Как измерить с помощью нивелира?
Нивелир на стройке, инструмент второй по значимости после измерительной рулетки. Не представляя как работать нивелиром, нечего и думать начинать мало-мальски серьезное строительство. При этом принцип действия нивелира и основные приемы работы с ним настолько просты, что их может освоить даже ученик начальных классов.
Устройство нивелира
Рассмотрим, из чего состоит и как работает обычный оптический нивелир. Основной частью прибора является оптическая труба, с системой линз способная приближать наблюдаемые объекты с двадцатикратным и более увеличением.
Труба закреплена на особой поворотной станине, необходимой для следующих функций:
- крепления на штативе;
- выставления оптической оси нивелира в строго горизонтальное положение, для чего станина имеет три регулируемые по высоте «ножки» и один или два (в моделях без автоматической подстройки) пузырьковых уровня;
- точной наводки по горизонтали, которую осуществляют парными или одиночным маховичком.
У некоторых моделей станина имеет специальный лимб, шкалу, позволяющую выполнять измерение или построение горизонтальных углов.
С правой стороны трубы расположен маховик, предназначенный для регулировки резкости изображения.
Подстройка под зрение оператора производится вращением регулировочного кольца на окуляре.
Элементы нивелираПри взгляде в окуляр зрительной трубы нивелира, мы увидим, что помимо приближения наблюдаемого в прибор предмета, нивелир накладывает на его изображение систему тонких линий, называемую визирной сеткой или визирными нитями. Она образует крестообразный рисунок, из вертикальных и горизонтальных линий (см. рисунок 1).
Дополнительные приспособления и инвентарь
Кроме самого прибора, для работы нам понадобится уже упомянутый штатив, а так же специальная мерная рейка, с нанесенными на ней делениями и цифрами. Деления представляют собой полоски чередующиеся черные или красные полоски шириной в 10 мм.
Цифры на рейке нанесены с шагом в десять см, а значение от нуля и до конца рейки в дециметрах, при этом числа выражены двумя цифрами.
Так, 50 см обозначается как 05, число 09 обозначает 90 см, цифра 12 укажет на 120 см и т.д.
Для удобства, пять сантиметровых рисок каждого дециметра объединены еще и вертикальной полоской, так, что вся рейка оказывается размеченной знаками в виде буквы «Е», прямой и зеркальной.
Старые модели приборов дают перевернутое изображение, и рейка к ним требуется специальная, с перевернутыми цифрами.
Вспомогательные приспособления к нивелируК нивелиру прилагается паспорт, где обязательно указывается дата его последней проверки и настройки или, как говорят геодезисты «поверки». Поверяют нивелиры не реже чем раз в три года, в специальных мастерских, о чем делается очередная запись в паспорте.
Кроме паспорта, в комплекте нивелира идет ключ для обслуживания и мягкая фланель для протирки линз и конечно защитный футляр, где он хранится. Модели с горизонтальным лимбом — угломером комплектуются отвесом для установки строго в нужной точке.
Важно! Оберегайте нивелир от ударов и толчков, даже когда он в футляре.
Современные приборы оборудованы специальным устройством, осуществляющим точную подстройку по горизонтали, сильный толчок, внешне не оставивший ни малейшего следа, может повредить его тонкий механизм.
Принцип действия нивелира. Установка прибора
Принцип работы нивелира предельно прост: оптическая ось прибора располагается строго горизонтально и не отклоняется при вращении прибора, постоянно находясь в одной горизонтальной плоскости.
Рассмотрим более подробно, как это качество можно использовать на практике.
Работу начинаем с установки прибора. Раздвигаем, и устанавливаем штатив. При работе на мягкой почве вдавливаем в нее острия, которыми заканчиваются «ноги» штатива.
Регулируя длину «ног», выставляем штатив на удобную для работы высоту, стараясь, чтобы его верхняя площадка, куда ставится нивелир, располагалась горизонтально.
Извлекаем из защитного футляра нивелир и устанавливаем его на штатив, закрепляя винтом штатива.
Теперь необходимо выставить нивелир так, чтобы его оптическая ось расположилась строго горизонтально.
Теперь, как бы мы не вращали трубу прибора, оптическая ось будет располагаться горизонтально.
Работа с нивелиром на стройкеОпределение превышения точек
Как устанавливать инструмент мы разобрались, теперь рассмотрим, как определять с помощью нивелира разность высот двух и более точек. Для этого нам понадобится рейка и помощник, который будет рейку держать и переносить туда, куда нужно.
Выбираем первую точку измерения (обозначим ее «а»), на которую помощник ставит рейку по возможности вертикально. Вертикальность можно корректировать по вертикальной риске визирной сетки, подавая соответствующие сигналы помощнику.
Наводим прибор на рейку, сначала приблизительно, пользуясь «прицелом» сверху трубы. Смотрим в окуляр и, вращая маховик, добиваемся четкой видимости рейки.
Снимаем показания.
Для этого смотрим, между какими значениями рейки оказалась горизонтальная линия визирной сетки, добавляем к нижнему значению количество сантиметровых делений между линией значения и линией визира прибора (или, если это удобнее, вычитаем из верхнего значения).
К примеру, риска легла чуть больше чем на три деления выше цифры 15. Нужно записать в блокноте значение 153, округляя до сантиметра в большую или меньшую сторону.
Даем команду помощнику перенести рейку на следующую точку («б») и снова выполняем замеры. Допустим, на рейке мы увидели значение «18» а наша риска чуть-чуть не добралась до «буквы Е», которая соответствует пяти делениям (сантиметрам). Значение высоты будет равно 185. Записываем его.
Поскольку горизонт нивелира неподвижен, а двигается рейка, то чем она ниже, тем больше значение мы увидим в объективе. Вычитаем: 185-153=32 Точка «б» ниже точки «а» на 32 сантиметра.
Определение превышения точекПеренесение отметки
Разберемся, как перенести с помощью нивелира высотную отметку.
Устанавливаем рейку на реперной проектной точке, высота которой соответствует проектной высоте пола здания, то есть ноля, берем отсчёт. При самостоятельной разработке проекта либо при привязке к местности уже существующего проекта высота этой точки выставляется с помощью колышка либо на какой-то неподвижной поверхности (кирпичный забор, дерево, столб и т.д.) устанавливается метка.
Либо такие реперы (метки) выставляет геодезист, сопровождающий стройку. Пусть, к примеру, получилось 162.
Непосредственно у места будущего котлована, вбиваем колышек и, поставив рейку вплотную к нему, снова снимаем значение, пусть оно будет равно 179. Разница составит 17 сантиметров. Откладываем 17 см от низа рейки вверх по колышку, отмечаем значение риской маркера или карандаша. Вбив рядом еще один колышек, чтобы его верх совпал с риской, получим хорошо видимый ориентир, после чего колышек с риской можно убрать.
