В этом примере Легковес помогает сэкономить оперативную память при отрисовке на экране миллионов объектов-деревьев.

Легковес выделяет повторяющуюся часть состояния из основного класса Tree и помещает его в дополнительный класс TreeType.

Теперь, вместо хранения повторяющихся данных во всех объектах, отдельные деревья будут ссылаться на несколько общих объектов, хранящих эти данные. Клиент работает с деревьями через фабрику деревьев, которая скрывает от него сложность кеширования общих данных деревьев.

Таким образом, программа будет использовать намного меньше оперативной памяти, что позволит отрисовать больше деревьев на экране на том же железе.

// Этот класс-легковес содержит часть полей, которые описывают
// деревья. Эти поля не уникальны для каждого дерева, в отличие,
// например, от координат: несколько деревьев могут иметь ту же
// текстуру.
//
// Поэтому мы переносим повторяющиеся данные в один-единственный
// объект и ссылаемся на него из множества отдельных деревьев.
class TreeType is
    field name
    field color
    field texture
    constructor TreeType(name, color, texture) { ... }
    method draw(canvas, x, y) is
        // 1. Создать картинку данного типа, цвета и текстуры.
        // 2. Нарисовать картинку на холсте в позиции X, Y.

// Фабрика легковесов решает, когда нужно создать новый
// легковес, а когда можно обойтись существующим.
class TreeFactory is
    static field treeTypes: collection of tree types
    static method getTreeType(name, color, texture) is
        type = treeTypes.find(name, color, texture)
        if (type == null)
            type = new TreeType(name, color, texture)
            treeTypes.add(type)
        return type

// Контекстный объект, из которого мы выделили легковес
// TreeType. В программе могут быть тысячи объектов Tree, так
// как накладные расходы на их хранение совсем небольшие — в
// памяти нужно держать всего три целых числа (две координаты и
// ссылка).
class Tree is
    field x,y
    field type: TreeType
    constructor Tree(x, y, type) { ... }
    method draw(canvas) is
        type.draw(canvas, this.x, this.y)

// Классы Tree и Forest являются клиентами Легковеса. При
// желании их можно слить в один класс, если вам не нужно
// расширять класс деревьев далее.
class Forest is
    field trees: collection of Trees

    method plantTree(x, y, name, color, texture) is
        type = TreeFactory.getTreeType(name, color, texture)
        tree = new Tree(x, y, type)
        trees.add(tree)

    method draw(canvas) is
        foreach (tree in trees) do
            tree.draw(canvas)

Паттерн «Шип», или когда из-за леса деревьев не видно…

Вы когда-нибудь слышали такую поговорку: «из-за деревьев леса не видно»? Наверняка слышали. Это расхожее выражение означает, что порой мы обращаем внимание на незначительные вещи, на частности, не видя того важного и цельного, что они составляют.

Самое интересное, что эта народная мудрость справедлива и для рынка Форекс. Ведь это же самая настоящая болезнь многих трейдеров! Не видеть общей картины рынка, погрязнув в массе мелких и малозначащих сигналов. Не разглядеть тренд за чередой ценовых волн и откатов. Не заметить разворотной фигуры японских свечей, сконцентрировавшись на отдельных барах, вроде бы говорящих о продолжающейся тенденции…

Да, так бывает. Но иногда бывает и наоборот – когда «из-за леса деревьев не видно»! В таких случаях трейдер, выискивая на графике большой и сложный графический паттерн, может проглядеть маленький и простой, приняв его за часть более крупной формации. Особенно если это миниатюрный паттерн «Шип».

Кто это у нас тут такой ШИПастый?

•  «Шип» (англ. «Spike») – разворотная графическая модель форекс, в форме V-образного основания или вершины. По своей сути, это всего лишь резкое и стремительное движение цены в каком-либо направлении, с последующим таким же быстрым откатом к прежнему уровню. В результате на графике образуется длинный и узкий пик, похожий на шип. Поэтому неудивительно, что эта фигура так и называется. И, кстати, еще одно название этого паттерна на жаргоне трейдеров – ценовой спайк.

Впервые о модели «Шип» рассказал в 1995 году в одной из своих книг Джек Швагер, директор управляющей компании «Fortune Group». В основе этой модели лежит психология толпы – ее спонтанные поступки и паника. Часто «Шип» формируется всего за один день.

Как уже говорилось, он предвещает разворот текущей тенденции. Если цена молниеносно выросла, а затем начала неудержимо падать – перед нами медвежий «Шип», сигнализирующий о том, что пришло время продавать. В обратной ситуации, когда в конце сильного нисходящего тренда образуется всплеск цены направленный вверх, речь будет уже идти о покупке и соответственно бычьей вариации «Шипа» (рисунок 1).

Модель ШИП — миниатюра, нарисованная двумя мазками…

Итак, как же нам найти «Шип» на графике и понять, что он – это он? А не первый пик «Двойной вершины», к примеру? На самом деле это несложно, ведь «Шип» обладает отличительной особенностью – движение цены при его формировании настолько стремительно, что фигуру образуют буквально два ценовых бара! Лучше всего это видно на свечном графике (рисунок 2):

Видите, паттерн образован парой длинных свечей? И заметьте, что ни на вершине, ни у основания модели не наблюдается выраженной консолидации цены! Зачастую «Шип» достигает в высоту 100 пунктов и более, хотя бывают и менее крупные фигуры (5-10 пунктов).

Между прочим, в волновой теории Эллиотта, модели «Шип» будет соответствовать высокая пятая волна импульсного типа. Напомним, что именно на этой волне Эллиотта и происходит разворот рынка. И она не зря называется импульсной! Паттерн «Шип» — тоже ценовой импульс, мощный и резкий. Впрочем, посмотрите на рисунок 3, показанный ниже и убедитесь сами:

А теперь пара слов о трейдинге с этим паттерном.

Наколем профит на ШИП!

Следует предупредить сразу, что трейдинг при формировании «Шипа» — не для слабонервных! Паттерн краткосрочный, волатильность очень высокая и вовремя «вписаться» в разворот рынка нелегко. Поэтому если Вы не уверены в целесообразности торговли в такой ситуации, лучше воздержитесь от открытия сделок.

