Классификация воблеров таблица

Виды воблеров и их подробная классификация

Уже более ста лет рыболовы всего мира с успехом ловят хищную рыбу на воблеры. За это время появились многие виды воблеров, каждый из которых предназначен для определенных условий ловли, а некоторые были специально созданы для ловли того или иного хищника.

Эти искусственные рыбки стали основной приманкой при спиннинговой ловле и при ловле методом троллинга. Изготавливаются они, как правило, из дерева, пластика или пробки и оснащаются подходящими тройниками. В связи с огромным разнообразием моделей этой приманки, появилась необходимость в их классификации, которая основана на конструктивных и эксплуатационных особенностях каждого вида.

Принцип классификации

Каждый воблер состоит из тела, монолитного или составленного из двух – трех частей, и нескольких, закрепленных подвижно, тройников. Также они бывают:

• с лопастью в передней части;
• без лопасти.

Это, пожалуй, главные внешние отличия, которое можно обнаружить сразу, при первом осмотре такой искусственной рыбки.

Из-за огромного количества различных вариаций этой популярной приманки четкая классификация воблеров по определенным видам затруднена. Но, тем не менее, основные типы воблеров принято различать в соответствии со следующими параметрами:

1. Плавучесть.
2. Глубина погружения.
3. Форма тела.

Остальные, более точные характеристики, такие как, например, размер воблера, его цвет и пр., рассматриваются и учитываются при ловле конкретного вида хищника на определенном водоеме.

Рассмотрим подробнее разновидности воблеров в соответствии с каждым, указанным выше, параметром.

Классификация по плавучести

Классификация воблеров по плавучести проводится в соответствии с тем, как приманка ведет себя, находясь в воде. В зависимости от этого принято разделять следующие типы воблеров по плавучести:

1. Плавающие. Эти приманки всегда остаются на поверхности воды.
2. Тонущие. После заброса они устремляются ко дну.
3. Суспендеры. К этому типу относятся приманки, которые без дополнительного утяжеления способны оставаться на незначительной, например 10 – 15 см, глубине после попадания в воду.

Кроме того существует международная маркировка воблеров по плавучести, более точно определяющая их характер поведения после заброса в воду. Например, плавающие воблеры могут обозначаться следующим образом:

1. «Slow Floating» (SF). Так маркируются медленно всплывающие после заброса приманки.
2. «Floating» (F). Плавающий воблер.
3. «Fast Floating» (FF). Быстро всплывающий.

Тонущие приманки могут иметь одну из следующих маркировок:

1. «Sinking» (S). Тонущий.
2. «Fast Sinking» (FS). Тонущий стремительно.
3. «Slow Sinking» (SS). Тонущий постепенно.

Для суспендеров принято следующее обозначение:

1. «Suspending» (SP) или (SU). Приманки с нейтральной плавучестью.
2. «Super Slow Sinking» (SSS). Тонущие очень медленно приманки.

Классификация воблеров по плавучести, маркировка которых уже стерлась или не была нанесена, обычно определяется опытным путем на рыбалке.

Классификация в зависимости от глубины погружения

Это уникальная приманка, ловить на которую можно с успехом разную рыбу, на разных глубинах, используя самые разные техники проводки. Разновидности воблеров, различающихся этим параметром, и их практическое применение, связаны напрямую.

По степени возможного заглубления они делятся на три основных типа:

1. Поверхностные.
2. Глубоководные.
3. Среднего заглубления.

К поверхностному типу относятся приманки, которые в основном, работают у поверхности и не заглубляются более чем на метр. Утвержденная маркировка воблеров этого типа выглядит следующим образом: «SSR» (Super Shallow Runner). Можно назвать самые известные и уловистые воблеры данного типа:

• чаггеры;
• попперы;
• волкеры;
• глиссеры.

Опытным спиннингистам эти названия говорят о многом, для многих из них они скажут даже больше, чем заводская маркировка воблеров и обозначение.

Вот так выглядит поппер:

Даже самые маленькие воблеры этого типа способны своей игрой на поверхности воды привлечь очень крупного хищника.

