Сезонная увязка реперов

3.1. Требования настоящего раздела распространяется на установку знаков на площадках, не превышающих по площади 100 га и расположенных вне застроенной территории. На площадках, расположенных на застроенных территориях или имеющих площадь более 1 км2, установка знаков должна осуществляться согласно требованиям СН 212-73.

3.2. На территории съемки площадок или вблизи их, а также по контуру съемки устанавливаются закрепительные знаки, грунтовые или степные реперы, марки. При этом между установленными знаками должна быть взаимная видимость.

3.3. Количество знаков съемочного обоснования зависит от категории местности, размеров площадки и масштаба съемки. На 1 км2 незастроенной территории при съемке в масштабе 1:1000 должно быть установлено не менее 16 знаков /п. 4.5 СН 212-73/.

3.4. На территории площадок или вблизи их на расстоянии не более 200 метров, в местах, безопасных от повреждений, устанавливаются грунтовые реперы или стенные марки:

на площадке размером более 10 га устанавливается не менее 3 грунтовых реперов;

от 5 до 10 га - не менее 2 реперов;

от 1 до 5 га - не менее 1 репера;

На площадках размером до 1 га устанавливается 1 временный репер.

3.5. Каждому реперу /знаку/, устанавливаемому на площадках, присваивается свой номер. Именование знаков буквами, римскими цифрами, различными индексами не допускается /приложение 3/.

3.6. Основным требованием для установки репера является выбор надежного места, за пределами зоны строительных работ и подъездных путей, не подверженного затоплению, размыву, оползням и другим смещениям грунта, и удобство привязки.

Б. ТРАССЫ ВНЕПЛОЩАДОЧНЫХ КОММУНИКАЦИЙ

3.7. Требования настоящего раздела распространяются на трассы внеплощадочных инженерных коммуникаций: водоводы, канализации, ВЛ, ЛС, подъездные железные и автомобильные дороги к площадкам, трубопроводы различного назначения, коллекторы, коммуникации к площадкам и на территории нефтегазопромыслов.

3.8. По внутриплощадочным коммуникациям, а также по коммуникациям, проектируемым на прилегающей к нефтеперерабатывающим заводам территории /в районе действия строительных сеток/, закрепительные знаки при изысканиях не устанавливаются.

3.9. Установка закрепительных знаков по трассам инженерных коммуникаций должна выполняться согласно требованиям п.п. 2.1, 2.6, 2.7 за исключением трасс, проходящих по застроенной территории и в проектируемом «корридоре» ряда различных коммуникаций.

3.10. При прокладке нескольких /более 3/ параллельных коммуникаций в одном «корридоре» закрепительные знаки устанавливаются по теодолитному ходу, прокладываемому вне полосы строительства. Закрепительные знаки непосредственно по коммуникациям не устанавливаются.

При прокладке 2-3 параллельных коммуникаций закрепительные знаки устанавливаются только по одной, желательно по трассе ВЛ, железной и автомобильной дорогам, если таковые проектируются в корридоре, с привязкой всех трасс в плане к закрепленной трассе.

3.11. На застроенных территориях трассы внеплощадочных коммуникаций не закрепляются, но углы их поворота должны привязываться к постоянным местным предметам /контурам/ не менее, чем тремя линейными засечками /опоры воздушных линий, бордюры проводов, колодцы подземных коммуникаций, углы зданий, сооружений и т.п./.

А. Закрепительные знаки

4.1. Знаки, закрепляющие на местности точки планового съемочного обоснования, теодолитных, полигонометрических и аналитических сетей и ходов, а также реперы нивелирных ходов по своему назначению и конструкции подразделяются на постоянные, долговременные и временные закрепительные знаки.

Постоянные знаки

4.2. Точки сетей государственного планового обоснования закрепляют наружным знаком, например, пирамидой или металлическим сооружением, установленным над подземным бетонным центром геодезического пункта. Закрепление на местности геодезических пунктов /точек/ постоянными знаками производится в соответствии с утвержденными ГУГК «Центрами геодезических пунктов для территории городов, поселков и промышленных площадок».

4.3. При производстве инженерно-геодезических изысканий на территории городов конструкция постоянных геодезических знаков /в случае сдачи их управлениям городского архитектора/ принимается согласно СН 212-73.

Долговременные и временные знаки

4.4. Долговременные и временные закрепительные знаки /приложение 3/ устанавливаются в процессе производства инженерно-геодезических изысканий и могут быть использованы также при геодезических работах, выполняемых при выносе проекта в натуру, разбивке основных осей сооружений.

Долговременными и временными знаками по конструкции могут быть:

металлические трубы, диаметром 50-60 мм, с толщиной стенки не менее 3 мм, отрезки рельса, угловой или другой профилированный металл с крестовиной в нижней части;

деревянные столбы диаметром не менее 15 см с крестовиной внизу;

пни свежесрубленных деревьев диаметром в верхней части не менее 20 см, обработанные в виде столба с вырезом для надписи и полочкой /прил. 3, рис. 8/;

железобетонные столбы размерами 15´15´150 см;

насечки на скалах, головки рельс, оголовки мостов, опоры ВЛ, сваи на болотах, которые обводятся несмывающейся краской;

на болотах - сваи, которые должны возвышаться над уровнем болота на 0,5-1,0 м.

