Бел.медв.шок.крош.1кг. — Штрих-код: 4870002341458
Результаты поиска Штрих-код: 4870002341458
Наши пользователи определили следующие наименования для данного штрих-кода:
| № | Штрих-код | Наименование | Единица измерения | Рейтинг* |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4870002341458 | БЕЛ.МЕДВ.ШОК.КРОШ.1КГ. | ШТ. | 20 |
| 2 | 4870002341458 | БЕЛЫЙ МЕДВЕДЬ 1КГ ШОК КРОШКА | ШТ. | 3 |
| 3 | 4870002341458 | БЕЛ.МЕДВ.ШОК.КРОШКОЙ | ШТ. | 2 |
| 4 | 4870002341458 | МОРОЖ, К-СА БЕЛЫЙ МЕДВЕДЬ С ШОК, КР, 1КГ | ШТ. | 2 |
| 5 | 4870002341458 | ПЛОМБИР «БЕЛЫЙ МЕДВЕДЬ» 1 КГ | ШТ. | 2 |
| 6 | 4870002341458 | БЕЛ.МЕДВ.ШОК.КРОШ.1КГ. | ШТ | 2 |
| 7 | 4870002341458 | БЕЛЫЙ МЕДВЕДЬ 1КГ ШОК КРОШКА | ШТ | 2 |
| 8 | 4870002341458 | БЕЛ.МЕДВ.ШОК.КРОШ.1КГ. | КГ | 2 |
| 9 | 4870002341458 | БЕЛЫЙ МЕДВЕДЬ 2 КГ | ШТ. | 1 |
| 10 | 4870002341458 | БЕЛЫЙ МЕДВЕДЬ ПЛОМБИР С ШОКОЛАДНОЙ КРОШКОЙ 1КГ | ШТ. | 1 |
* Рейтинг — количество пользователей, которые выбрали это наименование, как наиболее подходящее для данного штрих-кода
Поиск: медв крош
Каталог
Бейсболка
Хоккейный свитер
Шайба
Футболка
Поло
Шорты
Толстовка
Свитшот
Полотенце
Рюкзак
Штаны
Анорак
Бомбер
Брелок
Вымпел
Значок
Кошелек
Перчатки
Утепленная куртка
Шапка
Шарф
Магнит
Сумка
Мешок
Косметичка
Боди для новорожденных
Костюм для младенцев
Нагрудник
Ползунки
Браслет
Пенал
Банкнота
Игрушка
Кружка
Монета
Настольная игра
Канцтовары
Альбом с наклейками
Календарь
Карточка
Носки
Шапочка для младенцев
Дрели
Запонки
Жилет
Косметика
Кулон
Серьги
Фигурка
Шнурок
Маска
Можно ли капать разведенный мед в глаза животных для профилактики катаракты?
Пост восхищения и благодарности. Или… Если бы мы все так работали… Началось с неприятного. Заподозрила я необходимость хирургического лечения глаза у собаки.
