Как измерить глубину оврага нивелиром: Изображение на плане неровностей земной поверхности. Объясните своим родителям, как с помощью нивелира измерить относительную глубину оврага.

Что вычитка может сделать для вашей статьи?

Scribbr 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.

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.

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:

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:

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:

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

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

b : прямое линейное измерение спереди назад глубина книжной полки

4 : степень интенсивности глубина цвета также : качество глубокого (как в понимании) или полного (как знания) глубины ее опыта

: 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!

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.

Способы повышения ранга приключений

• Завершение ежедневных комиссий
• Проверка Справочника искателя приключений
• Открытие путевых точек
• Завершение квестов
• Статуя семи поклонников
• Охота за сокровищами
• Очистка подземелий

41 Когда повышается мировой уровень 9044 9044 Квест восхождения 1

Мир Ур.	Как разблокировать мировой уровень
0	Разблокировано по умолчанию
1	Достичь 20 ранга приключений
2	Достичь 25 ранга приключений 2 и ранга приключений	Достигните 30-го ранга приключения
4	Достигните 35-го ранга приключения и завершите квестовый квест «Вознесение 2» ранга приключения

Выше перечислены мировые уровни и соответствующие уровни ранга приключения, необходимые для их разблокировки.

Мировой ранг Ascension

Чтобы получить Мировой уровень 2 и выше, вам нужно будет выполнить специальный квест Ascension. Это означает, что ваш мировой уровень не будет автоматически повышаться! Найдите в журнале заданий задание, в названии которого указано «Восхождение», и очистите его.

Что такое мировой уровень?

Общая сложность открытого мира

Мировой уровень — это общая сложность мира, который вы в настоящее время исследуете. В начале игры вы будете на мировом уровне 0.Однако по мере того, как вы продолжаете исследовать, уровень мира будет постепенно расти!

Что происходит при повышении мирового уровня

При повышении мирового уровня предметы, с которыми вы сталкиваетесь, будут намного сильнее. Вы столкнетесь с более сильными врагами, у которых больше здоровья и больше урона. Тем не менее, добыча, которую вы найдете во время исследования, также будет более высокого уровня!

Трудно прогрессировать?

Попробуйте сватовство с другими игроками

Посетите форум, указанный ниже, чтобы встретиться и поиграть с другими игроками Genshin Impact.Не забудьте также опубликовать свой UID и сервер, чтобы другие игроки могли вас добавить.

Посетите форум Genshin Impact

Genshin Impact — Статьи по теме

Последние руководства

Местоположение анемокулюса и геокулуса

Пошаговые руководства и руководства

Авторские права © 2012-2020 miHoYo ВСЕ ПРАВА ЗАЩИЩЕНЫ

Руководство по фарму и вознаграждениям с рангом Adventure — Как быстро повысить уровень | Genshin Impact

Проверьте это Руководство по фарму рангового приключения, чтобы узнать о Ударе Геншина.Узнайте, как быстро повышать уровень, награды, опыт фарма, руководство по повышению уровня, самый быстрый ранг, быстрый 25, 26 и 30 ранг приключений.

Ознакомьтесь с руководством и советами для начинающих здесь!

Как повысить уровень приключения?

Выравнивание методов ранга приключений

Ежедневные комиссии

Разблокировано на уровне 12

Вы можете разблокировать ежедневные миссии, поговорив с Кэтрин, секретарем гильдии приключений, пока вы на уровне 12.

Ознакомьтесь с руководством по ежедневным комиссиям здесь!

Ежедневно дает щедрые бонусы

Как следует из названия, вы можете выполнять ежедневные задания один раз в день.Это не только дает много опыта, но также дает другие предметы, такие как Primo Gem и Mora.

Справочник авантюриста

Как только вы доберетесь до Мондштадта, поговорите с Кэтрин, и он покажет кат-сцену. К концу кат-сцены вы разблокируете Справочник искателя приключений.

Раздел опыта

Один из разделов Справочника искателя приключений — это раздел опыта. Завершите миссии в этом разделе, чтобы получить огромное количество опыта и артефактов.

Раздел боссов

В разделе «Боссы» вы используете «Оригинальную смолу» для получения награды после победы над боссом в локации, указанной в книге. Вы можете хранить до 120 смол, и каждые 8 ​​минут восстанавливается 1 смола.

Разблокировка путевых точек

Вы получите небольшое количество опыта приключенческого ранга, открывая путевые точки. Разблокировка путевых точек позволяет телепортироваться в это место, что значительно ускоряет путешествие. Быстрое путешествие облегчает получение опыта через миссии.

Завершение квестов

Вы можете проверить прогресс квеста, отметив «Квест» в главном меню. Хотя на это уходит много времени, это дает много очков опыта. Выполняйте квесты во время охоты за сокровищами и открывайте точки деформации для более эффективного повышения уровня.

Поклонение Статуе Семи

Поклонение Статуе Семи даст вам предметы, включая Опыт Авантюриста. Мало того, он открывает детали карты, которые очень помогут вам в вашем путешествии, поэтому лучше поклоняться одному, когда его заметят.Чтобы поклоняться им, вам нужно собрать анемокулус и геокулус со всех концов карты!

