Как исследовать стержень из великого дерева


Скриншоты и рецепты исследований из таумономикона - Таумкрафт (Thaumcraft) 4.2.3.5

 Название исследования  Скриншот готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
Очки откровения (Goggles of Revealing)  
Магическое ухо (Arcane Ear)  
Рунный щит (Runic Shielding)  
Усиление рунного щита (Runic Shielding Augmentation)  
Адская печь (Infernal Furnace)  
Наполнение предметов магией (Infusion)  
Сапоги путешественника (Boots of the Traveller)  
Таумостатический ранец (Thaumostatic Harness)  
Таумостатический пояс (Thaumostatic Girdle)  
Кирка Огня (Pickaxe of the Core)  
Топор Потока (Axe of the Stream)  
Меч Бури (Sword of the Zephyr)  
Лопата Землероя (Shovel of the Earthmover)  
Мотыга Роста (Hoe of Growth)  
Мозг в банке (Brain in a Jar)  
Зачаровывание наполнением (Infusion Enchantment)  
Волшебный бур (Arcane Bore)  
Зеркальная магия (Mirror Magic)  
Костяной Лук (Bone Bow)  
Энергострелы (Primal Arrow)  
Светильник Роста (Lamp of Growth)  
Светильник скрещивания (Lamp of Fertility)  
Магический подъемник (Arcane Levitator)  
Магия защиты (Warded Arcana)  
Баннеры (Banners)  
Боевой таум-доспех (Fortress Armor)  
Зловещий камень (Sinister Lodestone)  

Все исследования для Таумкрафта 4.2.3.5 с аддонами

Внеочередное обновление таумкрафта опять изменило данные мода таумкрафт 4, поэтому давайте разбираться с новшествами, которые теперь введены в данную обновленную модификацию. А самое главное – это, конечно же, рецепты исследований в таумкрафт 4.2.3.5 с аддонами, ведь нам просто необходимо все это открыть, чтобы пользоваться всеми благами, которые предусмотрены в этом магическом дополнении.

Все происходит как обычно в исследовательском столе с участием аспектов (если вы еще не знаете как получать аспекты в thaumecraft 4.2.3.5, то жмите на ссылку).

Вы еще не знаете как проводить исследования в таумкрафт, тогда и эта ссылка вам пригодится. Ну а мы начинаем – это позволит вам здорово облегчить процесс проведения открытий, так что пользуйтесь!

Да, и если вы хотите скачать мод Таумкрафт 4, тогда жмите на кнопку ниже.

В данной статье мы покажем только открытия, которые будут требовать исследования и, конечно же, приложим скины.

Базовая информация

Развернуть »

Начальный раздел, который может позволить и сделать доступным некоторые довольно эффективные вещи, которые существенно упростят ваш процесс исследований, а также работы с аспектами. К тому же именно при совершении всех данных открытий вы сможете увеличить скорость зарядки магических жезлов и посохов.

Тауматургия

Развернуть »

В данном разделе находится все, что касается исконно главного инструмента магов и чародеев – посохи, жезлы, наконечники и различные набалдашники, которые позволят превратить ваш посох или жезл в настоящее магическое оружие, ведь на вашей стороне силы стихий.

Алхимия

Развернуть »

Алхимия – это процесс, позволяющий повелевать различными жидкостями, теперь вы сможете превращать металл в золото и это не будет сложным! Вы научитесь не только понятиям “аспект” и что возможно с ним делать, но и вполне сможете извлекать их из любых предметов в виде эссенций, которые вы точно будете знать куда потратить.

Изобретения

Развернуть »

Этот раздел посвящен всевозможным магическим приборам и различным процессам, которые значительно разнообразят ваши возможности, а также позволят вам создавать сложные магические конструкции, в которых будет производиться колдовской крафт и поверьте, используя все эти возможности вы сможете существенно упростить свое существование и привычные процессы будут протекать гораздо проще.

Големоведение

Развернуть »

Здесь вы найдете все, что касается големов – их создание, совершенствование и управление этими магическими существами, которые с легкостью могут стать вашими верными помощниками, что позволит избавиться от некоторой рутинной работой, превратив все это с помощью магии в увлекательный, автоматизированный процесс.

Древние знания

Развернуть »

Здесь находятся самые тайные сведения и знания, которые вы вообще когда-либо могли бы постичь. Этот раздел добавляется новой версией таумкрафта 4.2.3.5, который стал более развитым и более интересным, новые элементы добавляются в геймплей, так что давайте знакомиться, что же теперь у нас появится новенького.

Таум-инженерия (Thaumic Tinkerer)

Развернуть »

Исследования таум-инженерии в таумкрафт 4.2.3.5, добавляемые аддоном Thaumic Tinkerer, существенно увеличит ваши возможности в качестве настоящего тауматурга, так как именно в данном разделе вы сможете изучить ихор – так называемая “кровь богов”, и именно с помощью этой магической субстанции вы сможете создать великолепный и один из самых лучших комплектов брони, а также существенно улучшить инструменты и оружие.

Таумономикон: раздел "тауматургия" - | Grand-Mine

Раздел "Тауматургия".​


Золотые наконечники - эффективней железных, жезл с такими наконечниками будет расходовать 100% вис, а не 110%, а также не будет разрушать при выкачивании аспектов узел ауры.
Спойлер
Крафтится в магическом верстаке:


Таум-наконечники - становится доступным к изучению после открытия «Наполнения предметов магией». Жезл с такими наконечниками экономит на 10% больше вис, чем с золотыми. Но вам придется зарядить их на алтаре.


Спойлер
Набалдашники - теперь у вас есть возможность скрафтить огненный набалдашник и приступить к изучению остальных. Описание набалдашников можно посмотреть вот тут, поэтому я быстренько по ним пробегусь, не вдаваясь в подробности.
Спойлер
Сумка для набалдашников - думаю тут все понятно: предназначена для хранения ваших набалдашников. Для изучения вам потребуются лишь нужные аспекты: 8 Vacuos, 5 Praecantatio, 3 Instrumentum.

Набалдашник: Копание.


Спойлер
Набалдашник: Заморозка - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Gelum, 5 Aqua, 5 Praecantatio.

Набалдашник: Шок - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Potentia, 5 Aer, 5 Praecantatio.
Набалдашник: Равноценный обмен.


Спойлер Набалдашник: Червоточина.


Спойлер
Набалдашник: Укрепление. Становится доступным после открытия "Наполнение предметов магией".

Спойлер
Набалдашник: Сингулярность
(скрины скоро будут)

Набалдашник: 9 кругов ада - для того чтоб открыть это исследование нужно изучить адскую летучую мышь таумометром.


Спойлер
Стержень из великого дерева - жезл с таким стержнем может содержать 50 вис.

Спойлер
Для крафта вам нужно будет найти великое дерево (его много в сумеречном лесу)


Крафтится в магическом верстаке очень просто


Все ниже перечисленные стержни становятся доступными после открытия "Наполнение предметов магией" и крафтятся на алтаре.

Костяной стержень - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Perditio, 5 Instrumentum, 5 Exanimis, 5 Praecantatio. Жезл из такого стержня может содержать 75 вис. Если уровень аспекта Perditio падает ниже 10%, то он сам восстанавливается без участия узлов.

Тростниковый стержень - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Aer, 5 Instrumentum, 5 Herba, 5 Praecantatio. Жезл из такого стержня может содержать 75 вис. Если уровень аспекта Aer падает ниже 10%, то он сам восстанавливается без участия узлов.

Огненный стержень - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Ignis, 5 Instrumentum, 5 Potentia, 5 Praecantatio. Жезл из такого стержня может содержать 75 вис. Если уровень аспекта Ignis падает ниже 10%, то он сам восстанавливается без участия узлов.

Обсидиановый стержень - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Terra, 5 Instrumentum, 5 Saxum, 5 Praecantatio. Жезл из такого стержня может содержать 75 вис. Если уровень аспекта Terra падает ниже 10%, то он сам восстанавливается без участия узлов.

Ледяной стержень - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Gelum, 5 Instrumentum, 5 Aqua, 5 Praecantatio. Жезл из такого стержня может содержать 75 вис. Если уровень аспекта Aqua падает ниже 10%, то он сам восстанавливается без участия узлов.

Кварцевый стержень - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Ordo, 5 Instrumentum, 5 Vitreus, 5 Praecantatio. Жезл из такого стержня может содержать 75 вис. Если уровень аспекта Ordo падает ниже 10%, то он сам восстанавливается без участия узлов.

