Проект дома 10 9: Проекты домов 9 на 10 метров, 9х10

Дом / 30.11.1971 / alexxlab / 0

Проект дома 9 на 10 одноэтажный, фото, чертежи

Выбирая проекты для загородного дома, в первую очередь следует определиться с его этажностью. От этого параметра зависят и финансовые, и временные затраты на строительство, и функциональность постройки. А выбирается он не только по предпочтениям владельца, но и по размерам территории. Небольшой участок требует возведения 2-х этажного здания. А владелец просторного может позволить себе заказ проекта одноэтажного дома 9 на 10 метров.

Достоинства проекта

Особенности проектирования и строительства одноэтажных зданий заключаются в повышении скорости ремонтных работ и снижении затрат по сравнению с многоэтажными постройками. При этом они намного лучше вписываются в природный ландшафт. А размеры в плане 9 х 10 м обеспечивают ещё и десятки различных вариантов планировки, давая возможность получить две, три или четыре жилых комнаты, в зависимости от состава семьи.

К преимуществам, которыми обладают проекты таких домов, можно отнести:

• возможность сооружения упрощённого фундамента, на единицу площади которого будет приходиться меньше веса, чем на такую же часть многоэтажного здания;
• отсутствие необходимости в усилении несущих стен, что расширяет ассортимент подходящих для строительства материалов;
• более простую разводку инженерных сетей и коммуникаций. Особенно это касается системы отопления, которая в таком доме может быть не только принудительной, но и гравитационной, и водоснабжения, для которого требуется меньший напор.

Для таких домов не предусматриваются лестничные пролёты (кроме вариантов с мансардным этажом). А это обеспечивает не только сокращение расходов на сооружение лестниц, но и повышение безопасности проживающих здесь детей и пожилых людей. Кроме того, на первом этаже освобождается дополнительная площадь, которая могла бы быть занята пролётом.

Особенности строительства и организации пространства

Одноэтажные здания 10 на 9 метров обладают и рядом недостатков. К ним относят трудности планировки, которая должна быть такой, чтобы в доме получилось как можно меньше проходных комнат. В то же время желательно обойтись и без большого количества коридоров, уменьшающих жилую площадь. Поэтому при планировании размещения комнат лучше всего рассмотреть готовые проекты, ознакомившись с их преимуществами и недостатками.

Одним из основных нюансов, который играет роль в выборе подходящего варианта, является соответствие помещений требованиям проживающих в доме людей. Например, для одной семьи из 4–5 человек вполне допускается объединение гостиной и кухни в одно общее пространство для отдыха. А детскую комнату желательно располагать с южной стороны здания, для создания в ней более комфортного микроклимата с меньшими затратами на отопление. Подходят размеры домов 9 х 10 м и для двух небольших домохозяйств – например, для родителей и для семьи одного взрослого ребёнка. Хотя в этом случае желательно увеличить пространство за счёт мансардного этажа.

К важным моментам, которые требуется учитывать при сооружении большого одноэтажного здания, относят большие затраты на кровлю. Размеры крыши будут примерно вдвое большими по сравнению с аналогичным по площади двухэтажным домом. Это ограничивает возможность применения дорогих кровельных материалов для большинства владельцев. Зато конфигурация крыши может быть практически любой. А рациональное использование подкрышного пространства обеспечит здание дополнительной жилплощадью.

Интересные варианты

Ассортимент планировок для здания размером 9 на 10 м достаточно большой для того чтобы подобрать проекты домов, подходящие каждому. Среди них стоит выделить такие популярные варианты как:

• • жилплощадь с двумя спальнями и размещённой в здании котельной. Одна из жилых комнат при этом вполне может быть и детской;
  • планировка с двумя большими спальнями или тремя маленькими;

• дома с одной большой спальней и огромной гостиной и кухней на первом этаже и ещё одной-двумя жилыми комнатами в мансарде.

Планировка таких домов позволяет заменить достаточно большую трёхкомнатную квартиру. Причём, в отличие от типовых расположений комнат в многоэтажной застройке, проекты позволяют получить больше свободы действий ещё на этапе планирования – без необходимости проведения капремонтов и сноса перегородок. При желании, в планировку можно добавить и кладовую, и кабинет, и гардероб.

А размещать их можно не только на небольших участках, но и на территории, размеры которой ненамного превышают параметры самого здания. И, хотя такое решение может привести к уменьшению приусадебного участка (особенно, если рядом с основным зданием пристроить гараж на 1–2 машины), вариант всё равно окажется более выгодным и удобным по сравнению с двухэтажным домом той же площади.

Дом 9 на 10 — современные проекты и необычные решения (110 красивых фото)

Всем известная пословица из давних времен гласит о трёх составляющих — вырастить сына, посадить дерево и построить дом. Треть из этого понятно как исполнить, но о каком же доме идет речь в пословице? Безусловно иметь свой обитель, где приятно находится в окружении семьи и детей, куда приятно возвращаться после работы цель каждого хозяина.

Проекты небольших жилищ, площадью до 100 квадратных метров отлично подойдут для владельцев малого участка земли, а также при средних финансовых доходах. Как правило, в таких домиках отлично чувствует себя небольшая семья из 3-4 человек.

Оглавление статьи:

Особенности одноэтажных домов

Конструируя жилье необходимо заранее продумать этажность будущего здания, так как от этого на прямую будет зависеть финансовая часть, выделенная на строительство, а также функциональность и эксплуатация дома.

Архитектурные проекты одноэтажных домов 9 на 10 всё чаще становятся востребованными в частных районах города или пригороде, за счёт своих компактных габаритов и невысокой стоимости.

Рассмотрим главные аспекты строений с одним этажом:

• значительная экономия на строительных материалах, как на возведении стен так и на фундаменте, а это самая дорогая часть при застройке. Один этаж, а стало быть меньше нагрузка, соответственно нет необходимости в мощном основании, как, например, в двухэтажных архитектурных формах;
• сбережение средств ощутимо и при конструировании систем отопления и других коммуникаций;
• одноэтажный особняк не предусматривает лестниц, что в свою очередь не занимает полезное пространство и снижает к нулю количество травматизма. Все комнаты находятся на одной плоскости, эффективно функционирует каждый уголок;
• часто не всегда учитывается тот факт, что при такой планировке, дом создает ощущение единства и сплоченности в семье. А это, согласитесь, немаловажный психологический фактор в современном мире.

Незначительные, но всё же неудобные моменты в одноэтажном частном доме 9х10 также имеются. Основной минус — это затрата при монтаже крыши, потому что площадь такой кровли будет больше по сравнению с двухэтажными или мансардными домами.

Выгодно ли строить дом с мансардой?