Охота за сокровищами

Открытие сундука с сокровищами может дать опыт, однако их сложно искать, так как они не отображаются на карте. Вместо того, чтобы активно искать сундуки с сокровищами, откройте сундук, мимо которого вы проходите, исследуя или выполняя квесты.

Ознакомьтесь с интерактивной картой сундуков здесь!

Очистка подземелий

Очистка подземелий дает огромное количество опыта, однако для этого требуется, чтобы вы достигли определенного ранга приключений в каждом подземелье.Бросьте вызов подземельям, которые открываются вашим уровнем, для быстрого повышения уровня.

Проверь домены и подземелья

Уровень приключения 25 и выше — Быстрое руководство по повышению

Выполняйте ежедневные задания или комиссионные

Вы можете получить 225 очков опыта приключений за каждую выполненную комиссию. Выполнив все 4 поручения, вы можете получить еще 500 очков опыта приключений, поговорив с консьержем Гильдии искателей приключений.

Делайте еженедельные домены и боссы

Босс / домен	EXP	Стоимость смолы
Противостоять Stormterror	300	60
9044 9044 9044 Lupus Boreas Есть боссы, у которых вы можете требовать награды только раз в неделю.Мало того, что они дают материалы, они также дают огромное количество опыта ранга приключения. Обновляется каждый понедельник После того, как награды собраны, их можно будет получить снова только в понедельник. В случае со Stormterror вы можете бросить вызов боссу в любое время, однако награды не будет. Храмы испытаний Храмы — это домены, в которых не используются оригинальные смолы для получения наград. Его можно отличить по значку с синим значком в форме ромба (◆) вместо круглого. Наград можно получить только один раз. Храмы дают вызовы, которые однажды выполнены, дают многочисленные награды, включая опыт приключений. Однако награды разовые. Проверьте свою карту на наличие незавершенных храмов и бросьте им вызов, чтобы получить дополнительный опыт! Используйте оставшуюся оригинальную смолу для боссов и доменов Оригинальная смола автоматически восстанавливается каждые 8 ​​минут, пока не достигнет 120. Было бы расточительно поддерживать ее на максимальном уровне, поэтому обязательно используйте их для боссов или доменов.Вы получите не только материалы для восхождения, но и ранг приключений. Избегайте использования хрупких смол Хрупкие смолы — удобные предметы, которые можно использовать для восстановления исходных смол. Не рекомендуется использовать Хрупкие смолы для повышения ранга авантюриста. Вместо этого рекомендуется использовать его для сбора 5 ★ артефактов, доступных на уровне 40 и выше. Ознакомьтесь с руководством по сборке артефактов здесь! Охота за сокровищами Сокровища, которые вы находите, исследуя мир, действительно полезны для повышения уровня приключений.Хотя это дает лишь небольшое количество опыта, в мире TEYVAT есть много сундуков с сокровищами. Лучше делать локальные квесты во время охоты за сокровищами Для более продуктивного поиска сокровищ лучше выполнять локальные квесты, так как они не только дают опыт, но и в местах для квестов обычно есть много сундуков с сокровищами. Кроме того, к некоторым сундукам можно получить доступ только после выполнения локального задания. Посмотрите все локальные задания здесь! Treasure Farming For Exp Когда у вас закончились квесты, следуйте по этому маршруту охоты за сокровищами и повышайте свой приключенческий ранг с помощью сундука. Ознакомьтесь с интерактивной картой сундуков здесь! Преимущества повышения уровня Уровень приключений Разблокирует сюжет и квесты Многие квесты и сюжеты в игре можно выполнить только после достижения определенного ранга приключения. Повышайте уровень приключения, чтобы узнать больше о каждом персонаже и мире. Получите награды за повышение уровня Вы можете получить различные награды после повышения уровня, поговорив с Кэтрин, секретарем гильдии искателей приключений. Вы можете получать деньги, артефакты и предметы для улучшения, что очень полезно в вашем приключении. Награды за ранг в приключениях Награды за ранг в приключениях в основном представлены ниже. Сумма зависит от того, какой ранг вы претендуете. Мора Primo Gems Артефакты Оружие Руда улучшения Опыт приключений Познанная судьба Проверьте другие способы стать сильнее здесь Открывает подземелья Как и в случае с сюжетом и заданиями, для большинства подземелий требуется доступ к определенному рангу приключения.Открывайте сложные подземелья, повышая свой рейтинг в приключениях. Повышает мировой уровень Повышение вашего ранга приключения до определенного уровня также увеличивает общий мировой уровень. Более высокий мировой уровень сделает врагов, с которыми вы встречаетесь, намного сильнее, но также сделает добычу, которую вы найдете более редкой! Узнайте, как поднять мировой уровень здесь! Genshin Impact — Статьи по теме Последние руководства Местоположение анемокулюса и геокулуса Пошаговые руководства и руководства Авторские права © 2012-2020 miHoYo ВСЕ ПРАВА ЗАЩИЩЕНЫ . No related posts. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт