Proba

Proba


Letter 130 (412 nC)

1. Met inagneming van u versoek en my belofte, dat sodra tyd en geleentheid gegee is deur Hom aan wie ons bid, ek u iets sou skryf oor gebed tot God, voel ek dit nou my plig om hierdie skuld na te kom, en in die liefde van Christus om te dien na die bevrediging van u vrome begeerte. Ek kan nie in woorde uitdruk hoe bly ek was oor die versoek nie, waarin ek besef het hoe groot u aandag is aan hierdie uiters belangrike saak. Want wat sou die saak van u weduweeskap meer geskik wees as om dag en nag te smeek, volgens die vermaning van die apostel: Sy wat inderdaad 'n weduwee is en 'n verlatenheid vertrou op God en nag en dag smeek? 1 Timoteus 5: 5 Dit kan inderdaad wonderlik lyk dat besorgdheid oor gebed jou hart sal inneem en die eerste plek daarin kan inneem, as jy, wat hierdie wêreld betref, edel en ryk is, en die moeder van so 'n roemryke familie, en alhoewel 'n weduwee, nie 'n verlatenheid nie, het u nie verstandig verstaan ​​dat die siel in hierdie wêreld en in hierdie lewe geen seker deel het nie.

2. Daarom doen Hy wat u met hierdie gedagte geïnspireer het, verseker wat Hy aan sy dissipels beloof het toe hulle bedroef was, nie vir hulleself nie, maar vir die hele menslike familie en wanhopig was oor die redding van iemand, nadat hulle van Hom gehoor het dat dit makliker was vir 'n kameel om deur die oog van 'n naald te gaan as vir 'n ryk man om in die koninkryk van die hemele in te gaan. Hy het hulle hierdie wonderlike en barmhartige antwoord gegee: Die dinge wat by mense onmoontlik is, is by God moontlik. Matteus 19: 21-26 Hy, met wie dit moontlik is om selfs die rykes in die koninkryk van die hemele te laat gaan, het u geïnspireer met die vroom angs wat u laat dink dat dit nodig is om my raad te vra oor die vraag hoe u behoort te doen bid. Want terwyl Hy nog op aarde was, het Hy Saggeus, Lukas 19: 9, alhoewel ryk, in die koninkryk van die hemele gebring, en nadat Hy verheerlik is in sy opstanding en hemelvaart, het Hy baie rykes gemaak om hierdie huidige wêreld te verag en hulle is werklik meer ryk deur hul begeerte na rykdom uit te roei deur Sy Heilige Gees aan hulle te gee. Want hoe sou u so graag begeer om tot God te bid as u nie op Hom vertrou nie? En hoe sou jy op Hom kon vertrou as jy jou vertroue in onsekere rykdom sou vestig en die heilsame vermaning van die apostel verwaarloos: Laai die rykes in hierdie wêreld op dat hulle nie hoogmoedig is nie, en ook nie vertroue in onsekere rykdom nie, maar in die lewende God, wat ons ryklik alles gee om te geniet dat hulle goed doen, dat hulle ryk is aan goeie werke, gereed is om uit te deel, bereid is om te kommunikeer, 'n goeie fondament vir hulleself opdoen, sodat hulle die ewige kan vashou lewe? 1 Timoteus 6: 17-19


Proba - Geskiedenis

Rubinsteinstraat, waar die ProBa Language Center geleë is, is geleë in die hartjie van Sint-Petersburg, naby Nevsky Prospect – die hoofstraat van ons stad.

Hierdie straat is vernoem na Anton Rubinstein, komponis en Tsjaikowski se mentor.

Rubinsteinstraat is die 'eethemel' van die stad. Daar is 'n restaurant, kafee, kroeg of kroeg in byna elke 40 geboue in hierdie kompakte straat.

Meer as 'n eeu gelede was hierdie straat 'n plek waar baie bekende Russiese skrywers en digters soos Brodsky en Dovlatov, en natuurlik baie ondergrondse rocksterre, paaie gekruis het.

