Замена крестовины на ниве: Замена крестовин кардана на ниве

Структура Красного Креста — Как работает Американский Красный Крест

Американский Красный Крест состоит из 769 региональных или городских глав. Каждая глава официально зарегистрирована Национальным советом управляющих. Директора глав имеют определенную степень автономии, определяя, какие программы и услуги наиболее важны в их области, в то время как годовой бюджет Красного Креста в размере 4,1 млрд. Долл. США распределяется на национальном уровне между отдельными главами.

Красный Крест не финансируется правительством; его бюджет поступает от пожертвований, а также от возмещения расходов, взимаемых за некоторые услуги.В определенных обстоятельствах Красный Крест получает правительственные деньги, потому что правительство заключило контракт с Красным Крестом, чтобы выполнить некоторые аспекты усилий по оказанию помощи. Поскольку это некоммерческая благотворительная организация, Красный Крест освобожден от налогов.

Красный Крест, однако, не является полностью независимым от правительства Соединенных Штатов. Организация действует в соответствии с Уставом Конгресса, который действует с 1905 года. Согласно этому Уставу, Красный Крест выступает в качестве «инструмента правительства», выполняя обязанности и ответственность Женевской конвенции и другие задачи, которые делегирует федеральное правительство. к этому [ref].Федеральное управление по контролю за продуктами и лекарствами (FDA) контролирует программы по сбору и хранению крови Красного Креста.

Президент Американского Красного Креста избирается Советом управляющих из 50 человек. Члены совета являются волонтерами, а президент получает зарплату более 200 000 долларов в год. Некоторые президенты предложили отказаться от этой зарплаты [ref]. Президент США считается почетным председателем Совета управляющих, а также назначает восемь членов Совета.Остальные 42 члена избираются на ежегодной национальной конвенции. Правление избирает 12 из них, и 30 избираются делегатами из различных глав Красного Креста, которые присутствуют на съезде.

Остальной список Красного Креста состоит из примерно 1,2 миллиона добровольцев и около 40 000 оплачиваемых сотрудников, в основном медсестер.

В следующем разделе мы рассмотрим противоречие, которое иногда поражает Красный Крест.

,

Word перекрестные ссылки — устранение неполадок

Эта статья поможет вам понять, почему могут возникать проблемы с перекрестными ссылками и , как исправить проблемы перекрестных ссылок в Word.

Иногда вы можете столкнуться с тем, что одно или несколько полей перекрестных ссылок в документе не показывают правильное содержание. Вы можете столкнуться с полями перекрестных ссылок, которые не обновляются , даже если вы изменили элемент, на который ссылаются, например, Заголовок. Проблема также может заключаться в том, что одно или несколько полей относятся к разделу №.0 или неправильный номер . Наконец, проблема может заключаться в том, что одно или несколько полей содержат много текста , в котором вы ожидали ссылку только на заголовок. В этой статье объясняется, как возникают эти ошибки и как вручную исправить и предотвратить их.

Статья также знакомит вас с DocTools CrossReferenceManager — расширенной надстройкой Word, которая делает работу с перекрестными ссылками намного быстрее и проще, и что может помочь вам автоматически исправлять и предотвращать проблемы перекрестных ссылок в будущем .

Последний выпуск u от 23 октября 2019 года. Видео обновлено, чтобы работать без использования Adobe Flash Player. Добавлена ​​информация о дополнительных проблемах и способах их решения: Проблема 5 и Проблема 6.

Надстройка Word готова к использованию

DocTools CrossReferenceManager — расширенная надстройка для Word

DocTools CrossReferenceManager — это расширенная надстройка Word -в этом проще и умнее, чем когда-либо, работать с перекрестными ссылками в Word.

Надстройка работает с Microsoft Word 2010 и более новыми версиями на ПК / Windows.

DocTools CrossReferenceManager позволяет вам делать все, что вы можете, используя встроенные функции перекрестных ссылок Word, проще и быстрее. Кроме того, DocTools CrossReferenceManager включает в себя интеллектуальных и эффективных функций перекрестных ссылок, которых нет в других местах .

Например, вы можете сохранять специальные языковые тексты перекрестных ссылок для конкретного языка , которые содержат заполнителей для нескольких полей перекрестных ссылок , и вставлять текст, включая все перекрестные ссылки, одним щелчком мыши .См. Пример ниже (затенение полей включено, чтобы упростить идентификацию полей):

Среди функций также есть специальные инструменты для обнаружения и обработки ошибок перекрестных ссылок:

• Надстройка включает команду, которая проверяет документ для ошибок — таких как ошибки перекрестной ссылки, описанные на этой странице — и предоставляет инструментов для исправления любых найденных ошибок .
• Кроме того, надстройка включает в себя функциональность , которая может предотвращать определенные типы ошибок .

Вы можете получить доступ к функциональности надстройки из пользовательской вкладки на ленте.

Как получить надстройку DocTools CrossReferenceManager

Эта расширенная надстройка не бесплатна, но окупаемость инвестиций практически мгновенная. Это сделает вашу будущую работу с перекрестными ссылками быстрее и проще.