Обычно, такие поверхностные искусственные рыбки либо вообще не имеют лопатку на своем носе, либо она у них очень незначительная.

Классификация воблеров по заглублению проводится в соответствии с той глубиной, на которую они способны погружаться при проводке. Глубинные воблеры имеют следующие обозначения:

1. DR (Deep Runner) – глубоководные приманки, которые при проводке способны заныривать на глубину до 12 метров.
2. MDR (Middle Deep Runner) – средне – глубинные приманки.

Какие бывают воблеры этой разновидности? Их много, например:

• минноу;
• шэд;
• крэнк.

И некоторые другие. Немногие начинающие рыболовы знают, как определить глубину погружения воблера. У брэндовых моделей, этот показатель отображен в маркировке на корпусе. Если нет, нужно обращать внимание на лопатку.

Важно! Степень возможного заглубления воблера сильно зависит от размера, формы и угла наклона лопатки. Чем она больше, шире и меньше угол ее отклонения от центральной оси, тем на большую глубину способен он опуститься.

Самые лучшие воблеры этой категории, способны эффективно и стабильно работать на значительных глубинах даже при равномерной, небыстрой проводке.

Классификация по форме тела

Рыболовные воблеры могут быть самой различной формы, каждая из которых призвана наилучшим образом сымитировать в движении того или иного малька. Они есть и длинные, веретенообразные, и пузатые, и почти круглые, и тупоносые.

Интересно! С опытом, половив рыбу с помощью этих приманок не один год, становится понятно, что всегда та форма, которую имеют воблеры, их разновидности и основное назначение тесно взаимосвязаны. От формы во многом зависят эксплуатационные параметры.

Среди приманок с лопастями заглубления различают следующие виды:

Минноу (Minnow). У них тонкое удлиненное тело, напоминающее немного вздувшуюся палочку. В движении они больше других напоминают уклейку или пескаря.

Крэнк (Crank). Формы воблеров этого подвида отличаются несколько сплюснутым с боков корпусом.

Шэд (Shad). Этот подвид отличает высокий плоский корпус, напоминающий тело сельди.

Фэт (Fat). Это приманки, имеющие укороченную каплевидную форму тела. Они всегда, при одинаковом весе, короче минноу и объемней чем шеды.

Конечно, каждая из этих приманок имеет свои внешние отличия, но порой они столь незначительны, что отнести ее к тому или иному подвиду может только профессиональный рыболов. Остальным рыбакам это поможет сделать обозначение воблеров, наносимое на корпус.

К приманкам, работающим у поверхности воды, также относятся модели с разной формой тела. Итак, какие бывают виды поверхностных воблеров? Это, например:

Всем известные попперы (Popper), имеющие очень характерную чашечку в своей лобовой части, с помощью которой он способен производить нужный шум и брызги при проводке.

Кроулеры (Crawler). Эта одна из самых примечательных приманок. У нее поперек головы установлена широкая лопасть, которая иногда изогнута и напоминает уши.

Стикбейты (Stick Bait). Такие приманки имеют два подвида: «Walker» с длинным и тонким телом без лопатки и «Propper», который характерен тем, что у него установлен пропеллер (один или два, спереди или сзади).

Самые лучшие воблеры этого типа, а это, как правило, модели от известных производителей, очень ценятся опытными спиннингистами. Они способны эффективно работать на заросших участках водоемов без угрозы серьезного зацепа.

Классификация воблеров со средней степенью погружения определяет следующие их виды и формы:

1. Раттлин (Rattlin). Это ромбовидная приманка, у которой часто внутри корпуса размещены гремящие шарики. Кольцо для крепления лески у них расположено в верхней части.
2. Дартер (Darter). Эта разновидность приманки имеет длинное тело и скошенный нос, который позволяет получать качественную низкочастотную игру.
3. Джерк-бейт (JercBait). Это достаточно крупные приманки, предназначенные для рывковых проводок. Этот вид в свою очередь разделяется на три подвида: «Diver» (дайвер), «Glider» (глайдер) и «Pullbait» (пуллбейты). Каждая разновидность этих воблеров имеет свои характерные отличия, и их применение во многом от них зависит.