Слово «мансарда» походит от имени французского архитектора Ф. Мансара, который первый начал использовать чердачное помещение для хозяйственных нужд.

Главная особенность таких строений состоит в том, что комнаты имеют неправильную форму благодаря наклону потолков. При этом, такая планировка дома совсем не мешает современному дизайну создать настоящий шедевр в вашем особняке, и стать его изюминкой.

Сейчас уже никого не удивить разнообразными замыслами домов с мансардой. Но раньше чердачное помещение использовалось для проживания небогатых людей. Комнаты такого типа были не удобны для жильцов, потому что не хранили тепло зимой, а летом было слишком душно.

Современные технологии строительства существенно изменились и строения такого типа смело можно назвать элитным жильем. Такие проекты также очень популярны в домах небольшой площади до ста квадратов, которые в свою очередь позволят иметь дополнительное полезное пространство.

В таком случае дом 9 на 10 с мансардой — это максимально выгодное решение, имеющее ряд преимуществ:

• мансарда намного уменьшает нагрузку на опору, в сравнении с полноценным этажом;
• помещение многофункционально, запросто можно разместить несколько спален или место для игр, также удобно разделить дом на несколько зон — дневную и ночную;
• апартаменты легко отапливаются, за счёт срезанных потолков, которые ничуть не испортят дизайн помещения, а наоборот имеют широкий спектр вариантов исполнения;
• экономичен. Не требуется большое количество дополнительных материалов при строительстве стен и отделочных работ, так как основная часть территории находится в чердачном помещении. К тому же мансарду можно достроить и позже имея уже завершённый одноэтажный дом;

Компактный и комфортный домик с мансардой создаст особый уют для вашей семьи. Удачно разместиться на небольшом участке, что распространено в современных условиях плотных городских застроек.

Как увеличить площадь, на небольшой территории земли?

Двухэтажный дом безусловно обеспечивает побольше полноценного пространства. Имея средний размер участка земли, разработать большой одноэтажный особняк — значит потерять ощутимое количество владения, которое можно использовать, например, для гаража, террасы или солидную часть двора.

Решением станет планировка дома в два этажа. Такая постройка будет выгодно смотреться, но это не единственные её преимущества.

Вы решили строить двухэтажный особняк, а значит получите следующие плюсы:

• заметная экономия на монтаже крыши, благодаря меньшей площади;
• есть четкое разделение на спальную и гостевую/рабочую зону на первом и втором этажах;
• размещать спальни на втором этаже удобно тем, что он всегда теплее первого. На междуэтажном утеплении вы также экономите;
• относительно фундамента, здесь, можно сказать 50 на 50. Большой костяк не требуется, но с другой стороны он должен быть достаточно мощным, чтобы выдержать несколько этажей.

Как и в любом проекте дома 9 на 10, полностью идеальным он быть также не может:

• два этажа — это конечно же наличие лестницы, которая забирает внушительное количество жилой площади;
• потребление средств на возведение стен неизбежно. К тому же их прочность важна, потому что нагрузка увеличивается;
• для комфортного проживания, специалисты рекомендуют предусмотреть санузел на втором ярусе, что добавляет определенные расходы.

В итоге, отметим, что строительство двухэтажного дома на небольшой территории — прежде всего экономия земельного участка.

Определившись с этажностью, дальше идёт вопрос по расстановке комнат и созданию плана. Подсмотреть идеи можно по многочисленным фото домов 9 на 10. Не стоит забывать что, как показывает практика, без специального образования, куда труднее создать дизайн самому.

Ошибки при расчетах грозят нарушению процесса стройки. Пытаясь сэкономить на проекте, вы не только превысите материальные расходы, но и массу потраченного времени на исправление ошибок. Специалисты помогут рассчитать среднюю цену предстоящего строительства и максимально удовлетворят все индивидуальные предпочтения.

Фото домов 9 на 10

Вам понравилась статья?

Дом из бревна 9х10: проекты, цены, строительство

Прокрутить к проектам

Этажность

По типу дома

Тип бревна

Размер дома, м

Площадь

Проекты домов из бревна 9х10

Комнат: 6

Этажность: с мансардой

Старая цена: 2 435 070

Р

Комнат: 4

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 293 180

Р

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 2 295 040

Р

Комнат: 4

Этажность: 2

Старая цена: 3 303 190

Р

Комнат: 4

Этажность: с мансардой

Старая цена: 2 646 380

Р

Комнат: 4

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 2 879 140

Р

Комнат: 3

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 2 606 670

Р

Все проекты бревенчатых домов 9х10 м, представленные компанией «Дом-Строй», удачно сочетают традиции деревянного зодчества прошлого и современные технологии малоэтажного домостроения. Архитектура проектов современна, красива и индивидуальна.

 Состав помещений проектов

 Планировка обычно предполагает наличие одного или двух жилых этажей. Второй этаж, как правило, мансардного типа. Это позволяет максимально использовать внутреннее пространство дома и экономить на материальных затратах строительства, сохранив необходимый набор помещений. Здесь проектировщиками предусматривается зона отдыха в виде нескольких спален, некоторые из которых имеют выход на балкон.

 Если в составе членов семьи имеются пожилые или маломобильные люди, каталог проектов предусматривает варианты домов с комнатами отдыха на первом этаже. В доме, построенном на приусадебном участке, очень удобно наличие двух входных зон. Одна из них имеет тёплый тамбур, для сдерживания проникновения холодного воздуха с улицы, другая с террасой используется в тёплый период времени для комфортного перемещения между домом и зоной отдыха на природе. Дверь летнего входа обычно ведёт либо в гостиную, либо в столовую, что функционально удобно.

Предлагаем проекты с изолированными комнатами гостиной, столовой и кухни или объединёнными в один пространственный объём. Также можно понравившийся проект откорректировать по желанию клиента, изменив планировку или набор помещений. Санитарная зона в таких домах располагается как на первом, так и втором этажах. Хозяйственная зона (котельная, бойлерная) обычно выделяется в отдельный от жилых помещений блок.

Также советуем посмотреть

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 2 300 100

Р

Комнат: 7

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 449 160

Р

Комнат: 5

Этажность: 2

Старая цена: 3 142 480

Р

Комнат: 3

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 329 700

Р

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 2 597 210

Р

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 884 430

Р

Комнат: 6

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 242 580

Р

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 273 490

Р

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 2 120 140

Р

Комнат: 6

Этажность: с мансардой

Старая цена: 2 410 760

Р

Комнат: 3

Этажность: 1

Старая цена: 2 292 730

Р

Комнат: 4

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 2 344 870

Р

Комнат: 3

Этажность: 1

Старая цена: 2 564 650

Р

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 352 910

Р

Комнат: 5

Этажность: 1.5 этажа

Старая цена: 3 229 380

Р

Строительство домов из оцилиндрованного бревна от заготовки леса до крыши. Особенности технологии и отзыв заказчика.