4.5. Закрепительные знаки длиной не менее 1,5 м устанавливаются на глубину 1 м с устройством земляных конусов высотой 0,6 м вокруг знака. Знаки окапываются круглой канавой диаметром 0,6 м. В северных таежных районах высота знака над поверхностью земли должна приниматься не менее 0,8-1 м.

В местах, где окопка невозможна /болото, скала и т.д./, а также при наличии мерзлого грунта мощностью более 20 см, закрепительные знаки не окапываются. На скалах взамен окопки выкладывается тур высотой не менее 0,5 м.

При большом снежном покрове /более 30 см/ к знаку прикрепляется веха высотой не менее 1,5 м.

4.6. Закрепительными знаками, устанавливаемыми на застроенных территориях, могут служить железнодорожные костыли, металлические костыли, трубки, уголки, забиваемые до уровня земли или твердого покрова на глубину 0,5 м, закрепленные цементным раствором.

4.7. Разрешается использовать в качестве закрепительных знаков элементы конструкций существующих постоянных сооружений /опоры ВЛ, ЛС, колодцы подземных коммуникаций, различные фундаменты и т.п./.

4.8. Все установленные знаки маркируются масляной краской.

Нумерация знаков выполняется арабскими цифрами. Повторение нумерации на одном объекте запрещается /приложение 2/.

4.9. На закрепительных знаках, кроме его номера, указываются:

сокращенное наименование проектно-изыскательской организации;

условное наименование трассы;

год установки знака.

4.10. закрепительные знаки устанавливаются надписью в сторону начальной точки трассы /приложение 2/.

4.11. Маркировка на трассах внеплощадочных коммуникаций выполняется аналогично маркировке, принятой по трассе трубопровода.

Например: газопровод - газ, нефтепровод - нефть, линия электропередачи - ВЛ, линия связи - ЛС, водовод - вод, теодолитный ход - ТХ, автодорога - а/д и т.п.

Б. Реперы

4.12. Реперы могут иметь различную конструкцию и разное назначение. Они бывают грунтовыми и стенными, постоянными и временными, металлическими, железобетонными, деревянными, отмеченные краской площадки на фундаментах, цоколях зданий и т.п.

4.13. Тип конструкции и способ установки репера выбирается в зависимости от его назначения и от конкретных условий мест установки, а также требуемой точности инженерно-геодезических изысканий.

4.14. Постоянные стенные реперы представляют собой специальные чугунные отливки. Эти реперы закладываются в стенах и цоколях капитальных зданий и сооружений на высоте около 0,5 м от поверхности земли с учетом возможности вертикальной установки рейки на выступ репера /приложение 4, рис. 9/.

4.15. Высотные отметки закрепляют на различных неподвижных предметах: стенах, колоннах, фундаментах, выступах различных инженерных сооружений, смотровых колодцах канализации и т.п. Место для установки рейки отмечают гравировкой кернером. Рядом с репером масляной краской пишется его номер.

4.16. При отсутствии капитальных зданий и сооружений устанавливают грунтовые реперы.

Грунтовыми реперами служат металлические трубы, отрезки рельса, профилированный металл, железобетонные монолиты. Нижний конец репера заделывают в бетонный монолит в виде усеченной четырехгранной пирамиды с нижним основанием 40´40 см, верхним основанием 15´15 см и высотой 40 см. Грунтовый репер закладывают на глубину не менее 1,5 метра, на 0,5 м ниже границы максимального промерзания грунта. В верхней части трубы или монолита укрепляют болт, имеющий сферическую головку с отверстием. Это отверстие служит центром знака /приложение 4/.

4.17. Репер, предназначенный для установки в мощных торфяниках и подвижных песках, состоит из металлической трубы диаметром 6 см, в верхнем срезе которой закреплена марка, а к нижнему концу приварена спираль /приложение 4, рис. 11/.

4.18. Репером временного типа могут служить деревянные столбы, крупные гвозди, забитые в основания деревянных опор ВЛ, ЛС или деревянные сооружения, пни спиленных деревьев и т.д. /приложение 3/.

4.19. Для районов распространения многолетней мерзлоты грунтовый репер должен изготавливаться из труб диаметром не менее 60 мм с толщиной стенок не менее 3 мм. К нижней части трубы привариваются несколько якорей в виде дисков. Часть трубы, на которой закреплены диски должна полностью закладываться ниже наибольшей глубины протаивания. После пробуривания скважины нижняя часть ее до высоты 50-60 см заполняется грунтом текучей консистенции, в которую затем погружается якорь. Общая длина трубы должна быть не менее двойной величины наибольшей глубины протаивания.

Временными реперами могут служить деревянные столбы, отрезки уголка, металлических труб о завершенными концами, закладываемые на 0,8 метра ниже границы деятельного слоя, или пни свежесрубленных деревьев диаметром в верхней части не менее 25 см, обработанные в виде столба, с вырезом для надписи, полочкой и забитым кованным гвоздем.

