Приметы по которым можно ориентироваться в лесу


Народные приметы ориентирования на местности

Красочный лес

Издавна, для того чтобы не заблудиться в лесу во время похода за грибами или ягодой, люди использовали народные приметы ориентирования, которые остаются актуальными и на сегодняшний день. Оторванность современного человека от природы и его тесная связь с техническими средствами ориентирования по местности, такими как навигатор, и прочие гаджеты, делают его незащищенным перед природой в случае потери ориентира в глухой чаще с неисправными средствами связи либо при их отсутствии. Поэтому до сих пор очень важно уметь опознавать сигналы природы в свою пользу, чтобы правильно ориентироваться на любой местности.

Народные приметы для ориентирования на местности

Красочный лес

Природные знаки ориентирования бывают различными. По ним можно определять стороны света как в густом лесу, так и на полянах.

  • Приметы ориентирования в лесу

Если вы оказались в лесу, присмотритесь к деревьям. Та сторона ствола, на которой расположен густой мох или лишайник, обращена к северной части света. На западной или восточной части дерева растительности гораздо меньше, а на южной стороне мох или лишайник практически не растет. Аналогично «работает» примета с лишайником или мхом на камнях. Часть ствола, выходящая на южную часть, как правило, имеет более длинные и густые ветви.

Приметы ориентирования по коре

Береза – хороший помощник при ориентировании. Часть ствола березы, обращенная к северу, покрыта более частыми пятнами, чем та, которая «смотрит» на юг. Южная часть ее ствола всегда более ровная, чистая, без каких-либо повреждений. Часто стволы берез словно поворачиваются к северной стороне, иногда практически касаясь земли.

Клюква или брусника, растущие на северной стороне, имеют более светлый цвет, чем те ягоды, которые растут с южной части местности.

Древесная кора намного чище, тверже и светлее на южной части ствола, чем северной. Для большей достоверности рекомендуется изучить стволы нескольких деревьев. Также помогут ориентироваться кроны деревьев и годичные кольца. В южном климатическом поясе с засушливым летом годичные кольца утолщены с северной части ствола, с этой же стороны у дерева наблюдается более развитая крона. В северных зонах наоборот, дерево более развито с южной стороны, т.е. с той, где ему наиболее комфортно. Если ветки дерева наклонены в одну сторону или их меньше на одной из сторон, в этом направлении дует преобладающий ветер. Если обратить внимание на несколько таких деревьев и заметить направление ветра, то обратный путь можно совершать, двигаясь навстречу ему. Это поможет если не сбиться с пути, то хотя бы вернуться к месту, расположенному недалеко от начальной точки отправления.

Если лето жаркое и засушливое, можно присмотреться к хвойным деревьям, например, сосне или ели: южная сторона ствола будет выделять намного больше смолы, чем северная.

Следует обратить внимание на грибы, красные рыжики. Из год в год они растут на одном и том же месте. При этом, рыжики, растущие с южной стороны леса, имеют шляпку суховатую, синевато-зеленоватого цвета. С южной стороны леса ягоды быстрее созревают, чем с северной, и снег сходит здесь гораздо быстрее.

Оказавшись в горных районах юга, можно заметить, что южные склоны гор содержат произрастающие дуб и сосны, а северные – бук, пихту и ели.

В лесу помощниками при определении сторон света могут стать не только деревья и растения, но и насекомые. Так, муравьи возводят свои муравейники в южной части от пеньков, деревьев или камней. При этом южная сторона муравейника всегда более пологая, чем крутая северная.


Наблюдение за таянием снега также может помочь найти юг: в эту сторону тянутся овальные лунки под деревьями при сходе снежного покрова, здесь всегда образуются сосульки у любого предмета, а весной покров превращается в тонкую ледяную корочку.
  • Ориентирование на местности без леса

Оказавшись на открытой поляне, можно ориентироваться по ее окраинам: на северной стороне лесной поляны трава растет гуще, чем на южной. Однако, эта примета действительна только весной. Трава, растущая на северной части одиночного пня или камня, не такая высокая и густая, как на южной. Примерно с середины лета трава, растущая с южной стороны, начинает желтеть. Но с северной стороны она остается зеленой.