Для смелых можно предложить следующую схему торговли по паттерну на покупку:

1. Открываем свечной график валютной пары, у которой имеется нисходящий тренд. Тайм-фрейм средней величины: час (h2), 4 часа (h5) или день (D1). В качестве подспорья можно добавить на график скользящую среднюю.

2. Ждем формирования бычьего «Шипа» (большая черная свеча и следующая за ней длинная белая свеча, или группа из белых свечей).

Значимость модели усилят следующие факторы:

— сильная понижательная тенденция, предшествующая образованию «Шипа»;
— большой разрыв между значениями минимальной ценой «Шипа» и минимумами предшествующих, а также последующих дней;
— длинная нижняя тень черной свечи, после которой образуется белая свеча.

3. После того как паттерн сформируется, следует подождать прорыва уровня сопротивления. После этого можно входить на рынок, открывая сделку на покупку.
Учтите, что иногда после появления небольшого «Шипа» рынок может не развернуться, а продолжить движение в прежнем направлении!

4. Стоп-лосс размещаем на несколько пунктов ниже минимума фигуры.

5. Тейк-профит можно разместить на одном из важнейших уровней Фибоначчи (например, 38,2% или 61,8%).

Пример паттерна в трейдинге показан на рисунке 4:

Торговать на покупку с медвежьим «Шипом» можно по аналогичному алгоритму, только с обратными правилами.

Успехов Вам, большого профита и маленьких лоссов!

Свежие новости финансовых рынков, анализ форекс на Главной странице

Реализация и разбор алгоритма «случайный лес» на Python

Использование готовых библиотек, таких как Scikit-Learn, позволяет легко реализовать на Python сотни алгоритмов машинного обучения.

В этой статье мы научимся создать и использовать алгоритм «случайный лес» (Random Forest) на Python. Помимо непосредственного изучения кода, мы постараемся понять принципы работы модели. Этот алгоритм составлен из множества деревьев решений, поэтому сначала мы разберёмся, как одно такое дерево решает проблему классификации. После этого с помощью алгоритма решим проблему, используя набор реальных научных данных. Весь код, используемый в этой статье, доступен на GitHub в Jupyter Notebook.

Как работает дерево решений

Дерево решений — интуитивно понятная базовая единица алгоритма случайный лес. Мы можем рассматривать его как серию вопросов да/нет о входных данных. В конечном итоге вопросы приводят к предсказанию определённого класса (или величины в случае регрессии). Это интерпретируемая модель, так как решения принимаются так же, как и человеком: мы задаём вопросы о доступных данных до тех пор, пока не приходим к определённому решению (в идеальном мире).

Базовая идея дерева решений заключается в формировании запросов, с которыми алгоритм обращается к данным. При использовании алгоритма CART вопросы (также называемые разделением узлов) определяются таким образом, чтобы ответы вели к уменьшению загрязнения Джини (Gini Impurity). Это означает, что дерево решений формирует узлы, содержащие большое количество образцов (из набора исходных данных), принадлежащих к одному классу. Алгоритм старается обнаружить параметры со сходными значениями.

Подробности, касающиеся загрязнения Джини, мы обсудим позже, а сейчас давайте создадим дерево решений, чтобы понять, как работает этот алгоритм.

Дерево решений для простой задачи

Начнём с проблемы простой бинарной классификации, изображённой на диаграмме.

Наш набор данных имеет всего два параметра (две заданные переменные), x1 и x2, а также 6 образцов, несущих эти параметры. Образцы разделены метками на два класса. Хотя это простая задача, линейно классы разделить невозможно. Это означает, что мы не можем нарисовать на предложенной плоскости прямую линию, которая отделит один класс от другого.

В то же время мы можем разбить плоскость на участки (узлы) несколькими прямыми линиями. Именно это делает дерево решений в процессе тренировки. По сути дерево решений — нелинейная модель, создаваемая с помощью множества линейных ограничителей.

Мы используем Scikit-Learn, чтобы создать дерево решений и обучить (fit) его, используя наши данные.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Создаём и обучаем дерево принятия решений
tree = DecisionTreeClassifier(random_state=RSEED)
tree.fit(X, y)

Во время обучения мы используем и параметры, и метки, чтобы модель научилась сортировать данные на основе параметров. Для таких простых задач не используется тестовый набор данных. Но при тестировании модели мы сообщаем только параметры и сравниваем результат сортировки с теми метками, которые ожидали получить.

Можно проверить точность предсказаний нашей модели:

print('Model Accuracy:', tree.score(X, y))

Model Accuracy: 1.0

Разумеется, мы получим точность 100 %, так как сообщили модели правильные ответы (y) и не ограничивали глубину дерева. Но следует помнить, что подобная подгонка дерева решений под тренировочные данные может спровоцировать переобучение модели.

Визуализация дерева решений

Что же на самом деле происходит при обучении дерева решений? Хороший способ понять это — визуализация модели при помощи соответствующей функции Scikit-Learn (подробнее функция рассматривается в данной статье).

Во всех узлах, кроме листьев (цветные узлы без исходящих связей), содержится 5 частей:

1. Вопрос о значении параметра образца. Ответ может принимать значение True или False. Это точка разделения узла, в зависимости от ответа определяется, в каком направлении вниз по дереву продвинется образец данных.
2. Gini: средневзвешенное загрязнение Джини должно уменьшаться по мере того, как мы движемся вниз по дереву.
3. Samples: количество прошедших через этот узел образцов.
4. Value: отношение классов, прошедших через этот узел, выраженное в абсолютных числах. К примеру, верхний узел выделил 2 образца класса 0 и 4 образца класса 1.
5. Class: класс большинства прошедших через узел образцов. Для листьев это прогнозируемое значение всех попадающих в эти узлы элементов.

Листья не содержат вопроса, так как являются финальными прогнозируемыми значениями классификации. Чтобы обработать новый элемент набора данных, нужно просто двигаться вниз по дереву, используя параметры элемента для ответов на вопросы. В финале вы доберётесь до одного из листьев, значение Class которого и будет прогнозируемым классом элемента.

Чтобы взглянуть на дерево решений под другим углом, мы спроецируем разделения модели на исходные данные.

