в каком случае отбрасывается наименьшая оценка полученная в ходе кросс чека
Что такое «кросс-чек»? Секретные слова, звучащие на борту самолета
У экипажей самолётов, помимо профессионального сленга, есть определённый набор выверенных команд, а также кодовые слова и фразы. Некоторые из них пассажиры всякий раз слышат на борту, хотя не понимают их значения. Anews рассказывает, что кроется за знакомыми на слух, но не всегда ясными по смыслу терминами.
1. «Селекторы в положение автомат/ручное»
Команда «бортпроводникам занять места для перевода селекторов» звучит перед взлётом и после посадки и означает, что нужно включить или отключить автоматическое надувание спасательных трапов при открытии дверей.
Трапы всегда должны быть наготове, пока работают двигатели – на случай экстренной эвакуации. Поэтому перед взлётом специальный рычаг на двери (он же селектор) переводят в положение ARMED («автомат»).
Когда же посадка завершена, этот режим отключают переводом рычага в положение DISARMED («ручное»), и тогда при открытии двери спасательный трап не надуется, но при необходимости его можно будет развернуть вручную. Отключать «автомат» очень важно для аэропортов и авиакомпаний, потому что сдувать и собирать трап весьма долго и дорого.
2. «Кросс-чек»
Cross-check – буквально «перекрёстная проверка». Это важнейший принцип гражданской авиации «сделай сам – проверь другого», когда члены экипажа постоянно контролируют действия друг друга, чтобы исключить забывчивость, ошибки, недоделки и любую импульсивную реакцию.
Например, по команде «селекторы в автомат, кросс-чек» каждый бортпроводник переводит свой рычаг и проверяет, переведён ли он на двери напротив. Согласно тому же принципу, в экипажах всегда по два пилота.
3. «Всем выйти на связь»
Так называемый призыв «all-call», как правило, звучит в конце перечня команд, отданных экипажу перед взлётом. Он обязывает бортпроводников доложить со своих служебных мест (станций) о том, что все предполётные требования выполнены. Пока командир экипажа не получит этих отчётов, самолёт не тронется с места.
4. «Крутим зону ожидания»
«Этажерка стоит»
Зона ожидания – это кольцевой маршрут в форме ипподрома, по которому диспетчеры в аэропорту прибытия пускают самолёты, если по каким-то причинам нельзя сразу зайти на посадку. Воздушное пространство в зоне поделено на уровни по высоте – эшелоны. На одном эшелоне в один момент может находиться только один самолёт. Если очередь большая и занято несколько эшелонов, то говорят: «этажерка стоит».
Но на своём языке пилоты объясняются с экипажем по внутренней связи, а пассажирам, чтобы они не волновались, просто объявляют, что мы поставлены в очередь на посадку и примерно столько-то времени будем находиться в зоне ожидания.
При этом российские экипажи частенько молчат в ситуации, которая пугает пассажиров куда больше: заходя на посадку, самолёт почти у самой полосы вдруг резко берет вверх и уходит на второй круг. На иностранных авиалиниях командир в этом случае спокойно сообщает по громкой связи, что с первого раза не сели потому-то, но сделаем ещё круг и сядем нормально.
Прерванный заход на посадку – это штатная ситуация, о которой экипаж не обязан предупреждать пассажиров. Этот манёвр им ничем не грозит – наоборот, уберегает от опасности. Пилот может решить уйти на второй круг на высоте 30-60 метров.
Самая частая причина – погодные условия, особенно сдвиг ветра, когда резко меняется его направление и скорость. Также может быть внезапное препятствие на полосе, либо какие-то критерии (например, высота или скорость самолёта) не соответствуют условиям стабилизированного захода на посадку, определённым авиакомпанией.
5. «Болтанка», «воздушная яма», «воздушный карман»
Всем известны эти разговорные обозначения турбулентности, и у многих они вызывают неприятный холодок. Паникёрам советуют наблюдать в этот момент за бортпроводниками – если они продолжают как ни в чём не бывало ходить по салону и разносить еду, то нет никаких причин для страха.