Приметы ориентирования по ягодам

Ягода всегда созревает быстрее с южной части поляны, чем с северной. Степные суслики всегда ориентируют свои норки выходом к югу.

Растения часто подсказывают стороны света. Так, например, цветы подсолнуха никогда не бывают обращены к северу. Листья степного латука своими плоскостями обращены в сторону запада и востока, а ребрами – в сторону юга и севера.

Кроме определения сторон света, в лесу можно определять время по пению птиц. Так, соловей начинает петь примерно в два часа ночи, воробей начинает чирикать ближе к пяти утра, а зяблик, трясогузка и овсянка начинают издавать звуки к четырем часам утра.

Следует отметить, что все народные приметы ориентирования часто зависят от климатического пояса, характера местности и других факторов. Так, например, если в лесу мох всегда находится с северной стороны, то около водоемов он может расти по отношению к любой части света. На этот же факт влияет степень наклона древесного ствола, направление розы ветров, рельеф земли и прочее. То же самое можно сказать и про муравейник, поскольку живые существа приспосабливаются к особенностям местности вне зависимости от расположения частей света. Поэтому следует сказать, что ориентироваться по приметам нужно уметь, но учитывать при этом особенности конкретной местности и субъективность данных признаков.

Карта

- Официальная карта The Forest Wiki

Обе карты
Описание

Добавлено в

v0.19 - 4 части системы
v0.27 - Вся карта, заменяет 4 штуки

Тип позиции

Инструмент

Расположение

Пещера 2

Лесная карта

Получено через

Коллекционирование

Оборудовано

Да

Возможность модернизации

Нет

Одноразовые

Нет
Статистика

Прочие эффекты

Дополнительная карта открывается
при исследовании областей

Макс.Стек

1


Карта - это инструмент, который помогает игроку перемещаться как над, так и под землей в лесу. Он начинается с пустого места и будет заполняться рисованным стилем во время исследования.

.Достижение

- официальное The Forest Wiki

The Forest представила свой первый набор достижений Steam в обновлении v0.64, в который вошли 45, шесть из которых скрыты, не отображая информацию о том, как они были получены. Некоторые достижения можно получить только в многопользовательском режиме. Обычные достижения можно заработать и в многопользовательском режиме, но, как сообщается, в них есть ошибки.

Большинство достижений не требуют отдельной отдельной страницы из-за их простоты.Хотя у некоторых есть страницы, поскольку есть полезная информация, связанная с получением достижения

Имя Значок Описание Руководство
Be Nice Поделиться едой или напитком в MP (только для многопользовательской игры) Объедините металлический оловянный поднос с любым предметом на коврике для крафта и наденьте его, затем попросите другого игрока забрать предмет из подноса.
Будьте очень милы Поделиться оружием в MP (только для многопользовательской игры) Объедините металлический поднос с любым оружием, например, созданной дубинкой на коврике для крафтинга, и экипируйте его, затем попросите другого игрока забрать предмет из подноса.
Первая помощь
.

Объяснение важности функции на примере случайного леса | Эрик Левинсон

Источник: https://unsplash.com/photos/BPbIWva9Bgo

Изучите наиболее популярные методы определения важности функций в Python

Во многих (деловых) случаях не менее важно иметь не только точную, но и интерпретируемая модель. Часто, помимо того, что мы хотим знать, каков прогноз цены на жилье по нашей модели, мы также задаемся вопросом, почему он такой высокий / низкий и какие характеристики являются наиболее важными при определении прогноза.Другим примером может быть прогнозирование оттока клиентов - очень приятно иметь модель, которая успешно прогнозирует, какие клиенты склонны к оттоку, но определение важных переменных может помочь нам в раннем обнаружении и, возможно, даже в улучшении продукта / услуги!