Возможности компании «Дом-Строй»

• Стром дома из бревна 9х10 «под крышу» и отделываем «под ключ».
• В штате работают постоянные сотрудники.
• Большая лесозаготовительная база.
• Имеем собственную механизированную технику.
• Работаем без привлечения сторонних организаций. Это даёт возможность осуществлять жёсткий контроль качества и снизить цену дома.

Проекты домов 9 на 10

Подборка проектов коттеджей 2018: как выбрать проект дома 9 на 10 правильно

Поиск какого-либо плана загородного дома для возведения займет существенных усилий. В этом разделе предложены проекты домов размером 9 на 10 с фото и планировками для малоэтажного строительства, а кроме того приведены инструкции, позволяющие найти лучший проект.

Земельный участок для возведения дома 9х10 по проекту

По общему правилу, проект дома 9 на 10 следует искать в случае, если в наличии есть земельный участок, поскольку вследствие имеющихся ограничений возможны сложности.

Собственно, когда Вам понравился какой-либо проект дома 10 на 9 (9х10), то существует возможность подобрать определенные условия именно для выбранного архитектурного решения.

Учтите, что проект дома 9 на 10 устанавливает некоторые требования к размерам и форме земельного участка. Поэтому мы рекомендуем скачать проект коттеджа 9 на 10 и изучить требования исходя из пояснительной записки.

Цена возведения загородного дома 9 на 10 по проекту

Подбирать проект дома 9 на 10 необходимо в пределах собственных финансовых возможностей. Конкретную смету по реализации каждого плана реально получить лишь в ходе индивидуального расчета. Один и тот же план коттеджа представит различающуюся цену строительства исходя из типа материала, технологии, региона застройки и прочего.

Сколько этажей будет в коттедже 9х10

Если Вы пока не выбрали, сколько этажей необходимо в будущем коттедже, учитывайте такие нюансы:

– 1-этажный коттедж с чердаком – если средств нет, чтобы сразу построить дом с мансардой, то строительство можно провести по частям: сначала закончив первый уровень, а мансардный сделать временно чердаком без отделки. Закончить мансардный этаж станет возможно в любое время;

– одноэтажный дом 9 на 10 по проекту размещает в рамках одной плоскости все происходящие процессы – отсутствие лестницы позволит с комфортом перемещаться внутри, однако смета 1-этажного частного дома с аналогичными характеристиками получится существенно больше в сравнении с мансардным коттеджем, ибо остаются самые существенные пункты сметы – фундамент и крыша;

– проект двухэтажного дома размером 9 на 10 окажется в осуществлении существенно дороже в сравнении с планами домов с мансардой и одноэтажными домами, и у владельца окажется 2 полноценных этажа;

– проекты домов с мансардой 9 на 10 станут финансово максимально выгодными, характеризуются разумным планированием общего и личного пространства, высокими параметрами энергоэффективности. Но, в такого рода коттеджах нужно будет побольше внимания обратить, обыгрывая кровельные скосы и аттиковую стену.

Отдельно следует заметить, что планы коттеджей в решениях мансардного, 1- 2-уровневого типа при идентичных параметрах будут иметь различную площадь.

Проект современного коттеджа с прицелом на будущее

Прежде чем остановить свой выбор, оцените, все ли архитектурные решения останутся в точности такими же приемлемыми спустя несколько лет? Допустим, сохранят ли актуальность огромная гостиная, объединенный санузел, спальные комнаты на мансардном этаже? Что когда у Вас будут в доме дети или переедут пожилые родители?

Соответственно, подбирая проект дома 9х10 метров, не забывайте правило – “семь раз отмерь – один отрежь! ” и коттедж будет реализацией мечты на многие годы.

Дом одноэтажный 9х10, проект, планировка, цена.

Проект одноэтажного дома. ОД№40

Если городская квартира стала тесной из-за прибавления семейства и возникла крайняя необходимость улучшить свои условия проживания, то лучшим выходом из этой ситуации станет покупка загородного дома большой площадью и по цене, гораздо, ниже, чем городская квартира. Именно такое уютное загородное жилье предлагают приобрести строители в чудесной природной зоне, вдали от городского шума и суеты. Такой отдельный дом  9х10 одноэтажный предлагают застройщики всем, кто решил перебраться ближе к природе. В качестве материала для его строительства используют профилированный брус отличного качества, строить из которого быстро и легко. Возводят подобный объект на надежном столбчатом фундаменте, прочном и долговечном. Перед домом имеется чудесная терраса, дверь в постройке металлическая, а окна современные пластиковые. В качестве кровельного материала для четырехскатной крыши использован ондулин. Площадка перед домом и садовые дорожки вымощены тротуарной плиткой. Приусадебный участок огражден  сплошным забором из дерева.

План дома предусматривает наличие террасы 12,00 кв. м, кухни-гостиной 15,82 кв. м, холла 7,27 кв. м, с/у 5,34 кв. м и трех спален 8,59 кв. м, 16,14 кв. м и 15,82 квадратных метра.

• Проект: ОД-40

• Размеры: 9х10 м.

• Площадь: 80,98 кв.м.

• Этажность: один этаж

• Тип материала: брусовое исполнение

• Цена: профилированный брус 100х150 мм.(толщина стены 10см.): 000.000 руб

• Цена: профилированный брус 150х150 мм.(толщина стены 15см.): 000.000 руб

• Цена: профилированный брус 150х200 мм.(толщина стены 20см.): 000.000 руб

• Тип материала: каркасное исполнение

• Цена: толщина утепления 100мм.(плитный утеплитель Rockwool), отделка вагонка: 000.000

• Цена: толщина утепления 200мм (плитный утеплитель Rockwool), отделка вагонка: 000.000

Техническое описание:

  ↓ ↓ ↓

Дополнительно к комплектации можно заказать:

 >>> подробнее дополнительные услуги

Перечень материалов, применяемых в строительстве

Собственное производство профилированного бруса

>>> подробнее о производстве

Проекты домов и коттеджей 9 на 10 (9х10)

25

Цена по запросу

16

Цена по запросу

33

Цена по запросу

6

Цена по запросу

0

Цена по запросу

28

Цена по запросу

4

Цена по запросу

17

Цена по запросу

10

Цена по запросу

Цена по запросу

82

Цена по запросу

* Ставка кредита рассчитана по ипотечной программе «Строительство жилого дома» с первоначальным взносом 25% по ставке 9.7% годовых сроком на 10 лет.
** Указана общая площадь дома, измеренная по наружному периметру стен, а также площади террас, крылец и балконов.

Special NO 9 Дом вошел в десятку лучших зеленых проектов

В этом разделе особого дома № 9 показаны его экологические инициативы.