Нажмите кнопку ниже, чтобы узнать больше о DocTools CrossReferenceManager или купить надстройку.

Вы можете попробовать DocTools CrossReferenceManager без риска в течение 7 дней.

Устранение неисправностей перекрестных ссылок вручную.

. Если вы хотите вручную найти и устранить проблемы перекрестных ссылок, не позволяйте надстройке DocTools CrossReferenceManager помочь вам.

Общие советы по работе с полями в документах

Перекрестная ссылка — это поле , т. Е. Набор кодов, который инструктирует Microsoft Word автоматически вставлять материал в документ. Материалом могут быть текст, номера страниц, номера разделов, графика и т. Д.

Поля могут отображаться на экране серым цветом, чтобы их было легко отличить от обычного текста. Обратите внимание, что затенение поля не печатается. Затенение полей можно включить с помощью Инструменты > Параметры > Открыть вкладку . Вы можете выбрать отображение затенения поля Никогда , Всегда или При выборе . Смотрите иллюстрацию ниже.

В случае Microsoft Word 2007 вы найдете опцию Затенение поля следующим образом: Кнопка Office > Параметры Word > Продвинутая категория > Показать содержимое документа группа > Затенение поля .

В случае Microsoft Word 2010 или более поздней версии вы найдете параметр Затенение поля следующим образом: Файл > Параметры > Продвинутая категория > Показать содержимое документа группа > Затенение поля .

Я рекомендую вам всегда показывать затенение полей при работе с документами, которые содержат поля.

Если вы не видите поля, вы рискуете внести изменения, которые будут потеряны при обновлении полей.Установка затенения поля на Всегда также значительно облегчает поиск проблем перекрестных ссылок, если таковые имеются.

О видеороликах в этой статье
Обратите внимание, что видео изначально были созданы с использованием Microsoft Word 2003. Однако проблемы и решения одинаковы во всех новых версиях Word, но пользовательский интерфейс другой. Это означает, что методы, показанные в видео, применимы и к Word 2007, и ко всем более новым версиям Word.

Например, видео показывают диалоговое окно Bookmark .В Microsoft Word 2007 или более поздней версии вы можете открыть диалоговое окно Bookmark через вкладку Вставка > Группа Ссылки > Закладка . Вы также можете нажать Ctrl + Shift + F5 , чтобы открыть диалоговое окно Bookmark .

Видео также относятся к отображению меток форматирования. Метки форматирования можно включать и выключать в любой версии Word с помощью комбинации клавиш Ctrl + Shift + 8 .

ПРОБЛЕМА 1 — перекрестные ссылки не обновляются должным образом

Ситуация : Вы внесли изменения в один или несколько заголовков или других элементов, на которые имеются перекрестные ссылки в документе.Однако поля перекрестных ссылок по-прежнему показывают старый текст, даже если вы обновите все поля.

Посмотрите видео ниже для объяснения того, как возникает проблема и как вы можете ее решить. Видео также объясняет, что нужно делать, чтобы предотвратить такие ошибки. Ключ к проблеме заключается в том, как вы редактируете перекрестные ссылки.

Просмотр видео — узнайте, как решить проблему

Как уже упоминалось выше, видео было изначально создано с использованием Microsoft Word 2003. Однако проблемы и решения абсолютно одинаковы во всех новых версиях Word.

Обратите внимание, что надстройка DocTools CrossReferenceManager может автоматически предотвратить или устранить эту проблему.

ПРОБЛЕМА 2 — перекрестные ссылки приведены в разделе №. 0 или показать неправильные номера

Если проблема возникает в связи с перекрестной ссылкой на нумерованный абзац в таблице, см. Также проблему 4 ниже.

Ситуация : Одно или несколько полей перекрестных ссылок, которые должны ссылаться на номер заголовка (или другой пронумерованный элемент), относятся к разделу №.0 после обновления полей. В качестве альтернативы, одно или несколько полей ссылаются на неправильный номер после обновления полей.

Посмотрите видео ниже для объяснения того, как возникает проблема и как вы можете ее решить. Видео также объясняет, что нужно делать, чтобы предотвратить такие ошибки. Что касается проблемы 1, описанной выше, ключ к проблеме должен быть найден в способе редактирования элементов с перекрестными ссылками.

Просмотр видео — узнайте, как решить проблему

Как упоминалось выше, видео изначально было создано с использованием Microsoft Word 2003.Тем не менее, проблемы и решения абсолютно одинаковы во всех новых версиях Word.

Обратите внимание, что надстройка DocTools CrossReferenceManager может автоматически предотвратить или устранить эту проблему.

ПРОБЛЕМА 3 — перекрестные ссылки содержат слишком много текста

Ситуация : одно или несколько полей перекрестных ссылок, которые должны были ссылаться на текст заголовка или другого элемента, содержат слишком много текста после обновления полей. Вы можете даже увидеть, например,таблицы или рисунки включены в перекрестную ссылку.