Знание важности функций, обозначенных моделями машинного обучения, может принести вам пользу во многих отношениях, например:

  • путем лучшего понимания логики модели, вы можете не только проверить ее правильность, но и работать над улучшением модели, сосредоточившись только на для важных переменных
  • вышеуказанное можно использовать для выбора переменных - вы можете удалить переменные x , которые не так важны и имеют аналогичную или лучшую производительность за гораздо более короткое время обучения
  • в некоторых бизнес-случаях имеет смысл пожертвовать некоторыми точность ради интерпретируемости.Например, когда банк отклоняет заявку на получение кредита, у него также должно быть обоснование решения, которое также может быть представлено клиенту

Вот почему в этой статье я хотел бы изучить различные подходы к интерпретации важности характеристик с помощью пример модели случайного леса. Большинство из них также применимо к различным моделям, начиная от линейной регрессии и заканчивая черными ящиками, такими как XGBoost.

Следует отметить, что чем точнее наша модель, тем больше мы можем доверять мерам важности функций и другим интерпретациям.Я предполагаю, что построенная нами модель достаточно точна (поскольку каждый специалист по данным будет стремиться иметь такую ​​модель), и в этой статье я сосредоточусь на показателях важности.

В этом примере я буду использовать набор данных о ценах на жилье в Бостоне (это проблема регрессии). Но подходы, описанные в этой статье, также хорошо работают с задачами классификации, единственная разница - это метрика, используемая для оценки.

Единственная нестандартная вещь при подготовке данных - это добавление в набор данных случайного столбца.По логике вещей, он не имеет возможности прогнозирования зависимой переменной (медианное значение домов, занимаемых владельцем, в 1000 долларов), поэтому он не должен быть важной характеристикой модели. Посмотрим, чем все закончится.

Ниже я проверяю взаимосвязь между случайным признаком и целевой переменной. Как можно заметить, на диаграмме рассеяния нет паттерна, а корреляция составляет почти 0.

Здесь следует отметить одну вещь: интерпретировать корреляцию для CHAS не имеет особого смысла, поскольку это двоичная переменная и для этого следует использовать разные методы.

Я обучаю простую модель случайного леса, чтобы получить тест. Я установил random_state , чтобы обеспечить сопоставимость результатов. Я также использую bootstrap и устанавливаю oob_score = True , чтобы позже можно было использовать ошибку вне сумки.

Вкратце, что касается ошибки вне пакета, каждое дерево в случайном лесу обучается на отдельном наборе данных, выборка которого производится с заменой исходных данных. В результате получается около 2/3 отдельных наблюдений в каждой обучающей выборке. Ошибка вне пакета вычисляется для всех наблюдений, но для вычисления ошибки каждой строки модель учитывает только деревья, которые не видели эту строку во время обучения.2 Оценка валидации: 0,76

Что ж, в модели есть некоторое переоснащение, так как она работает намного хуже на выборке OOB и хуже на наборе валидации. Но давайте скажем, что это достаточно хорошо, и перейдем к важности функций (измеряемой по производительности обучающего набора). Некоторые из подходов также могут использоваться для наборов проверки / внеплановых операций, чтобы получить дополнительную интерпретируемость невидимых данных.

Под общей важностью функций я имею в виду те, которые получены на уровне модели, , то есть , говоря, что в данной модели эти особенности наиболее важны для объяснения целевой переменной.

Давайте начнем с деревьев решений, чтобы развить интуицию. В деревьях решений каждый узел является условием разделения значений в одном элементе, чтобы аналогичные значения зависимой переменной оказывались в одном наборе после разделения. Условие основано на примеси, которой в случае проблем классификации является примесь Джини / выигрыш информации (энтропия), а для деревьев регрессии - ее дисперсия. Таким образом, при обучении дерева мы можем вычислить, насколько каждая функция способствует уменьшению взвешенной примеси. feature_importances_ в Scikit-Learn основан на этой логике, но в случае случайного леса мы говорим об усреднении уменьшения примесей по деревьям.