Американский институт архитекторов (AIA) и его Комитет по окружающей среде (COTE) объявили, что особый дом № 9, спроектированный новоорлеанской фирмой John C. Williams Architects в качестве исполнительного архитектора, был включен в десятку лучших экологических проектов. на 2010 год. Дом является одним из тринадцати домов на одну семью, спроектированных известными архитектурными бюро для Make It Right, организации, основанной актером Брэдом Питтом, чтобы обеспечить устойчивое к шторму, доступное и экологически безопасное жилье для жителей нижнего девятого квартала Нового Орлеана. Уорд перемещен ураганом Катрина.Программа COTE Top Ten Green Projects, которая реализуется уже четырнадцатый год, отмечает проекты, которые являются результатом полностью интегрированного подхода к архитектуре, природным системам и технологиям.

Жюри COTE Top Ten высоко оценили дизайн за его «высокий уровень достижений по умеренной цене» и за «интеграцию климатической и культурной восприимчивости, чтобы привнести что-то уникальное в это место». На сегодняшний день все построенные дома получили сертификат LEED Platinum, а сообщество Make It Right теперь является «крупнейшим и самым зеленым районом домов на одну семью в Америке», согласно данным U.S. Совет по экологическому строительству.

Особый дом № 9 отличается высокой энергоэффективностью с индексом домашнего энергопотребления (HERS), равным 35. Имитационная модель потребляет на 65% меньше энергии, чем сопоставимый дом в том же климате. Эта оценка отражает убедительный шаг в направлении углеродной нейтральности за счет превышения энергетической цели «Вызов 2030» на 2010 год, заключающейся в сокращении потребления энергии на 60%. Полный краткий обзор экологичных функций доступен на веб-сайте AIA COTE Top Ten.

Special NO 9 House — один из нескольких проектов Киран-Тимберлейк, получивших статус первой десятки зеленых, включая среднюю школу Sidwell Friends в Вашингтоне, округ Колумбия, а также здание скульптуры Йельского университета и художественную галерею в Нью-Хейвене, штат Коннектикут.

Tiny House Project получает проводы штата Фресно на конкурс Сакраменто

Штат Фресно проведет проводы по проекту «Крошечный дом» в 9 утра в понедельник, 10 октября, между зданиями Engineering East и Engineering West на участке P21 в кампусе штата Фресно (Джексон-авеню, к югу от Барстоу-авеню).

Экскурсии по дому

начнутся в 9 часов утра для этого экологически чистого крошечного дома площадью 190 квадратных футов. В 9:30 студенты, сторонники и группа поддержки штата Фресно соберутся, чтобы попрощаться с командой Tiny House, когда они отправятся на конкурс Tiny House Competition муниципального округа Сакраменто (SMUD) в колледже Cosumnes River College.Соревнование состоится 10 октября, и колледжи и университеты по всей Калифорнии будут бороться за призы в размере 30 000 долларов.

Крошечный домик был построен группой студентов, изучающих управление строительством из Инженерного колледжа Лайлса штата Фресно, которые посвятили несколько семестров, учебных занятий и выходных исследованиям, проектированию и реализации проекта. Во время строительства к ним присоединились несколько добровольцев, которые посвятили свой труд и ресурсы завершению дома, а студенты из Департамента СМИ, коммуникаций и журналистики штата Фресно помогали продвигать проект.

Команда будет оцениваться по четырем категориям, включая архитектуру, энергоэффективность, быт и коммуникации. Остальные девять команд включают Лэйни Колледж, Колледж Секвойи, Калифорнийский университет, Беркли, Колледж Косумнес Ривер, Университет Санта-Клары, Городской колледж Сан-Хосе, Калифорнийский университет, Санта-Крус, Колледж Кабрильо, Калифорнийский государственный университет, Сакраменто и Калифорния. Государственный университет, Чико.

В 9:40 прицеп размером 8 на 24 фута, удерживающий крошечный дом, будет вытащен грузовиком, которым управляет Брэд Хаятт, председатель Департамента управления строительством.Маршрут движения начнется с участка P21 в штате Фресно и будет идти налево на Джексон-авеню, налево на Барстоу-авеню, направо на Сидар-авеню, налево на Херндон-авеню и направо на шоссе 99 в сторону Сакраменто.

«Крошечные домики — отличный способ обучить ключевым концепциям архитектуры, проектирования и строительства в простой и увлекательной форме», — сказал Хаятт. «Этот проект делает штат Фресно уникальным, поскольку большинство программ управления строительством не включают в себя полномасштабные практические постройки. Кроме того, это отличный способ узнать, что процесс сборки может быть сложным даже в самых простых проектах.”

Используя современные строительные методы и технологии для максимального повышения энергоэффективности, команда построила гидропонный сад на солнечной энергии для сбора дождевой воды и еды; шикарная мебель ручной работы; солнечное электричество; интеллектуальная система энергомониторинга; высокоэффективное отопление и охлаждение; окна с двойным остеклением; экологичное освещение; повторное использование сточных вод для капельного орошения; и переработанное красное дерево и сосну из сарая, построенного в 1800-х годах, и гофрированный металлический сайдинг.

«Этот независимый учебный класс способствовал развитию творческого мышления в отношении методов и методов экологичного строительства, а также использования пространства, а также предоставил широкие возможности для обучения через реальные вызовы, которые позволили этим учащимся отточить свои лидерские навыки и навыки работы в команде», — сказал д-р. .Вивьен Луо, доцент кафедры управления строительством и консультант факультета проекта Tiny House. «Наши студенты очень много работали над реализацией этого проекта. Я очень ими горжусь. Многим из них ежедневно приходилось совмещать уроки, работу, семью и проект Tiny House ».

Луо, Хаятт и студенты, включая менеджера по спонсорской поддержке Томаса Дейли, будут готовы ответить на вопросы.

Для получения дополнительной информации присоединяйтесь к сообществу проекта крошечного дома штата Фресно на Facebook и следите за конкурсом в течение недели.Обновления проекта также доступны в Twitter и Instagram (@FSTinyHouse).

Ссылки по теме:

10 вещей, которые вы должны знать для проекта своего летнего дома

Реализация проекта летнего дома.

Кто не любит закутаться в зимнее снаряжение а-ля «Рождественская история» и выйти на улицу в ограниченный световой день и холодный декабрьский день, чтобы заняться ремонтом дома?

Шучу — конечно, долгие летние дни и отсутствие снега лучше подходят для обновления вашего дома как внутри, так и снаружи.

Не знаете, с чего начать? Вот наши 10 лучших идей о том, что добавить в список проектов вашего летнего дома :

1. Заменить дверь

Все эти доски Pinterest, выделенные жирным шрифтом и оформленные входными дверями, существуют не просто так. Это простой способ привнести новую индивидуальность в ваш дом и сделать его более привлекательным.