Подозрение гинеколога требует подтверждения офтальмологом. И потащились мы по врачам. Не то чтобы отдавались первому встречному, статусные места посещали, но готовности положить питомца на операционный стол всё не возникало. Обратились к любимому сарафанному радио. И послало оно нас в Клинику доктора Шилкина. Сказать, что я в восторге, а особенно в такой ситуации, — это ничего не сказать. Такое оборудование в операционной, как там, есть только у пары — тройки очень крутых «человеческих» офтальмологических клиник. Уровень образования докторов и оснащения кабинетов просто зашкаливает. Забота… Ну хотя бы то, что осмотр, проводимый врачом всяческими «-скопами», наблюдают и ассистент, и хозяин животного, причём на разных, расположенных под нужным углом мониторах, дорогого стоит. Всё увиденное комментируется. Причём дополнительные мониторы есть даже у «банального» микроскопа, с помощью которого мазок смотрят. Общение… Думаю, если бы все «человеческие» доктора так разговаривали, судебных исков у нас бы не было. Во-первых, это нужно слышать. Такая эмпатия нечасто встречается. А во-вторых, для примера… «После операции возможны…осложнения. Для снижения их риска мы назначим… Но у этих препаратов есть побочные эффекты…. Чаще всего они проявляются на…. день. Но если Вы заметите…раньше, звоните — пишите — приезжайте.» Проговаривается всё чётко сначала врачом, потом ассистентом и записывается в рекомендациях. Меня, кстати, быстро «вычислили». На второй минуте осмотра собаки в режиме монолога доктор поинтересовался, какой я врач. На лбу, видимо, написано. Общих знакомых, безусловно, нашли. Эмпатия, про которую я писала выше, не связана с тем, что я «своя». Так получилось, что я вынужденно очень долго и внимательно наблюдала за разными животными, их хозяевами, докторами и другими сотрудниками клиники, поэтому со всей ответственностью могу это заявить. P. S. Через 8 месяцев оперированный глаз «понравился» доктору даже больше, чем второй, абсолютно здоровый. Не реклама. Собаку оперировал Ротанов Д. А.Стикеры телеграм «медв»
30 стикеров
ID: MishaPoRusski
12 стикеров
22 стикеров
ID: Black_Bear_Coffee
13 стикеров
41 стикеров
ID: midorik
16 стикеров
ID: medvedoart
17 стикеров
98 стикеров
ID: gene_bear_vk
16 стикеров
ID: Medvedvkystah
39 стикеров
ID: medvechuspack
22 стикеров
ID: Masha_new_year
16 стикеров
ID: Masha_medved_belkazajcjog
16 стикеров
ID: yangocubic
15 стикеров
ID: english_bear
30 стикеров
ID: alenushkaandmedved
0 стикеров
ID: Masha_bear
62 стикеров
ID: Masha_mishka
28 стикеров
ID: martythebear
0 стикеров
ID: little_bear
0 стикеров
ID: bearinbushes
0 стикеров
MEDV.NE — Цена акций Medivolve
На странице «Обзор котировок» можно просмотреть моментальный снимок определенного канадского символа акций. В рыночные часы на странице отображается информация об отсроченных биржевых ценах (Акции: 15-минутная задержка, CT), а новые отложенные торговые обновления обновляются (на что указывает «вспышка»).
Поля данных Quoteboard включают:
- Максимум/минимум дня : Самая высокая и самая низкая цена сделки за текущую торговую сессию.
- Открытие : Цена открытия текущей торговой сессии отображается на гистограмме максимума/минимума дня.
- Предыдущее закрытие : Цена закрытия предыдущей торговой сессии.
- Ставка: Последняя цена и размер заявки.
- Ask: Последняя цена предложения и размер предложения.
- Объем: Общее количество акций или контрактов, проданных за текущую торговую сессию.
- Средний объем : Среднее количество акций, проданных за последние 20 дней.
- Взвешенная альфа : Показатель того, насколько акции или товары выросли или упали за год.Барчарт берет эту альфу и взвешивает ее, присваивая больший вес недавней активности и меньший (0,5 коэффициента) активности в начале периода. Таким образом, взвешенная альфа является мерой годового роста с упором на самую последнюю ценовую активность.
Снимок диаграммы
Предусмотрена миниатюра дневного графика со ссылкой для открытия и настройки полноразмерного графика.
Ценовая динамика
В этом разделе показаны максимумы и минимумы за последние 1, 3 и 12 месяцев.Щелкните ссылку «Подробнее», чтобы просмотреть страницу полного отчета об эффективности с расширенной исторической информацией.