Приманки, состоящие из двух или трех частей

Есть отдельный тип воблеров, основное отличие которых в том, что их корпус состоит из двух и более частей, соединенных между собой подвижно. Их часто называют «составниками» (Jointed). Такие воблеры также имеют свои виды и определенную классификацию, которая учитывает их внешний вид и, иногда, материал изготовления.

Например, составники, которые сделаны из мягких материалов, называют «Свимбейтами» (SwimBait).

Есть интересный класс приманок, к которому относятся все составники, имитирующие различных насекомых, рачков или лягушек, имеет обозначение «Cicada» (Цикада). Такие виды воблеров и их свойства тщательно изучаются на практике опытными рыбаками, которые знают особенности поведения рачков или насекомых, которые имитирует данная приманка. При этом порой, очень важен цвет воблера.

Полезное видео

Ниже посмотрим видео с самыми дорогими воблерами в мире:

Однажды испытав на практике одну из этих приманок, вы, скорее всего, останетесь их приверженцем на всю жизнь. Постепенно, с опытом, к вам придет понимание, какие воблеры самые уловистые на том или ином водоеме и вы будете часто спорить со своими друзьями – рыбаками, какие лучше использовать воблеры на того или иного хищника. Мир этих искусственных приманок очень обширен, изучать их разновидности и свойства можно не один десяток лет.

Список таблиц для классификации - Управление жизненным циклом продукта

Практические советы по устранению дисбаланса классов в двоичной классификации | by Zichen Wang

Без повторной выборки данных можно также сделать так, чтобы классификатор знал о несбалансированных данных, включив веса классов в функцию стоимости (также известную как целевая функция). Интуитивно мы хотим придать больший вес классу меньшинства и меньший вес классу большинства. scikit-learn имеет удобную служебную функцию для вычисления весов на основе частот классов:

  из  sklearn.utils.class_weight  import  compute_class_weight 
 class_weights = compute_class_weight ('сбалансированный', np.unique (y), y) 

Перекрестная энтропия - это общий выбор функции стоимости для многих алгоритмов двоичной классификации, таких как логистическая регрессия. Перекрестная энтропия определяется как:

CrossEntropy = - y log ( p) - (1− y ) log (1− p )

, где y - двоичный индикатор класса (0 или 1), а p - прогнозируемая вероятность, например, принадлежность к классу 1.Чтобы включить веса двух классов (0 и 1) в перекрестную энтропию, можно определить взвешенную перекрестную энтропию:

, в которой w_0 и w_1 - веса для классов 1 и 0 соответственно. В Tensorflow можно реализовать веса классов, используя tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits . В Keras class_weight можно передать в методы моделей fit в качестве параметров при обучении. В будущем я буду реализовывать примеры для экономичных классификаторов в Tensorflow и Keras.

Чувствительное обучение также может быть достигнуто путем установки параметра class_weight во многих классификаторах scikit-learn, таких как машина опорных векторов (SVM) и Random Forest.

1. class_weight = 'сбалансированный' : использует значения y для автоматической регулировки весов, обратно пропорциональных частотам классов во входных данных
2. class_weight = 'balance_subsample' : то же самое, что и «сбалансированный», за исключением того, что веса вычисляются на основе выборки начальной загрузки для каждого выращенного дерева.

Machine Learning - мультиклассовая классификация с несбалансированным набором данных | автор: Javaid Nabi

Проблемы классификации и методы повышения производительности

Проблемы классификации, имеющие несколько классов с несбалансированным набором данных, представляют собой проблему, отличную от проблемы двоичной классификации. Неравномерное распределение делает многие традиционные алгоритмы машинного обучения менее эффективными, особенно при прогнозировании примеров классов меньшинств. Для этого давайте сначала поймем проблему, а затем обсудим способы ее решения.

