Как научиться балансировать


что дают и как тренировать баланс

Способность держать равновесие для многих не имеет никакой ценности, в отличие от повышения силы или увеличения массы. Действительно, для таких целей удержание баланса – трата лишних калорий, и только на первый взгляд вовсе бесполезная. В любом возрасте, независимо от занятий спортом, развитие равновесия дает много преимуществ для общей физической формы, даже здоровья и сохранения жизни. Дальше рассмотрим преимущества упражнений для баланса подробнее.

Содержание

Что дают упражнения на баланс

Казалось бы, баланс – лишняя способность организма для тех, кто держит тело в хорошей форме. Но ведь тем, кто занимается подвижными играми, тренирует выносливость, занимается туризмом и походами, любыми экстремальными видами спорта, удержание равновесия – первоначальная задача. Ведь большинство движений направлено не на изолированную работу мышц, а на целостную, сплоченную работу систем опорно-двигательного аппарата для предупреждения многих травм, и в целом на преодоление тех или иных трудностей.

Не только спортсменам важно держать баланс, а всем без исключения. Для чего? Объясню на простом примере удержания равновесия на льду в зимнюю непогоду. Упражнения, развивающие равновесие способны проработать глубокие мышцы, которые отвечают за стабилизацию скелета. А что касается ледяной поверхности, то тренированные глубокие мышцы способны преодолеть это препятствие без угрозы падения.

Комплекс упражнений на равновесие

Ниже представлены упражнения, задействующие все группы мышц. Выбрать комплекс для себя может каждый, хоть для домашних тренировок без оборудования, так и при наличии инвентаря, усложняющего задачу.

Упражнения на баланс без оборудования

1. Баланс на одной ноге

Начнем с самого простого упражнения и способа проверки равновесия в целом. Тем, у кого слабый вестибулярный аппарат и мышцы, для начала эта техника вполне подойдет. Также, это проверка уровня подготовки к удержанию баланса, ведь многие не смогут выполнить и этот вариант.

  1. Станьте прямо, расположите руки на поясе или по сторонам.
  2. Удерживая ось позвоночника, поднимите одну ногу перед собой настолько высоко, насколько сможете, не отклоняясь назад.
  3. Для усложнения равновесия можете поднять руки перед собой.
  4. Таким образом следует держать равновесие на обе ноги как можно дольше. Для начала – от 30 до 60 секунд.

2. Ласточка

Выполнять это упражнение не так сложно, на первый взгляд. Но владение телом в этом положении будет говорить об уровне вашего мастерства и подготовки. Многим эта техника знакома со школы, но не все делали ее правильно. Сложность ласточки не сколько в балансе, а выстраивании линии тела и суставов в правильном положении.

  1. Станьте прямо, поставьте стопы вместе, носки должны смотреть вперед.
  2. Поднимите руки над головой, держите спину прямо, напрягая мышцы живота, тем самым, стабилизируя положение позвоночника.
  3. Медленно наклоняйте туловище вперед, одновременно отрывая стопу от пола, руки опускайте в одной линии с туловищем.
  4. Остановитесь в том положении, когда руки, нога и туловище образуют прямую линию параллельно полу. Опорная нога должна всегда быть прямой в колене.
  5. Здесь важно выровнять тазобедренный сустав. Можно ориентироваться по подвздошным костям, которые должны находиться в одной плоскости, то есть таз не должен заваливаться в одну из сторон. Это очень важный момент.
  6. Шею так же важно держать ровно, вытягивая макушку вслед за позвоночником.
  7. Выдерживайте позу столько, сколько сможете с правильной техникой. Затем повторите на вторую ногу.

3. Дерево

Еще одно распространенное упражнение на баланс из йоги. Оно не так сложно в равновесии, как в технике выстраивания суставов. Поэтому подходит новичкам, которые еще плохо держат равновесие.