Совет. Если какое либо высотное значение нужно сохранить на длительное время, его стоит надежно зафиксировать, вбив гвоздь или нанеся отметку водостойкой краской. Для этого рисуют две горизонтальные черты, с небольшим (пара миллиметров) промежутком между ними. Именно этот промежуток должен соответствовать отметке высоты.
В заключение
Бережно относитесь к инструментам. Сразу после окончания работы, снимите нивелир со штатива и уложите в футляр. Лучше делать это, даже если спустя некоторое время вы будете продолжать работать с этого же места. В таком случае просто не убирайте сам штатив. Когда нужно, вы снова установите на него нивелир, при этом высота оптической оси нивелира, если и изменится, то незначительно.
Смотрите также:Геометрическое нивелирование.
| Инженерная геодезия. Часть 1.
Геометрическое нивелирование выполняют, используя нивелир и нивелирные рейки. Нивелир – прибор, в котором визирный луч приводится в горизонтальное положение. Отсчеты берут по шкалам устанавливаемых вертикально нивелирных реек. Оцифровка шкал на рейках возрастает от пятки рейки вверх. Если на пятке рейки расположен ноль шкалы, то отсчет по рейке равен расстоянию от пятки до луча визирования.
|
|
|
Рис. 9.1. Нивелирование: а — из середины; б — вперед; ee – исходная уровенная поверхность |
Нивелирование из середины – основной способ.
Для измерения превышения точки B над точкой A (рис. 9.1 а) нивелир устанавливают в середине между точками (как правило, на равных расстояниях) и приводят его визирную ось в горизонтальное положение. На точках А и В устанавливают нивелирные рейки. Берут отсчет a по задней рейке и отсчет b по передней рейке. Превышение вычисляют по формуле
h = a — b
Обычно для контроля превышение измеряют дважды – по черным и красным сторонам реек. За окончательный результат принимают среднее.
Если известна высота HA точки А, то высоту HВ точки В вычисляют по формуле
HB = HA + hAB . (9.1)
При нивелировании вперед (рис. 9.1 б) нивелир устанавливают над точкой A и измеряют (обычно с помощью рейки) высоту прибора k.
В точке B, высоту которой требуется определить, устанавливают рейку. Приведя визирную ось нивелира в горизонтальное положение, берут отсчет b по черной стороне рейки. Вычислив превышение
h = k – b,
по формуле (9.1) находят высоту точки В.
На строительной площадке, где на земляных работах, укладке бетона или асфальта и пр. требуется с одной стоянки нивелира определить высоты многих точек, сначала вычисляют общую для всех точек высоту HГИ горизонта инструмента, то есть высоту визирной оси нивелира
HГИ = HA + k,
а затем – высоты определяемых точек
H1 = HГИ — b1, H2 = HГИ — b2, …,
где 1, 2, … — номера определяемых точек.
Если точки А и В, расположены так, что измерить между ними превышение с одной установки нивелира невозможно, превышение измеряют по частям, то есть прокладывают нивелирный ход (рис.
9.2).
Рис. 9.2. Нивелирный ход
Превышения вычисляют по формулам (см. рис. 9.2):
h1 = a1 — b1;
h2 = a2 — b2;
h3 = a3 — b3;
Превышение между конечными точками хода А и В равно сумме вычисленных превышений
hAB = h1 + h2 + h3,
а высота точки В определится по формуле (9.1).
Как пользоваться нивелиром? Как правильно работать с рейкой и оптическим нивелиром в строительстве? Настройка и установка прибора в рабочее положение
Правила работы
Работа с нивелиром не представляет особой сложности. Предлагаем вам простейший алгоритм использования этих измерительных приборов, что позволит вам даже без наличия какого-либо специального опыта получать максимально точные данные и определять даже малейшие отклонения от горизонтали.
- Необходимо правильно установить штатив, для чего расслабляют крепежные винты, находящиеся на ножках, устанавливают нивелир горизонтально на неподвижной плоскости, при этом измерительный прибор должен располагаться на уровне груди. Закрепляют винты и фиксируют ножки.
- На штативе устанавливают зрительную трубу, которую фиксируют крепежным винтом.
- Нивелир приводится в горизонтальное положение, для чего вращают три регулировочных винта и выставляют пузырек с воздухом в центральном положении на круглом экране в видоискателе.
- Выполняется фокусировка и настройка оптики. Окуляр следует подстроить под особенности зрения оператора. Для этого прибор наводят на большой освещенный объект, после чего, вращая кольцо на окуляре, добиваются четкого изображения.
- Для работы вам потребуются две геодезических рейки, которые могут иметь длину в 3 или 5 метров. Рейки расчерчены в миллиметрах с одной стороны и в сантиметрах с другой. Они могут выполняться телескопическими из пластика или алюминия и раскладными из дерева.
- Выравнивание по высоте. Геодезическую рейку устанавливают максимально близко от точки, которую необходимо измерить и выровнять. В окуляре можно будет наблюдать среднюю линию сетки, данные с которой записываются на бумажный или электронный носитель. Далее проводят аналогичные измерения с другими точками, определяют участок, по которому будет выполняться выравнивание, и на основании полученных расчетов можно будет обеспечить максимально точную и идеально ровную линию.
- Выравнивание по средней линии позволит вам получить максимально точные данные. Необходимо выбрать место, где были бы видны все точки, через которые и нужно построить идеально ровную горизонтальную линию. Нивелир устанавливается таким образом, чтобы до ближайшей точки было не меньше 5 метров. Рейку выставляют спереди прибора, а вторая измерительная рейка устанавливается сзади. Задняя рейка будет необходима для нанесения отметок, а основная рейка спереди позволит рассчитать высоту. Прибор первоначально наводится на заднюю рейку, записываются значения по штрихам, после чего выполняют фокусировку на основной рейке и записывают данные по красной стороне.
Современные лазерные и электронные устройства позволяют существенно упростить вычисления. Вся информация и все данные рассчитываются автоматикой, после чего предоставляются пользователю в удобочитаемом виде. С использованием таких электронных и лазерных приборов сможет справиться каждый из нас, даже если он не имеет соответствующего опыта работы.
Нивелиры представляют собой достаточно простые в использовании приборы, позволяющие получать геодезические данные и определять идеальную геометрию и горизонтальность плоскости. Использование таких приборов не представляет сложности, в особенности при применении для измерения лазерных и электронных нивелиров.
Шаг 1. Объясните свой методологический подход
Начните с представления вашего общего подхода к исследованию.
Какую исследовательскую проблему или вопрос вы исследовали? Например, вы стремились систематически описать характеристики чего-либо, изучить недостаточно изученную тему или установить причинно-следственную связь? И какие данные вам понадобились для достижения этой цели?