А если самолёт сильно трясёт и звучит команда «бортпроводникам занять свои места» – пора бояться? Вовсе нет! Как пояснила одна из стюардесс, самолёт может даже «кидать из стороны в сторону», но это опасно только тем, что можно не устоять на ногах и сильно удариться. Поэтому, убедившись, что пассажиры пристёгнуты и оборудование закреплено, бортпроводники пристёгиваются сами и ждут, когда «болтанка» закончится.
О подходе к зоне турбулентности командир оповещает экипаж заранее. Но бывает, что, занимаясь пассажирами, бортпроводники не успевают дойти до своего кресла и тогда занимают ближайшие свободные места. В этом тоже нет никаких зловещих признаков.
Если турбулентность не сильная, то обслуживание пассажиров не прерывается, однако временно запрещается раздача горячих напитков.
6. «Запрет на вылет»
Это означает, что временно запрещена отправка самолётов в один или несколько пунктов назначения (например, в ряд городов в одном определённом направлении). В основном это связано с погодой (сдвиг ветра, гроза, град и т.п.). На рейсах иностранных компаний такая задержка вылета называется «ground stop».
При этом для одних рейсов может быть запрет, а для других, в тот же самый город, разрешены взлёт и посадка. Почему? Зависит от расстояния и времени. Скажем, по Самаре неблагоприятный прогноз, но пока что погода позволяет принимать самолёты. Из Москвы лететь ближе, чем из Питера, поэтому московские рейсы отправятся без задержки – по фактической погоде, а Питеру дадут запрет, и придётся ждать прогнозируемого улучшения.
7. «Бригадиру – в кабину!»
«Экипажу – внимание!»
А вот это действительно тревожные команды: они отдаются в аварийных и экстренных ситуациях и означают: первая – старшему бортпроводнику немедленно связаться с кабиной пилотов по интерфону для получения специальных инструкций, вторая – бортпроводники должны подготовиться к возможной эвакуации.
В этот момент все бортпроводники прекращают обслуживание, закрепляют оборудование и собираются в первом вестибюле (возле кабины пилотов) для брифинга и сверяют часы. Речь может идти о любой нештатной ситуации, включая ту, когда один из пилотов по какой-то причине больше не может выполнять свои обязанности.
На разные случаи у каждого экипажа есть специальные кодовые фразы, которые обычно оговариваются перед полетом. Например, на случай захвата самолёта.
8. «Стерильная кабина»
Это не команда, но правило гражданской авиации, согласно которому пилотам запрещено отвлекаться на что-либо, включая посторонние разговоры между собой и лишние контакты с бортпроводниками, с момента запуска двигателей до набора нужной высоты и при снижении вплоть до выключения двигателей.
Обычно «стерильная кабина» выдерживается до 10 тысяч футов, после чего подаётся звуковой сигнал «бип» о том, что теперь можно «отвлекать» пилотов чаем/кофе.
9. «Беспосадочный рейс»
Именно так на «профессиональном» языке авиакомпаний называется перелёт без промежуточных посадок и пересадок. Мы, пассажиры, называем это «прямым рейсом», что не всегда верно. С технической точки зрения «прямой рейс» – это перелёт, на протяжении которого его номер не изменяется, при этом могут быть остановки. Так что, строго говоря, «прямой рейс» – не то же самое, что рейс без остановок и пересадок.
Впрочем, большинство сотрудников авиакомпаний поймут, что именно вы подразумеваете под «прямым рейсом». Однако на всякий случай лучше уточнить для себя этот момент перед покупкой билета.
В каком случае отбрасывается наименьшая оценка полученная в ходе кросс чека
13 contributors
Users who have contributed to this file
Шаг #1 Отправка работы на проверку
Шаг #2. Генерация пар
После дедлайна по отправке работ будут созданы пары для проверки задания. Каждому студенту надо будет проверить 4 работы других студентов.
Шаг #3 Проверка работ друг друга
Шаг #4 Получение оценки и комментариев
Оценка за кросс-чек — среднее между оценками всех проверивших вашу работу. Если вас проверило 4 человека, наименьшая оценка отбрасывается, выставляется среднее между 3 оставшимися оценками. Если вас проверило менее 4 человек, то при выставлении среднего учитываются все полученные оценки. Если вы проверили не все работы, из распределеных вам работ других студентов, до наступления дедлайна по кроссчеку, то ваша оценка будет 0 баллов.