Стержень из серебряного дерева - жезл из такого стержня может содержать в себе 100 вис.

Спойлер
Магические посохи - теперь вы можете крафтить посохи, они содержат больше вис, чем жезлы, но их нельзя использовать в магическом верстаке. Вам сразу открывается великодревесный посох, который может содержать 125 вис.
Спойлер
Ядро посоха открывается после изучения стержня того же вида.

Костяное ядро посоха - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 12 Perditio, 8 Instrumentum, 8 Exanimis, 8 Praecantatio.

Тростниковое ядро посоха - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 12 Aer, 8 Instrumentum, 8 Herba, 8 Praecantatio.

Огненное ядро посоха - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 12 Ignis, 8 Instrumentum, 8 Potentia, 8 Praecantatio.

Обсидиановое ядро посоха - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 12 Terra, 8 Instrumentum, 8 Saxum, 8 Praecantatio.

Ледяное ядро посоха - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 12 Gelum, 8 Instrumentum, 8 Aqua, 8 Praecantatio.

Кварцевое ядро посоха - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 12 Ordo, 8 Instrumentum, 8 Vitreus, 8 Praecantatio.
Серебрянодревесное ядро посоха - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 16 Praecantatio, 12 Instrumentum, 12 Arbor. Посох из такого ядра может содержать 250 вис.

Перезарядочный пьедестал - поставив на пьедестал жезл/посох, он будет автоматически выкачивать вис из узлов в радиусе 8 блоков.

Спойлер
Расщепитель аспектов - для изучения вам потребуются следующие аспекты: 8 Auram, 8 Praecantatio, 8 Permutatio, 5 Potentia, 5 Instrumentum. Эта матрица размещается на перезарядочном пьедестале и позволяет высасывать вис из сложных аспектов, которые могут содержаться в узлах ауры.
Ну вот почти и все в этом разделе. Остался только сингулярный набалдашник, но его впишу немного позже

ThaumCraft Основы - Гайды » VictoryCraft.Ru

Тауматургия - это способность мага творить чудеса. Практикующий Тауматургию называется тауматургом, тауматургистом или чудотворцем. Таумкрафт - это мод о творении магии для создания физических объектов в виде эссенции и её перестройка в чудеса.
Тауматургия... откуда волшебник черпает свою силу? Что такое магия? Как создаются чудеса?

Основа этого мода позволит вам вытянуть волшебную энергию из физических объектов в виде Эссенций и переформировать ее для совершения чудес.

Руды


  1. Грозовая руда
  2. Огненная руда
  3. Ледяная руда
  4. Руда земляного кристалла
  5. Руда кристалла порядка
  6. Энтропийная руда
  7. Киноварь
  8. Янтарная руда

Первые шесть руд легко искать в шахтах, т.к. они светятся в темноте и у них есть анимация. При добыче из них выпадают осколки. Киноварь выпадает рудным блоком и при переплавке из него можно получить ртуть. А из Янтарной руды выпадает Янтарь.

Магические аспекты


Узлы Ауры


Каждый узел может содержать любой из аспектов Thaumcraft'а, но намного чаще там генерируются базовые аспекты. Когда узел ауры генерируется, он заряжен на максимальный для себя уровень, то есть больше чем в нём сейчас аспектов уже не будет.
В определенных биомах встречаются чаще такие аспекты:

Яркость:



Типы узлов:


Растения и деревья


Серебряное дерево



Серебряное дерево — редкое дерево, добавляемое модификацией ThaumCraft. Оно встречается в магическом лесу и редко в обычном лесу.

Ствол 2x2 блока. Саженцы из этого серебряного дерева выпадают очень редко, в основном 0-4 из одного дерева, поэтому их сложно выращивать, они не могут быть выращены простой костной мукой, а только сами со временем или при помощи мотыги выращивания.

В каждом сгенерированном и выращенном игроком серебряном дереве с большим процентом может появится один или два узла внутри ствола (а может и не быть), из этого следует, что при помощи этих деревьев можно самим создавать новые магические узлы и "наращивать" их.

Если 2 узла располагаются очень близко, то с вероятность в 95% они объединятся в один магический узел, при этом их вместимость магии складывается. Таким образом можно "наращивать" их, сажая серебряные деревья близко друг к другу.

Великое дерево



Великое древо — один из видов деревьев, добавляемых модификацией ThaumCraft. Оно генерируется везде, в отличие от Серебряного дерева, которое генерируется только в Чистом биоме.

Доски, получаемые из древесины этого дерева, используются в магических крафтах и содержат аспекты дерева и магии. Также сама древесина ценна при создании големов.

Сребролист



Сребролист— тип растения, добавляемого модом ThaumCraft. Обычно растёт под серебряными деревьями. При добычи выпадает ртуть.

Получив мерцающий лист ножницами с заклинанием "Шелковое касание", он может быть посажен обратно на блок травы или земли.

Сгоревшая жемчужина



Сгоревшая жемчужина — тип растения, добавляемого модом ThaumCraft. Обычно растёт в пустыне в больших количествах. При добыче выпадает огненный порошок.

Получив сгоревшую жемчужину ножницами с заклинанием "Шелковое касание", она может быть посажена обратно на блок травы, земли или песка.

Магические бобы


Магический боб - растение, растущее в биоме Волшебного леса на абсолютно всех деревьях, произрастающих там. С виду напоминает какао-боб.

Можно сажать на любой нижний блок дерева, находящийся в Волшебном лесу. Растет такой боб очень долго. При посадке рядом бобов с разными аспектами, они будут комбинироваться. К примеру: при посадке рядом бобов аспектов земли (Terra) и воды (Aqua), мы получим в итоге боб с аспектом жизни (Victus).

Также магические бобы можно есть, и в зависимости от аспекта боба и вашей удачи, вам выпадет случайный эффект, будь то положительный или отрицательный.

Рецепты исследований майнкрафт мода таумкрафт версии 4.0

Если вы решили поиграть в майнкрафт таумкрафт версии 4.0, т.е. сторонник старой версии, тогда данная статья подойдет именно вам, ведь сейчас данная модификация существенно изменилась и при этом изменился процесс исследования, так что если вы определились и ваша версия именно 4.0, тогда здесь вы найдете все рецепты исследований с подробными описаниями используемых аспектов и, естественно, со скринами готовых изучений.

Если же вы играете в таумкрафт версии 4.1 и выше, тогда вам надо перейти на статью исследования таумкрафт версии 4.1 и выше.

Если вы не знаете или не помните как именно проводятся исследования в таумкрафт 4.0, то тогда вам необходимо перейти сюда.

Раздел “Базовая информация”

В данном разделе находится все, что касается узлов ауры, проведения исследований, а также стол расщепления, неплохо будет начать именно с базового раздела, так как это значительно облегчит последующие открытия и изыскания.

Здесь мы можем увидеть сразу то, что известно, а именно:

  1. Аспекты магии (Aspects of Magic) – вы знаете набор аспектов базового уровня;
  2. Таумономикон (Thaumonomicon) – магический сборник ваших знаний и открытий;
  3. Аура и узлы (Auras and Nodes) – у вас есть способность видеть узлы магии, где сосредотачиваются магические потоки, а также использовать их для подзарядки, хоть и неумело;
  4. Растения и деревья (Plants and Trees) – у вас есть начальный набор знаний о волшебных растениях и деревьях, хотя даже о них многое предстоит узнать;
  5. Руды (Ores) – вы знаете, что в магическом мире даже камни могут накапливать энергию, которую может использовать знающий чародей;
  6. Фрагменты знаний (Knowledge Fragments) – осколки, которые довольно сложно добыть, однако, соединив их, и проделав изучение вы однозначно не будете разочарованы;
  7. Исследование (Research) – вы знаете, как проводить исследования, хотя далеки от идеала – руны передвигаются неохотно и на небольшое расстояние, да и для связи их появляется совсем немного;
  8. Гномы (The Pech) – мелкий и жадный народ, хотя справедливый – с ними стоит дружить, так как награждать они умеют и мстить тоже!
  9. Зачарования (Enchantments) – ну, собственно, зачаровывать предметы вы можете на специальном столе, однако, результат более чем непредсказуем.