1. Мультиклассовая классификация: Задача классификации с более чем двумя классами; например, классифицируйте набор изображений фруктов, которые могут быть апельсинами, яблоками или грушами. При классификации на несколько классов предполагается, что каждому образцу присваивается одна и только одна этикетка: фрукт может быть яблоком или грушей, но не обоими одновременно.
2. Несбалансированный набор данных: Несбалансированные данные обычно относятся к проблеме с проблемами классификации, когда классы не представлены одинаково.Например, у вас может быть 3-х классная задача классификации набора фруктов для классификации как апельсины, яблоки или груши всего 100 экземпляров. В общей сложности 80 экземпляров помечены как класс 1 (апельсины), 10 экземпляров - как класс 2 (яблоки), а остальные 10 экземпляров - как класс 3 (груши). Это несбалансированный набор данных и соотношение 8: 1: 1. Большинство наборов данных классификации не имеют точно одинакового количества экземпляров в каждом классе, но небольшая разница часто не имеет значения. Существуют проблемы, при которых дисбаланс классов не просто обычен, а является ожидаемым.Например, в наборах данных, подобных тем, которые характеризуют мошеннические транзакции, нет баланса. Подавляющее большинство транзакций будет относиться к классу «Отсутствие мошенничества», а очень незначительное меньшинство - к классу «мошенничества».

Набор данных, который мы будем использовать в этом примере, - это знаменитый набор данных «20 ​​групп новостей». Набор данных 20 групп новостей представляет собой набор примерно из 20 000 документов групп новостей, разделенных (почти) равномерно по 20 различным группам новостей. Коллекция 20 групп новостей стала популярным набором данных для экспериментов в текстовых приложениях методов машинного обучения, таких как классификация текста и кластеризация текста.

scikit-learn предоставляет инструменты для предварительной обработки набора данных. Дополнительные сведения см. Здесь. Количество статей для каждой группы новостей, приведенное ниже, примерно одинаково.

Удаление некоторых новостных статей из некоторых групп, чтобы сделать общий набор данных несбалансированным, как показано ниже.

Теперь наш несбалансированный набор данных с 20 классами готов для дальнейшего анализа.

Поскольку это проблема классификации, мы воспользуемся подходом, аналогичным описанному в моей предыдущей статье для анализа настроений.Единственная разница в том, что здесь мы имеем дело с проблемой мультиклассовой классификации.

Последний слой в модели - Dense (num_labels, activate = 'softmax') , с num_labels = 20 классами, softmax используется вместо sigmoid. Другое изменение в модели связано с изменением функции потерь на loss = «categoryorical_crossentropy», , которая подходит для мультиклассовых задач.

Обучение модели с набором проверки 20% validation_split = 20 и использованием verbose = 2, мы видим точность проверки после каждой эпохи. Сразу после 10 эпох мы достигаем точности проверки 90%.

Похоже, что точность очень хорошая, но действительно ли модель работает хорошо?

Как измерить производительность модели? Давайте предположим, что мы обучаем нашу модель на несбалансированных данных из более раннего примера фруктов, и, поскольку данные сильно смещены в сторону Класса-1 (Апельсины), модель чрезмерно соответствует метке Класса-1 и предсказывает его в большинстве случаев. и мы достигаем точности 80%, что на первый взгляд кажется очень хорошим, но, если присмотреться, мы никогда не сможем правильно классифицировать яблоки или груши.Теперь вопрос в том, что если в данном случае точность не является подходящей метрикой для выбора, то какие метрики использовать для измерения производительности модели?

С несбалансированными классами легко получить высокую точность, фактически не делая полезных прогнозов. Таким образом, точность в качестве метрики оценки имеет смысл только в том случае, если метки классов распределены равномерно. В случае несбалансированных классов матрица путаницы является хорошим методом для обобщения производительности алгоритма классификации.

Матрица неточностей - это измерение производительности алгоритма классификации, где выходные данные могут быть двумя или более классами.