Качество проверки работы при cross-check
Задача кросс-чека не только проверить работы других студентов и выставить за них оценки, но и вынести из этой проверки что-то ценное для себя, принести пользу тем, чьи работы вы проверяете. При проверке старайтесь придерживаться следующих правил:
Принцип оценки работы при cross-check проверке
Уважаемые студенты, оставайтесь людьми при общении. Случаи неадекватного общения в личке либо чатах (агрессия, маты, оскорбления, переход на личности, сексизм и т.д., и т.п.) будут строго пресекаться администрацией, при предоставлении скринов таких случаев или иных доказательств, вплоть до полного отстранения нарушителей от обучения в RS School (вне зависимости от степени объективности оценки работ).
Ответственность за отсутствие комментария, поясняющего причину снижения баллов во время cross-check проверки.
Речь идет о комментариях вида:
Админы могут проверять причину снижения оценки во время рассмотрения апелляций (админам видны гитхабы анонимных проверяющих). Тех кросс-чекеров, кто оставляет подобные комментарии, ждет:
Правила общения в Discord канале cross-check:
Если вы считаете, что выставленная проверяющим оценка является ошибочной, и хотите убедиться так ли это, вы можете сделать это в канале #cross-check.
Ваше сообщение должно содержать:
Благодаря этому находящиеся в чате сокурсники могут помочь вам заметить ошибку в случае если она действительно существует, либо подтвердить вашу точку зрения.
Сообщения в канале #cross-check должны быть направлены на обсуждение работ и в частности конкретных пунктов реализации задачи, а не проверяющих или же проверяемых.
3.1. Перекрестная проверка: оценка производительности ¶
Изучение параметров функции прогнозирования и тестирование ее на одних и тех же данных является методологической ошибкой: модель, которая будет просто повторять метки образцов, которые она только что увидела, будет иметь идеальную оценку, но пока не сможет предсказать что-либо полезное. невидимые данные. Такая ситуация называется переобучением. Чтобы этого избежать, при проведении (контролируемого) эксперимента с машинным обучением обычно используется часть имеющихся данных в виде набора тестов X_test, y_test. Обратите внимание, что слово «эксперимент» не предназначено для обозначения только академического использования, потому что даже в коммерческих условиях машинное обучение обычно начинается экспериментально. Вот блок-схема типичного рабочего процесса перекрестной проверки при обучении модели. Лучшие параметры могут быть определены методами поиска по сетке.
В scikit-learn можно быстро вычислить случайное разбиение на обучающие и тестовые наборы с помощью train_test_split вспомогательной функции. Давайте загрузим набор данных диафрагмы, чтобы он соответствовал линейной машине опорных векторов:
Теперь мы можем быстро выбрать обучающий набор, сохраняя 40% данных для тестирования (оценки) нашего классификатора:
Однако, разбивая доступные данные на три набора, мы резко сокращаем количество выборок, которые можно использовать для обучения модели, а результаты могут зависеть от конкретного случайного выбора для пары наборов (обучение, проверка).
Решением этой проблемы является процедура перекрестной проверки (cross-validation сокращенно CV). Набор тестов по-прежнему должен храниться для окончательной оценки, но набор для проверки больше не нужен при выполнении резюме. В базовом подходе, называемом k- кратным CV, обучающая выборка разбивается на k меньших наборов (другие подходы описаны ниже, но обычно следуют тем же принципам). Для каждой из k «фолдов» выполняется следующая процедура :
Показатель производительности, сообщаемый k- фолд перекрестной проверкой, тогда является средним из значений, вычисленных в цикле. Этот подход может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, но не тратит слишком много данных (как в случае фиксации произвольного набора проверки), что является основным преимуществом в таких задачах, как обратный вывод, когда количество выборок очень мало.
3.1.1. Вычисление метрик с перекрестной проверкой
Самый простой способ использовать перекрестную проверку — вызвать cross_val_score вспомогательную функцию для оценщика и набора данных.