4.20. Грунтовые реперы кроме закладываемых в районах распространения многолетней мерзлоты, окапываются канавами в виде квадрата со сторонами 1,5 и 1,5 метра, глубиной 0,3 м, с насыпкой 0,5 м. В залесенной местности курган заменяется срубом /1,0´1,0´0,3 м/. Сруб заполняется землей, знак не окапывается /приложение 4, рис. 10/.

В местах, где окопка невозможна /болото, обочина, дороги, скала, пески и т.п./, реперы не окапываются.

4.21. Реперы по каждому объекту нумеруют так, чтобы на объекте не было одинаковых номеров. На постоянных грунтовых реперах номер набивают кернером на верхней части трубы или рельса, либо приваривают специальную марку.

4.22. Каждый поставленный репер должен быть привязан примерами не менее, чем к трем наиболее постоянным точкам ситуации /контурам/. В незастроенной местности для грунтовых реперов составляются карточки закладки /кроки/, в которых дается схема привязки их к характерным элементам ситуации, изображенным на карте М 1:100000 /приложение 5/.

5.1. Проектно-изыскательская организация не менее, чем за 5 дней до начала сдачи закрепительных знаков и реперов, установленных при производстве инженерных изысканий трасс и площадок, обязана письменно поставить в известность заказчика о месте и времени встречи.

5.2. Заказчик, получив извещение, обязан дать ответ о своем согласии на дату и место встречи для приемки и направить своего представителя.

Заказчик может по своему усмотрению привлечь для участия в работе комиссии по приемке закрепительных знаков представителей подрядчика или других организаций. Неявка представителей подрядчика или других организаций не является для заказчика основанием для отказа от приемки закрепительных знаков и реперов от проектной организации.

5.3. В процессе приемки проверяется в натуре соблюдение требований разделов 1, 2, 3, 4 настоящей Инструкции и принимается решение о сдаче - приемке закрепительных знаков и реперов, а в случае необходимости отмечаются недостатки и назначаются мероприятия по их устранению.

5.4. По результатам полевой сдачи - приемки закрепительных знаков и реперов составляется акт, который подписывается представителями проектно-изыскательской организации и заказчика.

5.5. К акту сдачи закрепительных знаков и реперов, установленных при инженерных изысканиях, прилагается следующая техническая документация:

планы /схемы/ трасс, изготовленные на основе и в масштабах земле - /лесо/ - устроительных планах, а в несельскохозяйственных районах - топографических карт с нанесением на них закрепительных знаков и реперов;

схемы площадок в масштабе 1:2000-1:10000 /в зависимости от размеров площадок /с нанесенными на них установленными на них закрепительными знаками и реперами;

ведомости /таблицы/ закрепительных знаков с указанием расстояний между ними, углов поворота, отметок реперов и эскизы /кроки/ установленных знаков. Указанные ведомости и эскизы /кроки/ могут приводиться на чертежах /схемах/ или отдельно /приложение 5/;

каталоги координат знаков, установленных на территории проектируемых промплощадок и промышленных зон /комплексы заводов, месторождения нефти и газа и т.д./.

5.6. Указанная документация изготавливается проектно-изыскательской организацией в 4 экз. Заказчику передается схема закрепления в 1 экз. непосредственно при сдаче, а остальная документация выдается в установленном порядке в согласованные с заказчиком сроки.

5.7. В случае неявки представителя заказчика для приемки знаков по истечении 5 дней после назначенного срока проектно-изыскательская организация составляет односторонний акт о неявке и в дальнейшем не несет ответственности за сохранность установленных знаков.

Акт с приложениями, предусмотренными пунктом 5.5 настоящей Инструкции, высылается заказчику, после чего закрепительные знаки считаются сданными проектной организацией.

5.8. Восстановление закрепительных знаков, своевременно не принятых заказчиком по его вине или уничтоженных после приемки может осуществляться проектно-изыскательской организацией по отдельному договору. При этом заказчик обязан обеспечить работы по восстановлению знаков необходимым транспортом, рабочими и строительными материалами, о чем производится запись в особых условиях договора.

К выполнению работ по восстановлению знаков проектно-изыскательская организация имеет право приступить только после оформления указанного договора и справки Стройбанка об их финансировании в сроки, согласованные графиком.

Рис. 1. Закругление угла поворота

Рис. 2.

Рис. 3. Закрепление трассы, проходящей через лес

Рис. 4. Ориентация по отношению к трассе нестандартных металлических знаков различных профилей

Рис. 5. Тип закрепительного знака с окопкой ровиком

Рис. 6. Тип закрепительного знака (временный репер)

Рис. 7. Тип временного репера заложен в буровую скважину

а) Вид спереди

б) Вид сбоку

Рис. 8. Тип знака долговременного закрепления пунктов съемочных сетей в залесных районах

Рис. 9. Стенные реперы

1- металлическая стенная марка; 2 - стенной репер; 3 - репер на цоколе фундамента.