Вы хотите создать в своем внутреннем дворике ощущение внутреннего и внешнего вида? Рассмотрим либо раздвижную дверь, либо французскую дверь.

Раздвижная дверь пропускает воздух и защищает от насекомых.Элегантные французские двери можно распахнуть, чтобы гости могли смешаться и перетекать между внутренним двориком и восхитительным бранчем на кухне.

2. Очистите водостоки

Давайте будем честными — когда упали эти осенние листья, вы (или ваш уполномоченный представитель) поднялись на крышу и прочистили водостоки или отложили это? Пришло время принять это и решить эту потенциальную проблему, прежде чем вы обнаружите, что у вас засорение, и вода течет обратно в места, где вы бы предпочли, чтобы этого не было.

Пока вы там, осмотрите желоба, чтобы убедиться, что они в хорошем состоянии и не нуждаются в ремонте.

3. Модернизируйте вашу спринклерную систему

Замерзание и оттаивание плюс потенциальный ущерб от увечий снегоочистителями или лопатой могут серьезно повлиять на вашу дождевальную систему.

Внимательно осмотрите свой двор и посмотрите, есть ли признаки того, что вам нужно принять меры для сохранения вашего ландшафта. Следите за такими вещами, как участки сухой травы, вызванные нефункциональными оросительными головками, мокрые тротуары из-за плохо отрегулированных оросительных головок или высокие счета за воду, которые могут быть вызваны утечками в системе.

У вас есть старая система, которая больше не может удовлетворить потребности в воде вашего надежного ландшафта? Может быть, вы просто ищете что-то более эффективное. В любом случае лето — пора обновлений.

4. Восстановите ваш ландшафтный дизайн

Говоря о ландшафтном дизайне, выйдите на улицу и осмотрите свою собственность. Смотрите на это не глазами давнего домовладельца, который замалчивает области, требующие доработки, а скорее как критически настроенный потенциальный покупатель без эмоциональной привязанности.

Вам нравится то, что вы видите? Как могло быть лучше? Вы представляете себе тенистое дерево в углу лужайки или клумбу из разноцветных многолетников вокруг беседки? Дайте себе разрешение создать этим летом тот идеальный пейзаж.

5. Осмотрите свои окна и двери

Возможно, вы не заметите небольшого увеличения вашего счета за кондиционер в жаркие месяцы, но вы наверняка почувствуете ледяной сквозняк от утечки воздуха зимой. Не ждите — проверьте потенциальные проблемы сейчас, чтобы исправить их задолго до опадания первых листьев.

Проверьте окна и двери на предмет утечки воздуха. Если вы обнаружите утечку, обратитесь к специалистам, чтобы мы помогли вам устранить источник проблемы.

6. Обновите свое оборудование

Быстро — как выглядит оборудование на ваших кухонных шкафах? Знаете ли вы, или вам нужно было пойти посмотреть? Мы можем сознательно не помнить об оборудовании в комнате, но оно играет огромную роль в определении ощущения и характера пространства.

Хорошая новость об аппаратном обеспечении заключается в том, что его легко заменить.Даже не заменяя и не покрашивая шкафы, вы можете значительно обновить комнату, просто выбрав новый стиль оборудования.

7. Вымойте средства для ухода за окнами

Это потенциально неудобный вопрос, но когда вы в последний раз мыли средства для ухода за окнами? Правда, вы не носите их и не спите в них, как одежду и простыни, поэтому их, безусловно, не нужно стирать так часто. Тем не менее, если на этих белых прозрачных панелях изображены маленькие серые пылевые кролики и паутина, давно пора их вымыть.

Если вы не из тех, кто от природы не забывает мыть шторы, подумайте о том, как добиться успеха, добавляя напоминания в календаре каждые 3–6 месяцев.

8. Подкрашивание внутренней краской

Внимательно осмотрите углы внутренних стен, особенно в местах с интенсивным движением, таких как гостиная, кухня и коридоры. Как выглядит краска?

Эти открытые углы — одно из первых мест, где краска со временем изнашивается и отслаивается.Придайте своему дому новый вид, купив краску по цвету и подправив оголенные участки.

9. Инвестируйте в солнечную энергию

В нашем обществе, в котором все больше внимания уделяется энергии, солнечные панели привлекают все больше внимания домовладельцев. Конечно, большинство из этих домовладельцев, как правило, живут в теплых и солнечных штатах, таких как Нью-Мексико, Техас и Калифорния.

Несмотря на преимущества солнечной энергии, вы можете задаться вопросом, является ли она жизнеспособным и экономически эффективным вариантом для тех, кто живет на Среднем Западе.Удивительный ответ — да.

Оказывается, солнечные батареи лучше работают в холодную погоду, чем в жару. Даже с учетом более коротких зимних дней и некоторого времени, проведенного в снегу, солнечные батареи могут обеспечить экономию средств.

10. Замените окна

Вы уже проверили свои окна и двери на предмет утечки воздуха. Теперь еще раз взгляните на свои окна, чтобы проверить, не отображаются ли на них признаки какой-либо из наиболее распространенных проблем с окнами.

Остерегайтесь выхода из строя уплотнения, гниения облицовки, проникновения воды, поломки или отсутствия оборудования или треснувших стекол. Открывайте и закрывайте каждое окно, чтобы убедиться, что они работают правильно.

Если ваши окна не прошли проверку, сообщите нам, и мы сообщим вам стоимость замены. Помните, что заменить окна летом намного проще, чем заменить их в январе, когда температура ниже нуля.

The Green House Project — Changing Age

Доктор Билл Томас, автор книги «Второе дыхание: переход к более медленной, глубокой и более взаимосвязанной жизни», является создателем проекта THE GREEN HOUSE®, радикально нового подхода к долгой жизни. срочный уход, когда дома престарелых сносятся и заменяются небольшими домашними условиями, в которых люди могут жить полноценной и интерактивной жизнью.Сегодня сотни домов Green House открыты или находятся в стадии строительства в большинстве штатов. Основанная на фактах модель Green House была доказана независимыми исследованиями как эффективная, осуществимая и устойчивая. Чтобы найти дом Green House или получить дополнительную информацию, посетите сайт www.TheGreenHouseProject.org.