  1. Станьте прямо, поднимите одну ногу, выставив стопу с помощью рук на приводящей (внутренней) поверхности опорной ноги, носок которой смотрит вперед.
  2. Чем ближе пятка к паху, тем сложнее. Соответственно, для упрощения техники можно опустить пятку ближе к колену (все зависит от подвижности суставов).
  3. Для упрощения баланса руки можно соединить вместе на уровне грудной клетки. Для усложнения, по правилам позы, прямые руки соединяются вверху над макушкой.
  4. При выполнении техники важно отводить согнутое колено в сторону, тем самым, раскрывая таз и усложняя баланс.
  5. Держите позу неподвижно как можно дольше, затем поменяйте на другую сторону.

4. Планка с упором на одну руку и ногу

Упражнение выполняется в статическом положении, как и предыдущие. Для его выполнения можно стоять как на предплечье, так и на прямых руках. Совсем простой вариант – упор на колено. Здесь выбирайте сами, отталкиваясь от физических возможностей тела.

  1. Стоя в планке, поднимите одну прямую руку перед собой и противоположную ногу, прямую в колене. При дискомфорте в кисти опуститесь на предплечье.
  2. Удерживайте положение сколько возможно, стараясь не раскачиваться.
  3. Повторите на вторую сторону столько же по времени.

5. Пистолет

Этот вариант подходит для высокого уровня физподготовки, поэтому, если тело готово к таким техникам, то почему бы не развивать с помощью него и баланс. Для упрощения можно держаться за опору, петли TRX или стул.

  1. Глубину приседания подбирайте сами. Главная задача, приседать на одной ноге, сохраняя баланс, и не касаться передней ногой пола.
  2. Выполните максимально возможное количество повторений, но с правильной техникой. Повторите на другую ногу.

Упражнения на развитие равновесия с фитнес инвентарем

1. Подъем ноги сидя на фитболе

Начнем с самого простого варианта. Здесь равновесие достигается путем удержания тела в одном положении, сидя на мяче. Выполняется в динамике, но так же можно держать позу в статике.

  1. Сядьте на мяч, подходящий по росту (угол в коленях – 90 градусов). Подробнее о выборе фитбола →
  2. Поставьте стопы по ширине таза параллельно друг другу.
  3. Прямые руки держите вверху, ладонями, развернутыми друг к другу.
  4. Не отклоняясь назад или в стороны, разгибайте колено одной ноги перед собой, одновременно опуская руки перед собой, задерживаясь на линии, параллельной полу.
  5. При выпрямлении колена следует сохранять равновесие.
  6. Затем верните ногу и руки в исходное положение, и повторите на другую ногу.

2. Планка, руками на фитболе

Усложненный вариант планки, в котором нестабильное положение достигается путем упора рук на мяч (ладонями или предплечьями).

  1. Поставьте ладони на мяч по ширине плеч, затем постепенно отходите стопами назад, образуя планку. Важно сразу держать равновесие, чтобы не завалиться в стороны.
  2. Линия всего тела должна быть идеально ровной, основная цель – удерживать такое положение как можно дольше.

3. Планка, ноги на фитболе

Обратный вариант предыдущего упражнения, когда руки упираются в пол, а ноги располагаются на неустойчивой поверхности. То же самое можно сделать на перевернутом босу.

  1. Поставьте ладони на пол под плечевыми суставами.
  2. Затем расположите стопы на мяче на небольшом расстоянии друг друга (примерно по ширине таза).
  3. Напрягайте живот, удерживая позвоночник.
  4. Стойте в планке как можно дольше.

4. Приседания на босу

Для начала осваивайте вариант в обычном положении босу, затем можете переворачивать.

  1. Поставьте стопы на босу по ширине таза.
  2. Не спеша приседайте параллельно полу, удерживайте баланс.
  3. Затем так же плавно разгибайте туловище.

Вариант приседаний на перевернутом босу.

5. Отжимания на медицинских мячах

Так же упражнение можно выполнять на босу или фитболе. Выбирайте подходящий уровень сложности, для начала можно отжиматься с колен.

  1. Поставьте мячи широко (шире плеч), расположив на них ладони.
  2. Держите туловище прямо, без прогиба в пояснице.
  3. На вдохе не спеша, не теряя баланс, сгибайте локти и опускайтесь ниже к полу.
  4. С выдохом отжимайтесь.