Внешнее оформление места расположения знаков на участках без твердого покрытия поверхности земли

Рис. 10. Тип грунтового репера (размеры в см)

1 - металлическая пластина; 2 - рельс; 3 - дерн; 4 - слой грунта, мох

Рис. 11. Грунтовый репер для районов подвижных песков и торфяников

Рис. 12. Тип грунтового репера для открытой местности

Рис. 13. Тип грунтового репера заложен в буровую скважину

Рис. 14. Тип грунтового репера заложен в буровую скважину

СОДЕРЖАНИЕ

временных рядов в Python - Часть 2: Работа с сезонными данными | Бенджамин Этьен

В первой части вы узнали о тенденциях и сезонности, моделях сглаживания и процессах ARIMA. В этой части вы узнаете, как работать с сезонными моделями и как реализовать сезонные холты-зимы и сезонные ARIMA (SARIMA).

Мы будем использовать данные «Ежемесячный надой молока»:

Сезонная декомпозиция (TLS)

В предыдущей части я кратко говорил о сезонной декомпозиции.Идея сезонной декомпозиции состоит в том, чтобы заявить, что любой ряд может быть разложен на сумму (или произведение) трех компонентов: тренда, сезонного компонента и остатков.

В нашем случае мы будем использовать функцию Season_decompose , предоставляемую statsmodels:

Компонент тренда - это возрастающая кривая, которая, кажется, выходит на плато и в конце концов уменьшается. Это полезная информация, когда мы удалим тренд для стационарной обработки данных.

Работа с трендом

Основываясь на нашей декомпозиции, мы видим, что тренд следует восходящему движению перед выходом на плато (и, возможно, снижением) в конце.Чтобы удалить тренд, мы попробуем оригинальный подход, заключающийся в регрессии тренда, заданного разложением STL. Затем мы попытаемся, если регрессия удовлетворительна, «сдуть» ряд, вычтя полученную регрессию из исходного ряда.

Коэффициент r-квадрат из нашей регрессии довольно хороший (0,988), но, глядя на остатки, мы замечаем, что их дисперсия увеличивается слева направо. Это признак гетероскедастичности . Вы можете сами найти точное определение, но имейте в виду, что это нехорошо и что-то отсутствует в нашей модели.Мы откажемся от идеи регресса тренда, поскольку на данный момент это требует слишком больших усилий.

Работа с трендом, серия 2

Наша серия все еще нуждается в стационаризации, мы вернемся к основным методам, чтобы посмотреть, сможем ли мы устранить эту тенденцию. Мы будем работать в несколько этапов:

• Тест ADF на необработанных данных для проверки стационарности
• Тест ADF на 12-месячной разнице
• Тест ADF на 12-месячной разнице зарегистрированных данных
• Тест ADF на данных за вычетом его 12-месячной скользящей средней

Если вам нужен код, обратитесь к первой части, чтобы узнать, как проводить тест ADF

Давайте подтвердим, что данные за вычетом его 12-месячной MA являются стационарными с помощью теста KPSS :

Статистика теста ниже пороговых значений, поэтому наша серия является стационарной (напомним, что для теста KPSS нулевая гипотеза состоит в том, что серия стационарна).

Помните из первой части, что модель Холта-Винтера состоит из нескольких частей: уровень , тренд , а в случае сезонного сглаживания - сезонный компонент . Математика, стоящая за этим, немного сложна, поэтому я не буду здесь ее описывать, просто запомните три приведенных выше компонента. Вот что мы получаем после установки нашей модели:

Модель без демпфирования, кажется, работает лучше, так как AIC ниже.

Старая добрая ARIMA вернулась, но на этот раз мы добавим в нее сезонную составляющую! Модель SARIMA состоит из двух частей: несезонной части и сезонной части.Если вы помните предыдущую часть, несезонная часть состоит из члена AR (p), члена MA (q) и члена I (d), и мы пишем ARIMA (p, d, q). То же самое и с сезонной частью!
Наш SARIMA отмечен как ARIMA (p, d, q) x (P, D, Q).

Вопрос: как определить все эти p, d, q, P, D, Q?

Каждый раз, когда вы слышите «ARIMA», думайте «ACF / PACF».

С графиками ACF и PACF мы сможем угадать разумные значения для наших параметров.Давайте построим графики ACF и PACF для наших стационарных данных:

Данные явно не являются стационарными, учитывая медленное затухание всплесков, наблюдаемых в ACF. Это знак того, что мы должны взять дополнительную разницу для x:

Наша серия теперь стационарна. Подводя итог, мы имеем:

• взято 12-кратное отставание от стационарного ряда. Это соответствует разнице в 1 сезонное отставание.
• взято с разницей в 1 лаг по сравнению с серией с разницей в 12 лагов.Это соответствует порядку несезонной разницы 1.

Это дает нам SARIMA (?, 1,?) X (?, 1,?).

А как насчет условий AR и MA?

Что ж, мы знаем, что все еще есть значительные всплески в ACF и PACF, поэтому мы могли бы решить добавить термины AR, а также условия MA. С чего начать? На этот раз мы воспользуемся поиском по сетке возможных комбинаций условий AR и MA (максимальное количество - 2)…

При запуске различных конфигураций самый низкий AIC получается с SARIMA (0, 1, 2) х (0, 1, 2).