В следующем примере показано, как оценить точность машины вектора поддержки линейного ядра в наборе данных радужной оболочки путем разделения данных, подбора модели и вычисления оценки 5 раз подряд (с разными разбиениями каждый раз):
Таким образом, средний балл и стандартное отклонение выражаются следующим образом:
По умолчанию оценка, вычисляемая на каждой итерации CV, является score методом оценщика. Это можно изменить, используя параметр оценки:
Также можно использовать другие стратегии перекрестной проверки, передав вместо этого итератор перекрестной проверки, например:
Другой вариант — использовать итерируемые разбиения с получением (train, test) как массивы индексов, например:
Преобразование данных с сохраненными данными
Подобно тому, как важно протестировать предсказатель на данных, полученных в результате обучения, предварительная обработка (например, стандартизация, выбор функций и т. Д.) И аналогичные преобразования данных аналогичным образом должны быть изучены из обучающего набора и применены к удерживаемым данным для прогнозирования. :
A Pipeline упрощает составление оценщиков, обеспечивая такое поведение при перекрестной проверке:
3.1.1.1. Функция cross_validate и оценка нескольких показателей
В cross_validate функции отличается от cross_val_score двух способов:
Для оценки единственной метрики, где параметром скоринга является строка, вызываемая или None, ключи будут: [‘test_score’, ‘fit_time’, ‘score_time’]
А для оценки нескольких показателей возвращаемое значение — это dict со следующими ключами: [‘test_ ‘, ‘test_ ‘, ‘test_ ‘, ‘fit_time’, ‘score_time’]
Множественные показатели могут быть указаны в виде списка, кортежа или набора заранее определенных имен счетчиков:
Или как dict сопоставление имени счетчика с предопределенной или настраиваемой функцией оценки:
Вот пример cross_validate использования одной метрики:
3.1.1.2. Получение прогнозов путем перекрестной проверки
Замечание о неправильном использовании cross_val_predict. Результат cross_val_predict может отличаться от полученного при использовании, cross_val_score поскольку элементы сгруппированы по-разному. Функция cross_val_score берет среднее значение по сверткам перекрестной проверки, тогда как cross_val_predict просто возвращает метки (или вероятности) из нескольких различных моделей без различия. Таким образом, cross_val_predict не является подходящей мерой ошибки обобщения.
Доступные итераторы перекрестной проверки представлены в следующем разделе.
3.1.2. Итераторы перекрестной проверки
В следующих разделах перечислены утилиты для создания индексов, которые можно использовать для создания разбиений наборов данных в соответствии с различными стратегиями перекрестной проверки.
3.1.2.1. Итераторы перекрестной проверки для данных
Предполагая, что некоторые данные являются независимыми и идентично распределенными (Independent and Identically Distributed — i.i.d.), предполагается, что все выборки происходят из одного и того же генерирующего процесса и что генеративный процесс не имеет памяти о сгенерированных ранее выборках.
В таких случаях можно использовать следующие кросс-валидаторы.
3.1.2.1.1. K-фолд
Пример 2-фолдовой перекрестной проверки на наборе данных с 4 образцами:
Вот визуализация поведения перекрестной проверки. Обратите внимание, на KFold не влияют классы или группы.
3.1.2.1.2. Повторяющийся K-Fold
RepeatedKFold повторяет K-Fold n раз. Его можно использовать, когда нужно выполнить KFold n раз, производя разные разбиения в каждом повторении.
Пример 2-кратного K-Fold повторяется 2 раза:
Аналогичным образом, RepeatedStratifiedKFold повторяет стратифицированный K-Fold n раз с различной рандомизацией в каждом повторении.
3.1.2.1.3. Оставьте один вне (LOO)
Пример Leave-2-Out в наборе данных с 4 образцами:
3.1.2.1.5. Перекрестная проверка случайных перестановок, известная как Shuffle & Split
Итератор ShuffleSplit будет генерировать, определенные пользователем, число независимых обученые / тестовые наборы данных разделений. Образцы сначала перемешиваются, а затем разделяются на пару наборов для обучения и тестов.