Рекомендации по тренировкам и развитию равновесия

  1. Никогда не спешите при выполнении упражнений на баланс, иначе можно получить не пользу, а травму.
  2. Тренировать равновесие стоит не чаще, чем 3 раза в неделю.
  3. Можно совмещать такие тренировки с силовыми нагрузками.
  4. Длительность и количество одного упражнения подбирается самостоятельно, начинайте с 30 секунд, постепенно повышая длительность и уровень сложности.
  5. Главное не время и количество, а техника и устойчивость.

Заключение

Еще один важный момент в доказательство необходимости развития баланса. Эта способность также позволяет реагировать человеку на любую опасную и экстремальную ситуацию, в которой приходится показать навыки владения телом. Например, передвижение в опасной местности, бег по неровной поверхности, лазание, прыжки через возвышенность и другие меры спасения жизни, с которыми можно встретиться в любой момент.

Комплекс на равновесие в видео формате

Обработка несбалансированных наборов данных в глубоком обучении | Джордж Сейф

Верните баланс силе!

Верните баланс силе!

Не все данные идеальны. На самом деле, вам очень повезет, если вы когда-нибудь получите идеально сбалансированный набор реальных данных. В большинстве случаев ваши данные будут иметь некоторый уровень дисбаланса классов, когда каждый из ваших классов имеет разное количество примеров.

Прежде чем тратить время на любую потенциально длительную задачу в проекте глубокого обучения, важно понять , почему мы должны это делать, чтобы мы могли быть уверены, что это ценное вложение.Методы балансировки классов действительно необходимы только тогда, когда действительно заботится о классах меньшинства.

Например, предположим, что мы пытаемся предсказать, стоит ли нам покупать дом, исходя из текущего состояния рынка, характеристик дома и нашего бюджета. В этом случае очень важно, что если мы покупаем, это правильное решение, поскольку это такие огромные инвестиции. В то же время нет ничего страшного, если наша модель говорит не покупать, когда нам следовало бы.Всегда будут другие дома, которые можно купить, если мы упустим один, но делать неправильные инвестиции в такой огромный актив было бы очень плохо.

В этом примере нам абсолютно необходимо , чтобы наш миноритарный класс «покупать» был чрезвычайно точным, в то время как для нашего класса «не покупать» это не так уж важно. Тем не менее, в практическом случае, поскольку в наших данных покупка будет гораздо более редкой, чем покупка без покупки, наша модель будет склонна к очень хорошему изучению класса «не покупать», поскольку у него больше всего данных и он может плохо работать с классом «не покупать». купить »класс.Это требует уравновешивания наших данных, чтобы мы могли придавать большее значение правильности прогнозов «покупки»!

А что насчет того, чтобы нас не волновали классы меньшинств? Например, предположим, что мы проводим классификацию изображений, и ваше распределение по классам выглядит примерно так:

На первый взгляд может показаться, что балансировка наших данных может помочь. Но, может быть, нас не очень интересуют эти меньшинства. Пожалуй, наша главная цель - получить максимально возможной процентной точности .В этом случае нет смысла выполнять балансировку, поскольку большая часть нашей процентной точности будет исходить от классов с большим количеством обучающих примеров. Во-вторых, категориальные потери кроссэнтропии имеют тенденцию работать достаточно хорошо при стремлении к максимальной процентной точности, даже если набор данных несбалансирован. В целом наши классы меньшинств не вносят особого вклада в достижение нашей главной цели, поэтому балансировать не нужно.

При всем вышесказанном, когда мы действительно сталкиваемся со случаем, когда мы хотим сбалансировать наши данные, есть два метода, которые мы можем использовать, чтобы помочь нам.

Балансировка веса уравновешивает наши данные путем изменения веса , который каждый обучающий пример несет при вычислении потерь. Обычно каждый пример и класс в нашей функции потерь будут иметь одинаковый вес, то есть 1.0. Но иногда мы можем захотеть, чтобы определенные классы или определенные примеры тренировок удерживали больший вес, если они более важны. Снова возвращаясь к нашему примеру покупки дома, поскольку для нас наиболее важна точность класса «покупка», обучающие примеры в этом классе должны иметь значительное влияние на функцию потерь.