Техническое мнение Barchart
Виджет Техническое мнение Barchart показывает сегодняшнее общее мнение Barchart с общей информацией о том, как интерпретировать краткосрочные и долгосрочные сигналы. Уникальный для Barchart.com, Opinions анализирует акции или товары, используя 13 популярных аналитических методов в краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной перспективе. Результаты интерпретируются как сигналы покупки, продажи или удержания, каждый из которых имеет числовой рейтинг и суммируется с общим рейтингом покупки или продажи в процентах.После каждого расчета программа присваивает значение «Купить», «Продать» или «Держать» вместе с исследованием, в зависимости от того, где находится цена в соответствии с общепринятой интерпретацией исследования. Например, цена выше скользящей средней обычно считается восходящей тенденцией или покупкой.
Символу будет присвоен один из следующих общих рейтингов:
- Активная покупка (больше, чем «66% покупка»)
- Купить (больше или равно «33% покупка» и меньше чем или равно «66% покупка»)
- Слабая покупка («от 0% покупка» до «33% покупка»)
- Удержание
- Сильная продажа (больше, чем «66% продажа»)
- Слабая продажа («0% продажа» до «33% продажа»)
8 Продажа
(больше или равно «33% продажи» и меньше или равно «66% продажи»)Текущее показание индикатора 14-Day Stochastic также учитывается при интерпретации.При выполнении следующих условий появится следующая информация:
- Если значение 14-дневного стохастика %K больше 90 и общее мнение — покупка, появится следующее сообщение: «Рынок находится на территории высокой перекупленности. Остерегайтесь разворот тренда».
- Если значение 14-дневного стохастика %K больше 80, а общее мнение — покупка, отображается следующее: «Рынок приближается к зоне перекупленности. Будьте внимательны к развороту тренда».
- Если 14-дневный стохастик %K меньше 10, а общее мнение — «Продавать», отображается следующее: «Рынок находится в зоне сильной перепроданности.Остерегайтесь разворота тренда».
- Если 14-дневный стохастик %K меньше 20 и общее мнение — «Продавать», отображается следующее: «Рынок приближается к зоне перепроданности. Будьте внимательны к развороту тренда».
Обзор опционов
Выделяет важные сводные статистические данные по опционам, чтобы обеспечить прогноз настроений инвесторов. опционный контракт.IV представляет собой перспективный прогноз вероятности изменения цены базового актива, при этом более высокий IV означает, что рынок ожидает значительного движения цены, а более низкий IV означает, что рынок ожидает, что цена базового актива останется в пределах текущего торгового диапазона.
Fundamentals
- Для акций США и Канады на странице «Обзор» представлены основные статистические данные об основных показателях акций со ссылкой на дополнительную информацию.
- Рыночная капитализация : капитализация или рыночная стоимость акции — это просто рыночная стоимость всех находящихся в обращении акций. Он рассчитывается путем умножения рыночной цены на количество акций в обращении.Например, публичная компания с 10 миллионами акций в обращении, которые торгуются по 10 долларов каждая, будет иметь рыночную капитализацию в 100 миллионов долларов.
- Акции в обращении : Обыкновенные акции в обращении, как сообщается компанией на 10-Q или 10-K.
- Годовой объем продаж : Годовой объем продаж, выраженный в миллионах долларов.
- Годовой доход : Годовой чистый доход, выраженный в миллионах долларов.
- 60-месячная бета-версия : Коэффициент, измеряющий волатильность доходности акции по отношению к рынку (S&P 500).Он основан на 60-месячной исторической регрессии доходности акций к доходности S&P 500.
- Цена/Продажи : Последняя цена закрытия, деленная на последние 12 месяцев выручки/продаж на акцию.
- Цена/денежный поток : Последняя цена закрытия, деленная на доход/денежный поток за последние 12 месяцев на акцию.
- Цена/балансовая стоимость : Финансовый коэффициент, используемый для сравнения текущей рыночной цены компании с ее балансовой стоимостью.
- Цена/прибыль : Последняя цена закрытия, деленная на прибыль на акцию за последние 12 месяцев.Компании с отрицательной прибылью получают «NE».