С помощью команды plot_diagnotics () мы можем показать остатки и проверить их нормальность (- помните, остатки должны быть нормально распределены (нулевое среднее и унитарная дисперсия) и не коррелированы).

Обратите внимание, как нормальный график Q-Q и гистограмма показывают, что наши остатки следуют нормальному распределению (мы могли бы использовать дополнительные тесты для проверки нормальности, такие как Ljung-Box). Коррелограмма также показывает, что остатки не коррелированы!

Главная - UserBenchmark

Проверьте скорость вашего ПК менее чем за минуту.

1,378,895 Компоненты 188,683,101 Контрольные показатели 2,825,098 Голосов

Decison Tree для программного обеспечения оптимизации

Контрольные показатели для программного обеспечения оптимизации

Автор: Ханс Миттельманн (mittelmann на asu.edu)

Обратите внимание, что мы не используем профили производительности.Смотрите этот документ и тот Вместо этого мы используем смещенное среднее геометрическое

КОМБИНАТОРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ

Concorde-TSP с различными решателями LP (12-11-2019)

ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Тест решателей Simplex LP (28.12.2020)

Тест решателей Barrier LP (28.12.2020)

Large Network-LP Benchmark (коммерческий и бесплатный) (29.12.2020)

СМЕШАННОЕ ЦЕЛОЕ ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Контрольный показатель MILP - MIPLIB2017 (11-15-2020)

Случаи MILP с незначительной патологией (11-10-2020)

ПРОГРАММИРОВАНИЕ ПОЛУОПРЕДЕЛЕНИЯ / SQL

Проблемы SQL из 7-го конкурса DIMACS Challenge (8-8-2002)

Несколько кодов SDP для разреженных и других проблем SDP (6-6-2020)

Недостижимый тест SDP (10-12-2020)

Большой тест SOCP (12-12-2020)

Тест MISOCP (11-10-2020)

НЕЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Контрольный показатель AMPL-NLP (12-10-2020)

MIXED INTEGER QP и QCP

Контрольный показатель качества для некоммерческих выпуклостей (1.11.2019)

Тест двоичного невыпуклого QPLIB (11-10-2020)

Дискретный невыпуклый тест QPLIB (недвоичный) (11-10-2020)

Непрерывный тест QPLIB для невыпуклых конструкций (12-2-2020)

Выпуклый непрерывный тест QPLIB (13.12.2020)

Convex Discrete QPLIB Benchmark (13.12.2020)

СМЕШАННОЕ ЦЕЛОЕ НЕЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Тест MINLP (16.10.2020)

ПРОБЛЕМЫ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ РАВНОВЕСИЯ

Контрольный показатель MPEC (6-3-2020)

Создание эталонных моделей методом scikit-learn | Эрик Левинсон

Узнайте, как создать набор эталонных моделей для задач классификации и регрессии

Что мне действительно нравится в scikit-learn , так это то, что я часто натыкаюсь на функциональные возможности, о которых раньше не знал. . Мое последнее «открытие» - это DummyClassifier . Фиктивная оценка не изучает какие-либо закономерности из функций, она использует простые эвристики (выведенные из целей) для вычисления прогнозов.

Мы можем использовать эту наивную оценку как простую проверку работоспособности наших более продвинутых моделей. Чтобы пройти проверку, рассматриваемая модель должна иметь лучшую производительность, чем простой тест.

В этой короткой статье я покажу, как использовать DummyClassifier , и объясню доступные эвристики.

Нам нужно импортировать необходимые библиотеки:

В этой статье я пишу простую функцию, печатающую несколько выбранных оценочных показателей для оценки производительности модели.Помимо точности, я включил метрики, которые помогают оценить производительность в случае несбалансированности классов (список ни в коем случае не является исчерпывающим).

В этой статье я использую знаменитый набор данных Iris. Чтобы еще больше упростить задачу, я преобразовываю проблему нескольких классов в двоичную классификацию, в то же время вводя дисбаланс классов. Цель упражнения - предсказать, принадлежит ли данное растение к классу Versicolour или «другому» (Setosa или Virginica).

После преобразования соотношение классов 2: 1.

Последний шаг перед обучением моделей - разделить данные на обучающие и тестовые наборы с помощью функции train_test_split :

Поскольку мы намеренно ввели дисбаланс классов

Оценщик DummyClassifier предлагает несколько возможных правил (называемых стратегиями) , который мы можем использовать для определения прогнозов тестового класса. Ниже я кратко их описываю и представляю соответствующие фрагменты кода, демонстрирующие реализацию.

«Постоянная» стратегия

Пожалуй, самый простой вариант фиктивного классификатора.Идея состоит в том, чтобы заменить все метки одним значением. Возможный вариант использования этого варианта - когда мы хотим оценить потенциальный оценщик с точки зрения F1 Score, который представляет собой гармоническое среднее значение точности и отзыва.

Я использовал класс меньшинства (Versicolour) для создания наивного прогноза. Также стоит упомянуть, что функции не играют никакой роли в определении прогнозируемого значения, они существуют только для того, чтобы соответствовать стилю подгонки + прогнозирования scikit-learn . В сводке, представленной ниже, мы видим, что мы достигли идеального отзыва и оценки F1-Score, равной 0.5.