Исследовать придется следующее:

 

Первое направление

 

Второе направление

Обратите внимание, что для создания связей и завершения в майнкрафт – таумкрафт исследований я далеко не всегда использовал все перечисленные аспекты – иногда в перечне написано аж 4 аспекта, а сделать связь удается только двумя (очень поможет экспертиза и мастерство, так как они дадут существенные бонусы при исследованиях)

 

Раздел “Тауматургия”

Майнкрафт – таумкрафт рецепты исследований поражают своим разнообразием и вот теперь мы вплотную подходим к улучшению своего “рабочего инструмента”, а именно жезлов, применения их еще и в боевой магии, увеличение емкости магической энергии, новые навершия и многое другое – вот поэтому изучение данного раздела также далеко немаловажно в игре.

Известным здесь является только одно – начальный уровень созидания жезлов (Basic Wandcraft) иначе мы бы вообще остались, собственно, без жезла.

Что необходимо будет исследовать:

Первое направление

 

Второе направление

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Золотые наконечники (Gold Wand Caps)Metallum – Lucrum – Instrumentum 
2. Таум-наконечники (Thaumium Wand Caps)Metallum – Praecantatio – Instrumentum 

 

Третье направление

 

Четвертое направление

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Пьедестал перезарядки (Wand Recharge Pedestal)Praecantatio – Potentia – Auram – Permutatio 
2. Расщепитель аспектов (Compound Recharge Focus)Praecantatio – Permutatio – Potentia – Instrumentum – Auram 

 

В майнкрафт – таумкрафт рецепты исследований последнее – пятое направление раздела Тауматургия – фактически невозможно изучить, так как набалдашник для жезла: проклятие гномов (Wand Focus: Pech’s Curse) можно получить исключительно от представителей данного народа

 

Рецепты в разделе “Алхимия”

Все что касается алхимических изысканий и преображений будет находиться именно здесь. Данный раздел в майнкрафт – таумкрафт 4 исследования представляет собой очень много полезных возможностей, которые непременно пригодятся вам в мире магии и колдовства.

 

Обобщим, что является нам известным с самого начала:

  1. Тигель (Crucible) – именно в этом приспособлении мы и будем проводить большинство алхимических превращений, так как для этого понадобится специальный котел, причем не обычный, а именно магический. Тигель вы будете использовать не один раз – в это можете поверить!
  2. Стеклянные пузырьки (Glass Phial) – здесь сказать особенно нечего, пузырьки – вещь всегда нужная, особенно когда они могут вмещать нечто магическое!

 

Теперь о том, что нам предстоит изучить:

 

Первое направление:

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Таум-металл (Thaumium)Praecantatio – Metallum 
2. Трансмутация железа (Iron Transmutation)Permutatio – Metallum
3. Трансмутация золота (Gold Transmutation)Permutatio – Metallum

 

Второе направление

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Магический жир (Magic Tallow)Coropus – Praecantatio

 

Третье направление

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1.  Нитор (Nitor)Ignis – Lux 

 

Четвертое направление

 

Пятое направление

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1.  Эфирный цветок (Ethereal Bloom)Sano – Praecantatio – Vitium – Herba 

 

Все рецепты раздела “Изобретения”

Наверное самые интересные рецепты исследований таумкрафт 4 и особенно – открытия. Столько приспособлений, инструментов и приборов будет здесь изучено, а впоследствии – собрано. Данный раздел очень радует своим многообразием, так что смело приступайте к новым достижениям и знаниям.

 

Что здесь мы уже знаем:

  1. Стол (Table) – вещь всегда нужная и полезная, особенно с учетом того, что именно из них будет собираться стол исследований;
  2. Магический верстак (Arcane Worktable) – магический прибор, в котором уже чуть позже будет проводиться процентов 80 вашего крафта именно в таумкрафт 4;
  3. Таумометр (Thaumometer) – инструмент мага, который на позволит определить аспекты, которые содержит предмет, блок и т.п.;
  4. Железная решетка (Item Grate) – довольно “приличный” люк, который ой как нелегко пробить;
  5. Магический камень (Arcane Stone) – камень, который наполнен магической энергией с помощью кристаллов и именно вашего колдовства – необходимый блок;
  6. Стол исследований (Research Table) – стол, “за которым” вы проведете очень много времени, особенно в начале игры, ведь именно здесь будут совершаться все открытия и получаться новые знания;
  7. Соль тауматурга (Salis Mundus) – ингредиент, который будет широко применяться в колдовских обрядах по наполнению предметов магической энергией.

Разбираемся что необходимо изучить:

Направление первое:

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Зачарованная ткань (Enchanted Fabric)Praecantatio – Pannus
2. Сапоги путешественника (Boots of the Traveller)Iter – Terra – Volatus – Aqua 
3. Таумостатический ранец (Thaumostatic Harness)Iter – Volatus – Aer – Machina 

 

Направление второе:

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Адская печь (Infernal Furnace)Ignis – Metallum – Auram – Fabrico 
2. Магические меха (Arcane Bellows)Motus – Aer – Machina 

 

Направление три, четыре и пять:

 

Направление шесть:

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Очки откровения (Goggles of Revealing)Sensus – Auram 
2. Волшебное ухо (Arcane Ear)Sensus – Aer – Potentia 

 

Направление семь:

 

Последнее восьмое направление:

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Магический светильник (Arcane Lamp)Sensus – Lux – Tenebrae 
2. Светильник Роста (Lamp of Growth)Victus – Herba – Lux 

 

Раздел “Големоведение” и все рецепты:

Раз у нас мод с чарами и колдовством, то пора использовать все на полную катушку – почему бы не сотворить волшебных помощников и “автоматизировать” некоторые работы? Големы – незаменимые и неприхотливые магические создания, которые во всем повинуются создателю, остается только изучить, сделать и отдавать приказы.

 

Направление первое:

 

Второе направление:

 

Третье направление:

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Голодный сундук (Hungry Chest)Vacuos – Fames 

 

Четвертое направление – получается только из утерянных знаний, которые, в свою очередь,  крафтятся из 9 фрагментов знаний – делается это в обычном верстаке. Являются фактически “навесами” для големов – различными элементами и атрибутами:

Название изученияНеобходимые аспектыПример готового исследования (для увеличения нажмите на картинку)
1. Маленькие фески (Tiny Fezzes) (ключевые аспекты: Lucrum; Pannus; Potentia)Pannus – Lucrum – Potentia
2. Бронепластина голема (Golem Armor)Tutamen – Metallum – Lucrum
3. Маленькие очки (Tiny Spectacles)Pannus – Sensus – Lucrum
4. Кувалда голема (Golem Mace)Telum – Metallum – Lucrum
5. Арбалет голема (Golem Dart Launcher)Telum – Volatus – Lucrum
6. Маленькие цилиндры (Tiny Hats) (ключевые аспекты: Lucrum, Pannus, Victus)Lucrum – Pannus – Victus
7. Козырёк голема (Golem Visor)Tutamen – Sensus – Lucrum
8. Маленькие бабочки / Tiny Bowties (ключевые аспекты: Iter, Lucrum, Pannus)Pannus – Iter – Lucrum

Теперь вы знаете все рецепты исследований в майнкрафт, а также какие именно аспекты применять при изыскании каждого, следовательно у вас не будет ненужных потерь аспектов из запасов стола исследований. Желаю удачи и всяческих успехов в применении новых знаний!

Таумкрафт 5 - все рецепты исследований данной версии

Вот и вышла совершенно новая версия полюбившегося мода к майнкрафту – таумкрафт 5. Очень многое осталось знакомым из предыдущих версий и чтобы достичь хороших высот, также необходимо будет проводить исследования в таумкрафт 5.

Исследования происходят все в том же столе исследования с помощью аспектов thaumcraft 5. Сам процесс остался очень похожим, но в данной версии все стало, на мой взгляд, существенно легче, так как на каждое исследование вам будет выделяться определенное количество аспектов и если у вас не получилось совершить открытие, то просто выкидываете данный свиток, с помощью таумономикона делаете новый и в нем снова оказывается первоначальное количество аспектов, так что теперь нет необходимости носиться по просторам с таумометром и восполнять запас аспектов – это существенно упрощает процесс исследований.

Итак, ниже приведены скрины, которые помогут без проблем изучить все, что есть в этой части – пользуйтесь и становитесь сильнейшим тауматургом, используя все, что есть в данной модификации.

Базовая информация

Развернуть »

Это начальный раздел, который несколько упростит процесс изучения таумкрафт 5, так как вы сможете увидеть из каких аспектов состоят более сложные, наведя курсор мыши на них, при установке аспекта в ячейку с определенной вероятностью вы сможете сохранить его в наличии, а также стать настоящим фермером кристаллов и это действительно пригодиться. Итак, ниже вы видите для таумкрафт 5 рецепты исследований раздела базовая информация, которых всего 3.