- Прибыль на акцию : Прибыль на акцию за последние 12 месяцев от общих операций представляет собой чистую прибыль после всех расходов, разделенную на средневзвешенное количество обыкновенных акций в обращении. Например, если компания имеет чистую прибыль в размере 10 миллионов долларов и 10 миллионов акций в обращении, то ее прибыль на акцию составляет 1 доллар.
- Самая последняя прибыль : Сумма последней прибыли на акцию (EPS), выплаченная акционерам, и дата выплаты.Данные о самых последних доходах основаны на доходах, не предусмотренных GAAP, от продолжающихся операций.
- Дата следующего дохода : Дата следующего отчетного дохода.
- Годовой дивиденд и доходность : Указанная годовая ставка дивиденда и доходность, рассчитанная на основе последнего дивиденда. Ставка дивидендов — это часть прибыли компании, выплачиваемая акционерам, выраженная в виде суммы в долларах, которую получает каждая акция (дивиденды на акцию). Доходность — это сумма дивидендов, выплаченных на акцию, деленная на цену закрытия.
- Самый последний дивиденд: Самый последний выплаченный дивиденд и самая последняя дата дивиденда.
- Секторы : Ссылки на отраслевые группы и/или коды SIC, в которых находятся акции.
Резюме деятельности
Содержит общее описание деятельности этой компании.
Последние новости
Просматривайте последние главные новости Associated Press или Canadian Press (в зависимости от вашего выбора рынка).
Обзор MED-V — Microsoft Desktop Optimization Pack
- Статья
- 2 минуты на чтение
- 2 участника
Полезна ли эта страница?
да Нет
Любая дополнительная обратная связь?
Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.
Представлять на рассмотрение
Спасибо.
В этой статье
Microsoft Enterprise Desktop Virtualization (MED-V) 2.0 позволяет развертывать и управлять образами Windows Virtual PC на предприятии. Обеспечивая крупномасштабное развертывание рабочих столов под управлением Windows XP Professional SP3, размещенных через Windows Virtual PC, MED-V позволяет предприятиям перейти на Windows 7, даже если некоторые из их приложений еще не полностью функционируют или не поддерживаются.
Это руководство поможет вам понять, развернуть и управлять средой MED-V. С помощью информации, представленной в этом руководстве, вы сможете спланировать и подготовить развертывание MED-V, узнать, как отслеживать рабочие области MED-V и управлять ими, а также понять, как использовать MED-V на благо вашей ИТ-организации.
Основные сценарии использования MED-V
Несовместимость устаревших приложений с новыми версиями Windows часто может задерживать обновление предприятия до последней версии Windows.Тестирование и миграция приложений требуют времени, и пользователи не могут воспользоваться новыми возможностями и улучшениями, предлагаемыми новейшей операционной системой.
Предоставляя приложения на Windows Virtual PC под управлением Windows XP SP3, MED-V устраняет барьеры для обновления операционной системы и позволяет администраторам выполнять тестирование и устранять несовместимые приложения после обновления.
С точки зрения пользователя, доступ к этим приложениям можно получить из стандартного рабочего стола Меню «Пуск» , и они отображаются рядом с собственными приложениями, поэтому взаимодействие с пользователем минимально меняется.