Die bekendste gebou is die "Tolstoy House". Dit behoort aan graaf Mikhail Tolstoy, 'n verre familielid van Leo Tolstoy en#8211 die grootste Russiese skrywer. 'N Interessante feit: 'n prototipe van een van die buitensporige en geheimsinnige karakters van die Russiese letterkunde, professor Voland (die duiwel self) uit "The Master and Margarita" (een van die interessantste meesterstukke wat 'n mens kon lees om die Russiese taal te leer) geskryf deur Mikhail Bulgakov, het ook in hierdie huis gewoon. Tydens sy besoek aan Sint-Petersburg het Bulgakov in die woonstel van Dmitri Pozdneev, 'n geleerde en een van Bulgakov se familielede, gebly. Pozdneev, 'n man met 'n merkwaardige persoonlikheid, het baie gemeen met sy fiktiewe karakterisering: Voland het ''n leë linkeroog', net soos Pozdneev, wat 'n prostetiese glasoog gehad het. en swaar rokers met lae stemme. Pozdneev is tereggestel tydens die suiwering van Stalin in 1937, terwyl die beeld van Voland vir ewig in Bulgakov se roman voortleef.

In die 1950's was Evgeny Rein, 'n digter en 'n vriend van Joseph Brodsky onder die inwoners van Rubinsteinstraat. Hulle het eers in die laat 50's ontmoet: Brodsky het hom besoek en gedigte gelees waarvan Rein baie gehou het. So het hulle vriende geword. Na 'n rukkie het Rein 'n kamer in Rubinsteinstraat 19 gekry en Brodsky het hom gehelp om te verhuis. Hy het daar naby gewoon, sodat digters mekaar daagliks begin sien het.

Rein was ook bevriend met die beroemde skrywer Sergey Dovlatov. Hy het Rein byna elke dag besoek, aangesien hy ook in die omgewing in Rubinsteinstraat 23 gewoon het, tot sy emigrasie na die Verenigde State.

Deur die vensters van Tolstoy se huis kan 'n pragtige, maar klein openbare tuin gesien word, vernoem na 'n sanger Edward Khil, ook bekend as "Mr. Trololo ”.

In die vroeë tagtigerjare was daar 'n toenemende aantal jong rockmusici op straat, en in 1981 is die eerste Russiese amptelike rockklub op Rubinstein 13 geopen. Dit was die enigste plek waar musikante wettig rockmusiek kon speel. Hierdie rock -klub het gehelp om loopbane te begin by die bands soos "Kino", waarvan die liedjies deesdae nog steeds gewild is.

Vandag is Rubinsteinstraat een van die mees stampvol strate van Sint Petersburg, veral in die aand. Daar is meer as 50 restaurante en kroeë langs die kort Rubinsteinstraat. Elke kroeg probeer mense lok deur sy eie styl. Rubinsteinstraat is dus een van die plekke wat u beslis in Sint Petersburg moet besoek.


Naïewe implementering: 'n Tale of Memory Usage

Laat ons die bedrogprobleem op 'n naïewe manier oplos en die gebruik van geheue opspoor. Die eerste ding wat ons gewoonlik doen, is om die datastel met pandas te lees. Hoeveel kos dit, geheuegewys?

Geheue neem stadig toe tot meer as 570 MB, styg dan tot 1,14 GB en daal dan weer tot 570 MB, wat die finale grootte van die df_train -voorwerp is. Die piekverbruik wat dubbel die uiteindelike grootte van die voorwerp is, kan daarop dui dat daar iewers 'n ondoeltreffende kopie in die pd.read_csv -funksie is, maar ek laat dit vir eers verbygaan.

Wat moet ons volgende doen? Leer ons model op! Kom ons veronderstel dat ons al funksie -ingenieurswese gedoen het; daarom hoef ons slegs ons train_data in ons ontwerpmatriks X_train op te deel en y_train te rig en na 'n ExtraTreesClassifier te voer. Laat ons kyk hoe hierdie stap presteer:

Ons bereik 'n hoogtepunt van 1,91 GB en kry 'n konstante gebruik van ongeveer 1,5 GB. Daar is min "spykers" dwarsdeur die pas, wat ek vermoed die pasprosesse van die individuele bome is (10 bome = 10 spykers). Ons eindig die proses met 593 MB.