Каждое разделение отображается одной линией, разделяющей образцы данных на узлы в соответствии со значением параметров. Поскольку максимальная глубина дерева не ограничена, разделение размещает каждый элемент в узел, содержащий только элементы того же класса. Позже мы рассмотрим, как идеальное разделение обучающих данных может привести к переобучению.

Загрязнение Джини

Теперь самое время рассмотреть концепцию загрязнения Джини (математика не так уж страшна, как кажется). Загрязнение Джини — вероятность неверной маркировки в узле случайно выбранного образца. К примеру, в верхнем (корневом) узле вероятность неверной классификации образца равна 44.4 %. Это можно вычислить с помощью уравнения:

Загрязнение Джини узла n равно 1 минус сумма отношений класса к общему количеству образцов p_i, возведённых в квадрат, для каждого из множества классов J (в нашем случае это всего 2 класса). Звучит сложно, поэтому покажем, как вычисляется загрязнение Джини для корневого узла:

В каждом узле дерево решений ищет такое значение определённого параметра, которое приведёт к максимальному уменьшению загрязнения Джини. В качестве альтернативы для разделения узлов также можно использовать концепцию накопления информации.

Затем процесс разделения повторяется с использованием «жадной», рекурсивной процедуры, пока дерево не достигнет максимальной глубины или в каждом узле не останутся только образцы одного класса. Общевзвешенное загрязнение Джини должно уменьшаться с каждым уровнем. В нашем случае на втором уровне оно составит 0.333:

Удельный вес загрязнения Джини для каждого узла равен отношению количества образцов, обработанных этим узлом, к количеству обработанных родительским узлом. Вы можете самостоятельно рассчитать загрязнение Джини для последующих уровней дерева и отдельных узлов, используя данные визуализации. Таким образом, эффективная модель строится на базовых математических операциях.

В итоге общевзвешенное загрязнение Джини последнего слоя сводится к нулю. Это значит, что каждый конечный узел содержит только образцы одного класса, и случайно выбранный образец не может быть неверно классифицирован. Звучит отлично, но помните, что это может быть сигналом того, что модель переобучена. Это происходит, потому что узлы смоделированы только на обучающих данных.

Переобучение, или почему лес лучше одного дерева

Может создаться впечатление, что для решения задачи хватило бы и одного дерева решений. Ведь эта модель не делает ошибок. Однако важно помнить, что алгоритм безошибочно отсортировал только тренировочные данные. Этого и следовало ожидать, поскольку мы указали верные ответы и не ограничили глубину дерева (количество слоёв). Но цель машинного обучения состоит в том, чтобы научить алгоритм обобщать полученную информацию и верно обрабатывать новые, ранее не встречавшиеся данные.

Переобучение происходит, когда мы используем очень гибкую модель (с высокой вместимостью), которая просто запоминает обучающий набор данных, подгоняя узлы под него. Проблема в том, что такая модель выявляет не только закономерности в данных, но и любой присутствующий в них шум. Такую гибкую модель часто называют высоковариативной, поскольку параметры, формирующиеся в процессе обучения (такие как структура дерева решений) будут значительно варьироваться в зависимости от обучающего набора данных.

С другой стороны, у недостаточно гибкой модели будет высокий уровень погрешности, поскольку она делает предположения относительно тренировочных данных (модель смещается в сторону предвзятых предположений о данных). К примеру, линейный классификатор предполагает, что данные распределены линейно. Из-за этого он не обладает достаточной гибкостью для соответствия нелинейным структурам. Ригидная модель может оказаться недостаточно ёмкой даже для соответствия тренировочным данным.

В обоих случаях — и при высокой вариативности, и при высокой погрешности — модель не сможет эффективно обрабатывать новые данные.

Поиск баланса между излишней и недостаточной гибкостью модели является ключевой концепцией машинного обучения и называется компромиссом между вариативностью и погрешностью (bias-variance tradeoff).

Алгоритм дерева решений переобучается, если не ограничить его максимальную глубину. Он обладает неограниченной гибкостью и может разрастаться, пока не достигнет состояния идеальной классификации, в которой каждому образцу из набора данных будет соответствовать один лист. Если вернуться назад к созданию дерева и ограничить его глубину двумя слоями (сделав только одно разделение), классификация больше не будет на 100 % верной. Мы уменьшаем вариативность за счёт увеличения погрешности.

В качестве альтернативы ограничению глубины, которое ведёт к уменьшению вариативности (хорошо) и увеличению погрешности (плохо), мы можем собрать множество деревьев в единую модель. Это и будет классификатор на основе комитета деревьев принятия решений или просто «случайный лес».

Случайный лес

Случайный лес — модель, состоящая из множества деревьев решений. Вместо того,чтобы просто усреднять прогнозы разных деревьев (такая концепция называется просто «лес»), эта модель использует две ключевые концепции, которые и делают этот лес случайным.

1. Случайная выборка образцов из набора данных при построении деревьев.
2. При разделении узлов выбираются случайные наборы параметров.

Случайная выборка тренировочных образцов

В процессе тренировки каждое дерево случайного леса учится на случайном образце из набора данных. Выборка образцов происходит с возмещением (в статистике этот метод называется бутстреппинг, bootstrapping). Это даёт возможность повторно использовать образцы одним и тем же деревом. Хотя каждое дерево может быть высоковариативным по отношению к определённому набору тренировочных данных, обучение деревьев на разных наборах образцов позволяет понизить общую вариативность леса, не жертвуя точностью.

При тестировании результат выводится путём усреднения прогнозов, полученных от каждого дерева. Подход, при котором каждый обучающийся элемент получает собственный набор обучающих данных (с помощью бутстреппинга), после чего результат усредняется, называется бэггинг (bagging, от bootstrap aggregating).

Случайные наборы параметров для разделения узлов

Вторая базовая концепция случайного леса заключается в использовании определённой выборки параметров образца для разделения каждого узла в каждом отдельном дереве. Обычно размер выборки равен квадратному корню из общего числа параметров. То есть, если каждый образец набора данных содержит 16 параметров, то в каждом отдельном узле будет использовано 4. Хотя обучение случайного леса можно провести и с полным набором параметров, как это обычно делается при регрессии. Этот параметр можно настроить в реализации случайного леса в Scikit-Learn.