Посмотрите видео ниже для объяснения того, как возникает проблема и как вы можете ее решить. Видео также объясняет, что нужно делать, чтобы предотвратить такие ошибки. Что касается проблем 1 и 2, описанных выше, ключ к проблеме должен быть найден в способе редактирования элементов с перекрестными ссылками.

Просмотр видео — узнайте, как решить проблему

Как уже упоминалось выше, видео было изначально создано с использованием Microsoft Word 2003. Однако проблемы и решения абсолютно одинаковы во всех новых версиях Word.

Обратите внимание, что надстройка DocTools CrossReferenceManager может автоматически предотвратить или устранить эту проблему.

ПРОБЛЕМА 4 — перекрестная ссылка на нумерованный абзац в таблице относится к номеру 0 или неверному номеру

Ситуация : Вы вставляете перекрестную ссылку на нумерованный элемент в таблице. Вместо того чтобы показывать выбранное вами число, перекрестная ссылка показывает 0 или неправильный номер после обновления полей.

См. Две иллюстрации ниже.На обоих рисунках перекрестные ссылки, которые показывают 0 и A, относятся к желтым 1. и 2. в таблице и должны были показывать 1. и 2. Отображаются метки форматирования, так что вы можете видеть, что нумерованные абзацы в желтом столбце / абзацы не содержат текста после номера и табуляции.

Эта проблема вызвана ошибкой в ​​Word , которая существует во всех версиях Word, по крайней мере, начиная с Word 2003. Проблема возникает, если вы вставляете перекрестную ссылку на абзац, для которого верно следующее:

• Нумерованный абзац находится в таблице
• абзац не первый абзац в первой ячейке строки
• абзац является последним абзацем в ячейке
• абзац не содержит текста, кроме номера

Если все правила применяется выше, Word создает неправильную закладку для перекрестной ссылки, как объяснено и показано ниже.Обратите внимание, что правила применяются к двум примерам, показанным выше. В первом примере пронумерованные абзацы находятся во втором столбце. Во втором примере пронумерованные абзацы находятся в первой ячейке строки.

Когда вы вставляете перекрестную ссылку на пронумерованный элемент, созданная Word закладка _Ref должна содержать только текст целевого абзаца. Но когда применяются вышеуказанные правила, Word создает закладку, которая охватывает всю строку, в которой найден абзац , и перекрестная ссылка покажет номер первого абзаца в закладке.Это означает, что вставленная перекрестная ссылка покажет любой номер, найденный в первом абзаце в первой ячейке строки , вместо выбранного вами номера. Если первый абзац в первой ячейке не пронумерован, перекрестная ссылка покажет 0. Поэтому перекрестные ссылки на рисунках выше показывают 0 вместо 1. и A вместо 2.

Если перекрестные ссылки Нумерованный абзац — это первый абзац в первой ячейке строки, закладка все равно будет неправильной, но вы не заметите, потому что перекрестная ссылка выберет номер для правильного абзаца в этой ситуации.

Если нумерованный абзац с перекрестными ссылками равен , а не , то первый абзац в первой ячейке строки, но если первый абзац в первой ячейке строки нумеруется с тем же номером, что и выбранная цель для перекрестная ссылка, вы также не заметите проблему, но перекрестная ссылка фактически покажет номер из неправильного абзаца.

Проблема с закладкой проиллюстрирована ниже. Коды полей первого поля REF отображаются (над стрелкой), и закладка была выбрана в диалоговом окне Bookmark :

Как предотвратить или исправить проблему

Чтобы предотвратить проблему с неправильным перекрестным ссылки на пустые нумерованные абзацы в таблицах Word должны быть вынуждены создавать правильные закладки _Ref.Вы можете решить эту проблему следующим образом:

• Добавьте пробел в пронумерованном абзаце перед созданием перекрестной ссылки

Пробел заставит Word создать правильную закладку и тем самым правильную перекрестную ссылку. Вы можете добавить любой другой символ, кроме пробела, но пробел не будет виден в конечном документе. См. Иллюстрации ниже:

Решение с пробелом проиллюстрировано только одним из двух приведенных выше примеров, но оно будет работать во всех случаях.

Если вы уже вставили перекрестные ссылки, которые являются ошибочными из-за неправильных закладок, наиболее простое решение, скорее всего, исправит каждый экземпляр, добавив пробел в целевой абзац, как показано выше, затем удалите неправильную перекрестную ссылку и создайте новая перекрестная ссылка.

В качестве альтернативы вам придется исправить каждую из неправильных закладок. Чтобы исправить закладки, следуйте принципам, показанным в видеороликах, включенных в Проблема 1, Проблема 2 и Проблема 3. Вы можете вручную удалить старые и неправильные закладки, если хотите избавиться от этих закладок.Они не вредят, но загромождают коллекцию закладок.

Обратите внимание, что надстройка DocTools CrossReferenceManager может автоматически предотвратить или устранить эту проблему.

ПРОБЛЕМА 5 — перекрестная ссылка показывает Ошибка! Ссылочный источник не найден

Как объяснено и показано в видеороликах для задач 1-4 выше, перекрестная ссылка — это поле, которое указывает на закладку. Перекрестная ссылка показывает содержание внутри рассматриваемой закладки.