ПРОГРАММЫ РЕЗИДЕНЦИИ — Проект «Мраморный дом»

Проект «Мраморный дом» — это многопрофильная программа резидентуры художников, которая способствует сотрудничеству и обмену идеями, обеспечивая среду для жизни и работы художников разных дисциплин. бок о бок.Наша программа резиденций разработана специально для того, чтобы объединить разнообразную группу художников для облегчения обмена различными знаниями, историями, методами и взглядами. Сосредоточив внимание на сохранении природных ресурсов, интеграции мелкомасштабного производства экологически чистых продуктов питания и искусства, жители поддерживают свой рост, возделывая прилегающие территории и участвуя в их работе, работая над своим художественным видением и налаживая партнерские отношения внутри сообщества. Проект Marble House основан на убеждении, что творчество, будь то в студии или на природе, — это способ расширения человеческого потенциала и процветания сообщества.Marble House Project принимает около 60 художников как из США, так и из-за рубежа.

Мы приветствуем всех без исключения, потому что мы заинтересованы в разнообразной группе соискателей

. Marble House Project не допускает дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии (вероисповедания), пола, гендерного выражения, возраста, национального происхождения (родословной), инвалидности, семейного положения, сексуальной ориентации или военного статуса ни в одной из своих действий. или операции. Если у вас есть какие-либо вопросы или вам нужна помощь в подаче заявки, пожалуйста, свяжитесь с Info @ MarbleHouseProject.org

Совместная зимняя резиденция помогает группам художников работать вместе над созданием новых или незавершенных работ. Эта программа резидентуры предлагает время и пространство, предназначенные для коллективного создания групп и сотрудничества, в качестве альтернативы программам резидентства, ориентированным на более индивидуальные студийные практики. Жильцы подают заявку как группа и живут вместе в главном доме с доступом до пяти студий, если это необходимо. Благодаря совместной резиденции проект Marble House расширяет ту часть нашей миссии, которая ценит сотрудничество и междисциплинарное коллективное творчество.Будут рассмотрены все дисциплины. Сессии совместной резидентуры проходят в ноябре и марте. Каждая сессия длится 10 дней и может вместить до 12 человек. Плата за проживание в размере 5000 долларов США за десять дней покрывает расходы на питание, жилье и поддержку студии. Для 12 художников это составляет 415 долларов. на человека. Плата за подачу заявки составляет 35 долларов США. Заявки закрыты до дальнейшего уведомления.

Проект дома | Проект раннего обучения в Иллинойсе

Проект «Дом» начался, когда класс играл с рассказом «Три поросенка». Учителя недавно прочитали разные версии этой знакомой истории и много раз разыгрывали ее (рис. 1).

• Рис. 1. Класс сначала разыграл историю трех поросят как групповое задание, а затем дети продолжили разыгрывать историю спонтанно. Обратите внимание на кирпичный дом, который они строят.

Дети пересказали эту историю и представили свое понимание с помощью рисунков. Многие способы, которыми они представляли свои знания, отражают их интерес к теме (рис. 2-7).

• Рис. 2. Пазл на полу в классе, в котором рассказывается история трех поросят, предлагал детям рассказать историю по порядку. Лист портфолио I-TEACHe документирует знание Карлом истории трех поросят. Карл пересказал эту историю во время кружка для всего класса. Для него это было новым социальным поведением.
• Рисунок 3. Образец портфолио I-TEACHe раскрывает стандарты раннего обучения штата Иллинойс, которые были соблюдены, когда дети пересказывали историю о трех поросятах на доске.

Рис. 4. Дети по-разному пересказывали историю трех поросят.

• Рис. 5. Раки (возраст 5 лет 5 месяцев) нарисовал трех поросят и их домики.
• Рис. 6. Йонаэ (возраст 5 лет 5 месяцев) нарисовал домики трех поросят.
• Рис. 7. Йонаэ (возраст 5 лет, 5 месяцев) спонтанно изобразил три домика для свиней. Она продиктовала ярлыки своему учителю, который записал их на рисунок.

Во время этих заданий по пересказу историй дети особенно заинтересовались кирпичным домом. Многие из них с радостью рассказали, что живут в кирпичных домах. Мы помогли детям подумать о своем собственном доме, и они продиктовали в Интернете идеи о том, что они знают о домах (рис. 8-10).Они также записали информацию о своих домах и своих семьях в качестве домашнего задания.

• Рис. 8. Учителя помогли детям создать тематическую сеть на этапе 1.
• Рис. 9. Клэр (возраст 5 лет) нарисовала кирпичный дом на протирочной доске.
• Рис. 10. Ким (возраст 5 лет 2 месяца) сказала: «Это дом, и я собираю траву».

В начале проекта дети получили базовые знания о домах. Это включало изучение типов домов и обнаружение их характеристик, таких как лестницы, окна, двери, крыши и дымоходы.Это было время открытий, развития словарного запаса и решения проблем в классе.

Ранние действия и расследования включали следующее:

• Исследование их домов, проведенное детьми и их родителями в качестве домашнего задания
• Графическое отображение типов домов — кто где живет?
• Построение графика, в котором дети и учителя живут в кирпичных домах
• Исследование кирпичей
• Строительство из картонных кирпичей
• Набросок нашего кукольного домика
• Изучение картинок из журналов
• Практический опыт работы со строительными материалами: кирпичи, дерево, гвозди, черепица
• Обнаружение любимого типа дома в книге Дом — это дом для меня — дом на дереве!

Дети вскоре захотели по-своему представить то, что они знают о домах (рис. 11-19), в том числе следующее:

• Домики-коллажи из бумаги
• Дома из картонных коробок для молока
• Дома из переработанных коробок
• Картины домов
• Наброски на доске для маркеров
• Блочные конструкции
• Мастерская драматическая игра

Проект машинного обучения: прогнозирование цен Регрессия | Виктор Роман

Изображение с Unsplash

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 площадью более 25000 квадратных футов.
• ПРОМЫШЛЕННОСТЬ: Доля акров, не относящихся к розничной торговле, на город.
• CHAS: это фиктивная переменная Charles River (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 года
• 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
• ПРАТИО: Соотношение учеников и учителей по городу
• B: Рассчитано как 1000 (Bk — 0.63) ², где Bk — доля лиц афроамериканского происхождения по городу
• LSTAT: Это процентный более низкий статус населения
• MEDV: это средняя стоимость домов, занимаемых владельцами, в 1000 долларов

Это обзор исходного набора данных с его исходными характеристиками:

Для целей проекта набор данных был предварительно обработан следующим образом:

• Основные характеристики проекта: ‘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 с учетом 35-летней рыночной инфляции.

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 характеристиках .
• 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   
 импортировать визуалы как 
   # 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 Бостона 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 Бостона:  \ n ») 
 print («Минимальная цена:  долларов США {} ».format (minimum_price)) 
 print ("Максимальная цена:  долларов США {} " .format (maximum_price)) 
 print ("Средняя цена:  долларов США {} " .format (mean_price)) 
 print ("Средняя цена, $  {}  ".format (median_price)) 
 print (" Стандартное отклонение цен: $  {}  ".format (std_price)) 
 

Наука о данных — 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.
• Окрестности 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 количеством студентов 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 зависимость 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.