Можно контролировать случайность для воспроизводимости результатов путем явного заполнения random_state генератора псевдослучайных чисел.
Вот пример использования:
Вот визуализация поведения перекрестной проверки. Обратите внимание, на ShuffleSplit это не влияют классы или группы.
Таким образом ShuffleSplit это хорошая альтернатива KFold перекрестной проверке, которая позволяет более точно контролировать количество итераций и долю выборок на каждой стороне разделения обучения / тест.
3.1.2.2. Итераторы перекрестной проверки со стратификацией на основе меток классов.
Некоторые проблемы классификации могут демонстрировать большой дисбаланс в распределении целевых классов: например, отрицательных образцов может быть в несколько раз больше, чем положительных. В таких случаях рекомендуется использовать стратифицированную выборку, как это реализовано в, StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit гарантировать, что относительная частота классов приблизительно сохраняется в каждой последовательности и валидации.
3.1.2.2.1. Стратифицированный k-фолд
StratifiedKFold представляет собой разновидность k-фолдовой кратности, которая возвращает стратифицированные фолды: каждый набор содержит примерно такой же процент выборок каждого целевого класса, что и полный набор.
Мы видим, что StratifiedKFold соотношение классов (примерно 1/10) сохраняется как в обучающем, так и в тестовом наборе данных.
Вот визуализация поведения перекрестной проверки.
RepeatedStratifiedKFold может использоваться для повторения стратифицированного K-фолдов n раз с различной рандомизацией в каждом повторении.
3.1.2.2.2. Стратифицированное перемешивание в случайном порядке
Вот визуализация поведения перекрестной проверки.
3.1.2.3. Итераторы перекрестной проверки для сгруппированных данных.
Предположение iid нарушается, если основной процесс генерации дает группы зависимых выборок.
Такая группировка данных зависит от предметной области. В качестве примера можно привести медицинские данные, собранные у нескольких пациентов, с множеством образцов, взятых у каждого пациента. И такие данные, вероятно, будут зависеть от отдельной группы. В нашем примере идентификатор пациента для каждого образца будет идентификатором его группы.
В этом случае мы хотели бы знать, хорошо ли модель, обученная на конкретном наборе групп, обобщается на невидимые группы. Чтобы измерить это, нам нужно убедиться, что все выборки в фолдовой проверке взяты из групп, которые вообще не представлены в парной обучающей выборке.
Для этого можно использовать следующие разделители перекрестной проверки. Идентификатор группировки для образцов указывается через groups параметр.
3.1.2.3.1. Группа K фолд
GroupKFold представляет собой вариант k-фолдовое увеличение, которое гарантирует, что одна и та же группа не будет представлена как в тестовой, так и в обучающей выборке. Например, если данные получены от разных субъектов с несколькими выборками по каждому субъекту, и если модель достаточно гибкая, чтобы учиться на личностно-специфических особенностях, ее нельзя будет обобщить на новые темы. GroupKFold п озволяет обнаруживать такого рода ситуации переобучения.
Представьте, что у вас есть три предмета, каждому из которых соответствует номер от 1 до 3:
Каждый предмет проходит разные этапы тестирования, и один и тот же предмет никогда не проходит и в тестировании, и в обучении. Обратите внимание, что складки не имеют точно такого же размера из-за несбалансированности данных.
Вот визуализация поведения перекрестной проверки.
3.1.2.3.2. Оставьте одну группу вне (Leave One Group Out)
LeaveOneGroupOut представляет собой схему перекрестной проверки, в которой образцы хранятся в соответствии с массивом целочисленных групп, предоставленным третьей стороной. Эту групповую информацию можно использовать для кодирования произвольных предопределенных фолдов перекрестной проверки, зависящих от домена.
Таким образом, каждый обучающий набор состоит из всех выборок, кроме тех, которые относятся к определенной группе.
Например, в случаях нескольких экспериментов, LeaveOneGroupOut может использоваться для создания перекрестной проверки на основе различных экспериментов: мы создаем обучающий набор, используя образцы всех экспериментов, кроме одного:
Другое распространенное применение — использование информации о времени: например, группы могут быть годом сбора образцов и, таким образом, допускать перекрестную проверку на разбиение по времени.