Если, например, вы добавили перекрестную ссылку к заголовку, вокруг текста заголовка добавляется закладка, а поле перекрестной ссылки включает имя этой закладки, тем самым говоря Word, чтобы показать, что находится в закладке.

При обновлении полей в Word вы можете столкнуться с тем, что в одном или нескольких полях перекрестных ссылок отображается текст Ошибка! Источник ссылки не найден , как показано ниже:

Эта проблема возникает, если закладка, на которую ссылается перекрестная ссылка, больше не существует . Это будет , если вы удалили текст, на который указала перекрестная ссылка . Когда вы удаляете контент в Word, любая закладка в этом контенте тоже исчезнет. В результате любая перекрестная ссылка, которая ссылается на закладку, которая больше не существует, больше не сможет отображать соответствующий контент.Вместо таких полей будет отображаться текст ошибки Ошибка! Справочный источник не найден . Источником в этом случае был диапазон удаленных закладок.

ПРИМЕЧАНИЕ
Проблема также возникает, если, например, у вас есть перекрестная ссылка на заголовок, и вы выбираете весь заголовок и вместо этого вводите новый заголовок. В тот момент, когда вы начнете печатать, старый заголовок будет удален, а закладка _Ref, используемая полем перекрестных ссылок для отображения правильного содержимого, исчезнет.Смотрите ниже, как предотвратить проблему.

Как предотвратить проблему

Если вы хотите редактировать текст с перекрестными ссылками, не удаляйте сначала весь текст . Вместо этого обязательно сохраняйте новый контент внутри существующего текста, то есть в пределах диапазона закладок, чтобы сохранить закладку _Ref. Видео для проблем 1-3 выше помогут вам понять детали.

Если вам нужно полностью удалить контент, на который есть перекрестные ссылки в другом месте документа, вы должны исправить проблему, удалив ошибочные перекрестные ссылки впоследствии.Увидеть ниже.

Как решить проблему

Удалите ошибочную перекрестную ссылку и вставьте вместо нее новую и свежую перекрестную ссылку. Если перекрестная ссылка больше не нужна, просто удалите перекрестную ссылку и отредактируйте окружающий текст по мере необходимости.

Обратите внимание, что надстройка DocTools CrossReferenceManager может автоматически найти и помочь вам решить эту проблему.

ПРОБЛЕМА 6 — некоторые перекрестные ссылки показывают ошибки или неправильный контент при печати или создании PDF

Вы можете столкнуться со следующим: Ваш документ выглядит хорошо — вы все проверили.Затем вы распечатываете документ или создаете PDF, и теперь в одной или нескольких перекрестных ссылках отображаются ошибки или неправильный контент. В других типах полей также могут отображаться ошибки или неправильный контент.

Как объяснено и показано в видеороликах для задач 1-4 выше, перекрестная ссылка — это поле, которое указывает на закладку. Перекрестная ссылка показывает содержание внутри рассматриваемой закладки. Но обратите внимание на следующее:

Поля перекрестных ссылок не обновляются автоматически при редактировании документа

Необходимо принудительно обновить поля, e.грамм. выбрав все ( Ctrl + A ) и нажав F9 , чтобы обновить поля.

Если у вас есть , а не , обновленные поля перед печатью или созданием PDF-файла, и если одновременно включена опция Файл> Параметры> Показать> Обновить поля перед печатью , Word обновит все поля при печати документы. Поскольку создание PDF также является типом печати, поля также будут обновляться при создании PDF. В результате вы можете увидеть одно или несколько полей с ошибками или неправильным содержимым, которые вы не видели ранее.

В распечатке или в формате PDF показано реальное содержание полей перекрестных ссылок (и других полей). Проблема не в распечатке или PDF — проблема в том, что вы сами обновили поля.

Могут быть особые ситуации, когда у вас есть веская причина печатать без обновления полей. В этом случае вы можете временно отключить опцию Файл> Параметры> Показать> Обновить поля перед печатью . Тем не менее, я рекомендую вам всегда обновлять поля перед окончательной проверкой ваших документов .

На приведенном ниже рисунке показано, где можно найти поля обновления перед печатью параметра (здесь для диалогового окна Параметры Word установлен небольшой размер).

Как предотвратить проблему

Вы можете предотвратить проблему, отключив опцию Файл> Параметры> Показать> Обновить поля перед печатью . Я не рекомендую этого, поскольку это может дать вам неверное представление о том, что на самом деле в ваших документах. Если у вас отключена эта опция, и если ваш документ открыт и распечатан другими пользователями с включенной опцией, поля будут обновляться при печати или создании PDF.

Я рекомендую всегда обновлять поля перед окончательной проверкой документа. В случае каких-либо проблем с перекрестными ссылками, вы можете решить их, следуя процедурам, показанным в задачах 1-5 выше. Тогда печать и создание PDF не принесут никаких сюрпризов в отношении полей перекрестных ссылок.