Die laaste stap in ons pyplyn is die lees van ons toetsdata, afleiding van ons model en die rapportering van die toets AUC:

Ons gaan van die vorige stapverbruik van ongeveer 600 MB tot 'n hoogtepunt van 1.1GB en stop weer by ongeveer 600MB. Die AUC van ons model lyk ook goed, met 'n waarde van 0.9915. As ons dit alles saamvoeg, lyk ons ​​geheueverbruik soos volg:

Dit is eintlik nie veel nie, maar wie weet, môre het ons moontlik te doen met datastelle en geheue gebruik in die tientalle of honderde GB's. Laat ons ons dus voorstel dat ons beperk is tot minder geheue as wat ons in die naïewe geval gebruik het, ter wille van hierdie pos. Dieselfde truuks wat ons in hierdie geval sal ontwerp, behoort vir baie groter datastelle te werk.


2 Antwoorde 2

Na wat ek verstaan, wil u waarskynlikhede verkry vir elk van die potensiële klasse vir 'n multi-klas klassifiseerder.

In Scikit-Learn kan dit gedoen word deur die generiese funksie predict_proba. Dit word geïmplementeer vir die meeste klassifiseerders in scikit-leer. U bel basies:

Waar clf die opgeleide klassifiseerder is. As uitset kry u 'n desimale reeks waarskynlikhede vir elke klas vir elke invoerwaarde.

Een woord van versigtigheid - nie alle klassifiseerders evalueer natuurlik klaswaarskynlikhede nie. Byvoorbeeld, SVM doen dit nie. U kan egter steeds die klaswaarskynlikhede verkry, maar om dit te kan doen, moet u dit opdrag gee om waarskynlikheidsberaming uit te voer. Vir SVM sou dit soos volg lyk:

Nadat u dit aangepas het, sal u pred_proba soos voorheen kan gebruik.

Ek moet u waarsku dat indien klassifiseerder nie waarskynlikhede natuurlik evalueer nie, dit beteken dat die waarskynlikhede geëvalueer sal word met behulp van taamlik uitgebreide berekeningsmetodes wat die opleidingstyd aansienlik kan verhoog. Ek raai u dus aan om klassifiseerders te gebruik wat klaswaarskynlikhede natuurlik evalueer (neurale netwerke met sagtemax -uitset, logistieke regressie, gradiëntverhoging, ens.)


WYSIG: Soos aangedui deur @TimH, kan die waarskynlikhede gegee word deur clf.decision_function (X). Die onderstaande kode is vasgestel. Met kennis van die aangewese kwessie met 'n lae waarskynlikheid met behulp van predict_proba (X), dink ek die antwoord is dat volgens die amptelike dokument hier, . Dit lewer ook betekenislose resultate op baie klein datastelle.

Die antwoord bly in die begrip van die gevolglike waarskynlikhede van SVM's. Kortom, jy het 7 klasse en 7 punte in die 2D -vlak. Wat SVM's probeer doen, is om 'n lineêre skeiding tussen elke klas en elkeen die ander te vind (een-teen-een-benadering). Elke keer word slegs 2 klasse gekies. Wat jy kry is die stemme van die klassifiseerders, na normalisering. Sien meer gedetailleerde verduideliking oor multiklas SVM's van libsvm in hierdie pos of hier (scikit-learn gebruik libsvm).

Deur u kode effens te verander, sien ons dat die regte klas inderdaad gekies is:

Die ooreenstemmende uitset is

En u kan ook besluitsones sien:

U moet waarskynlikheid uitskakel en eerder besluitfunksie gebruik, want daar is geen waarborg dat voorspelde_proba en voorspelling dieselfde resultaat lewer nie. U kan meer hieroor lees, hier in die dokumentasie.

Die besluit-funksie van die SVC-metode gee tellings per klas vir elke monster (of 'n enkele telling per monster in die binêre geval). As die konstruktoropsie -waarskynlikheid op Waar gestel is, word die waarskynlikheidsberamings van klaslidmaatskap (uit die metodes voorspelde_proba en voorspellings_log_proba) geaktiveer. In die binêre geval, die waarskynlikhede word gekalibreer met behulp van Platt -skaal: logistieke regressie op die SVM se tellings, gepas deur 'n bykomende kruisvalidering van die opleidingsdata. In die multiklas -geval word dit uitgebrei volgens Wu et al. (2004).