Случайный лес сочетает сотни или тысячи деревьев принятия решений, обучая каждое на отдельной выборке данных, разделяя узлы в каждом дереве с использованием ограниченного набора параметров. Итоговый прогноз делается путём усреднения прогнозов от всех деревьев.

Чтобы лучше понять преимущество случайного леса, представьте следующий сценарий: вам нужно решить, поднимется ли цена акций определённой компании. У вас есть доступ к дюжине аналитиков, изначально не знакомых с делами этой компании. Каждый из аналитиков характеризуется низкой степенью погрешности, так как не делает каких-либо предположений. Кроме того, они могут получать новые данные из новостных источников.

Трудность задачи в том, что новости, помимо реальных сигналов, могут содержать шум. Поскольку предсказания аналитиков базируются исключительно на данных — обладают высокой гибкостью — они могут быть искажены не относящейся к делу информацией. Аналитики могут прийти к разным заключениям, исходя из одних и тех же данных. Кроме того, каждый аналитик старается делать прогнозы, максимально коррелирующие с полученными отчётами (высокая вариативность) и предсказания могут значительно различаться при разных наборах новостных источников.

Поэтому нужно не опираться на решение какого-то одного аналитика, а собрать вместе их прогнозы. Более того, как и при использовании случайного леса, нужно разрешить каждому аналитику доступ только к определённым новостным источникам, в надежде на то, что эффекты шумов будут нейтрализованы выборкой. В реальной жизни мы полагаемся на множество источников (никогда не доверяйте единственному обзору на Amazon). Интуитивно нам близка не только идея дерева решений, но и комбинирование их в случайный лес.

Алгоритм Random Forest на практике

Настало время реализовать алгоритм случайного леса на языке Python с использованием Scikit-Learn. Вместо того чтобы работать над элементарной теоретической задачей, мы используем реальный набор данных, разбив его на обучающий и тестовый сеты. Тестовые данные мы используем для оценки того, насколько хорошо наша модель справляется с новыми данными, что поможет нам выяснить уровень переобучения.

Набор данных

Мы попробуем рассчитать состояние здоровья пациентов в бинарной системе координат. В качестве параметров мы используем социально-экономические и персональные характеристики субъектов. В качестве меток мы используем 0 для плохого здоровья и 1 для хорошего. Этот набор данных был собран Центром по Контролю и Предотвращению Заболеваний и размещён в свободном доступе.

Как правило 80 % работы над научным проектом заключается в изучении, очистке и синтезировании параметров из сырых данных (подробнее узнать можно здесь). Однако в этой статье мы сосредоточимся на построении модели.

В данном примере мы сталкиваемся с задачей несбалансированной классификации, поэтому простой параметр точности модели не отобразит истинной её производительности. Вместо этого мы используем площадь под кривой операционных характеристик приёмника (ROC AUC), измерив от 0 (в худшем случае) до 1 (в лучшем случае) со случайным прогнозом на уровне 0,5. Мы также можем построить указанную кривую, чтобы проанализировать модель.

В этом Jupyter notebook содержатся реализации и дерева решений, и случайного леса, но здесь мы сфокусируемся на последнем. После получения данных мы можем создать и обучить этот алгоритм следующим образом:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Создаём модель леса из сотни деревьев
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, 
                               bootstrap = True,
                               max_features = 'sqrt')
# Обучаем на тренировочных данных
model.fit(train, train_labels)

После нескольких минут обучения модель будет готова выдавать прогнозы для тестовых данных:

# Действующая классификация
rf_predictions = model.predict(test)
# Вероятности для каждого класса
rf_probs = model.predict_proba(test)[:, 1]

Мы рассчитаем прогнозы классификации (predict) наряду с прогностической вероятностью (predict_proba), чтобы вычислить ROC AUC.

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# Рассчитываем roc auc
roc_value = roc_auc_score(test_labels, rf_probs)

Результаты

Итоговое тестирование ROC AUC для случайного леса составило 0.87, в то время как для единичного дерева с неограниченной глубиной — 0.67. Если вернуться к результатам обработки тренировочных данных, обе модели покажут эффективность, равную 1.00 на ROC AUC. Этого и следовало ожидать, ведь мы предоставили готовые ответы и не ограничивали максимальную глубину каждого дерева.

Несмотря на то, что случайный лес переобучен (показывает на тренировочных данных лучшую производительность, чем на тестовых), он всё же гораздо больше способен к обобщениям, чем одиночное дерево. При низкой вариативности (хорошо) случайный лес наследует от одиночного дерева решений низкую склонность к погрешности (что тоже хорошо).

Мы можем визуализовать кривую ROC для одиночного дерева (верхняя диаграмма) и для случайного леса в целом (нижняя диаграмма). Кривая лучшей модели стремится вверх и влево:

Случайный лес значительно превосходит по точности одиночное дерево.

Ещё один способ оценить эффективность построенной модели — матрица погрешностей для тестовых прогнозов.

На диаграмме верные прогнозы, сделанные моделью, отображаются в верхнем левом углу и в нижнем правом, а неверные в нижнем левом и верхнем правом. Подобные диаграммы мы можем использовать, чтобы оценить, достаточно ли проработана наша модель и готова ли она к релизу.

Значимость параметра

Значимость параметра в случайном лесу — это суммарное уменьшение загрязнения Джини во всех узлах, использующих этот параметр для разделения. Мы можем использовать это значение для определения опытным путём, какие переменные более всего принимаются во внимание нашей моделью. Мы можем рассчитать значимость параметров в уже обученной модели и экспортировать результаты этих вычислений в Pandas DataFrame следующим образом:

import pandas as pd

# Извлекаем значимость параметров
fi = pd.DataFrame({'feature': list(train.columns),
                   'importance': model.feature_importances_}).\
                    sort_values('importance', ascending = False)

# Выводим значения
fi.head()

    feature	   importance
    DIFFWALK	   0.036200
    QLACTLM2	   0.030694
    EMPLOY1	   0.024156
    DIFFALON	   0.022699
    USEEQUIP	   0.016922

Значимость параметра даёт лучшее понимание задачи, показывая, какие переменные лучше всего разделяют набор данных на классы. В данном примере переменная DIFFWALK, отображающая, что пациент испытывает затруднения при ходьбе, является самым значимым параметром.