Плюсы:

  • быстрое вычисление
  • простое получение - одна команда

Минусы:

  • предвзятый подход, так как он имеет тенденцию преувеличивать важность непрерывных функций или категориальных переменных высокой мощности

Это Кажется, что 3 наиболее важных характеристики:

  • среднее количество комнат
  • % более низкий статус населения
  • взвешенные расстояния до пяти бостонских центров занятости

Что кажется удивительным, так это то, что столбец случайных значений повернулся является более важным, чем:

  • доля некоммерческих хозяйственных площадей на город
  • индекс доступности радиальных магистралей
  • доля жилых земель, зонированных для участков площадью более 25000 кв.ft.
  • Фиктивная переменная Charles River (= 1, если участок ограничивает реку; 0 в противном случае)

Интуитивно понятно, что эта функция не должна иметь никакого значения для целевой переменной. Посмотрим, как это оценивается разными подходами.

Этот подход напрямую измеряет важность функции, наблюдая, как случайное перетасовка (таким образом, сохраняя распределение переменной) каждого предиктора влияет на производительность модели.

Подход можно описать следующими шагами:

  1. Обучите базовую модель и запишите результат (точность / R² / любой важный показатель), пройдя набор проверки (или набор OOB в случае случайного леса).Это также можно сделать на обучающей выборке за счет потери информации об обобщении.
  2. Повторно перемешайте значения из одного объекта в выбранном наборе данных, снова передайте набор данных в модель, чтобы получить прогнозы и вычислить метрику для этого измененного набора данных. Важность функции - это разница между оценкой теста и оценкой из измененного (измененного) набора данных.
  3. Повторите 2. для всех объектов в наборе данных.

Плюсы:

  • применимо к любой модели
  • достаточно эффективный
  • надежный метод
  • нет необходимости переобучать модель при каждой модификации набора данных

Минусы:

  • дороже в вычислительном отношении, чем стандартная feature_importances
  • важность перестановки переоценивает важность коррелированных предикторов - Strobl et al (2008)

Что касается второй проблемы с этим методом, я уже построил корреляционную матрицу выше.Однако я буду использовать функцию из одной из библиотек, которую использую для визуализации корреляций Спирмена. Разница между стандартной корреляцией Пирсона состоит в том, что она сначала преобразует переменные в ранги, а только затем выполняет корреляцию Пирсона для рангов.

Корреляция Спирмена:

  • непараметрическая
  • не предполагает линейной зависимости между переменными
  • ищет монотонную связь.

Я нашел две библиотеки с такой функциональностью, не то чтобы ее кодировать сложно.Давайте рассмотрим их оба, поскольку они обладают некоторыми уникальными особенностями.

rfpimp

Одна вещь, которую следует отметить в этой библиотеке, заключается в том, что мы должны предоставить метрику как функцию формы метрика (модель, X, y) . Таким образом, мы можем использовать более продвинутые подходы, такие как использование оценки OOB случайного леса. Эта библиотека уже содержит функции для этого ( oob_regression_r2_score) . Но чтобы подход был единообразным, я буду рассчитывать метрики на обучающей выборке (теряя информацию об обобщении).