Тауматургия

Развернуть »

Данный раздел позволит вам существенно улучшить свой основной инструмент тауматурга, а именно, жезлы. Научит различным манипуляциям с аурами, а также вы сможете осуществлять более быструю подзарядку жезлов, а набалдашники позволят сделать вам из них оружие или инструмент, используя полученные знания и магические силы.

Алхимия

Развернуть »

Исследования в thaumcraft 5 также содержат и раздел алхимии – вы научитесь делать золото из обычного металла, создавать эссенции аспектов, которые будут необходимы при создании более сложных вещей при магическом создании. Алхимия очень тесно связана с магией, поэтому если вы хотите стать великим тауматургом, то без данного раздела вам не обойтись.

Изобретения

Развернуть »

Самый занимательный и один из полезнейших разделов, ведь теперь вы сможете создать алтарь наполнения, где будет происходить основной магический крафт предметов. Элементы игры, которые станут доступны вам при изучении данного раздела существенно помогут вам в игре – это и броня, которая обладает уникальными свойствами, возможность нанесения нужных чар на выбранный предмет, очень полезные инструменты и многое другое, что точно надо использовать!

Големантия

Развернуть »

Резонный вопрос – зачем делать то, для чего можно создать магических слуг? Голематния позволит создавать различных магических помощников, которые будут только рабы выполнять заданную работу, причем это может быть как обеспечение вас едой, так и защита вашего дома от различных враждебных мобов. Все рецепты исследований в thaumcraft 5 вы видите ниже – используйте полученные знания, чтобы всю рутинную работу оставить слугам, а самому продолжать заниматься великим чародейством.

Древние знания

Развернуть »

Исследования в таумкрафт 5 заканчиваются именно древними знаниями и это является своеобразным венцом для тауматурга, только помните, что у всего есть своя цена и постижение древних знаний может повлиять на ваш рассудок, неспроста здесь вы можете найти психический детектор. Не пугайтесь, данный раздел позволит вам существенно расширить свой кругозор, да, цена у этого будет, но это более чем стоит того. Дерзайте и постигайте вершины, однако, помните, что дорожка тауматурга опасна и надо быть крепким как духом, так и разумом.

Как визуализировать дерево решений из случайного леса в Python с помощью Scikit-Learn | by Will Koehrsen

  1. Создайте поезд модели и извлеките: мы могли бы использовать одно дерево решений, но поскольку я часто использую случайный лес для моделирования, он используется в этом примере. (Деревья будут немного отличаться друг от друга!).
 из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
model = RandomForestClassifier (n_estimators = 10) # Train
model.fit (iris.data, iris.target)
# Извлечь отдельное дерево
Estimator = model.estimators_ [5]

2. Экспорт дерева как .dot файл: Это использует функцию export_graphviz в Scikit -Учиться. Здесь есть много параметров, которые управляют внешним видом и отображаемой информацией. Взгляните на документацию для уточнения деталей.

 из sklearn.tree import export_graphviz # Экспорт как точечный файл 
export_graphviz (Estimator_limited,
out_file = 'tree.точка ',
feature_names = iris.feature_names,
class_names = iris.target_names,
Round = True, ratio = False,
precision = 2, fill = True)

3. Преобразовать dot в png с помощью системной команды : запуск системных команд на Python может быть удобен для выполнения простых задач. Для этого требуется установка graphviz, в которую входит утилита dot. Полный список вариантов преобразования можно найти в документации.

 # Преобразовать в png 
из вызова импорта подпроцесса
call (['точка', '-Tpng', 'tree.dot', '-o', 'tree.png', '-Gdpi = 600'])

4. Визуализируйте : лучшие визуализации появляются в Jupyter Notebook. (Аналогично, вы можете использовать matplotlib для отображения изображений).

 # Отображение в jupyter notebook 
из IPython.display import Image
Image (filename = 'tree.png')

Замечания

При случайном лесу каждое дерево будет построено по-своему.Я использую эти изображения для отображения аргументов в пользу дерева решений (а затем и случайного леса), а не для конкретных деталей.

Если у вас много объектов, полезно ограничить максимальную глубину в деревьях. В противном случае вы получите массивные деревья, которые выглядят впечатляюще, но совершенно не могут быть интерпретированы! Вот полный пример с 50 функциями.

.

Разработка сильных исследовательских вопросов | Критерии и примеры

Опубликован в 16 апреля 2019 г., по Шона МакКомбес. Пересмотрено 22 октября 2020 г.

Хороший исследовательский вопрос важен для направления вашей исследовательской работы, проекта или диссертации. Он точно определяет то, что вы хотите узнать, и дает вашей работе четкую направленность и цель. Все вопросы исследования должны быть:

В исследовательской работе или эссе вы обычно пишете один исследовательский вопрос, чтобы направлять свое чтение и мышление.Ответ, который вы разрабатываете, - это ваш тезис - центральное утверждение или позиция, от которой будет отстаивать ваша статья.

В более крупном исследовательском проекте, таком как диссертация или диссертация, у вас может быть несколько исследовательских вопросов, но все они должны быть четко связаны и сосредоточены вокруг центральной исследовательской проблемы.

Есть много типов исследовательских вопросов, которые соответствуют разным типам исследований.

Как написать исследовательский вопрос

Процесс разработки вашего исследовательского вопроса состоит из нескольких этапов:

Когда у вас есть четко обозначенная проблема, вам нужно сформулировать один или несколько вопросов.Подумайте, что именно вы хотите знать и как это будет способствовать решению проблемы.

Пример исследовательской задачи Пример исследовательского вопроса (ов)
Учителя в школе X не обладают навыками распознавать одаренных детей в классе или правильно руководить ими. Какие практические методы могут использовать учителя школы X, чтобы лучше выявлять одаренных детей и направлять их?
Лица моложе 30 лет все чаще занимаются «экономикой рабочего места» вместо традиционной работы на полную ставку, но мало исследований, посвященных опыту молодых людей в этом виде работы. Каковы основные факторы, влияющие на решение молодых людей участвовать в гиг-экономике? Что рабочие воспринимают как его преимущества и недостатки? Влияют ли возраст и уровень образования на то, как люди воспринимают этот вид работы?

Типы исследовательских вопросов

Как качественные, так и количественные исследования требуют исследовательских вопросов. Тип вопроса, который вы зададите, зависит от того, о чем вы хотите узнать, и от типа исследования, которое вы хотите провести.Это сформирует ваш дизайн исследования.

В таблице ниже показаны некоторые из наиболее распространенных типов вопросов исследования. Имейте в виду, что многие вопросы академических исследований будут более сложными, чем эти примеры, часто сочетающими два или более типов.

Тип вопроса исследования Состав
Описательные исследования Какие характеристики у X?
Сравнительное исследование Каковы различия и сходства между X и Y?
Корреляционное исследование Какая связь между переменной X и переменной Y?
Поисковые исследования Каковы основные факторы в X? Какова роль Y в Z?
Разъяснительная работа Влияет ли X на Y? Как Y влияет на Z? Каковы причины X?
Оценочные исследования В чем преимущества и недостатки X? Насколько хорошо Y работает? Насколько эффективен или желателен Z?
Исследование деятельности Как можно достичь X? Каковы наиболее эффективные стратегии улучшения Y?

Что делает серьезный исследовательский вопрос?

Написание вопросов само по себе не является сложной задачей, но ее может быть сложно решить, если у вас есть хороших исследовательских вопроса.Вопросы исследования закрепляют весь ваш проект, поэтому важно потратить некоторое время на их уточнение. Приведенные ниже критерии помогут вам оценить силу вашего исследовательского вопроса.

Целенаправленный и доступный для исследования

Критерии Пояснение
Сосредоточен на одной теме и проблеме Ваш главный исследовательский вопрос должен вытекать из вашей исследовательской проблемы, чтобы ваша работа была сосредоточена. Если у вас есть несколько вопросов, все они должны четко относиться к этой центральной цели.
Возможность ответа с использованием первичных или вторичных данных Вы должны уметь найти ответ, собирая количественные и / или качественные данные или читая научные источники по теме, чтобы развить аргумент. Если такие данные недоступны, вам придется переосмыслить свой вопрос и задать что-то более конкретное.
Не требует субъективных оценочных суждений Избегайте субъективных слов, таких как хорошо , плохо , лучше и хуже , так как они не дают четких критериев для ответа на вопрос.Если ваш вопрос что-то оценивает, используйте термины с более измеримыми определениями.
  • Что лучше: X или Y?
  • Насколько эффективны политики X и Y при снижении скорости Z?
Не спрашивает почему Почему вопросы обычно слишком открыты, чтобы служить хорошими исследовательскими вопросами. Часто существует так много возможных причин, что исследовательский проект не может дать исчерпывающий ответ. Попробуйте вместо этого спросить , что такое или , как .
  • Почему появляется X?
  • Каковы основные факторы, способствующие возникновению Х?
  • Как X влияет на Y?