Мы можем придать вес классам, просто умножив потерю каждого примера на определенный коэффициент в зависимости от их класса. В Keras мы можем сделать что-то вроде этого:

Мы создали словарь, который в основном говорит, что наш класс «купить» должен содержать 75% веса для функции потерь, поскольку более важно, чтобы класс «не покупать», который мы соответственно установлен на 25%. Конечно, эти значения можно легко изменить, чтобы найти наиболее оптимальные настройки для вашего приложения. Мы также можем использовать этот метод балансировки, если один из наших классов имеет значительно больше примеров, чем другой.Вместо того чтобы тратить время и ресурсы на попытки собрать больше для класса меньшинства, мы можем попытаться использовать балансировку веса, чтобы все классы в равной степени способствовали нашим потерям.

Еще один метод, который мы можем использовать для балансировки веса наших обучающих примеров, - это Focal Loss , показанный ниже. Вот основная идея: в нашем наборе данных, естественно, будут некоторые обучающие примеры, которые легче классифицировать, чем другие. Во время обучения эти примеры будут классифицированы с точностью 99%, в то время как другие, более сложные, могут по-прежнему показывать низкую производительность.Проблема в том, что эти легко классифицируемые обучающие примеры все еще вносят свой вклад в убыток. Почему мы до сих пор придаем им одинаковый вес, когда есть другие более сложные данные, которые при правильной классификации могут внести гораздо больший вклад в нашу общую точность ?!

И это именно та проблема, с которой может справиться потеря фокуса! Вместо того, чтобы придавать одинаковый вес всем обучающим примерам, фокусная потеря понижает вес хорошо классифицированных примеров . В итоге это приводит к тому, что при обучении уделяется больше внимания тем данным, которые трудно классифицировать! В практических условиях, когда у нас есть дисбаланс данных, наш класс большинства быстро станет хорошо классифицированным, поскольку у нас есть гораздо больше данных для него.Таким образом, чтобы гарантировать, что мы также достигаем высокой точности для нашего класса меньшинства, мы можем использовать потерю фокуса, чтобы придать этим примерам класса меньшинства больший относительный вес во время обучения. Потери фокуса могут быть легко реализованы в Keras как настраиваемая функция потерь:

Выбор правильных весов классов иногда может быть сложным. Выполнение простой обратной частоты может не всегда работать очень хорошо. Потеря фокуса может помочь, но даже это снизит вес всех хорошо классифицированных экземпляров каждого класса в равной степени .Таким образом, еще один способ сбалансировать наши данные - это сделать напрямую с помощью выборки. Посмотрите изображение ниже для иллюстрации.

Недостаточная и избыточная выборка

И в левой, и в правой части изображения выше наш синий класс имеет гораздо больше выборок, чем оранжевый. В этом случае у нас есть 2 варианта предварительной обработки, которые могут помочь в обучении наших моделей машинного обучения.

Недостаточная выборка

означает, что мы выберем только или данных из класса большинства, используя только столько примеров, сколько имеет класс меньшинства.Этот выбор должен быть сделан для сохранения вероятностного распределения класса. Это было легко! Мы просто выровняли наш набор данных, просто взяв меньше образцов!

Передискретизация означает, что мы создадим копий нашего класса меньшинства, чтобы иметь такое же количество примеров, как и у класса большинства. Копии будут сделаны таким образом, чтобы сохранялось распределение класса меньшинства. Мы только что выровняли наш набор данных, не получив больше данных! Выборка может быть хорошей альтернативой балансировке классов, если вы обнаружите, что веса классов сложно установить эффективно.

.

Как сбалансировать питательные растворы

Прежде чем мы узнаем, как сбалансировать питательный раствор, мы должны сначала понять, что означает «сбалансированный питательный раствор».