График подтверждает то, что мы видели выше, что 4 переменные менее важны, чем случайная величина! Удивительно… Но четверка лидеров осталась прежней. Еще одна приятная особенность rfpimp заключается в том, что он содержит функции для решения проблемы коллинеарных функций (это была идея, лежащая в основе корреляционной матрицы Спирмена). Для краткости я не буду приводить здесь этот случай, но вы можете прочитать больше в этой замечательной статье авторов библиотеки.

eli5

Есть несколько отличий от базового подхода rfpimp и применяемого в eli5 .Некоторые из них:

  • есть параметры cv и refit , связанные с использованием перекрестной проверки. В этом примере я установил для них значение None , поскольку я не использую его, но в некоторых случаях он может пригодиться.
  • есть метрический параметр , который, как и в rfpimp , принимает функцию в форме метрики (модель, X, y) . Если этот параметр не указан, функция будет использовать метод оценки по умолчанию .
  • n_iter - количество итераций случайного перемешивания, конечный результат - средний

Результаты очень похожи на предыдущие, даже если они были получены в результате нескольких повторений перемешивания на столбец. Еще одна приятная вещь в eli5 заключается в том, что действительно легко использовать результаты подхода перестановок для выполнения выбора функций с помощью Scikit-learn SelectFromModel или RFE .

Этот подход является довольно интуитивно понятным, поскольку мы исследуем важность функции, сравнивая модель со всеми функциями с моделью, у которой эта функция отброшена для обучения.

Я создал функцию (на основе реализации rfpimp ) для этого подхода ниже, которая показывает базовую логику.

Плюсы:

  • Важность наиболее точных характеристик

Минусы:

  • Потенциально высокая стоимость вычислений из-за переобучения модели для каждого варианта набора данных (после удаления единственного столбца функций)

Вот это становится интересным. Прежде всего, отрицательная важность в этом случае означает, что удаление данной функции из модели фактически улучшает производительность.Это приятно видеть в случае random , но что странно, так это то, что наибольший прирост производительности наблюдается после удаления DIS , которая была третьей по важности переменной в предыдущих подходах. К сожалению, у меня нет хорошего объяснения этому. Если у вас есть идеи, дайте мне знать в комментариях!

В качестве альтернативы, вместо метода оценки по умолчанию для подобранной модели, мы можем использовать ошибку вне сумки для оценки важности функции.Для этого нам нужно заменить метод score в Gist выше на model.oob_score_ (не забудьте сделать это как для теста, так и для модели внутри цикла).

Под важностью характеристик на уровне наблюдения я подразумеваю те, которые оказали наибольшее влияние на объяснение конкретного наблюдения, введенного в модель. Например, в случае кредитного рейтинга мы можем сказать, что эти функции оказали наибольшее влияние на определение кредитного рейтинга клиента.

Основная идея treeinterpreter состоит в том, что он использует лежащие в основе деревья случайного леса, чтобы объяснить, как каждая функция влияет на конечное значение.Мы можем наблюдать, как значение прогноза (определяемое как сумма вкладов каждой функции + среднее значение, данное начальным узлом, основанное на всем обучающем наборе) изменяется вместе на пути прогнозирования в дереве решений (после каждого разделения). с информацией о том, какие особенности вызвали раскол (а также изменение прогноза).

Формула для функции прогнозирования (f (x)) может быть записана как:

, где c_full - это среднее значение всего набора данных (начальный узел), K - общее количество объектов.

Это может показаться сложным, но взгляните на пример от автора библиотеки:

источник: http://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/

Поскольку прогноз Random Forest является средним из деревьев формула для среднего прогноза имеет следующий вид:

, где J - количество деревьев в лесу.

Я начинаю с определения строк с наименьшей и наибольшей абсолютной ошибкой предсказания и попытаюсь выяснить, что вызвало разницу.

 Индекс с наименьшей ошибкой: 31 
Индекс с наибольшей ошибкой: 85

Используя treeintrerpreter , я получил 3 объекта: прогнозы, смещение (среднее значение набора данных) и вклады.

Для наблюдения с наименьшей ошибкой основной вклад вносил LSTAT и RM (которые в предыдущих случаях оказывались наиболее важными переменными). В случае наибольшей ошибки наибольший вклад вносила переменная DIS , преодолевая те же две переменные, которые играли наиболее важную роль в первом случае.