- Нужны ли вам количественные данные (выраженные цифрами) или качественные данные (выраженные словами)?
- Вам нужно было собрать первичные данные самостоятельно или вы использовали вторичные данные, которые были собраны кем-то другим?
- Собирали ли вы экспериментальные данные, контролируя и манипулируя переменными, или описательные данные, собирая наблюдения без вмешательства?
В зависимости от вашей дисциплины и подхода вы также можете начать с обсуждения обоснования и предположений, лежащих в основе вашей методологии.
- Почему это наиболее подходящий подход к ответам на вопросы вашего исследования?
- Это стандартная методология в вашей сфере или требует обоснования?
- Были ли какие-то этические или философские соображения?
- Каковы критерии достоверности и надежности этого типа исследований?
Шаг 2. Опишите свои методы сбора данных
После того, как вы представили свой общий методологический подход, вы должны подробно описать свои методы сбора данных.
Количественные методы
В количественном исследовании для получения достоверных обобщаемых результатов вы должны достаточно подробно описать свои методы, чтобы другой исследователь мог воспроизвести ваше исследование.
Объясните, как вы применяли концепции и измеряли свои переменные; ваш метод выборки или критерии включения / исключения; а также любые инструменты, процедуры и материалы, которые вы использовали для сбора данных.
Опросы
Опишите, где, когда и как проводился опрос.
- Как вы составили вопросы и какую форму они приняли (например, множественный выбор, шкала Лайкерта)?
- Какой метод выборки вы использовали для отбора участников?
- Проводили ли вы опросы по телефону, почте, онлайн или лично, и сколько времени участники должны были отвечать?
- Каков был размер выборки и процент ответов?
Вы можете включить полную анкету в качестве приложения, чтобы ваш читатель мог точно видеть, какие данные были собраны.
Эксперименты
Опишите все инструменты, методы и процедуры, которые вы использовали для проведения эксперимента.
- Как вы планировали эксперимент?
- Как вы набирали участников?
- Как вы управляли и измеряли переменные?
- Какие инструменты или технологии вы использовали в эксперименте?
В экспериментальном исследовании особенно важно предоставить достаточно деталей, чтобы другой исследователь смог воспроизвести ваши результаты.
Существующие данные
Объясните, как вы собирали и выбирали материалы (например, публикации или архивные данные) для включения в свой анализ.
- Откуда вы взяли материал?
- Как изначально были получены данные?
- Какие критерии вы использовали для выбора материала (например, диапазон дат)?
Качественные методы
В качественных исследованиях, поскольку методы зачастую более гибкие и субъективные, важно обдумать выбранный вами подход и объяснить свой выбор.
Обсудите критерии, которые вы использовали для выбора участников или источников, контекст, в котором проводилось исследование, и ту роль, которую вы играли при сборе данных (например, были ли вы активным участником или пассивным наблюдателем?).
Интервью или фокус-группы
Опишите, где, когда и как проводились интервью.
- Как вы находили и отбирали участников?
- Сколько человек приняли участие?
- В какой форме были интервью (структурированные, полуструктурированные, неструктурированные)?
- Как долго длились интервью и как они записывались?
Совместное наблюдение
Опишите, где, когда и как вы проводили наблюдение или этнографию.
- За какой группой или сообществом вы наблюдали и как вы получили к ним доступ?
- Как долго вы проводили исследование и где оно находилось?
- Какую роль вы играли в обществе?
- Как вы записывали свои данные (например, аудиовизуальные записи, заметки)?
Существующие данные
Объясните, как вы выбрали материалы тематического исследования (например, тексты или изображения) для анализа.
- Какие материалы вы анализировали?
- Как вы их собирали и отбирали?
Что вычитка может сделать для вашей статьи?
РедакторыScribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и укрепляют ваше письмо, убеждаясь в том, что в вашей статье нет нечетких слов, лишних слов и неудобных формулировок.
См. Пример редактирования
Шаг 3. Опишите свои методы анализа
Далее вы должны указать, как вы обрабатывали и анализировали данные. Избегайте вдаваться в подробности — на этом этапе не следует начинать представлять или обсуждать какие-либо свои результаты.
Количественные методы
В количественном исследовании ваш анализ будет основан на числах.В разделе методов вы можете включить:
- Как вы подготовили данные перед их анализом (например, проверка отсутствующих данных, удаление выбросов, преобразование переменных)
- Какое программное обеспечение вы использовали для анализа данных (например, SPSS, Stata или R)
- Какие статистические тесты вы использовали (например, двусторонний t-критерий, простая линейная регрессия)
Качественные методы
В качественном исследовании ваш анализ будет основан на языке, изображениях и наблюдениях (часто с использованием некоторой формы текстового анализа). Конкретные методы могут включать:
- Контент-анализ: категоризация и обсуждение значения слов, фраз и предложений
- Тематический анализ: кодирование и тщательное изучение данных для выявления общих тем и закономерностей
- Анализ дискурса: изучение коммуникации и смысла в их социальном контексте
Шаг 4. Оцените и обоснуйте свой методологический выбор
Ваша методика должна объяснять, почему вы выбрали именно эти методы, особенно если вы не использовали самый стандартный подход к своей теме. Обсудите, почему другие методы не подходят для ваших целей, и покажите, как этот подход способствует новым знаниям или пониманию.
Вы можете признать ограничения или слабые места в выбранном вами подходе, но обосновать, почему их перевешивают сильные стороны.
Лабораторные эксперименты не всегда могут точно моделировать реальные жизненные ситуации и поведение, но они эффективны для проверки причинно-следственных связей между переменными. Неструктурированные интервью обычно дают результаты, которые нельзя обобщить за пределами выборочной группы, но они обеспечивают более глубокую понимание восприятия, мотивации и эмоций участников.Советы по написанию сильной методологии
Помните, что ваша цель — не просто описать свои методы, но показать, как и почему вы их применяли, и продемонстрировать, что ваше исследование было тщательно проведено.
Сосредоточьтесь на своих целях и вопросах исследования
Раздел методологии должен четко показать, почему ваши методы соответствуют вашим целям, и убедить читателя в том, что вы выбрали наилучший из возможных подходов к ответам на постановку проблемы и вопросы исследования.На протяжении всего раздела соотносите свой выбор с основной целью вашей диссертации.
Ссылка на соответствующие источники
Ваша методология может быть усилена ссылкой на существующие исследования в данной области, либо по адресу:
- Подтвердите, что вы следовали установленным методам проведения исследований данного типа
- Обсудите, как вы оценили различные методологии и выбрали свой подход.
- Покажите, что вы применили новый методологический подход к устранению пробелов в литературе.