Планирование совместимости приложений с операционной системой
Поддерживаемые конфигурации MED-V 2.0
MEDV Подача документов в SEC
MEDV Подача документов в SECИдентификаторы юридических лиц [внешний сайт]
Регистрация D-U-N-S [внешний сайт]
| DUNS | Компания | Дата добавления |
|---|---|---|
| 040393006 | MEDVECZKY, GEZA | 14.06.2008 |
| 603759437 | МЕДВЕЧКИ, ПЕТР Г | 08.06.2012 |
| 806563313 | Медведь Шевроле | 2015-03-17 |
| 806563313 | МЕДВЕДЬ CHEVROLET, INC. | 17.03.2015 |
| 081325798 | ООО «МЕДВЕДЬ» | 03.08.2018 |
| 602410867 | МЕДВЕДОВИЧ, МАРИО | 26.07.2005 |
| 035011940 | ООО «МЕДВЕНД» | 27.06.2014 |
| 7263 | MEDVENTURE TECHNOLOGY CORPORATION | 15.06.2010 |
| 0792 | Медвещек Кристина Р. | 04.03.2014 |
| 968014568 | МЕДВЕТ ДЕВЕЛОПМЕНТ, Л.Л.К. | 22.05.2017 |
| 108525362 | ООО «МЕДВЕТ СОЛЮШНЗ» | 11.09.2020 |
| ООО «Медвет Снаб» | 17.07.2019 | |
| 080537484 | MEDVICE CORP. | 10.03.2017 |
| 081096814 | ООО «МЕДВЬЮ» | 07.06.2019 |
| 099569332 | ООО «МЕДВЬЮ МЕДИА» | 21.09.2009 |
| 82 |
МЕДВИНСКАЯ КОРП. | 31.12.2008 |
| 141586227 | МЕДВИС | 16.05.2011 |
| 843512794 | ООО «МЕДВИЖН» | 24.11.2013 |
| 196787563 | МЕДВОК РЕАБИЛИТАЦИЯ, ООО, ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ КОРПОРАЦИЯ | 09.12.2009 |
| 827699559 | MEDVOLUTION SYSTEMS, INC. | 02.08.2008 |
© 2022 SEC.отчет | Контакты | |
Данные автоматически агрегируются и предоставляются «как есть» без каких-либо заявлений или гарантий, явных или подразумеваемых.
SEC.report не связан с Комиссией по ценным бумагам и биржам США. или система ЭДГАР. Политика раскрытия информации и конфиденциальности
SEC CFR Раздел 17 Свода федеральных правил.
Страница не найдена | Инсайдерское отслеживание
Отказ от ответственности :: Использование этого сайта подлежит, и ваше дальнейшее использование представляет собой ваше явно выраженное согласие соблюдать наши юридические положения и условия использования. Любое коммерческое использование этого сайта строго запрещается. Insidertracking.com управляется INK Research Corp (INK). INK предоставляет общую информацию.INK приложил все разумные усилия для обеспечения точности всей предоставленной информации на момент включения; однако могут быть ошибки. INK не гарантирует точности или полноты. Вся информация и мнение выраженные здесь, могут быть изменены без предварительного уведомления. Инсайдерская информация основана на файлах, сделанных либо на EDGAR® или в Системе электронного раскрытия информации для инсайдеров (SEDI®). Данные предоставляются «как есть» и с использованием этого сайта. вы признаете, что информация, которая включает в себя данные, подается регистраторами SEDI или другими лицами или от их имени. стороны, которым это требуется или разрешено по закону.Файлы могут в любое время содержать ошибки, и, используя этот сайт, вы признать этот факт. INK не является консультационной службой по инвестициям, специалистом по финансовому планированию, инвестиционным консультантом или консультант по ценным бумагам. INK не претендует на то, чтобы рассказывать людям или предлагать людям, за что им следует покупать или продавать. самих себя. Мнения и рекомендации, содержащиеся в настоящем документе, не следует рассматривать как инвестиционный совет. Не делайте предположить, что любые рекомендации, идеи, графики, теории или философии обеспечат прибыльные инвестиции.Пользователи должны всегда консультироваться и получать советы от своего профессионального лицензированного финансового консультанта, в том числе их налоговый консультант, чтобы определить пригодность любых инвестиций. INK рекомендует всем, кто делает инвестиции или торгуя ценными бумагами, делайте это с осторожностью. Пользователи должны проявлять полную осмотрительность и исследовать любые полностью перед инвестированием или перед выполнением сделки с ценными бумагами на основе полученной информации через ИНК. Инвесторы должны получать годовые отчеты и другую информацию о компании, чтобы выполнить свои обязательства. осмотрительность в любых инвестициях.