Когда мы внимательно смотрим на матрицу путаницы, мы видим, что классы [ alt.athiesm, talk.politics.misc, soc.religion.christian ], которые имеют очень мало образцов [65,53, 86] соответственно, действительно имеют очень низкие оценки [0,42, 0,56, 0,65] по сравнению с классами с большим количеством образцов, например [ rec.спорт.хоккей, рек.мотоциклы ]. Таким образом, глядя на матрицу путаницы, можно ясно увидеть, как модель работает при классификации различных классов.

Существуют различные методы, используемые для повышения производительности несбалансированных наборов данных.

Повторная выборка набора данных

Чтобы сбалансировать наш набор данных, есть два способа сделать это:

1. Недостаточная выборка: Удалить выборки из избыточно представленных классов; используйте это, если у вас огромный набор данных.
2. Передискретизация: Добавьте больше выборок из недостаточно представленных классов; используйте это, если у вас небольшой набор данных.

SMOTE (Техника передискретизации синтетических меньшинств)

SMOTE - это метод передискретизации.Он создает синтетические образцы класса меньшинства. Мы используем пакет python imblearn для избыточной выборки классов меньшинств.

у нас есть 4197 образцов до и 4646 образцов после применения SMOTE, похоже, что SMOTE увеличил выборки классов меньшинств. Мы проверим производительность модели с новым набором данных.

Повышена точность проверки с 90 до 94%. Давайте протестируем модель:

Небольшое улучшение точности теста, чем раньше (с 87 до 88%).Давайте теперь посмотрим на матрицу путаницы.

Мы видим, что классы [ alt.athiesm , talk.politics.misc , sci.electronics , soc.religion.christian ] имеют более высокие оценки [0,76, 0,58, 0,75, 0,72], чем раньше Таким образом, модель работает лучше, чем раньше, при классификации классов, хотя точность аналогична.

Другой трюк:

Поскольку классы несбалансированы, как насчет того, чтобы внести некоторую предвзятость по отношению к классам меньшинств? Мы можем оценить веса классов в scikit_learn, используя compute_class_weight и используя параметр ‘class_weight’ во время обучения модели.Это может помочь обеспечить некоторую предвзятость по отношению к классам меньшинства при обучении модели и, таким образом, помочь в улучшении производительности модели при классификации различных классов.

PyTorch [Tabular] - двоичная классификация | автор: Акшадж Верма

В этом сообщении блога вы познакомитесь с реализацией двоичной классификации табличных данных с помощью PyTorch.

Мы будем использовать набор данных симптомов боли в пояснице, доступный на Kaggle. В этом наборе данных 13 столбцов, где первые 12 - это функции, а последний столбец - целевой столбец. Набор данных состоит из 300 строк.

 import numpy as np 
 import pandas as pd 
 import seaborn as sns 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 import torch 
 import torch.nn as nn 
 import torch.optim as optim 
 from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 
 
 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
 from sklearn.model_selection import train_test_splitle 
. metrics import confusion_matrix, classification_report 
 

 df = pd.read_csv ("data / tabular / classification / spine_dataset.csv") df.head () 

Распределение классов

Здесь наблюдается дисбаланс классов.Хотя многое можно сделать для борьбы с дисбалансом классов, это выходит за рамки этого сообщения в блоге.

 sns.countplot (x = 'Class_att', data = df) 

Класс вывода кодирования

PyTorch поддерживает метки, начинающиеся с 0. То есть [0, n] . Нам нужно переназначить наши метки, чтобы начать с 0.

 df ['Class_att'] = df ['Class_att']. Astype ('category') encode_map = {
 'Abnormal': 1, 
 'Normal': 0 
 } 
 df ['Class_att'].replace (encode_map, inplace = True) 
 

Создание данных ввода и вывода

Последний столбец - это наш вывод. Входными данными являются все столбцы, кроме последнего. Здесь мы используем метод .iloc из библиотеки Pandas для выбора наших входных и выходных столбцов.

 X = df.iloc [:, 0: -1] 
 y = df.iloc [:, -1] 

Разделение теста на поезд

Теперь мы разделим наши данные на наборы для обучения и тестирования. Мы выбрали 33% процентов данных для тестирования.