Как решить проблему

Перед печатью или созданием PDF обязательно обновите поля в документе. Проверьте все перекрестные ссылки (и другие поля) и исправьте все ошибки перекрестных ссылок, выполнив процедуры, показанные в задачах 1-5 выше.Затем распечатайте документ или создайте PDF-файл.

Обратите внимание, что надстройка DocTools CrossReferenceManager помогает обновить все поля в документах. Кроме того, это может предотвратить или исправить различные типы проблем перекрестных ссылок.

Другой способ исправления неправильных полей перекрестных ссылок

В видеороликах, включенных в приведенную выше проблему 1, проблему 2 и проблему 3, описывается, как исправить ошибки в полях перекрестной ссылки путем исправления _Ref-закладок , к которым относятся перекрестные ссылки. опорные поля указывают.

Кроме того, вы можете удалить каждое поле неправильной перекрестной ссылки и заменить его новым полем. Однако из-за этого в документе останутся неправильные закладки _Ref, что приведет к загромождению коллекции закладок.

Информация, связанная с данной

Подробнее о полях перекрестных ссылок в статье Как работают поля перекрестных ссылок в Word на моем веб-сайте wordaddins.com.

Hyperparameter Настройка случайного леса в Python | Will Koehrsen

Я включил код Python в эту статью, где он наиболее поучителен. Полный код и данные для подражания можно найти на странице проекта Github.

Лучший способ думать о гиперпараметрах подобен настройкам алгоритма, который можно настроить для оптимизации производительности, так же, как мы могли бы поворачивать ручки радио AM, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы иметь!). В то время как в модели параметры изучаются во время обучения — например, наклон и перехват в линейной регрессии — гиперпараметров должны быть установлены исследователем данных до обучения.В случае случайного леса в гиперпараметрах указывается количество деревьев решений в лесу и количество элементов, учитываемых каждым деревом при разбиении узла. (Параметры случайного леса — это переменные и пороги, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но они не гарантируют оптимальности для проблемы. Лучшие гиперпараметры, как правило, невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в методику, основанную на методах проб и ошибок.Гиперпараметры и параметры

Гиперпараметрическая настройка больше зависит от экспериментальных результатов, чем от теории, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек состоит в том, чтобы попробовать различные комбинации для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на тренировочном наборе может привести к одной из самых фундаментальных проблем в машинном обучении: переоснащению.

Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оценена на тренировочном наборе, но не сможет обобщать на новые данные, такие как в тестовом наборе.Когда модель демонстрирует высокие результаты на тренировочном наборе, но плохо на тестовом наборе, это называется переоснащением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может быть применена к новым задачам. Это как студент, который запомнил простые проблемы из учебника, но не знает, как применять концепции в грязном реальном мире.

Модель наряд может выглядеть впечатляюще на тренировочном наборе, но будет бесполезной в реальном приложении. Поэтому стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переобучение путем перекрестной проверки.

Техника перекрестной проверки (CV) лучше всего объясняется на примере наиболее распространенного метода K-Fold CV. Когда мы подходим к проблеме машинного обучения, мы стараемся разделить наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш тренировочный набор на K подмножеств, называемых сгибами. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз тренируя данные на K-1 сгибов и оценивая на K-й сгиб (так называемые данные проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех сгибах и оцениваем на пятой. Во второй раз мы тренируемся в первом, втором, третьем и пятом раза и оцениваем в четвертом. Мы повторяем эту процедуру еще 3 раза, каждый раз оценивая по-разному. В самом конце обучения мы усредняем производительность по каждому из сгибов, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.

5 Fold Cross Validation (Источник)

Для настройки гиперпараметра мы выполняем много итераций всего процесса CV K-Fold, каждый раз используя различные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном тренировочном наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит как ужасно утомительный процесс! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши тренировочные данные на K кратные, обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и мы используем 5-кратное резюме, это означает 50 тренировочных циклов. К счастью, как и в случае большинства проблем в машинном обучении, кто-то решил нашу проблему, и настройка модели с помощью K-Fold CV может быть автоматически реализована в Scikit-Learn.

Обычно у нас есть только смутное представление о лучших гиперпараметрах, и, таким образом, лучший подход к сужению нашего поиска заключается в оценке широкого диапазона значений для каждого гиперпараметра. Используя метод RandomizedSearchCV Scikit-Learn, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и произвести случайную выборку из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.

В качестве краткого резюме, прежде чем мы приступим к настройке модели, мы имеем дело с проблемой контролируемого регрессионного машинного обучения.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, штат Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть данные обучения за 4,5 года, данные испытаний за 1,5 года, и мы используем 6 различных функций (переменных) для наших прогнозов. (Чтобы увидеть полный код для подготовки данных, см. Блокнот).

Давайте рассмотрим особенности быстро.

Особенности прогнозирования температуры

• temp_1 = максимальная температура (в F) за день до
• средняя = историческая средняя максимальная температура
• ws_1 = средняя скорость ветра за день до
• temp_2 = максимальная температура за два дня до
• друг = прогноз от нашего «верного» друга
• год = календарный год

В предыдущих публикациях мы проверяли данные на наличие аномалий и знали, что наши данные чистые.Поэтому мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметра.