Наши бесплатные генераторы цитирования могут помочь вам создать цитирования MLA и APA.
Напишите для своей аудитории
Подумайте, сколько информации вам нужно предоставить, и не вдавайтесь в ненужные детали. Если вы используете стандартные для вашей дисциплины методы, вам, вероятно, не потребуется много объяснений или обоснований. Но если вы выберете подход, менее распространенный в вашей области, вам, возможно, придется объяснить и обосновать свой методологический выбор.
В любом случае ваша методология должна представлять собой четкий, хорошо структурированный текст, аргументирующий ваш подход, а не просто перечень технических деталей и процедур.
Обсудить препятствия
Если вы столкнулись с трудностями при сборе или анализе данных, объясните, как вы с ними справлялись. Покажите, как вы минимизировали влияние любых неожиданных препятствий. Предотвратите любую серьезную критику вашего подхода и продемонстрируйте, что вы провели исследование как можно тщательнее.
Часто задаваемые вопросы по методологии
Марианская впадина: самые глубокие глубины
Марианская впадина — это желоб в форме полумесяца в западной части Тихого океана, к востоку от Марианских островов недалеко от Гуама.Район, окружающий траншею, примечателен множеством уникальных природных условий. Марианская впадина содержит самые глубокие из известных точек на Земле, жерла с пузырями жидкой серы и углекислого газа, активные грязевые вулканы и морские обитатели, адаптированные к давлению, в 1000 раз превышающему уровень моря.
Глубина Челленджера в южной части Марианской впадины (иногда называемой Марианской впадиной) — самое глубокое место в океане. Его глубину трудно измерить с поверхности, но по современным оценкам она составляет менее 1000 футов (305 метров).
В 2010 году Глубина Челленджера была привязана к отметке 36 070 футов (10 994 м), как было измерено с помощью звуковых импульсов, посылаемых через океан во время исследования 2010 года Национальным управлением океанических и атмосферных исследований (NOAA).
В 2012 году кинорежиссер и исследователь глубоководья Джеймс Кэмерон спустился на дно Челленджера, ненадолго достигнув высоты 35 756 футов (10 898 м) во время экспедиции 2012 года. Но он мог бы пойти немного глубже. Картирование морского дна с высоким разрешением, опубликованное в 2014 году исследователями из Университета Нью-Гэмпшира, показало, что глубина Челленджера находится на глубине 36 037 футов (10 984 м).
Второе по глубине место океана также находится в Марианской впадине. Глубина Сирены, расположенная в 124 милях (200 км) к востоку от Глубины Челленджера, представляет собой синяк глубиной 35 462 футов (10 809 м).
Для сравнения, гора Эверест находится на высоте 29 026 футов (8 848 м) над уровнем моря, что означает, что самая глубокая часть Марианской впадины на 7 044 фута (2147 м) глубже, чем высота Эвереста.
Охраняемая территория
Длина Марианской впадины составляет 1 580 миль (2542 км), что более чем в пять раз превышает длину Гранд-Каньона.Однако ширина узкой траншеи составляет всего 43 мили (69 км).
Поскольку Гуам является территорией США, а 15 Северных Марианских островов входят в Содружество США, Соединенные Штаты обладают юрисдикцией над Марианской впадиной. В 2009 году президент Джордж У. Буш учредил Морской национальный памятник Марианской впадины, который создал охраняемый морской заповедник на территории около 195 000 квадратных миль (506 000 квадратных километров) морского дна и вод, окружающих отдаленные острова. Он включает большую часть Марианской впадины, 21 подводный вулкан и районы вокруг трех островов.
Как образовался желоб
Марианский желоб образовался в результате процесса, происходящего в зоне субдукции, где сталкиваются две массивные плиты океанической коры. В зоне субдукции один кусок океанической коры выталкивается и вытягивается под другой, погружаясь в мантию Земли, слой под корой. В местах пересечения двух частей корки над изгибом опускающейся коры образуется глубокая траншея. В этом случае кора Тихого океана прогибается ниже филиппинской коры.[Инфографика: от самой высокой горы до глубочайшей океанской впадины]
Тихоокеанской коре, также называемой тектонической плитой, около 180 миллионов лет, когда она ныряет в желоб. Филиппинская плита моложе и меньше Тихоокеанской плиты.
«В зонах субдукции холодная плотная кора погружается обратно в мантию и разрушается», — сказал Николас ван дер Элст, сейсмолог обсерватории Земли Ламонта Доэрти Колумбийского университета в Палисейдсе, штат Нью-Йорк.
Несмотря на всю глубину траншеи, это не самое близкое к центру Земли место.Поскольку планета выпячивается на экваторе, радиус на полюсах примерно на 16 миль (25 км) меньше, чем радиус на экваторе. Таким образом, части морского дна Северного Ледовитого океана ближе к центру Земли, чем Глубина Челленджера.
Давление разрушающей воды на дно траншеи составляет более 8 тонн на квадратный дюйм (703 килограмма на квадратный метр). Это более чем в 1000 раз превышает давление, ощущаемое на уровне моря, или эквивалент 50 гигантских реактивных двигателей, сброшенных на человека.
Марианская впадина расположена в западной части Тихого океана.(Изображение предоставлено: www.freeworldmaps.net)
Необычные вулканы
Цепь вулканов, которые возвышаются над океанскими волнами и образуют Марианские острова, отражает дугу Марианской впадины в форме полумесяца. Между островами много странных подводных вулканов.
Например, подводный вулкан Эйфуку извергает жидкий углекислый газ из гидротермальных источников, похожих на дымовые трубы. Температура жидкости, выходящей из этих дымоходов, составляет 217 градусов по Фаренгейту (103 градуса по Цельсию). На подводном вулкане Дайкоку ученые обнаружили лужу расплавленной серы на глубине 1345 футов (410 м) под поверхностью океана, чего больше нигде на Земле не видели.
Жизнь в окопе
Недавние научные экспедиции обнаружили удивительно разнообразную жизнь в этих суровых условиях. «Животные, живущие в самых глубоких частях Марианской впадины, выживают в полной темноте и сильном давлении», — сказала Наташа Галло, докторант Океанографического института Скриппса, которая изучает видеозаписи экспедиции Кэмерона 2012 года.
Продовольствие в Марианской впадине крайне ограничено, так как глубокое ущелье находится далеко от суши.По словам Галло, листья, кокосы и деревья редко попадают на дно траншеи, и мертвый планктон, опускающийся с поверхности, должен упасть на тысячи футов, чтобы достичь Челленджера. Вместо этого некоторые микробы полагаются на химические вещества, такие как метан или сера, в то время как другие существа поедают морские обитатели, находящиеся ниже в пищевой цепи.