Ни INK, ни кто-либо, связанный с INK, не несет ответственности за какие-либо инвестиционные решения. сделанный. Сотрудники INK могут иметь право собственности или инвестиционную долю в любых акциях, упомянутых в этой услуге или на этом Веб-сайт. На этом сайте может быть сторонний контент, контент от авторов или ссылки на сторонние сайты или страницы, содержание которых не проверяется, не поддерживается, не контролируется и не контролируется INK. ИНК не несет ответственности не несет никакой ответственности за точность, полноту или своевременность любого контента третьих лиц или авторских контент, представленный в настоящем документе, или информация или содержимое любых связанных сайтов или страниц.Включение любых авторских контент или ссылка, сделанные нами, не означает, что INK рекомендует, одобряет или одобряет авторский контент или связанный сайт. или страницы. INK Edge® и INK Research® являются зарегистрированными товарными знаками, принадлежащими INK Research Corp. SEDI®. является зарегистрированной торговой маркой, принадлежащей Комиссии по ценным бумагам Альберты. Copyright © 2022 INK Research Corp. Все права защищены.Данные о котировках США предоставлены IEX. Фундаментальные и ценовые данные компании получены от © Refinitiv. Нажмите для ограничений. © Рефинитив.Все права защищены. Переиздание или повторное распространение Refinitiv, в том числе путем создания фреймов или аналогичными средствами, запрещено без предварительного письменного согласия Refinitiv. Refinitiv не несет ответственности за какие-либо ошибки или задержки в контенте Refinitiv, а также за любые действия, предпринятые на основании такого контента.
Вектор молекулярного электроотрицательного расстояния (MEDV), относящийся к 15 свойствам алканов
Исследование количественной зависимости структура-активность (QSAR), важное для разработки лекарств, в основном включает два аспекта: молекулярную структурную характеристику (MSC) и построение статистической модели.MSC фокусируется на преобразовании молекулярных структурных и свойственных характеристик в группу числовых кодов, предназначенных для минимизации потерь информации во время этого процесса. В этом контексте обычные атомы в органических соединениях классифицируются в соответствии с их семействами в периодической таблице и состояниями гибридизации, и на их основе рассчитываются три несвязывающих взаимодействия (т. е. электростатическое, ван-дер-ваальсово и гидрофобное), что в конечном итоге приводит к новый инвариант вращения-трансляции, 3D-MSC, как трехмерный голографический вектор поля взаимодействия атомов (3D-HoVAIF).Применяя 3D-HoVAIF к исследованиям QSAR двух классических пептидов, включая 58 ингибиторов ангиотензинпревращающего фермента (АПФ) и 48 дипептидов с горьким вкусом, мы получаем две превосходные модели генетического алгоритма с частичными наименьшими квадратами (GA-PLS) со статистикой r( 2), q(2), среднеквадратическая ошибка (RMSEE) и среднеквадратическая ошибка перекрестной проверки (RMSCV) 0,857, 0,811, 0,376 и 0,432 для ингибиторов АПФ и 0,940, 0,892, 0,153 и 0,205 для горького -дегустации дипептидов соответственно. Посредством равного разделения двух наборов данных на обучающие и тестовые наборы с помощью D-оптимума подход 3D-HoVAIF проходит строгую статистическую проверку.Кроме того, подтверждена превосходная производительность 3D-HoVAIF по сравнению с двумя другими подходами пептидных МСК, относящимися к z-шкале и ISA-ECI. Для 58 ингибиторов АПФ модель GA-PLS дает два основных компонента со следующей статистикой: r(2) = 0,893, q(2) = 0,824, RMSEE = 0,349, RMSCV = 0,425, q2(ext) = 0,739, r2 (ext) = 0,784, r2(0,ext) = 0,781, rf2(0,ext) = 0,77, k = 0,962, k’ = 1,019 и RMSEP = 0,460; для 48 дипептидов с горьким вкусом были получены три основных компонента со статистикой: r(2) = 0.950, q(2) = 0,893, RMSEE = 0,152, RMSCV = 0,222, q2(ext)= 0,875, r2(ext) = 0,919, r2(0,ext)= 0,919, rf2(0,ext)= 0,919, k = 1,018, k’ = 0,974 и RMSEP = 0,198. Кроме того, взаимосвязь ингибирующей активности АПФ с порогами горького вкуса была исследована путем применения построенных выше моделей к предсказаниям для 400 теоретически возможных дипептидов. Анализ показал, что ингибирующая активность АПФ в значительной степени связана с интенсивностью горького вкуса. Таким образом, считается, что трудно найти такие дипептиды, которые одновременно удовлетворяют фармакодинамическому действию (высокая активность ингибирования АПФ) и комфортным вкусам, что позволяет предположить, что активные компоненты дипептидов, которые служат в качестве функционального питания для снижения артериального давления, не очень идеальны.
