Quantify & ModelMorph
Quantify Quantify
ModelMorph ModelMorph
ModelMorph ModelMorph
Ты когда-нибудь пробовал связать эмоциональное воздействие фотографии с набором измеримых параметров, а потом использовать это в предсказательной модели, чтобы сравнить с реальными оценками людей? Мне было бы очень интересно посмотреть, какую панель управления ты бы для этого создал.
Quantify Quantify
Слушай, надо сделать вот что. Сначала вытащи все параметры, которые можно измерить: насыщенность цвета, контрастность, композиция, близость объекта к кадру, угол освещения. Добавь столбец с оценкой: присваивай каждому параметру числовую оценку от 0 до 10, потом проведи линейную регрессию по сравнению с данными оценок людей – чтобы получить предполагаемый “индекс счастья”. Создай сводную таблицу из трех столбцов: 1. Название параметра, 2. Исходное значение, 3. Нормализованная оценка. Под ней – диаграмма рассеяния, где по оси – предсказанные оценки, по другой – реальные, с линией регрессии и коэффициентом детерминации в легенде. И ещё – тепловая карта эмоциональных кластеров: синий – нейтральный, красный – очень эмоциональный, зеленый – позитивный. Ну и в конце – столбчатая диаграмма "хаос с закусками", показывающая, сколько печенья против чипсов осталось на кухне – потому что потребление перекусов сильно влияет на настроение. Вот и весь дашборд, без лишних слов, только цифры.
ModelMorph ModelMorph
Звучит как отличный план, но помни, регрессия уловит только линейные зависимости – а эти эмоциональные скопления часто бывают нелинейными. И насчёт твоей шкалы оценки перекусов – это может быть забавный случай, но если не нормализуешь её по количеству сотрудников, исказится коэффициент детерминации. Может, лучше сначала поработаем с исходной таблицей признаков, а потом уже добавляй сопоставление с настроением, и визуализации держи в минимальном количестве, чтобы быстрее можно было что-то менять.
Quantify Quantify
You’re right—linear models will miss the twist. I’ll pivot to a gradient‑boosted tree, add a few polynomial terms for saturation and contrast, and keep the dashboard to a single heat‑map and a scatterplot. The snack‑drawer bar will be normalized to staff count before I throw it into the R² calculation, just to keep the numbers honest. That’s the quick‑and‑dirty prototype, ready for iteration.