Три наиболее распространенных организма на дне Марианской впадины — это ксенофиофоры, амфиподы и небольшие морские огурцы (голотурии), — сказал Галло.
Одноклеточные ксенофиофоры напоминают гигантских амеб, они питаются, окружая и поглощая пищу.Амфиподы — это блестящие, похожие на креветок падальщики, обычно обитающие в глубоководных желобах. Голотурии могут быть новым видом причудливых полупрозрачных морских огурцов.
«Это одни из самых глубоких голотурий, когда-либо наблюдавшихся, и их было относительно много», — сказал Галло.
Ученые также идентифицировали более 200 различных микроорганизмов в иле, собранном из Глубины Челленджера. Грязь была доставлена в лаборатории на суше в специальных канистрах и тщательно хранится в условиях, имитирующих сокрушительный холод и давление.[Видео: Погружение в глубину: виртуальный тур по Марианской впадине]
Во время экспедиции Кэмерона в 2012 году ученые также обнаружили микробные маты в Глубине Сирены, зоне к востоку от Глубины Челленджера. Эти скопления микробов питаются водородом и метаном, выделяемым в результате химических реакций между морской водой и камнями.
Однако обманчиво уязвимая рыба здесь не только как дома, но и является одним из главных хищников региона. В 2017 году ученые сообщили, что они собрали образцы необычного существа, получившего название марианской улитки, которое обитает на глубине около 26 200 футов (8 000 м).Маленькое розовое безчешуйное тело рыбы-улитки вряд ли способно выжить в такой суровой среде, но эта рыба полна сюрпризов, сообщили исследователи в новом исследовании. Похоже, что животное доминирует в этой экосистеме, погружаясь глубже любой другой рыбы и используя отсутствие конкурентов, поедая многочисленную добычу беспозвоночных, населяющих траншею, пишут авторы исследования.
Глубокое загрязнение
К сожалению, глубоководный океан действует как потенциальный сток для выброшенных загрязнителей и мусора.В недавнем исследовании исследовательская группа, возглавляемая Ньюкаслским университетом, показала, что химические вещества, созданные человеком, которые были запрещены в 1970-х годах, все еще скрываются в самых глубоких частях океана.
При отборе проб амфипод (креветкообразных ракообразных) из траншей Мариана и Кермадек исследователи обнаружили чрезвычайно высокие уровни стойких органических загрязнителей (СОЗ) в жировых тканях организмов. К ним относятся полихлорированные бифенилы (ПХБ) и полибромированные дифениловые эфиры (ПБДЭ), химические вещества, обычно используемые в качестве электрических изоляторов и антипиренов, согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature Ecology & Evolution.Эти СОЗ попадали в окружающую среду в результате промышленных аварий и утечек на свалках с 1930-х до 1970-х годов, когда они были окончательно запрещены.
«Мы по-прежнему думаем о глубинах океана как об этом отдаленном и нетронутом царстве, защищенном от воздействия человека, но наши исследования показывают, что, к сожалению, это не может быть дальше от истины», — сказал ведущий автор Алан Джеймисон из Университета Ньюкасла в пресс-релиз
Фактически, амфиподы в исследовании имели уровни загрязнения, аналогичные тем, которые были обнаружены в заливе Суруга, одной из наиболее загрязненных промышленных зон северо-западной части Тихого океана.
Поскольку СОЗ не могут разлагаться естественным путем, они сохраняются в окружающей среде в течение десятилетий, достигая дна океана в виде зараженного пластикового мусора и мертвых животных. Затем загрязнители переносятся от одного существа к другому по пищевой цепи океана, что в конечном итоге приводит к концентрации химических веществ, намного превышающей уровень загрязнения на поверхности.
«Тот факт, что мы обнаружили такие необычайные уровни этих загрязнителей в одной из самых отдаленных и недоступных сред обитания на Земле, действительно свидетельствует о долгосрочном разрушительном воздействии, которое человечество оказывает на планету», — сказал Джеймисон в пресс-релизе.
Исследователи говорят, что следующим шагом будет понимание последствий этого загрязнения и того, что оно делает для экосистемы в целом.
Люди и траншея
- В 1875 году траншея была обнаружена кораблем HMS Challenger с использованием недавно изобретенного оборудования для зондирования во время глобального кругосветного плавания.
- В 1951 году траншею снова пробил HMS Challenger II. Challenger Deep был назван в честь двух судов.
- В 1960 году «глубоководная лодка» по имени Батискаф Триест достигла дна Челленджера.Это было первое судно, которым управляли лейтенант ВМС США Дон Уолш и швейцарский ученый Жак Пиккар.
- В 1995 году японская беспилотная подводная лодка Kaiko собрала образцы и полезные данные из траншеи.
- В 2009 году Соединенные Штаты отправили гибридный дистанционно управляемый автомобиль Nereus на площадку Challenger Deep. Автомобиль оставался на морском дне почти 10 часов.
- В 2012 году Кэмерон пилотировал Deepsea Challenger и достиг морского дна, но не смог сделать никаких фотографий из-за утечки гидравлической жидкости.Позже подводная лодка была передана в дар океанографическому институту Вудс-Хоул.
— Дополнительный отчет Элизабет Дорер и Трейси Педерсен, участников LiveScience
Электронная почта Бекки Оскин или подпишитесь на нее @beckyoskin . Следуйте за нами @livescience , Facebook & Google+ .
Дополнительные ресурсы
Понимание параметров LightGBM (и как их настраивать)
Я уже давно использую lightGBM.Это был мой алгоритм решения большинства проблем с табличными данными. Список замечательных функций велик, и я предлагаю вам взглянуть, если вы еще этого не сделали.
Но мне всегда было интересно понять, какие параметры имеют наибольшее влияние на производительность и как мне настроить параметры lightGBM, чтобы получить от этого максимальную отдачу.
Я решил, что мне нужно провести небольшое исследование, узнать больше о параметрах LightGBM… и поделиться своим опытом.
Конкретно I:
По мере того, как я делал это, я получил гораздо больше знаний о параметрах lightGBM.Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете ответить на следующие вопросы:
- Какие методы повышения градиента реализованы в LightGBM и в чем их отличия?
- Какие параметры в целом важны?
- Какие параметры регуляризации необходимо настроить?
- Как настроить параметры lightGBM в Python?
Методы усиления градиента
С LightGBM вы можете запускать различные типы методов повышения градиента.У вас есть: GBDT, DART и GOSS, которые можно указать с помощью параметра повышения .
В следующих разделах я объясню и сравню эти методы друг с другом.
lgbm gbdt (деревья решений с градиентным усилением)
Этот метод представляет собой традиционное дерево решений градиентного усиления, которое было впервые предложено в этой статье и является алгоритмом, лежащим в основе некоторых замечательных библиотек, таких как XGBoost и pGBRT.