Чтобы посмотреть доступные гиперпараметры, мы можем создать случайный лес и проверить значения по умолчанию.

 из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) из ​​pprint import pprint # Посмотрите на параметры, используемые нашим текущим лесом 
 print ('Параметры, используемые в настоящее время: \ n') 
 pprint (rf.get_params ())  Используемые в настоящее время параметры: 
 {'bootstrap': True, 
 'критерий': 'mse', 
 'max_depth': нет, 
 'max_features': 'auto', 
 'max_leaf_nodes': нет, 
 'min_impurity_decrease' : 00, 
 «min_impurity_split»: нет, 
 «min_samples_leaf»: 1, 
 «min_samples_split»: 2, 
 «min_weight_fraction_leaf»: 0,0, 
 «n_estimators»: 10, 
 «n_jobs»: 1, 
 «oob_score»: , 
 'random_state': 42, 
 'verbose': 0, 
 'warm_start': False} 
  

Ух ты, это огромный список! Как мы знаем, с чего начать? Хорошее место — документация по случайному лесу в Scikit-Learn. Это говорит нам о том, что наиболее важными параметрами являются количество деревьев в лесу (n_estimators) и количество объектов, рассматриваемых для разделения на каждом листовом узле (max_features).Мы могли бы прочитать исследовательские работы по случайному лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективное использование нашего времени — просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попытаемся настроить следующий набор гиперпараметров:

• n_estimators = количество деревьев в лесу
• max_features = максимальное количество элементов, рассматриваемых для разделения узла
• max_depth = максимальное количество уровней в каждом дереве решений
• min_samples_split = минимальное количество точек данных, размещенных в узле до разделения узла
• min_samples_leaf = минимальное количество точек данных, разрешенных в листовом узле
• bootstrap = метод выборки точек данных (с заменой или без нее)

Сетка случайных гиперпараметров

Чтобы использовать RandomizedSearchCV, сначала нужно создать сетку параметров для выборки во время подгонки:

 из sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # Количество деревьев в случайном лесу 
 n_estimators = [int (x) для x в np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)] 
 # Количество функций, учитываемых при каждом разделении 
 max_features = ['auto', 'sqrt'] 
 # Максимальное количество уровней в дереве 
 max_depth = [int (x) для x в np.linspace (10, 110, num = 11)] 
 max_depth.append (None) 
 # Минимальное количество выборок, необходимое для разделения узла 
 min_samples_split = [2, 5, 10] 
 # Минимальное количество выборок, необходимое на каждом листовом узле 
 min_samples_leaf = [1, 2, 4] 
 # Метод выбора выборок для обучения каждого tree 
 bootstrap = [True, False] # Создать случайную сетку 
 random_grid = {'n_estimators': n_estimators, 
 'max_features': max_features, 
 'max_depth': max_depth, 
 'min_samples_split': min_samples_split ': min_samples_split, 
, примеры min_samples_leaf, 
 'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid)  {'bootstrap': [True, False], 
 'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, отсутствует], 
' max_features ': [' auto ',' sqrt '], 
' min_samples_leaf ': [1, 2, 4], 
 'min_samples_split': [2, 5, 10], 
 'n_estimators': [200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]}  

на каждый Итерация, алгоритм выберет разностную комбинацию функций.Всего есть 2 * 12 * 2 * 3 * 3 * 10 = 4320 настроек! Однако преимущество случайного поиска заключается в том, что мы не пробуем каждую комбинацию, а выбираем случайным образом для выборки широкий диапазон значений.

Обучение случайному поиску

Теперь мы создаем случайный поиск и подгоняем его под любую модель Scikit-Learn:

 # Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров 
 # Сначала создайте базовую модель для настройки 
 rf = RandomForestRegressor ( ) 
 # Случайный поиск параметров с использованием 3-кратной перекрестной проверки, 
 # поиск по 100 различным комбинациям и использование всех доступных ядер 
 rf_random = RandomizedSearchCV (estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1) # Подходит для модели случайного поиска 
 rf_random.fit (train_features, train_labels) 

Наиболее важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который управляет количеством различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, который является числом сгибов, которые нужно использовать для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций охватит более широкое пространство поиска, а большее количество сгибов сокращает вероятность переоснащения, но увеличение каждой из них увеличивает время выполнения. Машинное обучение — это поле компромиссов, а производительность по сравнению со временем — одна из самых фундаментальных.

Мы можем увидеть лучшие параметры при подборе случайного поиска:

 rf_random.best_params_  {'bootstrap': True, 
 'max_depth': 70, 
 'max_features': 'auto', 
 'min_samples_leaf': 4, 
 'min_samples_split': 10, 
 'n_estimators': 400}  

Из этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.