Рассматриваемая величина может также использоваться для синтезирования дополнительных параметров, объединяющих несколько наиболее важных. При отборе параметров их значимость может указать на те, которые можно удалить из набора данных без ущерба производительности модели.

Визуализация единичного дерева леса

Мы также можем визуализовать единичное дерево случайного леса. В данном случае нам придётся ограничить его глубину, иначе оно может оказаться слишком большим для преобразования в изображение. Для этого изображения глубина была ограничена до 6 уровней. Результат всё равно слишком велик, однако, внимательно его изучив, мы можем понять, как работает наша модель.

Следующие шаги

Следующим шагом будет оптимизация случайного леса, которую можно выполнить через случайный поиск, используя RandomizedSearchCV в Scikit-Learn. Оптимизация подразумевает поиск лучших гиперпараметров для модели на текущем наборе данных. Лучшие гиперпараметры будут зависеть от набора данных, поэтому нам придётся проделывать оптимизацию (настройку модели) отдельно для каждого набора.

Можно рассматривать настройку модели как поиск лучших установок для алгоритма машинного обучения. Примеры параметров, которые можно оптимизировать: количество деревьев, их максимальная глубина, максимальное количество параметров, принимаемых каждым узлом, максимальное количество образцов в листьях.

Реализацию случайного поиска для оптимизации модели можно изучить в Jupyter Notebook.

Полностью рабочий образец кода

Приведённый ниже код создан с помощью repl.it и представляет полностью рабочий пример создания алгоритма случайного леса на Python. Можете самостоятельно его запустить и попробовать поэкспериментировать, изменяя код (загрузка пакетов может занять некоторое время).

Заключение и выводы

Хотя мы действительно можем создавать мощные модели машинного обучения на Python, не понимая принципов их работы, знание основ позволит работать более эффективно. В этой статье мы не только построили и использовали на практике алгоритм случайного леса, но и разобрали, как работает эта модель.

Мы изучили работу дерева принятия решений, элемента, из которого состоит случайный лес, и увидели, как можно преодолеть высокую вариативность единичного дерева, комбинируя сотни таких деревьев в лес. Случайный лес работает на принципах случайной выборки образцов, случайного набора параметров и усреднения прогнозов.

В этой статье мы разобрали следующие ключевые концепции:

1. Дерево принятия решений: интуитивная модель, которая принимает решения на основе последовательности вопросов, относящихся к значениям параметров. Характеризуется низкой погрешностью и высокой вариативностью, что ведёт к переобучению на тренировочных данных.
2. Загрязнение Джини: величина, которую дерево решений стремится минимизировать при разделении каждого узла. Представляет возможность того, что случайно выбранный образец будет неверно классифицирован в определённом узле.
3. Бутстреппинг: выборка случайных наборов образцов с возмещением.
4. Случайный поднабор параметров: выборка случайных параметров для разделения каждого узла дерева решений.
5. Случайный лес: сборная модель из множества деревьев решений, использующая бутстреппинг, случайные поднаборы параметров и усреднение полученных от всех деревьев прогнозов. Является частным случаем сборной модели, использующей бэггинг.
6. Компромисс между вариативностью и погрешностью: ключевая проблема машинного обучения. Заключается в поиске баланса между моделями с высокой гибкостью (высокой вариативностью), которые отлично обучаются на тренировочных данных, но мало способны к обобщению на новых данных, и ригидными моделями (с высокой погрешностью), которые плохо обучаются на тренировочных сетах. Случайный лес уменьшает вариативность одиночного дерева решений, что позволяет модели лучше воспринимать новые данные.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

Перевод статьи An Implementation and Explanation of the Random Forest in Python

Лесные узоры — быть ближе к природе CottonBee blog

Нет ничего более успокаивающего, чем прогулка по лесу. Мимо проходят мелкие животные, среди деревьев щебечут птицы, сквозь ветви проникают солнечные лучи. Многие люди также мечтают иметь собственный дом в лесу, слушать сказки о таинственных королевствах, нимфах или гномах, спрятанных в своих логовах под мхом. Если вы любитель природы, лучше не ограничиваться прогулками по лесу или выращиванием трав на подоконнике.Вы легко совместите два увлечения: шитье и естественную чувствительность.

Лесные узоры в моде

Ткани с лесными узорами позволят вам создать целую палитру прекрасных нарядов, украшенных животными мотивами, такими как волки, косули или медведи, хвойные деревья, лиственные деревья, цветы и, например, желуди. Ткани с лесным орнаментом можно использовать как основу для создания футболок, толстовок, шорт, брюк, кепок или шарфов.В такой одежде приятно поселиться возле леса и насладиться семейным пикником, тихим пением птиц и теплым ветром, дующим сквозь ветви деревьев.

Натуральные интерьеры

Время от времени хорошо также приглашать природу в свой дом, украсить и украсить его интерьер, привнеся атмосферу веселых экскурсий на лесные поляны. Трикотаж с лесным рисунком поможет вам справиться с этой задачей, поскольку станет отличной основой для штор, одеял, простыней и обивки мебели.Давно доказано, что приглушенные цвета и цветочные мотивы успокаивают, позволяют расслабиться и почувствовать себя более привычным, естественным и комфортным в своем доме. Нет ничего лучше, чем завернуться в одеяло или постельное белье, украшенное принтом оленей и лисиц, резвящихся среди лесных цветов.

Одежда детская с лесным рисунком

Дети очень любят природу и любят собирать каштаны, листья, палки и все древесные сокровища.Самые молодые очень привязаны к своей одежде, особенно когда она сделана специально для них с выбранным узором. Толстовка со сказочным узором, спортивный костюм с животным принтом или футболка с рисунком листьев папоротника?

Хлопчатобумажная ткань с лесным орнаментом позволит вам сшить отличный наряд для вашей маленькой радостной связки. Детское воображение не знает границ, поэтому лучше всего стимулировать его множеством уникальных лесных мотивов, которые позволят им побывать в царствах мифических существ, которые собирают желуди и листья или дупла, где происходят необычные приключения.