В наши дни gbdt широко используется из-за его точности, эффективности и стабильности.Вы, наверное, знаете, что gbdt представляет собой ансамблевую модель деревьев решений, но что именно это означает?
Позвольте мне кратко изложить суть.
Он основан на трех важных принципах:
- Слабые ученики (деревья решений)
- Оптимизация градиента
- Техника повышения
Итак, в методе gbdt у нас есть много деревьев решений (слабые ученики). Эти деревья строятся последовательно:
- первое дерево изучает, как соответствовать целевой переменной
- второе дерево изучает, как соответствовать остатку (разнице) между предсказаниями первого дерева и основной истиной
- Третье дерево учится соответствовать остаткам второе дерево и так далее.
Все эти деревья обучаются путем распространения градиентов ошибок по всей системе.
Главный недостаток gbdt заключается в том, что поиск лучших точек разделения в каждом узле дерева занимает много времени и памяти, и другие методы повышения уровня пытаются решить эту проблему.
Повышение градиента дротика
В этой выдающейся статье вы можете узнать все о повышении градиента DART, которое представляет собой метод, использующий выпадение, стандартный в нейронных сетях, для улучшения регуляризации модели и решения некоторых других менее очевидных проблем.
А именно, gbdt страдает излишней специализацией, что означает, что деревья, добавленные на более поздних итерациях, имеют тенденцию влиять на прогнозирование только нескольких экземпляров и вносить незначительный вклад в оставшиеся экземпляры. Добавление исключения затрудняет специализацию деревьев на более поздних итерациях на этих нескольких выборках и, следовательно, повышает производительность.
lgbm goss (односторонняя выборка на основе градиента)
Фактически, наиболее важной причиной для наименования этого метода lightgbm является использование метода Госса, основанного на этой статье.Goss — это более новая и легкая реализация gbdt (отсюда «легкий» gbm).
Стандартный gbdt надежен, но недостаточно быстр для больших наборов данных. Следовательно, goss предлагает метод выборки, основанный на градиенте, чтобы избежать поиска по всему пространству поиска. Мы знаем, что для каждого экземпляра данных, когда градиент мал, это означает, что данные не о чем беспокоятся, а когда градиент большой, их следует повторно обучать. Итак, у нас есть двухсторонних здесь, экземпляры данных с большим и малым градиентами.Таким образом, goss сохраняет все данные с большим градиентом и выполняет случайную выборку (, поэтому она называется односторонней выборкой ) для данных с небольшим градиентом. Это делает пространство поиска меньше, и споры могут сходиться быстрее. Наконец, чтобы получить больше информации о goss, вы можете проверить это сообщение в блоге.
Сведем эти различия в таблицу:
| Методы | Примечание | Необходимо изменить эти параметры | Преимущество | Недостаток |
|---|---|---|---|---|
| Lgbm gbdt | Это тип повышения по умолчанию. | Поскольку gbdt является параметром по умолчанию для lgbm, вам не нужно изменять значение остальных параметров для него. (По-прежнему требуется настройка!) | Стабильный и надежный | Чрезмерная специализация Требует много времени Потребляет память |
| Дротик ЛГБМ | Попробуйте решить проблему чрезмерной специализации в gbdt | drop_seed: случайное начальное число для выбора моделей отбрасывания Uniform_dro: установите значение true, если вы хотите использовать равномерное dropxgboost_dart_mode: установите значение true, если вы хотите использовать режим xgboost dartskip_drop: вероятность пропуска процедуры отсева во время итерации повышения max_dropdrop_rate: dropout процент: доля предыдущих деревьев, которые выпадают во время выпадения | Лучше точность | Слишком много настроек |
| ЛГБМ Госс | Goss предоставляет новый метод выборки для GBDT, разделяя эти экземпляры большими градиентами. | top_rate: коэффициент сохранения данных большого градиентаother_rate: коэффициент сохранения данных малого градиента | Быстрая сходимость | Переоснащение, когда набор данных — sma |
Примечание:
Если вы установите усиление как RF, тогда алгоритм lightgbm ведет себя как случайный лес, а не деревья с усилением! Согласно документации, чтобы использовать RF, вы должны использовать bagging_fraction и feature_fraction меньше 1.
Регуляризация
В этом разделе я расскажу о некоторых важных параметрах регуляризации lightgbm. Очевидно, что это те параметры, которые вам нужно настроить, чтобы бороться с переобучением.
Вы должны знать, что для небольших наборов данных (<10000 записей) lightGBM может быть не лучшим выбором. Настройка параметров lightgbm может вам не помочь.
Кроме того, lightgbm использует алгоритм роста дерева по листьям, а XGBoost использует рост дерева по глубине.Листовой метод позволяет деревьям сходиться быстрее, но увеличивается вероятность перегиба.
Возможно, этот доклад на одной из конференций PyData даст вам больше информации о Xgboost и Lightgbm. Стоит посмотреть!
Примечание:
Если кто-то спросит, в чем основное отличие LightGBM от XGBoost? Вы легко можете сказать, их отличие в том, как они реализованы.
Согласно документации lightGBM, когда вы сталкиваетесь с переоборудованием, вы можете захотеть выполнить следующую настройку параметров:
- Используйте small max_bin
- Используйте small num_leaves
- Используйте min_data_in_leaf и min_sum_hessian_in_leaf
- Используйте упаковку с помощью set bagging_fraction и bagging_freq
- Используйте подвыборку функции с помощью set feature_fraction
- Используйте большие данные обучения lambda_fraction
- Используйте большие обучающие данные регуляризация
- Попробуйте max_depth, чтобы избежать роста глубокого дерева
В следующих разделах я объясню каждый из этих параметров более подробно.
лямбда_l1
Lambda_l1 (и lambda_l2) контролирует l1 / l2 и вместе с min_gain_to_split используются для борьбы с переоснащением . Я настоятельно рекомендую вам использовать настройку параметров (рассмотренную в следующем разделе), чтобы найти наилучшие значения для этих параметров.
число_листов
Несомненно, num_leaves — один из наиболее важных параметров, который контролирует сложность модели.(max_depth) , однако, учитывая, что в lightgbm листовое дерево глубже, чем дерево по уровням, вы должны быть осторожны с переоснащением! В результате необходимо настроить num_leaves вместе с max_depth .
подвыборка
С помощью subsample (или bagging_fraction) вы можете указать процент строк, используемых на итерацию построения дерева. Это означает, что некоторые строки будут случайным образом выбраны для соответствия каждому учащемуся (дереву).Это улучшило обобщение, но также улучшило скорость обучения.