Возможные и конкретные

Критерии Пояснение
Ответить в рамках практических ограничений Убедитесь, что у вас достаточно времени и ресурсов для исследования, необходимого для ответа на вопрос. Если вы думаете, что вам может быть сложно получить доступ к достаточному количеству данных, подумайте о том, чтобы сузить вопрос, чтобы быть более конкретным.
Использует конкретные, четко определенные концепции Все термины, которые вы используете в вопросе исследования, должны иметь четкое значение. Избегайте расплывчатых формулировок и общих идей и четко указывайте , что , , кто , , где и , когда касается вашего вопроса.
  • Как социальные сети влияют на умы людей?
  • Как ежедневное использование Twitter влияет на концентрацию внимания детей младше 16 лет?
Не требует окончательного решения, политики или курса действий Исследование предназначено для информирования, а не для обучения.Даже если ваш проект ориентирован на практическую проблему, он должен быть нацелен на улучшение понимания и предлагать возможности, а не запрашивать готовое решение.
  • Что должно делать правительство с низкой явкой избирателей?
  • Каковы наиболее эффективные коммуникационные стратегии для увеличения явки избирателей в возрасте до 30 лет?

Комплекс и спорно

Критерии Пояснение
Невозможно ответить да или нет Закрыто да / нет вопросы слишком просты, чтобы работать как хорошие исследовательские вопросы - они не предоставляют достаточно возможностей для исследования и обсуждения.
  • Увеличилось ли количество бездомных в Великобритании за последние десять лет?
  • Как экономические и политические факторы повлияли на бездомность в Великобритании за последние десять лет?
Невозможно ответить с помощью легко найденных фактов и цифр Если вы можете ответить на вопрос через поиск в Google или прочитав одну книгу или статью, вероятно, он недостаточно сложен. Хороший исследовательский вопрос требует исходных данных, синтеза нескольких источников, интерпретации и / или аргументов, чтобы дать ответ.
Предоставляет возможность для обсуждения и обсуждения Ответ на вопрос не должен быть простой констатацией факта: у вас должно быть место для обсуждения и интерпретации того, что вы нашли. Это особенно важно в эссе или исследовательской работе, где ответ на ваш вопрос часто принимает форму аргументированного тезисного утверждения.

Актуальное и оригинальное

Критерии Пояснение
Решает проблему, имеющую отношение к вашей области или дисциплине Вопрос исследования должен быть разработан на основе первоначального чтения по вашей теме, и он должен быть сосредоточен на решении проблемы или пробела в существующих знаниях.
Участвует в актуальных социальных или академических дебатах Вопрос должен быть нацелен на то, чтобы внести свой вклад в существующую дискуссию - в идеале - ту, которая актуальна в вашей области или в обществе в целом. Он должен давать знания, которые будущие исследователи или практики могут использовать.
Еще не ответили Вам не нужно задавать что-то новаторское, о чем никто никогда раньше не задумывался, но в вопросе должен быть какой-то аспект оригинальности (например, за счет сосредоточения внимания на конкретном месте или нового взгляда на длительную дискуссию).

Тест на вопросы исследования

Насколько полезна эта статья?
1098 71

Вы уже проголосовали.Благодаря :-) Ваш голос сохранен :-) Обработка вашего голоса ... .

Деревья

© Предоставлено Линн Гюнтер

(примечание: ссылки на печатные издания находятся внизу этой страницы)

Деревья - важная часть нашего мира. Они поставляют древесину для строительства и целлюлозу для изготовления бумаги. Oни обеспечить среду обитания (жилища) для всех видов насекомых, птиц и других животных. Многие виды фруктов и орехов получают с деревьев, в том числе яблоки, апельсины, грецкие орехи, груши и персики. Даже сок деревьев полезен в пищу насекомым и для приготовления кленового сиропа - вкусняшки!

Деревья также помогают поддерживать чистоту воздуха и здоровье экосистем.Мы вдыхаем кислород и выдыхаем углекислый газ. Деревья вдыхать углекислый газ и выдыхать кислород. Мы идеальные партнеры!

Деревья много делают для нас, нашей окружающей среды и других растений и животных в природе, но мы любим деревья не только из практических соображений. Деревья тоже могут быть очень красивыми - достаточно высокими, кажется, что они касаются небо и такое большое вокруг, что их даже не обнять. Тысячи художников, как профессиональных, так и любителей, написали картины с деревьями и О них написаны тысячи стихов, песен и рассказов.Я бы предположил, что почти каждый на земле в какой-то момент их жизнь остановилась, чтобы наслаждаться красотой дерева.

Виды деревьев:

Есть два основных типа деревьев: лиственные и вечнозеленые. Листопадные деревья теряют все листья на часть год. В холодном климате это происходит осенью, поэтому деревья остаются голыми всю зиму. В В жарком и сухом климате лиственные деревья обычно теряют листья в сухой сезон.

Вечнозеленые деревья не теряют все листья на в то же время - у них всегда есть какая-то листва.Они действительно теряют свои листья понемногу, и новые растут, чтобы заменить старые, но Здоровое вечнозеленое дерево никогда не бывает без листьев.

Части дерева:

Корни:

Корни - часть дерева что растет под землей. У деревьев много корней - размер корневой системы обычно такой же большой, как часть дерево над землей. Это необходимо, потому что корни помочь поддержать дерево. Чтобы удержаться, нужно много корней. 100-футовое дерево!

Кроме того, чтобы дерево не при опрокидывании основная задача корней - собирать воду и питательные вещества из почвы и хранить их на время, когда не так много доступно.

Корона:

Корона изготовлена вверх из листьев и ветвей на вершине дерева. В корона оттеняет корни, собирает энергию от солнца (фотосинтез) и позволяет дереву удалять лишнюю воду для держать это прохладно (транспирация - аналогично потоотделению у животных). Короны Деревья бывают разных форм и размеров!

Листьев:

Листья входят в состав крона дерева. Это часть дерева, которая превращает энергию в пищу (сахар).Листья - это пищевые фабрики дерева. Oни содержат особенное вещество под названием хлорофилл - это хлорофилл, придающий листьям зеленый цвет. Хлорофилл - чрезвычайно важная биомолекула, используемая в фотосинтез - листья используют энергию солнца для преобразования углерода двуокись из атмосферы и вода из почвы в сахар и кислород. Сахар, который является пищей дерева, либо используется или хранится в ветвях, стволе и корнях. В кислород возвращается в атмосферу.

Филиалов:

Филиалы предоставляют опора для эффективного распределения листьев для типа дерево и окружающая среда. Они также служат проводниками для вода и питательные вещества, а также в качестве хранилища для дополнительного сахара.

Багажник:

Ствол дерева обеспечивает его форму и поддержку, а также поддерживает корону. В ствол переносит воду и питательные вещества из почвы и сахара из листьев.

Частей ствола:

Внутри ствола дерева несколько колец.Каждый год жизни дерева добавлено новое кольцо, так много людей ссылаются им как годовые кольца. Кольца действительно сделаны состоит из разных частей:

Кора:

Внешний слой ствола, веток и прутьев деревьев. Кора служит защитным слоем для более нежных внутри древесины дерева. У деревьев действительно есть внутренняя кора и внешняя кора - внутренний слой коры состоит из живых клетки, а внешний слой состоит из мертвых клеток, вроде как наши ногти.

Научное название внутреннего слоя коры - Флоэма. Основная задача этого внутреннего слоя - нести сок, полный сахара. от листьев к остальной части дерева.

Из коры делают ряд поделок, в том числе латекс, корица и некоторые виды ядов. Потому что кора - это защитный слой для дерева, защищающий его от насекомых и животных, неудивительно, что сильные вкусы, запахи и токсины часто можно найти в коре разных видов деревья.

Камбий:

Тонкий слой живых клеток внутри кора называется камбием. Это часть дерева, которая создает новые клетки, позволяя дереву расти шире с каждым годом.

