отличие от этого, карнизы крыши каждого модуля текут вверх и вниз, что приводит к появлению разнообразных волнистых поверхностей крыши и неожиданных линий обзора снаружи и внутри дома. Дом облицован темно-серой решетчатой ​​древесиной Accoya, полосы которой подчеркивают динамические края и дуги крыши, подчеркивая монолитность каждого модуля. Тесселированная структура также создает стратегические программные подразделения по всему дому, причем каждый модуль слабо привязан к разному назначению: гостиная, кухня, главная спальня, дополнительная спальня, веранда и гараж, которые окружают треугольный двор.Кроме того, эта планировка использует преимущества окружающего ландшафта, причем каждый модуль предлагает свой вид на пышную территорию. Жилые помещения и кухня соединены в большое открытое пространство, подчеркивающее плавность непрерывной линейчатой ​​геометрии потолка, а из спален открывается вид на взрослые деревья в рамках для уединения. С одной стороны, дизайн дома определяется его собственной геометрической логикой, с другой — дизайн переосмысливается и соединяется с общим строением.

РЕКОМЕНДУЕТСЯ ОБНОВЛЕНИЕ БРАУЗЕРА

Наш веб-сайт обнаружил, что вы используете браузер, который не позволяет вам получить доступ к определенным функциям.Рекомендуется обновить до опыта. Воспользуйтесь приведенными ниже ссылками, чтобы обновить существующий браузер.

Machine Learning Project: Прогнозирование цен на жилье в Бостоне с регрессией | Виктор Роман

В этом проекте мы разработаем и оценим производительность и предсказательную силу модели, обученной и протестированной на данных, собранных из домов в пригородах Бостона.

Как только мы получим подходящие результаты, мы будем использовать эту модель для прогнозирования денежной стоимости дома, расположенного в районе Бостона.

Такая модель была бы очень ценной для агента реального государства, который мог бы использовать информацию, предоставляемую на ежедневной основе.

Вы можете найти полный проект, документацию и набор данных на моей странице GitHub:

https://github.com/rromanss23/Machine_Leaning_Engineer_Udacity_NanoDegree/tree/master/projects/boston_housing

Набор данных, используемый в этом проекте. Репозиторий машинного обучения. Эти данные были собраны в 1978 году, и каждая из 506 записей представляет собой совокупную информацию о 14 особенностях домов из различных пригородов, расположенных в Бостоне.

Характеристики можно резюмировать следующим образом:

• CRIM: Это уровень преступности на душу населения по городу.
• ZN: Это доля жилой земли, зонированная для участков размером более 25 000 кв. Футов.
• INDUS: Это доля акров, не относящихся к розничной торговле, на город.
• CHAS: это фиктивная переменная реки Чарльз (она равна 1, если участок граничит с рекой; 0 в противном случае)
• NOX: Это концентрация оксидов азота (частей на 10 миллионов)
• RM: это среднее число комнат на жилище
• ВОЗРАСТ: Это доля жилых домов, построенных до 1940 г.
• DIS: Это взвешенные расстояния до пяти бостонских центров занятости
• RAD: Это индекс доступности радиальных автомагистралей
• НАЛОГ: Это полная ставка налога на имущество из расчета на 10 000 долларов.
• .63) ², где Bk — доля лиц афроамериканского происхождения по городу
• LSTAT: Это процентное более низкое положение населения
• MEDV: это медианная стоимость домов, занимаемых владельцами, в 1000 долларов США

Это обзор исходного набора данных с его исходными характеристиками:

Для целей проекта набор данных был предварительно обработан следующим образом:

• Существенными функциями для проекта являются: ‘RM’, ‘LSTAT’, ‘ ПТРАТИО »и« МЕДВ ».Остальные функции исключены.
• 16 точек данных со значением «MEDV» 50,0 были удалены. Поскольку они, вероятно, содержат цензурированные или отсутствующие значения.
• 1 точка данных со значением «RM», равным 8,78, считается выбросом и удалена для оптимальной производительности модели.
• Поскольку эти данные устарели, значение «MEDV» было масштабировано мультипликативно, чтобы учесть 35-летнюю рыночную инфляцию.

Теперь мы откроем блокнот Python 3 Jupyter и выполним следующий фрагмент кода, чтобы загрузить набор данных и удалить второстепенные функции.Получение сообщения об успешном выполнении, если действия были выполнены правильно.

Поскольку наша цель — разработать модель, способную предсказывать стоимость домов, мы разделим набор данных на функции и целевую переменную. И сохраните их в переменных функций и цен, соответственно.

• Функции «RM», «LSTAT» и «PTRATIO» предоставляют нам количественную информацию о каждой точке данных. Будем хранить их в функциях .
• Целевая переменная «MEDV» будет переменной, которую мы стремимся предсказать.Будем хранить его в ценах .