Я предлагаю использовать меньшие значения подвыборки для базовых моделей и позже увеличивать это значение, когда вы закончите с другими экспериментами (другой выбор функций, другая древовидная архитектура).
feature_fraction
Доля функций или sub_feature имеет дело с выборкой столбцов, LightGBM будет случайным образом выбирать подмножество функций на каждой итерации (дереве). Например, если вы установите его на 0.6, LightGBM выберет 60% функций перед обучением каждого дерева.
Для этой функции есть два использования:
- Можно использовать для ускорения обучения
- Можно использовать при переобучении
макс_глубина
Этот параметр управляет максимальной глубиной каждого обученного дерева и влияет на:
- Наилучшее значение для параметра num_leaves
- Характеристики модели
- Время обучения
Обратите внимание Если вы используете большое значение max_depth , ваша модель, вероятно, будет на больше, чем для набора поездов.
макс_бин
Биннинг — это метод представления данных в дискретном виде (гистограмма). Lightgbm использует алгоритм на основе гистограммы, чтобы найти оптимальную точку разделения при создании слабого ученика. Следовательно, каждая непрерывная числовая функция (например, количество просмотров видео) должна быть разделена на отдельные сегменты.
Кроме того, в этом репозитории GitHub вы можете найти несколько комплексных экспериментов, которые полностью объясняют влияние изменения max_bin на CPU и GPU.
Если вы определяете max_bin 255, это означает, что у нас может быть максимум 255 уникальных значений для каждой функции. Тогда маленький max_bin вызывает более высокую скорость, а большое значение повышает точность.
Параметры тренировки
Время обучения! Если вы хотите обучить свою модель с помощью lightgbm, некоторые типичные проблемы, которые могут возникнуть при обучении моделей lightgbm:
- Обучение — это трудоемкий процесс
- Работа с вычислительной сложностью (ограничения ОЗУ ЦП / ГП)
- Работа с категориальными характеристиками
- Несбалансированный набор данных
- Потребность в пользовательских показателях
- Необходимые корректировки Проблемы классификации или регрессии
В этом разделе мы постараемся подробно объяснить эти моменты.
число_тераций
Num_iterations указывает количество итераций повышения (деревья для построения). Чем больше деревьев вы построите, тем более точной будет ваша модель по цене:
.- Более длительное время обучения
- Более высокая вероятность переобучения
Начните с меньшего количества деревьев, чтобы построить базовую линию, и увеличивайте ее позже, когда вы хотите выжать последний% из вашей модели.
Рекомендуется использовать меньшую скорость обучения с большим числом итераций .Кроме того, вы должны использовать early_stopping_rounds, если вы выбираете более высокие num_iterations, чтобы останавливать обучение, когда оно не учит ничего полезного.
Early_stopping_rounds
Этот параметр остановит обучение , если метрика проверки не улучшится после последнего раунда ранней остановки. Это должно быть определено в паре с номером итераций . Если вы установите слишком большое значение, вы увеличите изменение по сравнению с (но ваша модель может быть лучше).
Практическое правило — иметь его на уровне 10% от ваших num_iterations.
световой гигабайт category_feature
Одним из преимуществ использования lightgbm является то, что он очень хорошо справляется с категориальными функциями. Да, этот алгоритм очень мощный, но вы должны быть осторожны с его параметрами. lightgbm использует специальный метод с целочисленным кодированием (предложенный Fisher ) для обработки категориальных функций
Эксперименты показывают, что этот метод обеспечивает лучшую производительность, чем часто используемый метод one-hot encoding .
Значение по умолчанию для него — «auto», что означает: пусть lightgbm решает, что означает, что lightgbm будет определять, какие функции являются категориальными.
Это не всегда работает хорошо (некоторые эксперименты показывают, почему здесь и здесь), и я настоятельно рекомендую вам установить категориальную функцию вручную, просто с помощью этого кода
cat_col = имя_набора данных.select_dtypes («объект»). Columns.tolist ()
Но что происходит за кулисами и как lightgbm справляется с категориальными функциями?
Согласно документации lightgbm, мы знаем, что древовидные ученики не могут хорошо работать с одним методом горячего кодирования, потому что они растут глубоко в дереве.(k-1) — 1 возможное разбиение и с помощью метода Фишера, который может улучшить до k * log (k) путем нахождения наилучшего способа разделения на отсортированной гистограмме значений в категориальной характеристике.
lightgbm is_unbalance vs scale_pos_weight
Одна из проблем, с которыми вы можете столкнуться в задачах бинарной классификации , заключается в том, как работать с несбалансированными наборами данных . Очевидно, вам нужно сбалансировать положительные / отрицательные образцы, но как именно вы можете это сделать в lightgbm?
В lightgbm есть два параметра, которые позволяют решить эту проблему: is_unbalance и scale_pos_weight , но в чем разница между ними и как их использовать?
- Когда вы устанавливаете Is_unbalace: True, алгоритм будет пытаться автоматически сбалансировать вес доминируемой метки (с долей pos / neg в наборе поездов)
- Если вы хотите изменить scale_pos_weight (по умолчанию 1, что означает предположим, что и положительная, и отрицательная метка равны) в случае набора данных дисбаланса вы можете использовать следующую формулу (основанную на этой проблеме в репозитории lightgbm), чтобы установить ее правильно
sample_pos_weight = количество отрицательных образцов / количество положительных образцов
лгбм feval
Иногда вы хотите определить пользовательскую функцию оценки для измерения производительности вашей модели, вам нужно создать функцию feval .
Функция Feval должна принимать два параметра:
и возврат
- eval_name
- eval_result
- is_higher_better
Давайте шаг за шагом создадим функцию пользовательских показателей.
Определите отдельную функцию Python
def feval_func (пред., Train_data):
return ('feval_func_name', eval_result, False)
Используйте эту функцию как параметр:
print ('Начать обучение... ')
lgb_train = lgb.train (...,
метрика = Нет,
feval = feval_func)
Примечание:
Чтобы использовать функцию feval вместо метрики, необходимо установить параметр метрики «None».
параметры классификации и параметры регрессии
Большинство вещей, о которых я упоминал ранее, справедливы как для классификации, так и для регрессии, но есть вещи, которые необходимо скорректировать.
Конкретно вам следует:
| Название параметра | Примечание к классификации | Примечание для регрессии |
|---|---|---|
| объектив | Установить двоичный или мультиклассовый | Установить регрессию |
| метрическая | Binary_logloss или AUC и т. Д. | RMSE или mean_absolute_error и т. Д. |
| is_unbalance | Верно или неверно | – |
| scale_pos_weight | используется только в двоичных и мультиклассовых приложениях | – |
| num_class | используется только в мультиклассовой классификации | – |
| reg_sqrt | – | Используется для размещения sqrt (метка) вместо исходных значений для метки большого диапазона |
Наиболее важные параметры lightgbm
Мы рассмотрели и немного узнали о параметрах lightgbm в предыдущих разделах, но ни одна статья о расширенных деревьях не будет полной без упоминания невероятных тестов от Laurae 🙂
Вы можете узнать о лучших параметрах по умолчанию для многих проблем как для lightGBM, так и для XGBoost.