Корреляционная матрица

Теперь мы собираемся создать корреляционную матрицу 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 находятся в диапазоне от 0 до 1, что отражает процент квадратичной корреляции между прогнозируемыми и фактическими значениями целевой переменной.

• Модель с R², равным 0, не лучше, чем модель, 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 характеристиками.

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

   # Import 'r2_score'   
 from sklearn.metrics import r2_score 
 
 def performance_metric (y_true, y_predict): 
   "" "true    Вычисляет и возвращает оценку производительности между y_true) и прогнозируемые (y_predict) значения на основе выбранной метрики.   "" "  
 
 score = r2_score (y_true, y_predict) 
 
   # Вернуть счет   
 вернуть счет 
 

Shuffle and Split Data

Для этого раздела размещая набор данных и разделяя данные на обучающие и тестовые подмножества. Как правило, данные также перемешиваются в случайном порядке при создании обучающих и тестовых подмножеств, чтобы устранить любую систематическую ошибку в упорядочивании набора данных.

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

Обучение и тестирование

Теперь вы можете спросить:

Какая польза от разделение набора данных на некоторое соотношение подмножеств обучения и тестирования для алгоритма обучения?

Полезно оценить нашу модель после ее обучения.Мы хотим знать, правильно ли он научился на тренировочном разбиении данных. Могут быть 3 разные ситуации:

1) Модель плохо усвоила данные и не может предсказать даже результаты обучающей выборки, это называется недостаточной подгонкой и вызвано высоким смещением.

2) Модель слишком хорошо усваивает обучающие данные до такой степени, что она запоминает их и не может обобщать новые данные, это называется переобучением, это вызвано высокой дисперсией.

3) Модель просто имела правильный баланс между систематической ошибкой и дисперсией, она хорошо обучалась и способна правильно предсказывать результаты на новых данных.

В этом третьем разделе проекта мы рассмотрим эффективность обучения и тестирования нескольких моделей на различных подмножествах обучающих данных.

Кроме того, мы исследуем один конкретный алгоритм с увеличивающимся параметром 'max_depth' на полном обучающем наборе, чтобы увидеть, как сложность модели влияет на производительность.

Построение графика производительности модели на основе различных критериев может быть полезным в процессе анализа, например, при визуализации поведения, которое могло не быть очевидным только по результатам.

Learning Curves

Следующая ячейка кода создает четыре графика для модели дерева решений с разной максимальной глубиной. Каждый график визуализирует кривые обучения модели как для обучения, так и для тестирования по мере увеличения размера обучающей выборки.

Обратите внимание, что заштрихованная область кривой обучения обозначает неопределенность этой кривой (измеренную как стандартное отклонение). Модель оценивается как на обучающей, так и на тестовой выборках с использованием коэффициента детерминации R2.

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

Изучение данных

Если мы внимательно посмотрим на график с максимальной глубиной 3:

• По мере увеличения количества тренировочных очков оценка за обучение уменьшается. Напротив, результат теста увеличивается.
• Поскольку обе оценки (обучение и тестирование) имеют тенденцию сходиться, начиная с порога в 300 баллов, наличие большего количества баллов обучения не принесет пользу модели.
• В целом, если для каждого наблюдения будет больше столбцов, мы получим больше информации, и модель сможет лучше извлекать уроки из набора данных и, следовательно, делать более точные прогнозы.

Кривые сложности

Следующая ячейка кода создает график для модели дерева решений, которая была обучена и проверена на обучающих данных с использованием различных максимальных глубин. График дает две кривые сложности — одну для обучения и одну для проверки.

Подобно кривым обучения , заштрихованные области обеих кривых сложности обозначают неопределенность этих кривых, и модель оценивается как на обучающем, так и на проверочном наборе с использованием функции performance_metric .

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

Компромисс смещения-дисперсии

Если мы проанализируем, как дисперсия смещения зависит от максимальной глубины, мы Можно сделать вывод, что:

• При максимальной глубине, равной единице, график показывает, что модель не дает хороших результатов ни по обучающим, ни по тестовым данным, что является признаком недостаточного соответствия и, следовательно, высокой систематической ошибки. Чтобы повысить производительность, мы должны увеличить сложность модели, в данном случае увеличив гиперпараметр max_depth, чтобы получить лучшие результаты.
• При максимальной глубине десяти, график показывает, что модель отлично обучается на обучающих данных (с оценкой, близкой к единице), а также дает плохие результаты на тестовых данных, что является показателем переобучения, неспособности обобщить ну по новым данным. Это проблема высокой дисперсии. Чтобы повысить производительность, мы должны уменьшить сложность модели, в этом случае уменьшив гиперпараметр max_depth, чтобы получить лучшие результаты.

Оптимальная модель с наилучшим предположением

Из кривой сложности мы можем сделать вывод, что наилучшая максимальная глубина для модели равна 4, поскольку именно она дает лучший результат проверки.

Кроме того, для большей глубины, хотя оценка обучения увеличивается, оценка валидации имеет тенденцию к снижению, что является признаком переобучения.

В этом последнем разделе проекта мы построим модель и сделаем прогноз для набора функций клиента, используя оптимизированную модель из fit_model .

Поиск по сетке

Метод поиска по сетке исчерпывающе генерирует кандидатов из сетки значений параметров, указанных с помощью параметра param_grid, который представляет собой словарь со значениями гиперпараметров для оценки.Примером может быть:

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

В этом примере необходимо исследовать две сетки: одна с линейным ядром и значениями C [1,10,100,1000 ], а второй — с ядром RBF и перекрестным произведением значений C в диапазоне [1, 10, 100, 1000] и значений гаммы в [0,001, 0,0001].

При подгонке к набору данных оцениваются все возможные комбинации значений параметров, и сохраняется лучшая комбинация.

К-кратная перекрестная проверка — это метод, используемый для того, чтобы убедиться, что наша модель хорошо обучена, без использования набора тестов. Он заключается в разбиении данных на k разделов равного размера. Для каждого раздела i мы обучаем модель по оставшимся параметрам k-1 и оцениваем ее на разделе i. Окончательная оценка — это среднее значение полученных К.

При оценке различных гиперпараметров для оценщиков все еще существует риск переобучения на тестовом наборе, поскольку параметры можно настраивать до тех пор, пока оценщик не будет работать оптимально.Таким образом, знания о наборе тестов могут «просочиться» в модель, а показатели оценки больше не будут сообщать о производительности обобщения.