   # Импортировать библиотеки, необходимые для этого проекта   
 import numpy as np 
 import pandas as pd 
 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 
   # Импортировать код дополнительных визуализаций visuals.py   
 import visuals 
   # Красивый дисплей для ноутбуков   
% matplotlib inline 
 
   # Загрузить набор данных корпуса Boston   
 data = pd.read_csv ('ousing.csv ') 
 price = data [' MEDV '] 
 features = data.drop (' MEDV ', axis = 1) 
 
   # Success   
 print ("Набор данных о жилищном строительстве в Бостоне содержит  { }  точек данных с  {}  переменных каждая. ". Format (* data.shape)) 
 

В первом разделе проекта мы проведем исследовательский анализ набора данных и предоставим некоторые наблюдения.

Расчет статистики

   # Минимальная цена данных   
 minimum_price = np.amin (цены) 
  
  # Максимальная цена данных   
 maximum_price = np.amax (price) 
   # Средняя цена данных   
 mean_price = np.mean (цены) 
 
   # Средняя цена данных   
 median_price = np.median (цены) 
 
   # Стандартное отклонение цен данных   
 std_price = np.std (цены) 
 
   # Показать рассчитанную статистику   
 print («Статистика для набора данных о жилищном строительстве в Бостоне:  \ n ») 
 print («Минимальная цена:  долларов США {} ».format (minimum_price)) 
 print ("Максимальная цена:  $ {} " .format (maximum_price)) 
 print ("Средняя цена:  $ {} " .format (mean_price)) 
 print ("Средняя цена $  {}  ".format (median_price)) 
 print (" Стандартное отклонение цен:  долларов {}  ".format (std_price)) 
 

Data Science — это процесс создания некоторых предположений и гипотез на основе данных, и протестировать их, выполнив некоторые задачи. Первоначально мы могли сделать следующие интуитивные предположения для каждой функции:

• Дома с большим количеством комнат (более высокое значение «RM») будут стоить больше.Обычно дома с большим количеством комнат больше и могут вместить больше людей, поэтому разумно, чтобы они стоили больше денег. Это прямо пропорциональные переменные.
• Районы с большим количеством работников низшего класса (более высокое значение «LSTAT») будут стоить меньше. Если процент представителей низшего рабочего класса выше, вполне вероятно, что у них низкая покупательная способность, и, следовательно, их дома будут стоить дешевле. Это обратно пропорциональные переменные.
• Районы с большим соотношением учащихся и учителей (более высокое значение «PTRATIO») будут стоить меньше.Если процентное соотношение учащихся к учителям выше, вероятно, что в районе меньше школ, это может быть связано с меньшим налоговым доходом, что может быть связано с тем, что в этом районе люди зарабатывают меньше денег. Если люди зарабатывают меньше денег, вполне вероятно, что их дома будут стоить меньше. Это обратно пропорциональные переменные.

Мы выясним, верны ли эти предположения в ходе проекта.

Диаграмма рассеяния и гистограммы

Мы начнем с создания матрицы диаграммы рассеяния, которая позволит нам визуализировать попарные отношения и корреляции между различными функциями.

Также весьма полезно иметь быстрый обзор того, как данные распределяются и являются ли они выбросами или нет.

 import matplotlib.pyplot as plt 
 import seaborn as sns% matplotlib inline   # Рассчитать и показать pairplot   
 sns.pairplot (data, size = 2.5) 
 plt.tight_layout () 

Мы можем определить линейную связь между RM и ценами на жилье MEDV. Кроме того, по гистограмме мы можем сделать вывод, что переменная MEDV имеет нормальное распределение, но содержит несколько выбросов.

Матрица корреляции

Теперь мы собираемся создать матрицу корреляции для количественной оценки и обобщения взаимосвязей между переменными.

Эта корреляционная матрица тесно связана с ковариационной матрицей, фактически это масштабированная версия ковариационной матрицы, вычисленная на основе стандартизованных функций.

Это квадратная матрица (с тем же количеством столбцов и строк), которая содержит коэффициент корреляции человека r.

   # Вычислить и отобразить корреляционную матрицу   
 cm = np.corrcoef (data.values.T) 
 sns.set (font_scale = 1.5) 
 hm = sns.heatmap (cm, 
 cbar = True, 
 annot = True, 
 square = True, 
 fmt = '. 2f', 
 annot_kws = {'size': 15}, 
 yticklabels = cols, 
 xticklabels = cols) 

Чтобы соответствовать модели регрессии, интересующие особенности имеют высокую корреляцию с целевой переменной ‘MEDV’. Из предыдущей корреляционной матрицы мы видим, что это условие достигается для выбранных нами переменных.