 
Строка 31
Прогноз: 21,996 Фактическое значение: 22,0
Смещение (среднее значение набора) 22,544297029702978
Добавления функций:
LSTAT 3.02
RM -3.01
PTRATIO 0,36
ВОЗРАСТ -0,29
DIS -0,21
случайный 0,18
RAD -0,17
NOX -0,16
НАЛОГ -0,11
CRIM -0,07
B -0,05
INDUS -0,02
ZN -0,01
CHAS - 0,01
--------------------
Строка 85
Прогноз: 36,816 Фактическое значение: 50,0
Смещение (среднее значение набора) 22,544297029702978
Вклад в функции:
DIS 7,7
LSTAT 3,33
RM -1,88
CRIM 1,87
НАЛОГ 1,32
NOX 1,02
B 0,54
CHAS 0,36
PTRATIO -0.25
RAD 0,17
AGE 0,13
INDUS -0,03
random -0,01
ZN 0,0
---------------------

Чтобы погрузиться еще глубже, мы могли бы также интересоваться объединенным вкладом многих переменных (как объясняется здесь в случае XOR). Я сразу перейду к примеру, дополнительную информацию можно найти по ссылке.

Большая часть различий между наилучшим и наихудшим прогнозом происходит из-за количества комнат ( RM ) в сочетании с взвешенными расстояниями до пяти бостонских центров занятости ( DIS ).

LIME (Локальные интерпретируемые независимые от модели объяснения) - это метод, объясняющий предсказания любого классификатора / регрессора интерпретируемым и достоверным образом. Для этого объяснение получается путем локальной аппроксимации выбранной модели интерпретируемой (например, линейными моделями с регуляризацией или деревьями решений). Интерпретируемые модели обучаются на небольших возмущениях (добавлении шума) исходного наблюдения (строка в случае табличных данных), поэтому они обеспечивают только хорошее локальное приближение.

Некоторые недостатки, о которых следует помнить:

  • Для аппроксимации локального поведения используются только линейные модели
  • Тип возмущений, которые необходимо выполнить для данных для получения правильных объяснений, часто зависит от конкретного случая использования
  • простой (по умолчанию) возмущений часто бывает недостаточно. В идеальном случае изменения были бы вызваны изменением, наблюдаемым в наборе данных

Ниже вы можете увидеть результат интерпретации LIME.

Вывод состоит из 3 частей:
1.Прогнозируемое значение
2. Важность признака - в случае регрессии показывает, оказывает ли он отрицательное или положительное влияние на прогноз, отсортированный по убыванию абсолютного воздействия.
3. Фактические значения этих характеристик для объясненных строк.

Обратите внимание, что LIME дискретизирует функции в объяснении. Это из-за установки disctize_continuous = True в конструкторе выше. Причина дискретизации заключается в том, что она дает непрерывным функциям более интуитивное объяснение.

Интерпретация LIME соглашается, что для этих двух наблюдений наиболее важными характеристиками являются RM и LSTAT , что также было указано предыдущими подходами.

Обновление : Я получил интересный вопрос: какому подходу на уровне наблюдения мы должны доверять, поскольку может случиться так, что результаты будут другими? Это сложный вопрос, на который нет четкого ответа, поскольку эти два подхода концептуально различны и поэтому их трудно сравнивать напрямую.Я бы отослал вас к этому ответу, в котором аналогичный вопрос был затронут и хорошо объяснен.

В этой статье я показал несколько подходов к определению важности функций из моделей машинного обучения (не ограничиваясь случайным лесом). Я считаю, что понимание результатов часто так же важно, как и хорошие результаты, поэтому каждый специалист по данным должен сделать все возможное, чтобы понять, какие переменные являются наиболее важными для модели и почему. Это не только поможет лучше понять бизнес, но и приведет к дальнейшим улучшениям модели.

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

.

Почему в Исландии нет деревьев

  • Английский язык китайский язык
  • Валюта: доллар США

    ISK

    доллар США

    евро

    CAD

.

Смотрите также