Линейная регрессия по набору данных о жилье в Бостоне | Автор: Animesh Agarwal
Кредиты: http://www.wbur.org/radioboston/2013/09/18/bostons-housing-challengeВ моем предыдущем блоге я рассказал об основах линейной регрессии и градиентного спуска. Чтобы получить практическую линейную регрессию, мы возьмем исходный набор данных и применим концепции, которые мы изучили.
Мы возьмем набор данных Housing, который содержит информацию о различных домах в Бостоне. Эти данные изначально были частью репозитория машинного обучения UCI и теперь удалены.Мы также можем получить доступ к этим данным из библиотеки scikit-learn. В этом наборе данных 506 образцов и 13 переменных признаков. Цель состоит в том, чтобы предсказать стоимость дома, используя заданные функции.
Итак, приступим.
Сначала мы импортируем необходимые библиотеки.
Далее мы загрузим данные корпуса из библиотеки scikit-learn и разберемся с ними.
Мы печатаем значение boston_dataset , чтобы понять, что в нем содержится. print(boston_dataset.keys()) дает
dict_keys(['data', 'target', 'feature_names', 'DESCR'])
- data : содержит информацию для различных домов
- feature_names : названия характеристик
- DESCR : описывает набор данных
target : цены на дом
Чтобы узнать больше о характеристиках, используйте boston_dataset.DESCR
CRIM : Уровень преступности на душу населения по городам
ZN : Доля жилых земель, зонированных под участки площадью более 25 000 кв.ft
INDUS : доля акров неторговых предприятий на город
CHAS : фиктивная переменная Charles River (= 1, если участок граничит с рекой; 0 в противном случае)
NOX : концентрация оксида азота (частей на 10 миллионов)
RM : Среднее количество комнат в жилом помещении
AGE : Доля домов, построенных до 1940 года
DIS : Взвешенное расстояние до пяти центров занятости Бостона НАЛОГ : Полная ставка налога на имущество за 10 000 долларов США
PTTRATIO : Соотношение числа учеников и учителей по городам
B : 1000(Bk — 0.63)², где Bk — доля [лиц афроамериканского происхождения] по городам
LSTAT : Процент населения с более низким статусом
MEDV : Средняя стоимость домов, занимаемых владельцами, в 1000 долларов
Цены дома, обозначенного переменной MEDV , является нашей целевой переменной , а остальные являются переменными признаков , на основе которых мы будем прогнозировать стоимость дома.
Теперь мы загрузим данные в кадр данных pandas, используя pd.Датафрейм . Затем мы печатаем первые 5 строк данных, используя head()
. Мы видим, что целевое значение MEDV отсутствует в данных. Мы создаем новый столбец целевых значений и добавляем его в фрейм данных.
Предварительная обработка данных
После загрузки данных рекомендуется проверить, нет ли в них пропущенных значений. Мы подсчитываем количество пропущенных значений для каждой функции, используя isnull()
Однако в этом наборе данных нет пропущенных значений, как показано ниже.