 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.33, random_state = 69) 

Стандартизировать входные данные

Для правильного обучения нейронных сетей нам необходимо стандартизировать входные значения. Мы стандартизируем функции, удаляя среднее значение и масштабируя до единичной дисперсии. Стандартная оценка образца x , где среднее значение составляет u , а стандартное отклонение составляет с. рассчитывается как:

z = (x - u) / s

Подробнее о стандартизация / нормализация в нейронных сетях здесь.

 scaler = StandardScaler () 
 X_train = scaler.fit_transform (X_train) 
 X_test = scaler.fit_transform (X_test) 

Для обучения наших моделей нам нужно установить некоторые гиперпараметры. Обратите внимание, что это очень простая нейронная сеть, поэтому мы не настраиваем много гиперпараметров. Цель - узнать, как работает PyTorch.

 EPOCHS = 50 
 BATCH_SIZE = 64 
 LEARNING_RATE = 0,001 

Здесь мы определяем Dataloader. Если это для вас в новинку, я предлагаю вам прочитать следующий пост в блоге о Dataloaders и вернуться.

 ## train dataclass trainData (Dataset): 
 def __init __ (self, X_data, y_data): 
 self.X_data = X_data 
 self.y_data = y_data 
 
 def __getitem __ (self return, index. index], self.y_data [index] 
 
 def __len__ (self): 
 return len (self.X_data) 
 
 train_data = trainData (torch.FloatTensor (X_train), 
 torch.FloatTensor (y_train)) 
 
 # класс тестовых данных testData (Dataset): 
 def __init __ (self, X_data): 
 self.X_data = X_data 
 
 def __getitem __ (self, index): 
 return self.X_data [index] 
 
 def __len__ (self): 
 return len (self.X_data) 
 
 test_data = testData (torch.FloatTensor) (X_data) 
 

Давайте инициализируем наши загрузчики данных. Мы будем использовать batch_size = 1 для нашего тестового загрузчика данных.

 train_loader = DataLoader (dataset = train_data, batch_size = BATCH_SIZE, shuffle = True) test_loader = DataLoader (dataset = test_data, batch_size = 1) 

Drop Здесь мы определяем двухуровневую сеть прямого распространения с BatchNorm и.

В нашей функции __init __ () мы определяем, какие слои мы хотим использовать, а в функции forward () мы вызываем определенные слои.

Так как количество входных объектов в нашем наборе данных равно 12, входными данными для нашего первого слоя nn.Linear будет 12. Результатом может быть любое число, которое вы хотите.

Единственное, что вам нужно убедиться, это то, что количество выходных объектов одного слоя должно быть равно количеству входных объектов следующего слоя.

Подробнее о nn.Linear читайте в документации. Точно так же мы определяем уровни ReLU, Dropout и BatchNorm.

После того, как мы определили все эти слои, пора их использовать. В функции forward () мы берем переменную input в качестве входных данных. Мы передаем этот ввод через разные инициализированные слои.

Первая строка функций forward () принимает входные данные, передает их через наш первый линейный уровень и затем применяет к ним активацию ReLU.Затем мы применяем BatchNorm к выводу. Посмотрите на следующий код, чтобы лучше понять его.

Обратите внимание, что мы не использовали активацию Sigmoid в нашем последнем слое во время обучения. Это потому, что мы используем функцию потерь nn.BCEWithLogitsLoss () , которая автоматически применяет сигмовидную активацию.

 class binaryClassification (nn.Module): 
 def __init __ (self): 
 super (binaryClassification, self) .__ init __ () # Количество входных функций - 12.
 self.layer_1 = nn.Linear (12, 64) 
 self.layer_2 = nn.Linear (64, 64) 
 self.layer_out = nn.Linear (64, 1) 
 self.relu = nn.ReLU () 
 self.dropout = nn.Dropout (p = 0.1) 
 self.batchnorm1 = nn.BatchNorm1d (64) 
 self.batchnorm2 = nn.BatchNorm1d (64) 
 
 def вперед (self, вводы): 
 x = self.relu (self.layer_1 (входы)) 
 x = self.batchnorm1 (x) 
 x = self.relu (self.layer_2 (x)) 
 x = self.batchnorm2 (x) 
 x = self.dropout (x) 
 x = self.layer_out (x) 
 
 return x 
 

После того, как мы определили нашу архитектуру, мы проверяем, активен ли наш графический процессор.В PyTorch замечательно то, что использовать графический процессор очень просто.