ПОГЛОЩЕНИЕ МИНЕРАЛЬНЫХ ПИТАТЕЛЬНЫХ ВЕЩЕСТВ РАСТЕНИЯМИ

Растения поглощают минеральные питательные вещества из водных растворов, будь то гидропонный питательный раствор или почвенный раствор. Минеральные питательные вещества присутствуют в питательном растворе в виде растворенных ионов, что означает, что они несут электрический заряд.

Некоторые минеральные вещества несут положительный заряд (катионы), а некоторые - отрицательный (анионы).

Существуют определенные ионные формы, в которых растение может поглощать питательные вещества. Например, азот может абсорбироваться как NO3- или как Nh5 +.

КАТИОННО-АНИОННЫЙ БАЛАНС

Многие называют «баланс» катионно-анионным балансом. Это тот баланс, который мы ищем в питательном растворе?

Чтобы иметь возможность рассчитать баланс катион-анион, нам необходимо уметь измерить количество зарядов. Для этого необходимо использовать уникальную единицу измерения, которая объединяет молекулярную массу иона и его заряд.

Это устройство эквивалентно .

Эквивалент рассчитывается простым умножением количества молекул каждого иона (измеряется в молях) на заряд, который он несет.

Например, сколько эквивалентов содержится в 80 граммах кальция (Ca + 2)?

Молекулярная масса кальция составляет 40 г / моль (1 моль = 6X1023 молекул).

Следовательно, 80 граммов кальция - это 2 моля.

Кальций несет положительный заряд +2.

Используя приведенное выше определение эквивалента, мы получаем 80 граммов Ca + 2 = 2X2 = 4 эквивалента.

Таким же образом 248 граммов NO3- также являются 4 эквивалентами. Это означает, что 80 граммов кальция несут столько же зарядов, сколько 248 NO3-.

Катион-анионный баланс рассчитывается путем сравнения количества эквивалентов катионов с количеством эквивалентов анионов.

ПРОВЕРКА КАТИОННО-АНИОННОГО БАЛАНСА ПРИ АНАЛИЗЕ ВОДЫ

Рассмотрим следующий анализ воды.

Если мы посчитаем общее количество анионов и катионов в ppm, мы получим 311.69 частей на миллион анионов и 118.21 частей на миллион катионов.

Н-НО3- 1,5 Н-Нх5 + 7,3
SO42- 81,48 К + 9,62
Cl- 36 Ca + 2 47,55
HCO3- 192,71 мг + 2 11,22
Na + 42.52
Всего 311,69 Всего 118,21

Однако, когда мы конвертируем каждый анион и катион в мэкв / л и уравновешиваем, в результате получаем 5,99 мэкв / л анионов и 5,94 мэкв / л катионов (1 мэкв / л = 1/1000 эквивалента).

Н-НО3- 0,11 Н-Нх5 + 0,52
SO42- 1.7 К + 0,25
Cl- 1.02 Ca + 2 2,38
HCO3- 3,16 мг + 2 0,94
Na + 1,85
Всего 5,99 Всего 5,94
Очень близко к полному балансу!

Разница находится в пределах допустимой погрешности измерения.

Такой результат был получен случайно?

На самом деле нет…

Согласно закону электронейтральности, полный заряд водного раствора должен быть равен нулю.

∑ отрицательно заряженные ионы = положительно заряженные ионы

Это закон природы.

Это подводит нас к выводу № 1 - Вода ВСЕГДА сбалансирована по катион-анионному балансу.



Легко составьте план внесения удобрений с помощью нашего программного обеспечения

Начни использовать и увеличь свой урожай до 40%

Создайте свой план

МОЖНО ЛИ УДОБРЕНИЯ ВЛИЯТЬ НА КАТИОННО-АНИОННЫЙ БАЛАНС?

Чтобы найти ответ на этот вопрос, давайте сначала посмотрим на состав одного удобрения.В качестве примера мы будем использовать нитрат кальция.

Состав в 100 граммах мэкв / л
Н-НО3- 14,4% 14,4 1.03
Н-Нх5 + 1,1% 1,1 0,08
Ca + 2 19% 19 0,95

Мы видим, что удобрение сбалансировано по катионно-анионному балансу.