Исследовательский анализ данных
Исследовательский анализ данных — очень важный шаг перед обучением модели. В этом разделе мы будем использовать некоторые визуализации, чтобы понять взаимосвязь целевой переменной с другими функциями.
Давайте сначала построим распределение целевой переменной MEDV . Мы будем использовать функцию distplot из библиотеки seaborn .
Мы видим, что значения MEDV распределяются нормально с небольшими выбросами.
Затем мы создаем корреляционную матрицу, которая измеряет линейные отношения между переменными. Матрица корреляции может быть сформирована с помощью функции corr из библиотеки данных pandas. Мы будем использовать функцию тепловой карты из библиотеки seaborn для построения корреляционной матрицы.
Коэффициент корреляции находится в диапазоне от -1 до 1. Если значение близко к 1, это означает, что между двумя переменными существует сильная положительная корреляция. Когда он близок к -1, переменные имеют сильную отрицательную корреляцию.
Наблюдения:
- Чтобы соответствовать модели линейной регрессии, мы выбираем те признаки, которые имеют высокую корреляцию с нашей целевой переменной
MEDV. Глядя на матрицу корреляции, мы видим, чтоRMимеет сильную положительную корреляцию сMEDV(0,7), тогда какLSTATимеет сильную отрицательную корреляцию сMEDV(-0,74). - Важным моментом при выборе признаков для модели линейной регрессии является проверка мультиколинеарности.Характеристики
RAD,TAXимеют корреляцию 0,91. Эти пары признаков сильно коррелируют друг с другом. Мы не должны выбирать обе эти функции вместе для обучения модели. Проверьте это для объяснения. То же самое касается признаковDISиAGE, которые имеют корреляцию -0,75.
Основываясь на приведенных выше наблюдениях, мы будем использовать RM и LSTAT в качестве наших функций. Используя точечную диаграмму, давайте посмотрим, как эти функции изменяются у MEDV .
Наблюдения:
- Цены растут по мере линейного увеличения стоимости RM. Есть несколько выбросов, и данные, кажется, ограничены 50.
- Цены имеют тенденцию к снижению с увеличением LSTAT. Хотя, похоже, он не следует строго линейной линии.
Подготовка данных для обучения модели
Мы объединяем столбцы LSTAT и RM , используя np.c_ , предоставленный библиотекой numpy.
Разделение данных на наборы для обучения и тестирования
Далее мы разделяем данные на наборы для обучения и тестирования. Мы обучаем модель с 80% выборок и тестируем с оставшимися 20%. Мы делаем это, чтобы оценить производительность модели на невидимых данных . Для разделения данных мы используем функцию train_test_split , предоставленную библиотекой scikit-learn. Наконец, мы печатаем размеры нашего обучающего и тестового набора, чтобы проверить, правильно ли произошло разделение.
(404, 2)
(102, 2)
(404,)
(102,)
Обучение и тестирование модели
и наборы тестов.
Оценка модели
Мы будем оценивать нашу модель, используя RMSE и R2-оценку.
Модель производительности для тренировочного набора
-----------------------------------------------------
RMSE составляет 5,6371293350711955
Оценка R2 равна 0.6300745149331701 Производительность модели для тестового набора
--------------------------------------
RMSE 5,137400784702911
Счет R2 равен 0,6628996975186952
Это хорошо для начала. В следующих блогах мы рассмотрим способы повышения производительности модели.
Полную версию Jupyter Notebook можно найти здесь.
Заключение
В этой статье мы применили концепции линейной регрессии к набору данных о жилье в Бостоне.Я бы порекомендовал попробовать и другие наборы данных.
Вот несколько мест, где вы можете искать данные
Спасибо за чтение!
В следующей части этой серии мы рассмотрим полиномиальную регрессию. Следите за этим пространством, чтобы узнать больше.
Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка браузера для приема файлов cookie
Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее распространенные причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
- Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его.