Вы можете проверить это здесь, но некоторые наиболее важные выводы:
| Название параметра | Значение по умолчанию | Диапазоны | Тип параметра | Псевдонимы | Ограничение или примечание | Используется для |
|---|---|---|---|---|---|---|
| объектив | регрессия | Регрессия, двоичная | перечисление | Objective_type, приложение | При изменении влияет на другие параметры | Укажите тип модели ML |
| метрическая | null | +20 различных показателей | мульти-перечисление | метрики, metric_types | Нулевой означает, что будет использоваться метрика, соответствующая указанной цели. | Укажите метрическую систему.Поддержка нескольких показателей, |
| повышающий | гбдт | гбдт, рф, дротик, госс | перечисление | boosting_type | Если вы установите RF, это будет подход к упаковке | Способ повышения |
| лямбда_l1 | 0,0 | [0, ∞] | двойной | reg_alpha | лямбда_l1> = 0,0 | регуляризация |
| bagging_fraction | 1.0 | [0, 1] | двойной | Подвыборка | 0,0 <фракция мешков <= 1,0 | случайным образом выбрать часть данных без повторной выборки |
| bagging_freq | 0,0 | [0, ∞] | внутренний | subsample_freq | , чтобы включить упаковку в мешки, значение bagging_fraction также должно быть меньше 1.0. | 0 означает отключение упаковки; k означает выполнять упаковку на каждой k итерации |
| num_leaves | 31 | [1, ∞] | внутренний | num_leaf | 1 | максимальное количество листьев на одном дереве |
|
| feature_fraction | 1.0 | [0, 1] | двойной | sub_feature | 0,0 | , если вы установите его на 0,8, LightGBM выберет 80% функций |
|
| макс_глубина | -1 | [-1, ∞] | внутренний | макс_глубина | Чем больше, тем лучше, но скорость переобучения увеличивается. | ограничение максимальной глубины Forr модель дерева |
| max_bin | 255 | [2, ∞] | внутренний | Биннинг гистограммы | max_bin> 1 | eal с накладкой |
| num_iterations | 100 | [1, ∞] | внутренний | Num_boost_round, n_iter | num_iterations> = 0 | количество итераций повышения |
| скорость обучения | 0.1 | [0 1] | двойной | эта | скорость_обучения> 0,0Типичный: 0,05. | в дротике, это также влияет на нормализацию веса упавших деревьев |
| Early_stopping_round | 0 | [0, ∞] | двойной | early_stopping_rounds | прекратит обучение, если проверка не улучшится за последний период Early_stopping_round | Производительность модели, количество итераций, время обучения |
| category_feature | Пустая строка | Укажите число для индекса столбца | multi-int или строка | cat_feature | Обработка категориальных характеристик | |
| bagging_freq | 0.0 | [0, ∞] | внутренний | subsample_freq | 0 означает отключение упаковки; k означает выполнять упаковку на каждой k итерации | , чтобы включить упаковку в мешки, значение bagging_fraction также должно быть меньше 1.0. |
| многословие | 0 | [-∞, ∞] | внутренний | подробный | <0: фатальный, = 0: ошибка (предупреждение), = 1: информация,> 1: отладка | Полезно для дебага |
| min_data_in_leaf | 20 | min_data | внутренний | min_data | min_data_in_leaf> = 0 | Может использоваться для переоборудования |
Примечание:
Никогда не следует принимать какие-либо значения параметров как должное и корректировать их в зависимости от вашей проблемы.Тем не менее, эти параметры являются отличной отправной точкой для ваших алгоритмов настройки гиперпараметров
.См. Также: Лучшие инструменты для визуализации показателей и гиперпараметров экспериментов по машинному обучению
Пример настройки параметров Lightgbm на Python (настройка lightgbm)
Наконец, после объяснения всех важных параметров, пора провести несколько экспериментов!
Я буду использовать один из популярных конкурсов Kaggle: прогнозирование клиентских транзакций Santander.
Я буду использовать эту статью, в которой объясняется, как запустить настройку гиперпараметров в Python для любого скрипта.
Стоит прочитать!
Прежде чем мы начнем, один важный вопрос! Какие параметры настраивать?
- Обратите внимание на проблему, которую вы хотите решить, например, набор данных Santander сильно несбалансирован ,
Определение глубины Merriam-Webster
\ ˈdepth \ plural depths \ ˈdepths, ˈdep (t) s \1a (1) : глубокое место в водоеме. рыба, обитающая на больших глубинах
(2) : часть, которая находится далеко от внешней поверхности или поверхности глубина леса
b (1) : глубокое или интенсивное состояние (как мысли или чувства) глубина печали также : предосудительно низкое состояние не поняли, что стандарты упали до такой глубины
(2) : в середине времени (например, сезона) глубина зимы
(3) : худшая часть глубины впадины
2 математикаb : прямое линейное измерение спереди назад глубина книжной полки
3 : качество глубины глубина прохода4 : степень интенсивности глубина цвета также : качество глубокого (как в понимании) или полного (как знания) глубины ее опыта
5 : качество или состояние полноты или тщательности — используется во фразе углубленно будет проведено исследование углубленно предмет, обсуждаемый углубленно [= тщательно, всесторонне] хорошие игроки команда, которой не хватает глубины в дальней зоне за пределами своей глубины или за пределами своей глубины: за пределами своих возможностей актер из его глубины в серьезной драме
Руководство по мировому уровню — Как расти и повышать уровень | Genshin Impact
Прочтите это руководство Genshin Impact, чтобы узнать больше о том, как повышать мировой уровень! Узнайте, как подняться до мирового уровня 1, 2 и 3, что происходит при повышении мирового уровня, советы по игре, уловки и многое другое!
Ознакомьтесь с руководством для начинающих здесь!Как повысить и повысить уровень мирового уровня
Повысьте ранг приключения, чтобы поднять мировой уровень
Чтобы поднять свой общий мировой ранг, вам нужно будет поднять свой ранг приключения до определенного уровня.Как только вы достигнете необходимого ранга приключения, мировой уровень также будет повышен.
Ознакомьтесь с руководством по рангам в приключениях здесь!Способы повышения ранга приключений
- Завершение ежедневных комиссий
- Проверка Справочника искателя приключений
- Открытие путевых точек
- Завершение квестов
- Статуя семи поклонников
- Охота за сокровищами
- Очистка подземелий