Сюрприз? Не совсем…

Будучи солью, ЛЮБОЕ удобрение всегда будет содержать одинаковое количество катионов и анионов, измеренное в эквивалентах (сумма электрических зарядов равна нулю).

Итак, когда мы растворяем удобрения в воде, независимо от того, какие удобрения и в каких количествах, полученный питательный раствор всегда будет сбалансированным с точки зрения катионно-анионного баланса!

Если да, то зачем нам рассчитывать этот баланс?

Мы делаем это для подтверждения результатов анализа воды / анализа питательного раствора.

Ошибка катион-анионного баланса более 5% может означать, что анализ неточен.

Однако, если лаборатория не проверила один из основных катионов или анионов, правильный баланс не может быть рассчитан.

Что насчет почвенного раствора?

Все сделанные выводы справедливы и для почвенного раствора.

  • Рекомендует идеальную смесь / смеси удобрений
  • Экономия до 50% затрат на удобрения
  • Исчерпывающие данные по сотням сортов сельскохозяйственных культур
  • Интерпретирует результаты испытаний для любого метода экстракции

Попробуйте наше программное обеспечение прямо сейчас

.

Имеете несбалансированный набор данных? Вот как это исправить. | Уилл Бадр

Различные способы обработки несбалансированных наборов данных.

Классификация - одна из самых распространенных проблем машинного обучения. Лучший способ решить любую задачу классификации - начать с анализа и изучения набора данных в том, что мы называем E xploratory D ata A nalysis (EDA) . Единственная цель этого упражнения - получить как можно больше идей и информации о данных.Он также используется для поиска любых проблем, которые могут существовать в наборе данных. Одной из распространенных проблем, обнаруживаемых в наборах данных, используемых для классификации, является проблема несбалансированных классов .

Что такое дисбаланс данных?

Дисбаланс данных обычно отражает неравное распределение классов в наборе данных. Например, в наборе данных по обнаружению мошенничества с кредитными картами большинство транзакций по кредитным картам не являются мошенничеством, а очень немногие классы являются мошенническими транзакциями. Таким образом, соотношение классов мошенничества и не мошенничества составляет примерно 50: 1.В этой статье я буду использовать набор данных о транзакциях по мошенничеству с кредитными картами от Kaggle, который можно скачать здесь.

Во-первых, давайте изобразим распределение классов, чтобы увидеть дисбаланс.

Как видите, транзакции, не связанные с мошенничеством, намного перевешивают транзакции мошенничества. Если мы обучим модель бинарной классификации, не решив этой проблемы, модель будет полностью искаженной. Это также влияет на корреляцию между функциями, и я покажу вам, как и почему позже.

Теперь давайте рассмотрим несколько методов решения проблемы классового дисбаланса.Блокнот с полным кодом можно найти ЗДЕСЬ

Это настолько интуитивно понятно, насколько это звучит. Недостаточная выборка - это процесс, в котором вы случайным образом удаляете некоторые наблюдения из класса большинства, чтобы сопоставить числа с классом меньшинства. Простой способ сделать это показан в приведенном ниже коде:

Недостаточная выборка для большинства классов

После недостаточной выборки набора данных я снова строю график, и он показывает равное количество классов:

Сбалансированный набор данных (недостаточная выборка)

Второй метод повторной выборки называется , Передискретизация .Этот процесс немного сложнее, чем недостаточная выборка. Это процесс генерации синтетических данных, который пытается случайным образом сгенерировать выборку атрибутов из наблюдений в классе меньшинства. Существует ряд методов, используемых для передискретизации набора данных для типичной задачи классификации. Самый распространенный метод называется SMOTE ( Synthetic Minority Over-sampling Technique). Проще говоря, он смотрит на пространство признаков для точек данных класса меньшинства и рассматривает его k ближайших соседей.

Источник: https: //imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/over_sampling.html

Чтобы закодировать это на Python, я использую библиотеку под названием imbalanced-learn или imblearn. Код ниже показывает, как реализовать SMOTE.