 {'точность': 0,3333333333333333, 
 'отзыв': 1,0, 
 'точность': 0,333333333333333333, 
 'f1_score': 0,5} 

«Единая» стратегия

В этом варианте создается наивное предсказание случайным образом (равномерно) из доступных классов.

Выполнение кода приводит к следующей сводке:

 {'точность': 0,4, 
 'отзыв': 0,4, 
 'точность': 0,25, 
 'f1_score': 0,3076923076923077} 

Кроме того, мы проверяем распределение предсказанные метки с использованием Counter :

 Counter ({0: 14, 1: 16}) 

Как и ожидалось при равномерном розыгрыше, распределение цели является случайным и не отражает истинное распределение меток.

«Стратифицированная» стратегия

Чтобы учесть ранее упомянутый недостаток, мы можем использовать расслоенное правило . Прогнозы генерируются случайным образом, однако распределение классов из обучающего набора сохраняется. Так же, как в стратифицированном train_test_split .

Выполнение кода приводит к следующей сводке:

 {'точность': 0,6333333333333333, 
 'отзыв': 0,3, 
 'точность': 0,42857142857142855, 
 'f1_score': 0.3529411764705882} 

Еще раз, мы смотрим на количество наблюдений в каждом классе:

 Счетчик ({0: 23, 1: 7}) 

Использование стратегии "стратифицированная" приводит к распределению, аналогичному мы видели в наблюдаемых значениях.

Стратегия «наиболее часто»

Название стратегии говорит само за себя - предсказанное значение является наиболее частым значением среди меток.

Выполнение кода приводит к следующей сводке:

 {'точность': 0.6666666666666666, 
 'отзыв': 0,0, 
 'точность': 0,0, 
 'f1_score': 0,0} 

Во время выполнения кода мы получаем следующее предупреждение: UndefinedMetricWarning: точность не определена и установлена ​​на 0,0 из-за к никаким прогнозируемым образцам. Причина тому - выбранная нами стратегия. Так как класс большинства использовался для всех прогнозов, нет никаких наблюдений за классом меньшинства, и такие показатели, как точность и отзыв, не могут быть рассчитаны.

«Предыдущая» стратегия

Стратегия, очень похожая на стратегию «Most_frequent» .Фиктивный классификатор всегда предсказывает класс, который максимизирует предыдущий класс. Разница заключается в методе pred_proba подобранного классификатора. В случае стратегии «предшествующий» он возвращает предыдущий класс (вероятности классов, определяемые соотношением меток в обучающем наборе).

Результаты стратегии «предшествующий» и «наиболее часто» одинаковы, поэтому для краткости я не показываю их снова.

Стоит отметить, что для всех стратегий метод прогноз полностью игнорирует входные данные, значения, которые будут использоваться в качестве прогнозов, были определены на этапе подбора (или предоставлены нами при использовании стратегии «константа» ) .

Поэкспериментировав с несколькими стратегиями создания эталонной модели, пора обучить простой классификатор и оценить, превосходит ли он эталонные тесты. Для этого я использую классификатор дерева решений с настройками по умолчанию (кроме random_state , указанного для воспроизводимости).

Изучив приведенную ниже сводку, мы можем ясно сказать, что дерево решений превзошло все тесты.

 {'точность': 0,9473684210526315, 
 'отзыв': 0.9230769230769231, 
 'precision': 0.9230769230769231, 
 'f1_score': 0.9230769230769231} 

Я уже показал, как использовать scikit-learn 's DummyClassifier для оценки эталонных моделей для задач классификации. Естественно, существует аналогичная оценка для задач регрессии - DummyRegressor . Я не буду вдаваться в подробности, так как его использование очень похоже на DummyClassifier . Для полноты я упоминаю только доступные стратегии:

• «среднее» - оценщик использует среднее целевого (из обучающего набора) в качестве прогнозов
• «медиана» - оценщик использует медианное значение цель (обучающий набор) в качестве прогнозов
• «константа» - оценщик использует постоянное значение в качестве прогнозов
• «квантиль» - оценщик использует указанный квантиль целей (обучающий набор) в качестве прогнозов

Аналогично для DummyClassifier метод прогноз игнорирует входные данные для расчета прогнозов.

В этой статье я показал, как использовать оценщики, доступные в scikit-learn , для создания эталонных моделей с использованием простой эвристики. Мы можем использовать такие модели для проверки работоспособности, чтобы увидеть, работают ли наши оценки лучше, чем наивные базовые показатели. Если нет, мы должны выяснить, что вызывает проблему (возможно, функции бесполезны или дисбаланс классов влияет на результаты).

Вы можете найти код, использованный для этой статьи, на моем GitHub. Как всегда, приветствуются любые конструктивные отзывы.Вы можете связаться со мной в Twitter или в комментариях.

.