Пэчворк Выкройка для одеяла с лесом | Квилтинг

Я так рада, что наконец-то поделюсь новым законченным стеганым одеялом и новым выкройкой! Вы можете вспомнить рождественское лоскутное одеяло, которое я дразнил пару недель назад, вот и готовое лоскутное одеяло. Это называется Pine Hollow — Patchwork Forest Quilt Pattern .

Выкройка лоскутного лесного одеяла от Amy Smart

Это новая вариация популярного шаблона улучшения деревьев «Лоскутный лес».Однако у этого есть деревья разных размеров и добавлены дополнительные звезды улучшения, и теперь он доступен в моем магазине!

Этот образец лоскутного лесного одеяла подходит для Fat Quarter и доступен в форматах Hard Copy и PDF. Готовый размер этой версии 72 ″ x 90 ″. Без границ размер стеганого одеяла составляет 59 ″ x 78 ″.

В этом лоскутном одеяле используется та же техника импровизации, что и в оригинальном лоскутном одеяле из дерева Лоскутного леса, но разнообразие размеров и звездочек придают ему еще более лоскутный вид.Из-за импровизационной природы этого лоскутного одеяла никакие два лоскутных одеяла не будут одинаковыми.

Этот узор назван в честь одного из моих любимых мест для зимних походов в горы недалеко от моего дома. На свежем снегу так потрясающе и волшебно. Я люблю тихое уединение зимой — это одно из моих счастливых мест.

Я планирую сделать лоскутное одеяло для этого лоскутного одеяла, начиная с сентября, так что у вас будет достаточно времени, чтобы закончить его до Рождества! Так что следите за обновлениями, чтобы увидеть еще несколько забавных образцов и вариантов комплектов, или начните собирать свои любимые четвертинки жира прямо сейчас.(У меня запланирована новая цветовая схема для моей следующей версии, и я так взволнован!)

Это такой забавный образец для игры с различными оттенками и узорами, чтобы придать одеялу много визуального интереса.

Для этой версии я использовал множество базовых элементов дизайна Riley Blake, включая Kisses, Swiss Dots и тканые ткани в клетку, в дополнение к некоторым из их последних рождественских коллекций, включая Merry & Bright и Winterberry.

Вы также можете найти комплект для изготовления этого лоскутного одеяла, в том числе многие из этих тканей, здесь.

Мелисса из Sew Shabby Quilting работала над этим. Мы попробовали узор Сашико, и мне понравилось, как он получился. Обладает отличной текстурой и отлично дополняет елки.

Вот еще одна разновидность этого одеяла из дерева

Но это одеяло не обязательно должно быть рождественским. Вот версия из моей будущей коллекции тканей Sugarhouse Park, которая выйдет этой осенью! (Вы также можете увидеть, как выглядит лоскутное одеяло без рамок.)

Не забывайте, выкройка теперь доступна в моем магазине в формате PDF или Hard Copy . И я надеюсь, что вы присоединитесь к веселью вместе с лоскутным одеялом в сентябре! Следите за всеми интересными подробностями!

Выкройка также будет доступна через оптовых дистрибьюторов Checker и Christensen, если вы хотите сделать заказ в магазине.

Какой последний проект по квилтингу вы выполняли? Поделитесь в комментариях ниже!

ВНИМАНИЕ: В версиях этого шаблона в твердой копии была ошибка принтера.🙁 Если страница 6 вашего рисунка сбивает с толку и наверху не написано БОЛЬШОЙ БЛОК ДЕРЕВА, свяжитесь со мной по адресу [email protected], и я повторно отправлю вам новый рисунок. ТАК извините за беспокойство!

Структура и структура лесов различаются в зависимости от климата и формы рельефа в горных ландшафтах Сьерра-Невада.

Восстановление лесов, зависящих от пожаров, часто осуществляется в соответствии с эталонными условиями лесов с активным пожарным режимом, которые считаются устойчивыми к текущим и будущим условиям. нарушения и стрессы.Эталонные условия обычно основаны на исторических данных или реконструкции, что значительно ограничивает масштаб и полноту данных, которые могут быть собраны. В Сьерра-Неваде, штат Калифорния, большие территории с вновь введенными активными режимами пожаров в сочетании с обширным охватом лидарных данных предоставляют уникальную возможность для разработки набора современных региональных эталонных данных о состоянии в широком диапазоне биофизических условий. Мы разработали этот набор данных, уделяя особое внимание трем вопросам: (1) Каково географическое и экологическое распределение восстановленных лесных массивов с активными пожарами в смешанно-хвойной зоне Сьерра-Невада? (2) Каковы диапазоны вариаций в структуре лесов и пространственных структурах в контрольных районах? И (3) Как плотность насаждений, скопление деревьев и характер раскрытия полога зависят от топографии и климата в контрольных районах? Мы проанализировали историю пожаров и условия окружающей среды более 10.8 млн га, в том числе 3,9 млн га в смешанно-хвойной зоне Сьерра-Невада, и обнаружено 30 377 га восстановленных зон активных пожаров. Хотя эталонные участки были распределены по всей Сьерра-Неваде, они были более многочисленными на землях национальных парков (81% контрольных участков), чем на землях национальных лесов, и были связаны с более высокой плотностью ударов молний. Измеренные лидаром диапазоны вариаций в структуре эталонных условий были широкими, с плотностью деревьев 6–320 га ^–1 (в среднем 107 деревьев га ^–1 ), базальная площадь 0.01–113 м ² га ⁻¹ (медиана 21 м ² га ⁻¹ ), средний размер тесно связанных групп деревьев от> 1 до 207 деревьев (медиана 3,1 дерева) и средний процент площадь насаждения> 6 м от ближайшего навеса в пределах от 0% до 100% (в среднем 5,1%). Эти диапазоны хорошо согласуются с прошлыми исследованиями, в которых сообщается о плотности и пространственных структурах современных и исторических эталонных насаждений в Сьерра-Неваде, за исключением того, что в этом исследовании наблюдались более значительные общие вариации из-за гораздо большей пространственной протяженности выборки.В пределах горной лесной зоны контрольные участки на средних высотах имели более низкую плотность (86 деревьев против 121 га ⁻¹ ), базальную площадь (13,7 против 31 м ² га ⁻¹ ) и средний размер группы. (2,7 против 4,0 деревьев) по сравнению с контрольными площадями на более низкой и высокой высоте, в то время как вершины хребтов имели более низкую плотность (101 против 115 деревьев га ⁻¹ ), базальную площадь (19,6 против 24,1 м ² га ^{— 1} ), а также средний размер группы (3,0 против 3,3 дерева) и большее количество открытого пространства (7,4% против 5,1%) по сравнению с другими формами рельефа.Многие взаимосвязи между физиографией и базовой структурой зависят от контекста, из чего следует, что методы управления должны создавать неоднородную структуру леса, соответствующую местным климатическим и топографическим факторам, влияющим на состояние древостоя.