Оценка случайного поиска

Чтобы определить, дал ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.

 def, оценка (модель, test_features, test_labels): 
 прогнозов = model.predict (test_features) 
 ошибок = abs (прогнозы - test_labels) 
 mape = 100 * np.mean (errors / test_labels) 
 точность = 100 - mape 
 print ('Модель производительности') 
 print ('Средняя ошибка: {: 0.4f} градусов.'. формат (np.mean (ошибки))) 
 print ('Точность = {: 0.2f}%.'. format ( точность)) 
 возвращаемая точность 
 base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42) 
 base_model.fit (train_features, train_labels) 
 base_accuracy = оценивать (base_model, test_features, test_labels)  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,9199 градуса. Точность 
 = 93,36%.  best_random = rf_random.best_estimator_ 
 random_accuracy = оценивать (best_random, test_features, test_labels)  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,7152 градуса. Точность 
 = 93,73%.  print ('Улучшение формата {: 0.2f}%.'.. (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy))  Улучшение 0.40%.  

Мы добились невероятного улучшения точности на 0,4%. В зависимости от применения, это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее перспективных диапазонах гиперпараметров, найденных в случайном поиске.

Случайный поиск позволил нам сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, где сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию параметров, которые нужно попробовать. Мы делаем это с помощью GridSearchCV, метода, который вместо случайной выборки из распределения оценивает все комбинации, которые мы определяем.Чтобы использовать поиск по сетке, мы создаем другую сетку на основе лучших значений, предоставленных случайным поиском:

 из sklearn.model_selection import GridSearchCV # Создать сетку параметров на основе результатов случайного поиска 
 param_grid = {
 'bootstrap': [True ], 
 'max_depth': [80, 90, 100, 110], 
 'max_features': [2, 3], 
 'min_samples_leaf': [3, 4, 5], 
 'min_samples_split': [8, 10 , 12], 
 'n_estimators': [100, 200, 300, 1000] 
} # Создать основанную модель 
 rf = RandomForestRegressor () # Создать модель поиска по сетке 
 grid_search = GridSearchCV (estimator = rf, param_grid = param_grid, 
 cv = 3, n_jobs = -1, verbose = 2) 

Это попробует 1 * 4 * 2 * 3 * 3 * 4 = 288 комбинаций настроек.Мы можем подобрать модель, отобразить лучшие гиперпараметры и оценить производительность:

 # Подгонка поиска по сетке к данным 
 grid_search.fit (train_features, train_labels) grid_search.best_params_  {'bootstrap': True, 
 'max_depth': 80, 
 'max_features': 3, 
 'min_samples_leaf': 5, 
 'min_samples_split': 12, 
 'n_estimators': 100}  best_grid = grid_search.best_estimator_ 
 grid_accuracy = оценить (best_grid, test_beatures) test_features Средняя ошибка 
: 3.6561 градус Точность 
 = 93,83%.  print ('Улучшение формата {: 0.2f}%.'. '(100 * (grid_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy))  Улучшение на 0,50%.  

Похоже, мы достигли максимальной производительности, но мы можем дать еще одну попытку, улучшив сетку по сравнению с нашими предыдущими результатами. Код такой же, как и раньше, только с другой сеткой, поэтому я представляю только результаты:

  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,6602 градуса. 
 Точность = 93.82%.   Улучшение на 0,49%.  

Небольшое снижение производительности указывает на то, что мы достигли убывающей отдачи при настройке гиперпараметра. Мы могли бы продолжить, но отдача в лучшем случае будет минимальной.

Мы можем сделать несколько быстрых сравнений между различными подходами, используемыми для улучшения производительности, показывая отдачу от каждого. В следующей таблице приведены окончательные результаты всех улучшений, которые мы сделали (в том числе из первой части):

Сравнение всех моделей

Модель — это (очень невообразимые) названия для моделей, точность — это процент точности, ошибка — среднее абсолютная ошибка в градусах, n_features — количество объектов в наборе данных, n_trees — количество деревьев решений в лесу, а время — время обучения и прогнозирования в секундах.

Модели следующие:

• среднее: исходная базовая линия, рассчитанная путем прогнозирования исторической максимальной максимальной температуры для каждого дня в тестовом наборе
• one_year: модель, обученная с использованием данных за один год
• four_years_all: модель, обученная с использованием 4,5 лет данные и расширенные функции (подробности см. в первой части)
• four_years_red: модель обучена с использованием данных за 4,5 года и подмножество наиболее важных функций
• best_random: лучшая модель из случайного поиска с перекрестной проверкой
• first_grid: лучшая модель из первого поиска по сетке с перекрестной проверкой (выбранной в качестве окончательной модели)
• second_grid: лучшая модель из второго поиска в сетке

В целом, сбор большего количества данных и выбор характеристик снизили ошибку на 17.69%, а гиперпараметр еще больше уменьшил ошибку на 6,73%. Сравнение моделей

(см. «Записная книжка»)

В часах программиста сбор данных занимал около 6 часов, а настройка гиперпараметра — около 3 часов. Как и в случае любого преследования в жизни, есть момент, когда дальнейшая оптимизация не стоит усилий, и знание того, когда остановиться, может быть столь же важным, как и способность продолжать идти (извините за то, что все философски). Более того, в любой проблеме с данными существует так называемая частота ошибок Байеса, которая является абсолютной минимальной возможной ошибкой в ​​проблеме.Байесовская ошибка, также называемая воспроизводимой ошибкой, представляет собой комбинацию скрытых переменных, факторов, влияющих на проблему, которую мы не можем измерить, и собственного шума в любом физическом процессе. Поэтому создание идеальной модели невозможно. Тем не менее, в этом примере нам удалось значительно улучшить нашу модель с помощью настройки гиперпараметров, и мы рассмотрели многочисленные темы машинного обучения, которые широко применимы.