UserBenchmark: PC Speed ​​Test Tool

20 Gigabyte X570 AORUS ELITE 4 назадGigabyte GA-h410M S2P 9004

2 секунды назад Gigabyte GA-AERO 15 KB

Ствол дерева

47%

3 секунды назад Lenovo 81NB

Скоростная лодка

6 секунд назад Dell XPS 13 9300

Яхта

30%

8 секунд назад Gigabyte B460M DS3H

Атомная подводная лодка

76%

11 секунд назад PROMSI Battleship

66%

14 секунд назадGigabyte Z390 GAMING X

UFO

75%

18 секунд назадAsus PRIME h410-PLUS R2.0

Battleship

46%

18 секунд назад Gigabyte GA-B450 AORUS ELITE

Атомная подводная лодка

53%

9000% DS000 9000 9000 9000 B4606M 9000% 19 секунд назад 22 секунды назадMPG Z390 GAMING EDGE AC (MS -...

UFO

82%

23 секунды назадAsus MAXIMUS VIII GENE

Авианосец

32%

9 секунд назад 5401

Ствол дерева

42%

27 секунд назадAsus ROG STRIX Z390-F GAMING

UFO

76%

28 секунд назадDell Inspiron

29 секунд назадAsus PRIME B450M-GAMING / BR

Авианосец

59%

29 секунд назад Asus TUF GAMING X570-PLUS

Атомная подводная лодка

66%

34 с %

37 секунд назад MSI B450-A PRO MAX (MS-7B86)

Авианосец

48%

38 секунд назадAsus X555LF

Яхта

Ствол дерева

83%

40 сек. назад Acer Aspire A717-72G

Battleship

59%

R2-M 61 сек. назадAsus P0

Battleship

57%

51 секунду назадAsus PRIME A320M-R

Battleship

26%

53 секунды назад

54 секунды назадGigabyte GA-B450 GAMING X

Battleship

50%

58 секунд назад Lenovo 20QES2QG00

Yacht

34%

0004 34%

9 35%

1 минуту назад Supermicro H8DM8-2

Ствол дерева

41%

1 минуту назадOMEN by HP Laptop 15-dc0xxx

Боевой крейсер

42%

Авианосец

61%

1 минуту назадOegstone MS-7788

Batt leship

20%

1 минуту назад Lenovo 20ANCTO1WW

Эсминец

64%

1 минуту назадMSI B460M PRO (MS-7C88%)

мин назадAsus ROG STRIX B450-F GAMING

Авианосец

42%

1 минуту назад Asrock B450 Pro4

Атомная подводная лодка

67%

9000 Ядерная подводная лодка

1 мин назад PhAcer

71%

1 минуту назадAsus ROG STRIX B365-F GAMING

Атомная подводная лодка

75%

1 минута назадIntel H55

Яхта

0003 GA-B75M-D2V

Авианосец

66%

1 минуту назад Packard EasyNote TK85

Парусник 90 006

81%

1 минуту назадAsus P8H77-V

Battleship

49%

1 минуту назадAsus TUF GAMING B550-PLUS

Авианосец

30%

30% назадHP Pro 3330 MT

Gunboat

41%

1 минуту назадB350 GAMING PRO CARBON (MS-7...

Атомная подводная лодка

63%

1 минута назадMSI X99A SLI (MS-7A54)

Авианосец

41%

1 минута назад Asrock X570 9F4000 9F4000 Phantom Gaming 82%

1 минуту назадAsus Z170 PRO GAMING

Атомная подводная лодка

79%

1 минуту назадHP ProBook 6460b

Парусник

34%

Линкор

64%

.

Главная - UserBenchmark

Проверьте скорость вашего ПК менее чем за минуту.