Переменная device либо скажет cuda: 0 , если у нас есть графический процессор. В противном случае будет указано cpu . Вы можете следовать этому руководству, даже если у вас нет графического процессора, без каких-либо изменений в коде.

 устройство = torch.device («cuda: 0», если torch.cuda.is_available () иначе «cpu») print (device) 
 ################### ### ВЫХОД ##################### cuda: 0 

Затем нам нужно инициализировать нашу модель.После его инициализации перемещаем на устройство . Теперь это устройство является графическим процессором, если он у вас есть, или процессором, если у вас его нет. Сеть, которую мы использовали, довольно мала. Таким образом, обучение на CPU не займет много времени.

После этого мы инициализируем наш оптимизатор и решаем, какую функцию потерь использовать.

 model = binaryClassification () 
 model.to (устройство) print (model) criterion = nn.BCEWithLogitsLoss () 
 optimizer = optim.Adam (model.parameters (), lr = LEARNING_RATE) 
 ####### ############### ВЫХОД ##################### binaryClassification (
 (layer_1): Linear (in_features = 12 , out_features = 64, bias = True) 
 (layer_2): Linear (in_features = 64, out_features = 64, bias = True) 
 (layer_out): Linear (in_features = 64, out_features = 1, bias = True) 
 (relu ): ReLU () 
 (выпадение): выпадение (p = 0.1, inplace = False) 
 (batchnorm1): BatchNorm1d (64, eps = 1e-05, momentum = 0.1, affine = True, track_running_stats = True) 
 (batchnorm2): BatchNorm1d (64, eps = 1e-05, momentum = 0.1, affine = True, track_running_stats = True) 
) 

Прежде чем мы начнем собственно обучение, давайте определим функцию для вычисления точности.

В приведенной ниже функции мы берем прогнозируемый и фактический выход в качестве входных данных. Прогнозируемое значение (вероятность) округляется, чтобы преобразовать его в 0 или 1 .

Как только это будет сделано, мы просто сравниваем число 1/0, которое мы предсказали, с числом 1/0, фактически присутствующим, и вычисляем точность.

Обратите внимание, что входные данные y_pred и y_test предназначены для пакета. Наш batch_size был 64. Таким образом, эта точность вычисляется для 64 прогнозов (тензоров) одновременно.

 def binary_acc (y_pred, y_test): 
 y_pred_tag ​​= torch.round (torch.sigmoid (y_pred)) 
 right_results_sum = (y_pred_tag ​​== y_test).sum (). float () 
 acc = right_results_sum / y_test.shape [0] 
 acc = torch.round (acc * 100) 
 
 return acc 
 

Настал момент, которого мы ждали. Обучим нашу модель.

Как видите, мы поместили model.train () в перед циклом. model.train () сообщает PyTorch, что вы находитесь в режиме обучения.

Ну а зачем нам это делать? Если вы используете такие слои, как Dropout или BatchNorm, которые ведут себя по-разному во время обучения и оценки, вам необходимо указать PyTorch, чтобы он действовал соответствующим образом.Хотя режимом по умолчанию в PyTorch является train , поэтому вам не нужно явно писать это. Но это хорошая практика.

Аналогично, мы вызовем model.eval () при тестировании нашей модели. Мы увидим это ниже.

Вернуться к обучению; мы запускаем цикл for. В верхней части этого цикла for мы инициализируем наши потери и точность для каждой эпохи равными 0. После каждой эпохи мы распечатываем потерю / точность и сбрасываем их обратно на 0.

Затем у нас есть еще один цикл for. Этот цикл for используется для получения наших данных партиями из train_loader .