В этом втором разделе проекта мы разработаем инструменты и методы, необходимые модели для прогнозирования.Возможность делать точные оценки производительности каждой модели с помощью этих инструментов и методов помогает значительно укрепить уверенность в прогнозах.

Определение показателя производительности

Трудно измерить качество данной модели без количественной оценки ее производительности при обучении и тестировании. Обычно это делается с использованием какой-либо метрики производительности, будь то вычисление какой-либо ошибки, степени согласия или какого-либо другого полезного измерения.

Для этого проекта мы рассчитаем коэффициент детерминации , R², чтобы количественно оценить производительность модели. Коэффициент детерминации модели — полезный статистический показатель в регрессионном анализе, поскольку он часто описывает, насколько «хороша» эта модель для прогнозирования.

Значения R² варьируются от 0 до 1, что отражает процент квадратичной корреляции между прогнозируемыми и фактическими значениями целевой переменной.

• Модель с R², равным 0, не лучше модели, которая всегда предсказывает среднее значение целевой переменной.
• В то время как модель с R², равным 1, идеально предсказывает целевую переменную.
• Любое значение от 0 до 1 указывает, какой процент целевой переменной, использующей эту модель, можно объяснить с помощью функций.

Модель также может иметь отрицательное значение R2, что указывает на то, что модель произвольно хуже, чем та, которая всегда предсказывает среднее значение целевой переменной.

   # Импорт 'r2_score'   
 из sklearn.metrics import r2_score 
 
 def performance_metric (y_true, y_predict): 
   "" "   оценка производительности  вычисляет и возвращает значение  true y_true) и прогнозируемые (y_predict) значения на основе выбранной метрики.   "" "  
 
 score = r2_score (y_true, y_predict) 
 
   # Вернуть счет   
 вернуть счет 
 

Перемешать и разделить данные

Для этого раздела мы возьмем

   # Импортировать 'train_test_split'   
 из sklearn.model_selection import train_test_split 
   # Перемешать и разделить данные на подмножества обучения и тестирования = 0,2, random_state = 42) 
 
   # Success   
 print («Разделение обучения и тестирования прошло успешно.») 
 

   # Создание кривых обучения для различных размеров обучающих наборов и максимальной глубины   
 по сравнению с ModelLearning (функции, цены) 

  # Построить кривую сложности для различных размеров обучающей выборки и максимальной глубины  
 по сравнению со сложностью модели (X_train, y_train) 

 param_grid = [{'C': [1, 10, 100, 1000], 'kernel': ['linear']}, {'C': [1, 10, 100, 1000] , 'gamma': [0.001, 0.0001], 'kernel': ['rbf']},] 

   # Импорт make_scorer, DecisionTreeRegressor и GridSearchCV   
 из sklearn.tree import DecisionTreeRegressor 
 из sklearn.metrics import make_scorer 
 из sklearn_model_delection 
   "" "Выполняет поиск в сетке по параметру 'max_depth' для регрессора дерева решений  
 , обученного на входных данных [X, y]."" "  
 
   # Создать наборы перекрестной проверки из данных обучения   
 cv_sets = ShuffleSplit (n_splits = 10, test_size = 0.20, random_state = 0) 
 
   # Создать объект регрессора дерева решений   
 regressor = DecisionTreeRegressor () 
 
   # Создайте словарь для параметра max_depth с диапазоном от 1 до 10   
 params = {'max_depth': [1,2,3,4,5,6 , 7,8,9,10]} 
 
   # Преобразуйте 'performance_metric' в функцию оценки с помощью 'make_scorer'   
 scoring_fnc = make_scorer (performance_metric) 
 
   # Создайте объект cv поиска по сетке -> GridSearchCV ()   
 grid = GridSearchCV (оценка = regressor, param_grid = params, scoring = scoring_fnc, cv = cv_sets) 
 
   # Подгоните объект поиска по сетке к данным, чтобы вычислить оптимальную модель 
 grid 9024 = grid .fit (X, y) 
 
   # Возвращает оптимальную модель после подбора данных   
 return grid.best_estimator_ 
 

   # Подобрать обучающие данные к модели с помощью поиска по сетке   
 reg = fit_model (X_train, y_train) 
   # Вывести значение 'max_depth'   
 print («Параметр 'max_depth' равен  { }  для оптимальной модели.".format (reg.get_params () ['max_depth'])) 
 

   # Создать матрицу для данных клиента   
 client_data = [[5, 17, 15],  # Клиент 1  
 [4, 32, 22],  # Клиент 2  
 [8, 3, 12]]  # Client 3  
   # Показать прогнозы   
 для i, цена в enumerate (reg.predict (client_data)): 
 print ("Прогнозируемая цена продажи для дома клиента {}: $ {: , .2f} ". Format (i + 1, price)) 
 

 vs.PredictTrials (характеристики, цены, fit_model, client_data)