1,378,895 Компоненты 188,683,101 Контрольные показатели 2,825,098 Голосов

Новое оборудование Графический процессор Nvidia 3070 предлагает раз в десятилетие улучшение соотношения цены и производительности: 3070 предлагает на 45% более высокую эффективную скорость, чем 2070 при той же рекомендованной производителем цене.Учитывая широко распространенные проблемы, с которыми сталкиваются пользователи AMD с графическими процессорами серии 5000 (синие / черные экраны и т. Д.), Маловероятно, что AMD представляла бы рациональную угрозу рыночной доле Nvidia в этом году. Снижение цен Nvidia, вероятно, связано с предстоящими обновлениями консоли. Аппаратное обеспечение семилетней давности как в Xbox One, так и в Playstation 4 должно быть обновлено в конце этого года. Какой бы ни была мотивация снижения цен Nvidia, Рождество наступило рано для компьютерных геймеров, которые могут рассчитывать на беспрецедентный игровой опыт в ведущих играх, таких как Cyberpunk 2077.На ультра настройках с включенной трассировкой лучей Cyberpunk 2077 переопределяет границы иммерсивных игр. По сравнению с этим GTA5 выглядит как Тетрис. Комбинация RTX + DLSS обеспечивает потрясающую графику, которая на несколько уровней выше, чем у лучших дискретных графических процессоров AMD и будущих консолей. С точки зрения реальной производительности, серия 3000 от Nvidia более или менее поставила группу AMD Radeon в шаху. Тем не менее, маркетологи AMD способны предлагать сложные BS, хотя и изо всех сил стараются сохранить невозмутимость.Их маркетинговая инфраструктура превосходит Intel на рынке процессоров, несмотря на 15-процентный дефицит производительности. Без соответствующей стратегии в социальных сетях Nvidia все равно может потерять значительную долю рынка. ^{[ окт '20 GPUPro ]} Ryzen 5 5600X - это процессор начального уровня серии 5000 с лучшим соотношением цены и качества.5600X - это шестиядерный 12-поточный процессор с базовой тактовой частотой 3,7 ГГц, повышающейся до 4,6 ГГц. Он имеет 35 МБ кеш-памяти и рейтинг TDP 65 Вт. Кулер включен в рекомендованную производителем розничную цену в размере 300 долларов США, но дешевые послепродажные кулеры (такие как GAMMAXX 400 за 20 долларов) намного более эффективны и, следовательно, заслуживают обновления. Примечательно, что новая архитектура AMD Zen 3 значительно улучшила одноядерную производительность и уменьшила задержку памяти, что привело к значительному преимуществу в эффективной скорости по сравнению с ее предшественником, 3600X.В прошлом году маркетологи AMD обеспечили значительные продажи процессоров серии 3000, несмотря на 15% -ный дефицит производительности по сравнению с более дешевыми компонентами Intel. Игры, конкретные сцены, настройки программного / аппаратного обеспечения и выбор конкурирующего оборудования часто выбирались чересчур, не разглашались и не согласовывались от одного продукта к другому. Теперь, когда AMD фактически достигла высочайшего уровня производительности и доли рынка, их маркетинговые механизмы сосредоточены на повышении цен. Пользователи, которые не хотят платить надбавку за маркетинг, должны исследовать Intel i5-9600K за 190 долларов США, который в сочетании с 2060 Super обеспечивает более высокий EFps в четырех из пяти самых популярных сегодня игр.Выделяя сбережения на более высокий уровня GPU приведет к бесспорно превосходного игрового ПК. ^{[ ноя '20 CPUPro ]} Начальная цена GTX 1660 Super составляет всего 230 долларов США, а производительность сопоставима с производительностью 280 долларов США 1660 Ti.1660 Super имеет GDDR6 14 Гбит / с (против 12 Гбит / с GDDR6 для 1660 Ti и 8 Гбит / с GDDR5 для 1660). Видеокарты серии 1660 являются идеальным выбором для многих геймеров, поскольку они предлагают превосходные 1080p EFps в популярных играх и относительно просты в плане шума, совместимости и стабильности. 1660S также поддерживает технологию Turing NVENC, которая намного более эффективна, чем кодирование ЦП, и устраняет необходимость для случайных стримеров использовать выделенный потоковый ПК. Цены в магазинах будут определять, какая карта серии 1660 будет представлять лучшую стоимость с течением времени, но по сегодняшним ценам 1660 Super эффективно подрывает 1660 Ti на 50 долларов, что бросает вызов RX 590 с точки зрения общей стоимости при разрешении 1080p.Следующим шагом по сравнению с 1660S станет RTX 2060 за 325 долларов. ^{[, октябрь '19, GPUPro ]} Сравнение твердотельных накопителей 1040 MX500 - это нынешний флагман Crucial потребительских твердотельных накопителей SATA с 64-слойной памятью 3D TLC NAND последнего поколения второго поколения. Он доступен с емкостью 250 ГБ, 500 ГБ, 1 ТБ и 2 ТБ в корпусе 2.Форм-фактор 5 дюймов. Все версии, кроме 2 ТБ, также будут доступны в формате M.2 (2280) в будущем. MX500 оснащен контроллером Silicon Motion SM2258, который представляет собой замену контроллера Marvell 88SS1074, представленного в MX300 (его предшественник почти двухлетний). Производительность примерно на 30% выше, чем у MX300, которая в настоящее время продается по той же цене. MX500 имеет кэш SLC, который увеличивается с увеличением емкости диска. Следовательно, большие емкости лучше способны поддерживать высокие скорости последовательной записи.Версия на 250 ГБ имеет 250 МБ кеш-памяти SLC, 500 ГБ - 512 МБ, 1 ТБ - 1 ГБ, а 2 ТБ - 2 ГБ. Расширенные тесты производительности устойчивой записи показывают, что даже несмотря на то, что скорость падает после исчерпания кеша, она по-прежнему поддерживается на очень приемлемом уровне. Пятилетняя гарантия на MX500 соответствует Samsung 850 Evo и превосходит ее с точки зрения долговечности (всего 75 TBW для 250 GB 850 Evo по сравнению с 100 TBW для 250 GB MX500). Он не совсем соответствует производительности Samsung 850 Evo (эффективная скорость на 8% ниже), однако при нынешних ценах он примерно на 20% дешевле, а в целом предлагает лучшее соотношение цены и качества. ^{[ марта 2018 SSDrivePro ]} .

---

Смотрите также

• 
  Сборно монолитный каркас дома
• 
  Блочный фундамент для дома из бруса
• 
  Как пользоваться гидроуровнем
• 
  Программы для расчета строительных материалов
• 
  Расход цемента на куб кладки
• 
  Что такое в строительстве отмостка
• 
  Что такое карбамид
• 
  Снип минимальная глубина заложения фундамента
• 
  Дренаж плитного фундамента схема
• 
  Фундамент из плит перекрытия
• 
  Подъем старого дома