Nie te min, die kruisvalidasie wat by Platt-skalering betrokke is, is 'n duur operasie vir groot datastelle. Daarbenewens kan die waarskynlikheidsberamings teenstrydig wees met die tellings, in die sin dat die "argmax" van die tellings moontlik nie die argmax van die waarskynlikhede is nie. (Byvoorbeeld, in binêre klassifikasie, 'n monster kan gemerk word deur voorspel as 'n deel van 'n klas wat waarskynlik is & lt½ volgens predict_proba.) Dit is ook bekend dat Platt se metode teoretiese kwessies het. As vertrouenspunte vereis word, maar dit hoef nie waarskynlik te wees nie dit is raadsaam om waarskynlikheid = Onwaar in te stel en besluit_funksie te gebruik in plaas van predict_proba.

Daar is ook baie verwarring oor hierdie funksie onder Stack Overflow -gebruikers, soos u in hierdie draad of hierdie kan sien.


Hoe word 'n Romberg -toets gedoen?

  • Stap 1: Die pasiënt word gevra om sy skoene uit te trek en regop te staan ​​met sy voete saam. Hy of sy word gevra om sy arms langs sy lyf te hou of dit voor sy lyf gekruis te hou.
  • Stap 2: Die pasiënt word dan gevra om sy oë oop te hou, waarna hy sy oë moet toemaak en kyk of hy of sy sy balans kan handhaaf. Dit het aangeraai dat die dokter of die waarnemer as veiligheidsmaatreël naby die pasiënt moet staan ​​en enige fisiese besering van die pasiënt moet voorkom as hy val. Sodra die pasiënt sy oog toemaak, moet hy of sy nie afgelei word deur lig, klank of ander sintuie nie, aangesien dit 'n vals positiewe uitkoms kan gee.
  • Stap 3: Die telling word gedoen op grond van die aantal sekondes wat die pasiënte met sy of haar oë kan staan ​​sonder om balans te verloor.

In sommige gevalle kan die dokter versteuring gebruik om die pasiënt se aandag af te lei; dit moet egter met omsigtigheid en sonder oordrywing gedoen word.

Die Romberg -toets word as positief beskou as die proefpersoon nie lank kan staan ​​met geslote oë nie, soos blyk uit die verlies aan balans wat lei tot swaai van die liggaam en die plasing van een voet in die rigting van val of volledige val van die pasiënt.


3 Antwoorde 3

Gestel jou doelwit is (0,1), sal die klassifiseerder 'n waarskynlikheidsmatriks van dimensie (N, 2) lewer. Die eerste indeks verwys na die waarskynlikheid dat die data tot klas 0 behoort, en die tweede verwys na die waarskynlikheid dat die data tot klas 1 behoort.

U kan dan die resultaat lewer deur:

As u k -klasse het, sal die uitset (N, k) wees, moet u die waarskynlikheid spesifiseer van watter klas u wil hê.

In die MultiOutputClassifier behandel u die twee uitsette as aparte klassifikasietake van die dokumente wat u gekoppel het:

Hierdie strategie bestaan ​​uit die aanpassing van een klassifiseerder per teiken.

Die twee skikkings in die gevolglike lys verteenwoordig dus elk van die twee klassifiseerders / afhanklike veranderlikes. Die skikkings is dan die binêre klassifikasie -uitsette (kolomme wat waarskynlikheid van klas 0 is, waarskynlikheid van klas 1) wat @chrisckwong821 genoem het, maar een vir elke probleem.

Met ander woorde, die opbrengswaarde van predict_proba sal 'n lys wees waarvan die lengte gelyk is aan die breedte van u y, dit wil sê n_outputs, in u geval 2. U aanhaling uit die predict_proba -dokumentasie verwys na n_outputs, wat in die dokumentasie verskyn vir pasvorm:

pas (self, X, y [, monstergewig])

y: (yl) skikking-agtige, vorm (n_monsters, n_outputs)

Die eerste 5x2 -skikking gee u die waarskynlikheid van die 5 toetsmonsters wat in die eerste klas ingedeel is. Boonop vertel die eerste kolom van hierdie 5x2 -skikking u "die waarskynlikheid dat die toetsmonster nie as die eerste klas geklassifiseer word nie" en die tweede kolom van hierdie 5x2 -skikking u "die waarskynlikheid dat die toetsmonster as die eerste klas geklassifiseer word" ".

Net so gee die tweede 5x2 -skikking u die klassifikasiekans om monsters in die tweede klas te toets.

As u dit wil kontroleer, kan u die waarde in die skikkings kontrasteer met die resultate van voorspel.