Цифровая накидка «Лесная тропинка» Выкройка | Магазин

Потрясающе!

Отзыв Катрионы Мейн (проверенный покупатель) на 20.06.2021

Я использовал хлопчатобумажную ткань с покрытием для внешней стороны и немного льняной ткани с узором для подкладки.Завершали образ серебряные кнопки! В результате наша 18-месячная внучка получила красивый плащ от дождя. Я сделал ее размером 2Т, потому что она довольно высокая. К сожалению, я еще не видел ее в нем, но надеюсь увидеться очень скоро — возможно, в эти выходные, если идет дождь. Очень простой и понятный узор с очень стильным результатом. Думаю, пора сделать для меня взрослую версию!

Это помогло? да Нет

Легко и изысканно!

Отзыв от jane doe (проверенный покупатель), 05.01.2017

Я был удивлен, обнаружив, что розовая шерсть, которую я заказал для изготовления Лесного мыса, была двусторонней.С красивой темно-синей клеткой на оборотной стороне и без какого-либо фактора царапин, я решил не подкладывать ее. У меня была возможность сделать двустороннюю накидку — и я бы посоветовал другим попробовать ее — но в конце концов слои шерсти оказались неразборчивыми (или, может быть, я не мог ее усовершенствовать). С любезной поддержки Лизл я не обращал внимания на облицовку. Я использовала красивый льняной переплет (намного лучше, чем кажется), чтобы закрыть внутренние швы, вязаный шерстяной переплет, чтобы закрыть необработанные края вокруг накидки (шерстяной переплет — трудная находка, но оно того стоит) и старинные деревянные пуговицы. .Практически все на моем швейном сайте, кто сшил Форест-Кейп, хотят перейти на «Вудленд Стролл» в версии для взрослых; Я определенно в этом лагере.

1 из 1 клиентов нашел это полезным.

Это помогло? да Нет

Отзыв от Лори, 20.12.2016

любил шить этот узор. Я переработала большой шарф и обтянула его фланелью бэмби. Получилось неплохо. Инструкции были четкими и понятными.Я использовал кнопки вместо кнопок. Мне нравятся PDF-файлы — очень приятно сохранять узор и иметь множество вариантов размера!

Это помогло? да Нет

в восторге!

Отзыв от Elizabeth (проверенный покупатель), 21.08.2016

Я только что сшила эту накидку для своего трехлетнего ребенка. Это заняло у меня около 5 часов, и меня часто отвлекала моя семья. Направления ясны, и так легко получить всего 3 части выкройки. Я сделал ей размер 4Т, так как выкройка 3Т дала бы ей менее 2 дюймов легкости в бедрах, а у нее длинный торс.4T подходит очень хорошо. Я использовала шерсть для внешней стороны и хлопок для подкладки.

Это помогло? да Нет

Большой узор

Отзыв от Lauralee (Подтвержденный покупатель) 19.11.2015

Я использовал этот узор для создания костюма Иви (из «Наследников»), и он был идеальным! Мне нравится, как узоры Oliver + S каждый раз дают такие профессиональные результаты. Я также рад, что для каждого рисунка есть навык. Благодаря выкройкам Oliver + S я многое узнала о пошиве и конструировании одежды.Этот узор такой красивый и такой уютный, что я делаю детскую версию для своих рождественских пальто для двух девочек и взрослую версию в качестве подарка для сестер, а также для моей старшей дочери и моих рождественских пальто.

1 из 1 клиентов нашел это полезным.

Это помогло? да Нет

Простой узор с профессиональным покрытием

Отзыв от Zoe 15.12.2014

Еще раз отличный узор. Очень легко следить и дает фантастические результаты. Мой диджей надел его на семейный праздник и получил много комплиментов.Следующим нужно сделать взрослого!

Это помогло? да Нет

замечательный узор!

Отзыв от Marta 14.12.2014

Как обычно, выкройка от O + S была «уроком шитья»! Даже если это был довольно простой и быстрый проект, я освоил пару новых швейных техник. Примерка идеальна, но размер немного мал. Хотя мои дочери не большие, я сделала размер 6 для своего 5-летнего ребенка и размер 8 для моего 7-летнего.

2 из 2 клиентов нашли это полезным.

Это помогло? да Нет

Прекрасный узор, нравится результат

Отзыв Кэти, 21.10.2014

Этому шаблону было легко следовать, и конечный результат был прекрасен. Это была моя первая попытка создать одежду на подкладке, и инструкции облегчили задачу. Изогнутая часть шеи немного сбивала с толку, но вполне могла. Я сделал накидку из пледа для своей годовалой племянницы, и ей это очень понравилось!

Это помогло? да Нет

Цифровая лесная накидка

Отзыв от Delores Febres, 17.10.2014

Создавать этот узор было большим удовольствием.Инструкции были очень четкими и краткими. Моя единственная проблема заключалась в том, что я разместил боковые кнопки внутри рядом с подкладкой, а не снаружи. Конечно, пришлось их снять и правильно разместить.

Это помогло? да Нет

Большой мыс!

Отзыв Синтии, 12.10.2014

Мне нравятся ваши инструкции.

Это помогло? да Нет

Структура леса и экологический процесс, Дэвид Линденмайер, 9780643098305

Новости

Этот заголовок больше не доступен в печатном формате, но его все еще можно приобрести в виде электронной книги по ссылкам электронного продавца выше.