Заболонь (ксилема):

Научное название заболони - ксилема. Он состоит из сети живых клеток, которые приносят воду и питательные вещества от корней до ветвей, веточек и листьев. Это самая молодая древесина дерева - с годами внутренняя слои заболони отмирают и становятся сердцевиной.

Сердцевина:

Сердцевина - это мертвая заболонь в центре ствола. Это самая твердая древесина дерева, придающая ему поддержку и прочность. Обычно она более темного цвета, чем заболонь.

Пробка:

Pith - крошечное темное пятно рыхлой жизни клетки прямо в центре ствола дерева. Essential питательные вещества выносятся через сердцевину. Это размещение прямо в центре означает, что он наиболее защищен от повреждений насекомыми, ветром или животными.


Информация о деревьях - страница 1
(цвет) или (Ч / Б)
Информация о деревьях - страница 2
(цвет) или (Ч / Б)
Информация о деревьях - стр. 3
(цвет) или (Ч / Б)

Заполните пропуски:
Части листа дерева
(цвет) или (Ч / Б)

Части листа дерева
(цвет) или (Ч / Б)



Заполните пропуски:
Части Рабочий лист багажника
(цвет) или (Ч / Б)

Части рабочего листа багажника
(цвет) или (Ч / Б)


Ссылки на материалы для печати и рабочие листы с других веб-сайтов:

Ознакомьтесь с испанской версией этого раздела>
.

гиперпараметров Настройка случайного леса в Python | by Will Koehrsen

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

Лучше всего думать о гиперпараметрах, как о настройках алгоритма, которые можно настроить для оптимизации производительности, точно так же, как мы могли бы повернуть ручки AM-радио, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы это сделать!). В то время как параметры модели изучаются во время обучения, такие как наклон и пересечение в линейной регрессии, специалист по анализу данных должен установить гиперпараметров перед обучением .В случае случайного леса гиперпараметры включают количество деревьев решений в лесу и количество функций, учитываемых каждым деревом при разделении узла. (Параметры случайного леса - это переменные и пороговые значения, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но не гарантируется, что они будут оптимальными для проблемы. Лучшие гиперпараметры обычно невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в разработку, основанную на пробах и ошибках.

Гиперпараметры и параметры

Настройка гиперпараметров больше полагается на экспериментальные результаты, чем на теорию, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек - это попробовать множество различных комбинаций для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на обучающей выборке может привести к одной из самых фундаментальных проблем машинного обучения: переобучению.

Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оцениваться на обучающем наборе, но не сможет обобщаться на новые данные, например, на тестовый набор.Когда модель хорошо работает на обучающем наборе, но плохо работает на тестовом наборе, это называется переобучением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может быть применена к новым задачам. Это похоже на студента, который запомнил простые задачи из учебника, но не знает, как применять концепции в беспорядочном реальном мире.

Модель overfit может выглядеть впечатляюще на обучающем наборе, но будет бесполезна в реальном приложении. Таким образом, стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переоснащение посредством перекрестной проверки.

Технику перекрестной проверки (CV) лучше всего объяснить на примере с использованием наиболее распространенного метода - K-Fold CV. Когда мы приближаемся к проблеме машинного обучения, мы обязательно разделяем наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш обучающий набор на K подмножеств, называемых складками. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз обучая данные на K-1 складок и оценивая K-ю складку (называемую данными проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех складках 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 каждой из складок, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.

Перекрестная проверка с 5 сгибами (источник)

Для настройки гиперпараметров мы выполняем множество итераций всего процесса K-Fold CV, каждый раз используя разные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном обучающем наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит ужасно утомительно! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши обучающие данные на K раз, а затем обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и используется 5-кратное CV, это соответствует 50 циклам обучения. К счастью, как и в случае с большинством 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 мы имеем лишь смутное представление о лучших гиперпараметрах, и поэтому лучший способ сузить наш поиск - это оценить широкий диапазон значений для каждого гиперпараметра. Используя метод Scikit-Learn RandomizedSearchCV, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и произвольно выбирать из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.

Вкратце, прежде чем мы перейдем к настройке модели, мы имеем дело с проблемой машинного обучения с контролируемой регрессией.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть 4,5 года тренировочных данных, 1,5 года тестовых данных, и мы используем 6 различных функций (переменных), чтобы делать наши прогнозы. (Полный код для подготовки данных см. В записной книжке).

Давайте быстро рассмотрим особенности.

Функции для прогнозирования температуры

В предыдущих сообщениях мы проверяли данные на наличие аномалий и знаем, что наши данные чистые.Следовательно, мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметров.

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

 из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) from 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,
'criterion': 'mse',
'max_depth': None,
'max_features': 'auto',
'max_leaf_nodes': None,
'min_impurity_decrease' : 0.0,
'min_impurity_split': Нет,
'min_samples_leaf': 1,
'min_samples_split': 2,
'min_weight_fraction_leaf': 0,0,
'n_estimators': 10,
'n_jobs': 1,
'oobse_score ,
'random_state': 42,
'verbose': 0,
'warm_start': False}

Вау, это довольно обширный список! Как узнать, 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 функций, 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 эффективно использовать наше время - это просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попробуем настроить следующий набор гиперпараметров:

Сетка случайных гиперпараметров

Чтобы использовать RandomizedSearchCV, нам 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) for x in np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)]
# Количество функций, которые следует учитывать при каждом разбиении
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, необходимых для разделения узла
min_samples_split = [2, 5, 10]
# Минимальное количество выборок, необходимых для каждого конечного узла
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_leaf_split ': min_samples47_split min_samples_leaf,
'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid) {'bootstrap': [True, False],
'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, None],
' 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 каждом итерация, алгоритм выберет разностную комбинацию признаков.Всего 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 широкого диапазона значений.

Обучение случайному поиску

Теперь мы создаем экземпляр случайного поиска и подгоняем его как любую модель Scikit-Learn:

 # Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров 
# Сначала создайте базовую модель для настройки
rf = RandomForestRegressor ( )
# Случайный поиск параметров с использованием трехкратной 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)

Самыми важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который контролирует количество различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, которое является количеством складок, используемых для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций покроют более широкое пространство поиска, и большее количество кратных сокращений сокращает вероятность переобучения, но повышение каждого из них увеличит время выполнения. Машинное обучение - это область компромиссов, а производительность в зависимости от времени - одна из самых фундаментальных.

Мы можем просмотреть лучшие параметры, подбирая случайный поиск:

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

На основе этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.

Оценить случайный поиск

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

 def Assessment (model, test_features, test_labels): 
predictions = model.predict (test_features)
errors = abs (predictions - test_labels)
mape = 100 * np.mean (errors / test_labels)
precision = 100 - mape
print ('Характеристики модели')
print ('Средняя погрешность: {: 0,4f} градуса.'. формат (np.mean (errors)))
print ('Точность = {: 0,2f}%.'. format ( точность))

точность возврата

base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42)
base_model.fit (train_features, train_labels)
base_accuracy = оценить (base_model, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,9199 градусов.
Точность = 93,36%.
best_random = rf_random.best_estimator_
random_accuracy = оценить (best_random, test_features, test_labels) Производительность модели
Средняя ошибка: 3,7152 градуса.
Точность = 93,73%.
print ('Улучшение {: 0,2f}%.'. Формат (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0.40%.

Мы добились впечатляющего улучшения точности на 0,4%. Однако в зависимости от приложения это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее многообещающих диапазонах гиперпараметров, обнаруженных при случайном поиске.

Случайный поиск позволил сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, на чем сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию настроек, чтобы 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, предоставляемых случайным поиском:

 из sklearn.model_selection import GridSearchCV # Создаем 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]
} # Создание модели на основе
rf = RandomForestRegressor () # Создание экземпляра модели 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 подогнать модель, отобразить лучшие гиперпараметры и оценить производительность:

 # Подгоняем поиск 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, Performance Model_abatures)
Средняя ошибка: 3.6561 градус.
Точность = 93,83%. print ('Улучшение {: 0,2f}%.'. Format (100 * (grid_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0,50%.

Кажется, мы почти достигли максимальной производительности, но мы можем дать еще одну попытку с сеткой, дополнительно уточненной 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 0,49%.

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

Мы можем сделать несколько быстрых сравнений между различными подходами, используемыми для повышения производительности, показывая доходность каждого из них. В следующей таблице показаны окончательные результаты всех внесенных нами улучшений (в том числе из первой части):

Сравнение всех моделей Модель

- это (очень невообразимые) названия моделей, точность - это процентная точность, ошибка - средняя. абсолютная ошибка в градусах, n_features - это количество функций в наборе данных, n_trees - количество деревьев решений в лесу, а time - это время обучения и прогнозирования в секундах.