Чтобы решить эту проблему, еще одна часть набора данных может быть представлена ​​как так называемый «набор проверки»: обучение продолжается на обучающем наборе, после чего выполняется оценка на проверочном наборе, и когда кажется, что эксперимент быть успешным, окончательная оценка может быть произведена на тестовом наборе.

Однако, разделив доступные данные на три набора (наборы для обучения, проверки и тестирования), мы резко сокращаем количество выборок, которые можно использовать для обучения модели, и получившаяся модель может быть недостаточно хорошо обучена (не соответствует требованиям). .

Используя k-кратную проверку, мы гарантируем, что модель использует все обучающие данные, доступные для настройки модели, это может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, но позволяет обучать модели, даже если доступно мало данных.

Основная цель k-кратной проверки — получить объективную оценку обобщения модели на новых данных.

Подбор модели

Окончательная реализация требует, чтобы мы собрали все вместе и обучили модель, используя алгоритм дерева решений .

Чтобы гарантировать, что мы создаем оптимизированную модель, мы обучим модель, используя метод поиска по сетке, чтобы оптимизировать параметр 'max_depth' для дерева решений. Параметр 'max_depth' можно представить как количество вопросов, которые алгоритм дерева решений может задать о данных перед тем, как сделать прогноз.

Кроме того, мы обнаружим, что ваша реализация использует ShuffleSplit () для альтернативной формы перекрестной проверки (см. Переменную 'cv_sets' ).Приведенная ниже реализация ShuffleSplit () создаст 10 ( 'n_splits' ) перемешанных наборов, и для каждого перемешивания 20% ( 'test_size' ) данных будут использоваться в качестве набора для проверки .

   # Импортировать make_scorer, DecisionTreeRegressor и GridSearchCV   
 из sklearn.tree импортировать DecisionTreeRegressor 
 из sklearn.metrics import make_scorer 
 from sklearn.model_selection import Grid: 
 from sklearn.model_model_selection import Grid 
   "" "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) 
 
   # Подобрать объект поиска по сетке к данным для расчета оптимальной модели   
 grid .fit (X, y) 
 
   # Вернуть оптимальную модель после подбора данных   
 return grid.best_estimator_ 
 

Создание прогнозов

После обучения модели на заданном наборе данных она может теперь можно использовать для прогнозирования новых наборов входных данных.

В случае регрессора дерева решений модель узнала , какие вопросы о входных данных лучше всего задать, это , и может ответить предсказанием для целевой переменной.

Мы можем использовать эти прогнозы для получения информации о данных, для которых значение целевой переменной неизвестно, например о данных, на которых модель не обучалась.

Оптимальная модель

Следующий фрагмент кода находит максимальную глубину, которая возвращает оптимальную модель.

   # 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'])) 
 

Прогнозирование продажных цен

Представьте, что мы были агентом по недвижимости в районе Бостона и хотели использовать эту модель для определения стоимости домов, принадлежащих нашим клиентов, которых они хотят продать. Мы собрали следующую информацию от трех наших клиентов:

• По какой цене мы бы порекомендовали каждому клиенту продать свой дом?
• Являются ли эти цены разумными с учетом значений соответствующих характеристик ?

Чтобы узнать ответы на эти вопросы, мы выполним следующий фрагмент кода и обсудим его вывод.

   # 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)) 
 

Из статистических расчетов, проведенных в начале проекта, мы выяснили следующую информацию:

• Минимальная цена: 105000 долларов США.0
• Максимальная цена: 1024800,0
• Средняя цена: 454342,944
• Средняя цена 438900,0 долл. , что близко к максимуму набора данных. Это разумная цена, учитывая его особенности (8 комнат, очень низкий уровень бедности и низкое соотношение учеников и учителей), дом может находиться в богатом районе.
• Цена продажи для клиента 2 является самой низкой из трех и с учетом его характеристик является разумной, поскольку она близка к минимуму из набора данных.
• Для клиента 1 мы видим, что его характеристики являются промежуточными между последними 2, и, следовательно, его цена довольно близка к среднему значению и медиане.

И наши первоначальные предположения относительно характеристик подтверждаются:

• «RM» имеет прямую пропорциональную связь с зависимой переменной «Цены».
• Напротив, «LSTAT» и «PTRATIO» имеют обратно пропорциональную зависимость от зависимой переменной «PRICES».

Чувствительность модели

Оптимальная модель не обязательно является надежной. Иногда модель либо слишком сложна, либо слишком проста, чтобы в достаточной степени обобщить ее на новые данные.

Иногда модель может использовать алгоритм обучения, не соответствующий структуре данных.

В других случаях сами данные могут быть слишком зашумленными или содержать слишком мало выборок, чтобы модель могла адекватно отразить целевую переменную, т. Е. Модель недостаточно приспособлена.

В ячейке кода ниже функция fit_model запускается десять раз с разными наборами для обучения и тестирования, чтобы увидеть, как прогноз для конкретного клиента изменяется по отношению к данным, на которых он обучен.

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

Мы получили диапазон цен почти в 70 тысяч долларов, это довольно большое отклонение, поскольку оно составляет примерно 17% от медианного значения цен на жилье.

Применимость модели

Теперь мы используем эти результаты, чтобы обсудить, следует или не следует использовать построенную модель в реальных условиях.Вот некоторые вопросы, на которые стоит ответить:

• Насколько актуальны сегодня данные, собранные с 1978 года? Насколько важна инфляция?

Данные, собранные с 1978 года, не представляют особой ценности в современном мире. Общество и экономика сильно изменились, и инфляция сильно повлияла на цены.

• Достаточно ли характеристик, представленных в данных, для описания дома? Как вы думаете, должны ли учитываться такие факторы, как качество бытовой техники в доме, квадратные метры площади участка, наличие бассейна и т. Д.?

Рассматриваемый набор данных довольно ограничен, существует множество характеристик, таких как размер дома в квадратных футах, наличие или отсутствие бассейна и другие, которые очень важны при рассмотрении цены дома.

• Достаточно ли надежна модель, чтобы делать последовательные прогнозы?

Учитывая высокую дисперсию диапазона принца, мы можем гарантировать, что это не надежная модель и, следовательно, не подходит для прогнозирования.

• Могут ли данные, собранные в городском городе, таком как Бостон, применяться в сельском городе?

Данные, собранные в большом городском городе, таком как Бостон, неприменимы в сельском городе, поскольку при равной стоимости услуг цены намного выше в городской местности.

• Справедливо ли судить о цене отдельного дома на основе характеристик всего района?

В целом несправедливо оценивать или прогнозировать цену отдельного дома, основываясь на характеристиках всего района. В одном районе могут быть огромные различия в ценах.

На протяжении всей этой статьи мы реализовали проект регрессии машинного обучения от начала до конца, и мы узнали и получили несколько идей о регрессионных моделях и способах их разработки.

alexxlab