SMOTE Код передискретизации

Помните, я сказал, как несбалансированные данные повлияют на корреляцию функций? Позвольте мне показать вам корреляцию до и после лечения несбалансированного класса.

Приведенный ниже код отображает корреляционную матрицу между всеми функциями.

  # Образец figsize в дюймах  
fig, ax = plt.subplots (figsize = (20,10)) # Imbalanced DataFrame Correlation
corr = credit_df.corr ()
sns.heatmap (corr, cmap = ' YlGnBu ', annot_kws = {' size ': 30}, ax = ax)
ax.set_title («Матрица несбалансированной корреляции», fontsize = 14) plt.show ()

Обратите внимание, что теперь корреляция функций намного более очевидна. До устранения проблемы дисбаланса большинство функций не показывали никакой корреляции, которая определенно повлияла бы на производительность модели.Поскольку корреляция функций действительно имеет значение для общей производительности модели, важно исправить дисбаланс, так как он также повлияет на производительность модели машинного обучения.

В машинном обучении ансамблевые методы используют несколько алгоритмов и методов обучения для получения более высокой производительности, чем то, что можно было бы получить только с помощью одного из составляющих алгоритмов обучения. (Да, прямо как при демократической системе голосования). При использовании ансамблевых классификаторов становятся популярными методы упаковки в пакеты, которые работают за счет построения нескольких оценщиков для различных случайно выбранных подмножеств данных.В библиотеке scikit-learn есть классификатор ансамбля с именем BaggingClassifier . Однако этот классификатор не позволяет сбалансировать каждое подмножество данных. Следовательно, при обучении на несбалансированном наборе данных этот классификатор будет отдавать предпочтение большинству классов и создавать предвзятую модель.

Чтобы исправить это, мы можем использовать BalancedBaggingClassifier из библиотеки imblearn . Это позволяет выполнять повторную выборку каждого подмножества набора данных перед обучением каждого оценщика ансамбля.Следовательно, BalancedBaggingClassifier принимает те же параметры, что и scikit-learn BaggingClassifier , в дополнение к двум другим параметрам, sampling_strategy и replace , которые управляют поведением случайного сэмплера. Вот некоторый код, который показывает, как это сделать:

Обучить несбалансированный набор данных с использованием ансамбляционных семплеров

Таким образом, вы можете обучить классификатор, который будет обрабатывать дисбаланс, не прибегая к занижению или передискретизации вручную перед обучением.

В заключение, каждый должен знать, что общая производительность моделей машинного обучения, построенных на несбалансированных наборах данных, будет ограничиваться его способностью предсказывать редкие и второстепенные точки. Выявление и устранение дисбаланса этих точек имеет решающее значение для качества и производительности сгенерированных моделей.

.

Узнайте, как сбалансировать свой логотип за 3 минуты

Вы когда-нибудь разрабатывали логотип, получали одобрение от клиента, затем видели его в действии и думали, что он выглядит несбалансированным? Это может случиться с цифровыми дизайнерами по ряду причин. Итак, чтобы ваши логотипы выглядели более округлыми и связными, The Futur Academy недавно поделилась коротким видео с полезными советами по дизайну в рамках своих сеансов терапии логотипами.

В этом коротком ролике, который ведет основатель Futur Крис До, графический дизайнер Джелвин Бейс дает краткие советы, которые следует учитывать при совершенствовании вашей работы.Однако важно помнить, что эти предложения помогут вам достичь оптически сбалансированного дизайна логотипа, а не математически сбалансированного.

Не существует твердой и быстрой формулы для создания сбалансированного логотипа, потому что дизайн очень сильно различается. Но хотя вы не обязательно сможете постоянно полагаться на золотое сечение для создания гармоничного логотипа, вы сможете использовать идеи Base, чтобы подтолкнуть свои творения в правильном направлении. Ознакомьтесь с ними ниже.

Если это вызвало у вас аппетит к большему количеству видеороликов с логотипами, перейдите на канал Futur на YouTube, где вы найдете клипы, посвященные рукописным буквам, основным принципам и даже советам по расценкам на услуги по дизайну логотипа.

Статьи по теме:

.

Смотрите также