Это следующие модели:

В целом, сбор дополнительных данных и выбор функций уменьшили ошибку на 17.69%, а гиперпараметр дополнительно снизил ошибку на 6,73%.

Сравнение моделей (код см. В Блокноте)

С точки зрения программиста, сбор данных занял около 6 часов, а настройка гиперпараметров - около 3 часов. Как и в случае с любым другим занятием в жизни, есть момент, когда дальнейшая оптимизация не стоит усилий, и знание того, когда остановиться, может быть столь же важным, как и способность продолжать работу (извините за философские размышления). Более того, в любой проблеме с данными существует так называемая частота ошибок Байеса, которая является абсолютным минимумом возможной ошибки в проблеме.Ошибка Байеса, также называемая воспроизводимой ошибкой, представляет собой комбинацию скрытых переменных, факторов, влияющих на проблему, которую мы не можем измерить, и внутреннего шума в любом физическом процессе. Поэтому создание идеальной модели невозможно. Тем не менее, в этом примере мы смогли значительно улучшить нашу модель с помощью настройки гиперпараметров, и мы рассмотрели множество широко применимых тем машинного обучения.

Для дальнейшего анализа процесса оптимизации гиперпараметров мы можем изменять по одному параметру за раз и видеть 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 график результатов. Построение графика ошибки обучения и тестирования и времени обучения позволит нам проверить, как изменение одного гиперпараметра влияет на модель.

Сначала посмотрим, как влияет изменение количества деревьев в лесу. (см. тетрадь для обучения и построения кода)

Количество деревьев Обучающие кривые

По мере увеличения количества деревьев наша ошибка уменьшается до определенного значения.Нет особого преимущества в точности увеличения количества деревьев сверх 20 (в нашей окончательной модели было 100), и время обучения постоянно увеличивается.

Мы также можем исследовать кривые на количество функций для разделения узла:

Количество функций Обучающие кривые

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 эффекты могут дать нам хорошее представление о компромиссах, которые мы делаем с различными комбинациями гиперпараметров.Хотя обычно нет возможности заранее узнать, какие настройки будут работать лучше всего, этот пример продемонстрировал простые инструменты Python, которые позволяют нам оптимизировать нашу модель машинного обучения.

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

.

Написание исследовательской работы Введение

Введение в исследовательскую работу - это место, где вы устанавливаете свою тему и подход для читателя. У него несколько ключевых целей:

Введение выглядит немного по-разному в зависимости от того, представляет ли ваша статья результаты оригинального эмпирического исследования или выстраивает аргумент, опираясь на различные источники.

Пять шагов, описанных в этой статье, помогут вам составить эффективное введение для любого типа исследовательской работы.

Шаг 1. Представьте свою тему

Первая задача введения - рассказать читателю, какая у вас тема и почему она интересна или важна. Обычно это достигается с помощью сильного открывающего крючка.

Крючок - это яркое вступительное предложение, которое ясно передает актуальность вашей темы. Придумайте интересный факт или статистику, убедительное утверждение, вопрос или краткий анекдот, который заставит читателя задуматься о вашей теме.

Например, следующее могло бы быть эффективным приманкой для аргументационной статьи о воздействии животноводства на окружающую среду:

Крючок для бумаг с аргументацией: коровы несут ответственность за изменение климата?

В более эмпирической статье, в которой исследуется связь использования Instagram с проблемами изображения тела у девочек-подростков, может быть использован следующий прием:

Эмпирический крючок для бумаги Рост популярности социальных сетей сопровождался резким увеличением распространенности проблем с изображением тела среди женщин и девочек.

Не думайте, что ваш крючок обязательно должен быть очень впечатляющим или креативным. Ясность и актуальность по-прежнему важнее броскости. Главное - направить читателя в вашу тему и изложить свои идеи.

Шаг 2: Описание фона

Эта часть введения различается в зависимости от того, какой подход используется в вашей статье.

В более аргументированной статье вы исследуете здесь некоторые общие предпосылки. В более эмпирической статье это место, где можно рассмотреть предыдущие исследования и выяснить, как ваше вписывается в них.

Аргументарный документ: справочная информация

После того, как вы привлекли внимание читателя, укажите еще немного, предоставив контекст и сузив тему.

Аргументативная справочная информация

Недавнее исследование (RIVM, 2019) показывает, что на долю животноводов приходится две трети выбросов азота в сельском хозяйстве в Нидерландах. Эти выбросы являются результатом содержания азота в навозе, который может разлагаться до аммиака и попадать в атмосферу. Расчеты исследования показывают, что сельское хозяйство является основным источником загрязнения азотом, на которое приходится 46% общих выбросов в стране.Для сравнения: на дорожный транспорт и домашние хозяйства приходится по 6,1%, на промышленный сектор - 1%.

Предоставляйте только самую актуальную справочную информацию. Введение - не место для слишком углубленного изучения; если для вашей бумаги важно больше фона, он может появиться в теле.

Эмпирическая статья: Описание предыдущего исследования

В качестве статьи с описанием оригинального исследования вы вместо этого предоставите обзор наиболее релевантных исследований, которые уже были проведены.Это своего рода миниатюрный обзор литературы - набросок текущего состояния исследований по вашей теме, сводящийся к нескольким предложениям.

Это должно быть проинформировано путем искреннего изучения литературы. Ваш поиск может быть менее обширным, чем в полном обзоре литературы, но четкое представление о релевантном исследовании имеет решающее значение для информирования вашей собственной работы.

Начните с определения видов проведенных исследований и завершите ограничениями или пробелами в исследовании, на которое вы собираетесь ответить.

Эмпирический справочный документ

Были проведены различные эмпирические исследования использования Facebook среди девочек-подростков (Tiggermann & Slater, 2013; Meier & Gray, 2014). Эти исследования неизменно показывают, что визуальные и интерактивные аспекты платформы оказывают наибольшее влияние на проблемы с изображением тела. Несмотря на это, высоко визуальные социальные сети (HVSM), такие как Instagram, еще предстоит тщательно исследовать.

Какой у вас балл за плагиат?

Сравните свою статью с более чем 60 миллиардами веб-страниц и 30 миллионами публикаций.

Scribbr Проверка на плагиат

Шаг 3. Определите проблему исследования

Следующий шаг - прояснить, как ваше собственное исследование вписывается в него и какую проблему оно решает.

Аргументальная статья: Подчеркните важность

В исследовательской статье с аргументацией вы можете просто указать проблему, которую собираетесь обсудить, и что является оригинальным или важным в вашей аргументации.

Аргументативная проблема бумажного исследования

В то время как предпринимаются усилия по уменьшению этих выбросов, политики не хотят считаться с масштабом проблемы. Представленный здесь подход радикален, но соразмерен проблеме.

Эмпирическая статья: Относиться к литературе

В эмпирической исследовательской работе попытайтесь разобраться в проблеме на основе обсуждения литературы. Подумайте о следующих вопросах:

Вы можете связать вашу проблему с существующими исследованиями, используя следующие фразы.

Фраза Соединение
Хотя x был подробно изучен, недостаточно внимания было уделено y . Вы затронете ранее упущенный аспект вашей темы.
Последствия исследования x заслуживают дальнейшего изучения. Вы будете опираться на то, что было предложено в предыдущем исследовании, исследуя его более глубоко.
Обычно предполагается, что x . Однако в этой статье предполагается, что y Вы отойдете от консенсуса по своей теме, установив новую позицию.

Шаг 4. Укажите цель (цели)

Теперь вы углубитесь в особенности того, что вы собираетесь выяснить или изложить в своей исследовательской работе.

Способ кадрирования варьируется. Аргументированная статья представляет собой тезис, в то время как эмпирическая статья обычно ставит исследовательский вопрос (иногда с гипотезой относительно ответа).

Аргументальная статья: Тезис

Утверждение тезиса выражает позицию, согласно которой в остальной части статьи будут представлены доказательства и аргументы. Он может быть представлен одним или двумя предложениями и должен четко и прямо излагать вашу позицию, не приводя конкретных аргументов в этот момент.

Тезис

В этой статье утверждается, что правительство Нидерландов должно стимулировать и субсидировать животноводческих хозяйств, особенно животноводов, для перехода к устойчивому овощеводству.