Для дальнейшего анализа процесса оптимизации гиперпараметров, мы можем изменить одну настройку за раз и увидеть влияние на производительность модели (по сути, проведение контролируемого эксперимента).Например, мы можем создать сетку с диапазоном количества деревьев, выполнить поиск по сетке CV, а затем построить результаты. Составление графика ошибок обучения и тестирования и времени обучения позволит нам проверить, как изменение одного гиперпараметра влияет на модель.

Сначала мы можем взглянуть на эффект изменения количества деревьев в лесу. (см. тетрадь для обучения и составления кода)

Количество кривых обучения деревьев

По мере увеличения количества деревьев наша ошибка уменьшается до одной точки.Точность увеличения количества деревьев за пределами 20 невелика (в нашей окончательной модели их было 100), и время обучения постоянно увеличивается.

Мы также можем исследовать кривые для числа функций для разделения узла:

Количество кривых обучения функций

По мере увеличения количества сохраняемых функций точность модели увеличивается, как и ожидалось. Время обучения также увеличивается, хотя и незначительно.

Вместе с количественной статистикой эти визуальные элементы могут дать нам хорошее представление о компромиссах, которые мы делаем с различными комбинациями гиперпараметров.Хотя обычно заранее невозможно узнать, какие настройки будут работать лучше всего, этот пример продемонстрировал простые инструменты в Python, которые позволяют оптимизировать нашу модель машинного обучения.

Как всегда, я приветствую отзывы и конструктивную критику. Со мной можно связаться по [email protected]

.Вышивка крестом на поле

PDF Выкройка средневекового мем-креста

Вдохновленный гобеленом Байе и мемом, этот образец показывает средневековые фигуры, перевернутый дом и бесплодное поле, лишенное всех трахов. Шрифт представляет собой воссоздание оригинальной надписи в виде гобелена, и весь рисунок заключен в бордовую границу.

«Вот поле, в котором я выращиваю свои траханья. Посмотри на него и увидишь, что оно бесплодно»

** Теперь включает в себя текст на древнеанглийском языке, переведенный удивительной Кейт Р! **

Дон не хочешь прошить? Купить его в готовом виде можно здесь: https: // etsy.com/uk/listing/638991509/
Или купить его в комплекте, здесь: https://etsy.com/uk/listing/566279766/cross-stitch-kit-field-of-fucks-counting

Обратите внимание, что это шаблон PDF для мгновенной загрузки, а не готовый элемент!

Это даст сшитый кусок размером примерно 14 «x 8,5» на 14-м счете Аида *. Вам понадобится 13 различных цветов нитей: мы рекомендовали некоторые цвета нитей DMC в шаблоне, но вы можете использовать любой цвет, который вы предпочитаете. Для версии 10 x 8 см. Здесь: https: // etsy.com/uk/listing/749833788/

————————————— —————————————
Обратите внимание, это шаблон PDF для мгновенной загрузки. НЕ законченный товар!

Вы получите пять файлов формата А4:
• PDF-руководство «Как вышить крестиком», включая код для загрузки дополнительных файлов (см. Ниже)
• 1 шаблон PDF с буквой США с цветными символами (оригинальная версия)
• 1 шаблон формата PDF PDF только с вышивкой (оригинальная версия)
• 2 шаблона PDF формата A4 с цветными символами на 2 страницах (оригинальная и древнеанглийская версии)

Существует много других файлов, включая не сшивание сзади, версии A4 и США, цветные, черно-белые и т. д., однако Etsy допускает только 5 файлов на листинг.Дополнительное будет доступно для загрузки с нашего веб-сайта после покупки.

Требуется количество стежков:
• Полные крестики
• Вышивание сзади
• Французские узлы (могут быть заменены бисером или полностью опущены при желании)

Вам понадобится:
• Ткань ( мы рекомендуем крем Aida с рисунком 14 штук; последние 3 фотографии вышиты на DMC beige Aida)
• Нитки для вышивания / нить (перечислены цветовые коды марки DMC, но вы можете использовать любой тип)
• Игла для вышивания
• Ножницы / ножницы для нити

* Размеры (196 x 116 стежков):
• Количество 14: 14 «x 8.3 «
• Счет 18: 10,9″ x 6,4 «
• Счет 20: 9,8″ x 5,8 «
• Счет 28: 7″ x 4,1 «

Все рисунки разработаны и созданы Еленой из Фэндома. распространять или продавать мои проекты.

,