Обзоры

«Одна вещь, которая мне особенно нравится в этой книге, — это легкость, с которой вы можете ее читать, искать информацию и читать дальше. Книга также ужасающе иллюстрирована более чем 200 фотографиями и штриховыми рисунками».
Лиза Коутен, Austral Ecology, стр. 24 – e25, Vol 37 2012

«Публикация этого объединенного обзора научных достижений и проблем, стоящих перед лесами юго-востока Австралии, должна помочь в разработке программы сохранения.»
Питер Мур, Бюллетень Британского экологического общества, июнь 2011 г., 42: 2, стр. 61-2

«Эта книга вдохновит всех читателей углубиться в детали недревесных компонентов горных ясеневых лесов … превосходная работа по объединению 25-летних исследований в очень легко читаемый и понятный текст, из которого студенты Экология, управление биоразнообразием, управление природными ресурсами и т. д. принесут пользу ».
Роджер Гуд, Австралазия по сохранению растений, Том 18, март-май 2010 г.

«Было бы действительно хорошо, если бы все такие проекты мониторинга давали такие удобочитаемые результаты.Линденмайер заявляет, что «если ему повезет, что он все еще будет работать в этих лесах в 2034 году, возможно, будет второе издание этой книги». Будем надеяться!»
R H Marrs, Biological Conservation 143, 2010

Детали

ePUB | Октябрь 2009 г.
ISBN: 9780643100008
Издатель: CSIRO Publishing
Доступно в eRetailers

Характеристики

• Степень синтеза на различных ключевых уровнях
• Глубина новых взглядов на лесные процессы и экологические модели в одном из поистине великих лесов мира — горных ясеневых лесах
• Обширность прошлых и текущих исследований, одновременно чистых и прикладных
• Круг ключевых тем и их взаимосвязь — лесные пожары, биоразнообразие сохранение, лесозаготовки, управление сохранением, изменение климата и основные экология и управление лесами.

Содержание

Авторы

Лесная пила для свитков с узором интарсия

Купите любые 3+ $ 24.95 моделей со скидкой 2,5% каждые

+ I-397 Тыква и ворона

5 долларов.95 9,95 долл. США

Начальный / средний уровень 10 1/4 дюйма шириной x 16 дюймов высотой 65 штук Осенняя тыква с любопытной вороной. Я использовала следующие 3/4 дюйма …

Посмотреть полную информацию о продукте

+ I-399 Рождественский олень

9 долларов.00

Начальный / средний уровень 13 1/2 дюйма высотой на 7 1/4 дюйма, 11 3/4 дюйма высотой на 7 дюймов по 15 штук Загрузите выкройку рождественского оленя, выберите вариант …

Посмотреть полную информацию о продукте

+ I-400 Полка для слонов

9 долларов.95

Промежуточный уровень 13 1/4 дюйма в ширину и 17 3/4 дюйма в высоту 68 частей Вид спереди на большую полку для слонов, …

Посмотреть полную информацию о продукте

+ I-407 Орнамент сипухой

5 долларов.95

Начальный / средний уровень 4 дюйма в ширину и 5 дюймов в высоту 30 штук

Посмотреть полную информацию о продукте

Лесной попутный узор (сентябрь 2021 г.)

Описание

ТОЛЬКО ИЗОБРАЖЕНИЕ в формате PDF.НИЧЕГО ФИЗИЧЕСКОГО НЕ БУДУТ ОТПРАВЛЕНО ВАМ.

Здравствуйте!

Я рада, что вы здесь! Это мой шаблон Forest Medley за сентябрь 2021 года из моей ежемесячной подписки на шаблоны: Flourish Club! Если вы еще этого не сделали, мы будем рады, если вы присоединитесь к нам. Подробнее позже в этом шаблоне.

Вот что включено в выкройку:

Включено в загрузки:

❶ 6-дюймовый отслеживаемый шаблон шаблона

❷ Подробные, исчерпывающие инструкции по изготовлению вашего изделия

❸ Как перенести узор на ткань

❹ Подробное руководство по цвету

❺ Подробное руководство по строчкам

❻ Список основных принадлежностей

❼ Мои любимые советы и рекомендации

(Отслеживаемый шаблон, список расходных материалов и инструкции по созданию рисунка от начала до конца включены в PDF.
Вот видео на YouTube, которое я сделал, в котором показано, как перенести выкройку из PDF на ткань: https://www.youtube.com/watch?v=Ar5eWWBPLkU)

Что вам нужно, кроме PDF? Я перечисляю свои любимые материалы в самом выкройке, но вот основные:

✄ 6 ниток мулине / нитки для вышивания

✄ Пяльцы для вышивания. В этом шаблоне используются пяльцы 6 дюймов и пяльцы 7 дюймов, но вы можете увеличивать или уменьшать масштаб для другого размера.

✄ Ножницы. Для ткани и ножницы меньшего размера (если хотите) для ниток.

✄ Ткань. Мне нравится использовать 100% хлопок. Только убедитесь, что вы не используете слишком эластичный или неплотный материал, например мешковину.

Сама выкройка предназначена для 6-дюймовых пялец, но ее можно увеличивать или уменьшать на компьютере, чтобы изменить размер.
Не стесняйтесь экспериментировать с цветом! Я включил руководство по цвету, но в конечном итоге этот проект для вас, так что получайте удовольствие.

Напоминаем, что вам ничего не будет отправлено. Все товары представлены в цифровом формате, которые вы можете загрузить после покупки.

После завершения покупки вы сможете найти ссылки в формате PDF на странице покупки.

* Этот шаблон и инструкции являются собственностью Мэгги Шнакер, Maggie Jo’s Studio и предназначены только для личного использования. Пожалуйста, не продавайте этот узор, комплект или какие-либо изделия, изготовленные по нему. *

Пожалуйста, свяжитесь со мной по всем вопросам, которые вам нужны, или по любым вопросам, касающимся этого рисунка и инструкций!

— Из-за характера цифровых загрузок ни при каких обстоятельствах не допускается возврат или обмен.-

Загляните в мой магазин на предмет уже сделанных обручей!

—Пяльцы для вышивания — отличная вещь, которую можно повесить, положить на полку или подарить. Это также отличный проект на выходные и снимает стресс, если вы спросите меня!

–Все в магазине ручной работы, сшито мной вручную, разработано мной. Шитье — мое любимое хобби, и я очень внимательно отношусь к каждому пяльцу, каждой строчке и рисунку.