Эмпирическая статья: исследовательский вопрос и гипотеза

Исследовательский вопрос - это вопрос, на который вы хотите ответить в эмпирической исследовательской работе.

Изложите свой исследовательский вопрос ясно и прямо, с минимумом обсуждения на этом этапе. Остальная часть статьи будет посвящена обсуждению и исследованию этого вопроса; здесь просто нужно это выразить.

Вопрос исследования может быть сформулирован прямо или косвенно.

Если ваше исследование включало проверку гипотез, их следует указать вместе с вопросом исследования. Обычно они представлены в прошедшем времени, так как гипотеза уже будет проверена к тому моменту, когда вы будете писать свою статью.

Например, следующая гипотеза может ответить на вопрос исследования выше:

Гипотеза

Была выдвинута гипотеза, что ежедневное использование Instagram будет связано с увеличением беспокойства по поводу изображения тела и снижением рейтингов самооценки.

Шаг 5. Составьте план бумаги

Заключительная часть введения часто посвящена краткому обзору остальной части статьи.

В статье, построенной с использованием стандартного научного формата «введение, методы, результаты, обсуждение», это не всегда необходимо. Но если ваша статья структурирована менее предсказуемо, важно описать ее читателю.

Обзор должен быть кратким, прямым и написанным в настоящем времени.

Примеры введения в исследовательскую работу

Полные примеры введения в исследовательскую работу показаны на вкладках ниже: одна для аргументативной статьи, другая для эмпирической статьи.

Аргументативная статья введение Введение в эмпирическую бумагу

Часто задаваемые вопросы об исследовательской работе введение

.

Руководство по XGBoost для новичков. В этой статье будут деревья…. много… | Джордж Сейф

В этой статье будут деревья…. много деревьев

Деревьев… много из них

XGBoost - это библиотека с открытым исходным кодом, обеспечивающая высокопроизводительную реализацию деревьев решений с градиентным усилением. Базовая кодовая база C ++ в сочетании с расположенным сверху интерфейсом Python обеспечивает чрезвычайно мощный, но простой в реализации пакет.

Производительность XGBoost - не шутка - она ​​стала популярной библиотекой для победы во многих соревнованиях Kaggle.Его реализация повышения градиента не имеет себе равных, и это еще не все, поскольку библиотека продолжает получать похвалы.

В этом посте мы рассмотрим основы библиотеки XGBoost. Мы начнем с практического объяснения того, как на самом деле работает повышение градиента, а затем рассмотрим пример Python, показывающий, как XGBoost позволяет сделать это так быстро и легко.

С обычной моделью машинного обучения, такой как дерево решений, мы просто обучим одну модель на нашем наборе данных и будем использовать ее для прогнозирования.Мы можем немного поэкспериментировать с параметрами или дополнить данные, но в конце концов мы все еще используем одну модель. Даже если мы построим ансамбль, все модели обучаются и применяются к нашим данным отдельно.

Повышение, с другой стороны, использует более итеративный подход . Технически это все еще техника ансамбля, когда многие модели объединяются вместе для создания последней, но требует более умного подхода.

Вместо того, чтобы обучать все модели изолированно друг от друга, ускорение обучает модели последовательно, при этом каждая новая модель обучается исправлять ошибки, допущенные предыдущими.Модели добавляются последовательно до тех пор, пока дальнейшие улучшения не прекратятся.

Преимущество этого итеративного подхода состоит в том, что добавляемые новые модели направлены на исправление ошибок, вызванных другими моделями. В стандартном методе ансамбля, когда модели обучаются изолированно, все модели могут просто совершить одни и те же ошибки!

Gradient Boosting , в частности, представляет собой подход, при котором новые модели обучаются предсказывать остатки (то есть ошибки) предыдущих моделей.Я обрисовал подход на диаграмме ниже.

Давайте начнем использовать это чудовище из библиотеки - XGBoost.

Первое, что мы хотим сделать, это установить библиотеку, что проще всего сделать через pip. Это также может быть безопаснее делать в виртуальной среде Python.

 pip install xgboost 

Настройка наших данных с помощью XGBoost

В оставшейся части нашего руководства мы будем использовать набор данных цветов ириса. Мы можем использовать Scikit Learn, чтобы загрузить это в Python.В то же время мы также импортируем нашу недавно установленную библиотеку XGBoost.

  из  sklearn  import  datasets 
import xgboost as xgb

iris = datasets.load_iris ()
X = iris.data
y = iris.target

Давайте настроим все наши данные . Мы начнем с создания разделения на поезд и тест, чтобы увидеть, насколько хорошо работает XGBoost. На этот раз мы будем делить 80% -20%.

 из sklearn.model_selection import train_test_split 

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.2)

Чтобы XGBoost мог использовать наши данные, нам необходимо преобразовать их в определенный формат, который может обрабатывать XGBoost. Этот формат называется DMatrix . Очень просто однолинейно преобразовать массив данных в формат DMatrix:

 D_train = xgb.DMatrix (X_train, label = Y_train) 
D_test = xgb.DMatrix (X_test, label = Y_test)

Определение XGBoost model

Теперь, когда все наши данные загружены, мы можем определить параметры нашего ансамбля повышения градиента.Ниже приведены некоторые из самых важных, которые помогут нам начать работу. Для более сложных задач и моделей полный список возможных параметров доступен на официальном сайте XGBoost.

 param = {
'eta': 0.3,
'max_depth': 3,
'objective': 'multi: softprob',
'num_class': 3}

шагов = 20 # Количество итераций обучения

Самыми простыми параметрами являются max_depth (максимальная глубина обучаемых деревьев решений), target (используемая функция потерь) и num_class (количество классов в наборе данных).Особого внимания требует алгоритм eta .

Согласно нашей теории, градиентное усиление предполагает создание и добавление деревьев решений к ансамблевой модели последовательно. Новые деревья создаются для исправления остаточных ошибок в предсказаниях существующего ансамбля.

Из-за природы ансамбля, то есть наличия нескольких моделей, собранных вместе, чтобы сформировать, по сути, очень большую сложную модель, этот метод склонен к переобучению. Параметр eta дает нам шанс предотвратить это переоснащение

Эту можно более интуитивно представить как скорость обучения .Вместо простого добавления прогнозов новых деревьев к ансамблю с полным весом, эта будет умножаться на добавляемые остатки, чтобы уменьшить их вес. Это эффективно снижает сложность общей модели.

Обычно используются небольшие значения в диапазоне от 0,1 до 0,3. Меньший вес этих остатков по-прежнему поможет нам обучить мощную модель, но не позволит этой модели уйти в глубокую сложность, где с большей вероятностью произойдет переобучение.

Обучение и тестирование

Наконец-то мы можем обучить нашу модель так же, как мы делаем это с помощью Scikit Learn:

 model = xgb.train (param, D_train, steps) 

Теперь проведем оценку. И снова процесс очень похож на процесс обучения моделей в Scikit Learn:

  import  numpy  as  np 
from sklearn.metrics import precision_score, repl_score, precision_score

preds = model.predict (D_test)
best_preds = np.asarray ([np.argmax (line) для , строка в preds])

print ("Precision = {}". format (precision_score (Y_test, best_preds, average = 'macro')))
print ("Напомнить = {}".формат (оценка_позвала (Y_test, best_preds, average = 'macro')))
print ("Accuracy = {}". format (precision_score (Y_test, best_preds)))

Отлично!

Если вы выполнили все шаги до этого момента, вы должны получить точность не менее 90%!

Это почти подводит итог основам XGBoost. Но есть еще несколько интересных функций, которые помогут вам максимально эффективно использовать свои модели.

  из  sklearn.model_selection  import  GridSearchCV 

clf = xgb.XGBClassifier () Параметры
= {
"eta": [0,05, 0,10, 0,15 , 0.20, 0.25, 0.30],
«max_depth»: [3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 15],
«min_child_weight»: [1, 3, 5, 7],
«гамма» : [0.0, 0,1, 0,2, 0,3, 0,4],
«colsample_bytree»: [0,3, 0,4, 0,5, 0,7]
}

сетка = GridSearchCV (clf, параметры
, n_jobs = 4,
scoring = «neg_log_loss»,
cv = 3)

grid.fit (X_train, Y_train)

Делайте это только с большим набором данных, если у вас есть время, чтобы убить - поиск по сетке, по сути, многократно тренирует ансамбль деревьев решений!

 model.dump_model ('dump.raw.txt') 

Вот и все!

.

Смотрите также

Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

Содержание, карта сайта.