Soms kan die terugkeer van predict_proba u 'n lys gee wat Nx1 -skikkings en Nx2 -skikkings bevat. Indien wel, word geen toetsdata ingedeel in die Nx1 -skikkings wat verteenwoordig word nie.


Visualiseer modelopleidingsgeskiedenis in Keras

Ons kan erwe skep uit die versamelde geskiedenisdata.

In die onderstaande voorbeeld skep ons 'n klein netwerk om die aanvang van die binêre klassifikasieprobleem van Pima Indians te modelleer. Dit is 'n klein datastel beskikbaar by die UCI Machine Learning Repository. U kan die datastel aflaai en stoor as pima-indians-diabetes.csv in u huidige werkgids (opdatering: laai hier af).

Die voorbeeld versamel die geskiedenis, keer terug na die opleiding van die model en skep twee kaarte:

  1. 'N Plot van akkuraatheid oor die opleidings- en valideringsdatastelle oor opleidingsperiodes.
  2. 'N Plot van verlies oor die opleidings- en valideringdatastelle oor opleidingsperiodes.

Die erwe word hieronder verskaf. Die geskiedenis van die valideringsdatastel word as toets volgens konvensie benoem, aangesien dit inderdaad 'n toetsdatastel vir die model is.

Uit die akkuraatheidsgraad kan ons sien dat die model waarskynlik 'n bietjie meer opgelei kan word, aangesien die tendens vir akkuraatheid op beide datastelle die laaste paar tydperke steeds toeneem. Ons kan ook sien dat die model nog nie die opleidingsdatastel te veel geleer het nie, wat soortgelyke vaardighede op beide datastelle toon.

Plot van modelnoukeurigheid op trein- en valideringsdatastelle

Uit die plot van verlies kan ons sien dat die model vergelykbare prestasie het op beide trein- en valideringsdatastelle (gemerk toets). As hierdie parallelle erwe konsekwent begin vertrek, kan dit 'n teken wees om op te hou oefen in 'n vroeëre tydperk.

Plot van modelverlies op opleidings- en valideringsdatastelle


Sklearn.pipeline .Pipeline¶

Pas 'n lys van transformasies en 'n finale skatting opeenvolgend toe. Die intermediêre stappe van die pyplyn moet 'transforms' wees, dit wil sê dat hulle pas- en transformasiemetodes moet implementeer. Die finale skatting hoef slegs pasvorm te implementeer. Die transformators in die pyplyn kan met behulp van geheue -argument in die kas gestoor word.

Die doel van die pyplyn is om verskeie stappe saam te stel wat saam gekruisvalideer kan word terwyl verskillende parameters gestel word. Hiervoor kan u parameters instel vir die verskillende stappe met hul name en die parameternaam geskei deur '__', soos in die voorbeeld hieronder. Die skatting van 'n stap kan heeltemal vervang word deur die parameter met sy naam op 'n ander beraming te stel, of 'n transformator verwyder deur dit op 'deurloop' of Geen in te stel.

Lys van (naam, transformasie) tuples (implementering van pasvorm/transformasie) wat vasgeketting is, in die volgorde waarin dit vasgeketting is, met die laaste voorwerp 'n beraming.

geheue str of voorwerp met die joblib.Memory -koppelvlak, standaard = Geen

Word gebruik om die ingeboude transformators van die pypleiding in die kas te plaas. By verstek word geen kasgeheue uitgevoer nie. As 'n string gegee word, is dit die pad na die kasgids. Deur kas in te skakel, word 'n kloon van die transformators geaktiveer voordat dit gepas word. Daarom kan die transformator -instansie wat aan die pyplyn gegee word nie direk geïnspekteer word nie. Gebruik die kenmerk named_steps of stappe om beramers binne die pyplyn te ondersoek. Dit is voordelig om die transformators in die kas te sit wanneer die aanpassing tydrowend is.

breedvoerig bool, standaard = Onwaar

As dit waar is, sal die tyd wat verstrek is tydens die aanpassing van elke stap gedruk word terwyl dit voltooi is.

Eienskappe benoemde_stappe Bos

Woordeboekagtige voorwerp, met die volgende eienskappe. Alleen-lees-kenmerk om toegang tot enige stapparameter te kry volgens die gebruikersnaam. Sleutels is stapname en waardes is stapparameters.


Kyk die video: Чистая проба - 1 серия 2011