Мы выполняем optimizer.zero_grad () перед тем, как делать какие-либо прогнозы. Начиная с функции backward () , аккумулятор

1.12. Мультиклассовые и множественные алгоритмы вывода - документация scikit-learn 0.24.0

В этом разделе руководства описаны функции, связанные с мультиобучением. проблемы, включая мультикласс, многозначность и многоступенчатая классификация и регрессия.

Модули в этом разделе реализуют метаоценки, для которых требуется базовый оценщик, который необходимо предоставить в их конструкторе. Мета-оценки расширяют функциональность базовой оценки для поддержки задач с множественным обучением, которые достигается путем преобразования задачи множественного обучения в набор более простые задачи, затем установка одного оценщика для каждой задачи.

В этом разделе рассматриваются два модуля: sklearn.multiclass и sklearn.multioutput . В приведенной ниже таблице показаны типы проблем. за который отвечает каждый модуль, и соответствующие метаоценки что предоставляет каждый модуль.

В таблице ниже приведены краткие сведения о различиях между проблемами типы. Более подробные объяснения можно найти в следующих разделах этого руководство.

Ниже приводится сводка оценщиков scikit-learn, которые поддерживают мультиобучение. встроенные, сгруппированные по стратегии.Вам не нужны метаоценки, предоставляемые в этом разделе, если вы используете одну из этих оценщиков. Однако метаоценки может предоставить дополнительные стратегии помимо встроенных:

Введение в PyTorch для классификации

Библиотеки PyTorch и TensorFlow - две из наиболее часто используемых библиотек Python для глубокого обучения. PyTorch разработан Facebook, а TensorFlow - проектом Google. В этой статье вы увидите, как библиотеку PyTorch можно использовать для решения задач классификации.

Задачи классификации относятся к категории задач машинного обучения, в которых с учетом набора характеристик задача состоит в том, чтобы предсказать дискретное значение.Предсказание того, является ли опухоль злокачественной или нет, а также вероятность того, что студент сойдет или не сдаст экзамен, - вот некоторые из распространенных примеров проблем классификации.

В этой статье, учитывая определенные характеристики клиента банка, мы спрогнозируем вероятность того, что клиент покинет банк через 6 месяцев. Явление, когда клиент покидает организацию, также называется оттоком клиентов. Поэтому наша задача - прогнозировать отток клиентов на основе различных характеристик клиентов.

Прежде чем продолжить, предполагается, что у вас средний уровень владения языком программирования Python и вы установили библиотеку PyTorch. Кроме того, может помочь знание основных концепций машинного обучения. Если вы не установили PyTorch, вы можете сделать это с помощью следующей команды pip:

  $ pip install pytorch  

Набор данных

Набор данных, который мы собираемся использовать в этой статье, находится в свободном доступе по этой ссылке Kaggle. Давайте импортируем необходимые библиотеки и набор данных в наше приложение Python:

  импортная горелка импортная горелка.nn как nn импортировать numpy как np импортировать панд как pd импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать seaborn как sns % matplotlib встроенный  

Мы можем использовать метод read_csv () библиотеки pandas для импорта файла CSV, который содержит наш набор данных.

  набор данных = pd.read_csv (r'E: наборы данных \ customer_data.csv ')  

Напечатаем форму нашего набора данных:

  dataset.shape  

Выход:

  (10000, 14)  

Выходные данные показывают, что набор данных содержит 10 тысяч записей и 14 столбцов.

Мы можем использовать метод head () фрейма данных pandas для печати первых пяти строк нашего набора данных.

  dataset.head ()  

Выход:

Смотрите также

• 
  Рыбалка на узоле
• 
  Чем отличается лодка от катера
• 
  Куда с палатками
• 
  Населенные пункты и пути сообщения условные знаки
• 
  От чего умирают черепахи в природе
• 
  Охота на глухаря в норвегии
• 
  Прогноз клева в лунинце
• 
  Пвх транцевые лодки
• 
  Рыбалка длинное озеро
• 
  Амур костлявая рыба или нет
• 
  Нормы по горячей воде в жилом доме