3.1.2.3.3. Оставьте P групп вне (Leave P Groups Out)
Пример выхода из группы 2 из 2:
3.1.2.3.4. Групповой случайный сплит
Вот пример использования:
Вот визуализация поведения перекрестной проверки.
3.1.2.4. Предопределенные Fold-Splits / Validation-Sets
Для некоторых наборов данных уже существует предварительно определенное разделение данных на фолды обучения и теста или на несколько фолдов перекрестной проверки. С PredefinedSplit помощью этих фолдов можно использовать, например, при поиске гиперпараметров.
3.1.2.5. Использование итераторов перекрестной проверки для разделения обучения и тестирования
Вышеупомянутые групповые функции перекрестной проверки также могут быть полезны для разделения набора данных на подмножества обучения и тестирования. Обратите внимание, что вспомогательная функция train_test_split является оболочкой ShuffleSplit и, таким образом, допускает только стратифицированное разбиение (с использованием меток классов) и не может учитывать группы.
Чтобы выполнить разделение поезда и теста, используйте индексы для подмножеств поезда и теста, полученные на выходе генератора split() методом разделителя перекрестной проверки. Например:
3.1.2.6. Перекрестная проверка данных временных рядов
3.1.2.6.1. Разделение временных рядов
TimeSeriesSplit это вариант k-фолд возврата, который возвращается первымk складывается как набор поездов и ($k+1$)-я фолдов в качестве тестового набора. Обратите внимание, что в отличие от стандартных методов перекрестной проверки, последовательные обучающие наборы являются надмножествами предшествующих. Кроме того, он добавляет все лишние данные в первый обучающий раздел, который всегда используется для обучения модели.
Этот класс можно использовать для перекрестной проверки выборок данных временных рядов, которые наблюдаются через фиксированные интервалы времени.
Пример перекрестной проверки 3-сегментных временных рядов на наборе данных с 6 выборками:
Вот визуализация поведения перекрестной проверки.
3.1.3. Замечание о перемешивании
Если порядок данных не является произвольным (например, выборки с одной и той же меткой класса являются смежными), сначала перетасовка данных может быть существенной для получения значимого результата перекрестной проверки. Однако может быть и обратное, если образцы не распределены независимо и одинаково. Например, если образцы соответствуют новостным статьям и упорядочены по времени публикации, то перетасовка данных, скорее всего, приведет к переобучению модели и завышенной оценке валидации: она будет проверена на образцах, которые искусственно похожи (близкие вовремя) к обучающим выборкам.
3.1.4. Перекрестная проверка и выбор модели
3.1.5. Результат теста на перестановку (Permutation test score)
permutation_test_score предлагает другой способ оценки производительности классификаторов. Он обеспечивает p-значение на основе перестановок, которое показывает, насколько вероятно, что наблюдаемая производительность классификатора будет получена случайно. Нулевая гипотеза в этом тесте заключается в том, что классификатор не может использовать какую-либо статистическую зависимость между функциями и метками, чтобы делать правильные прогнозы на основе оставленных данных. permutation_test_score генерирует нулевое распределение, вычисляя n_permutations различные перестановки данных. В каждой перестановке метки случайным образом перемешиваются, тем самым удаляя любую зависимость между функциями и метками. Выходное значение p — это доля перестановок, для которых средняя оценка перекрестной проверки, полученная моделью, лучше, чем оценка перекрестной проверки, полученная моделью с использованием исходных данных. Для надежных результатов n_permutations обычно должно быть больше 100 и составлять cv от 3 до 10 фолдов.
Низкое значение p свидетельствует о том, что набор данных содержит реальную зависимость между функциями и метками, и классификатор смог использовать это для получения хороших результатов. Высокое значение p могло быть связано с отсутствием зависимости между функциями и метками (нет разницы в значениях функций между классами) или потому, что классификатор не смог использовать зависимость в данных. В последнем случае использование более подходящего классификатора, способного использовать структуру данных, приведет к низкому значению p (p-value).
Перекрестная проверка предоставляет информацию о том, насколько хорошо классификатор обобщает, в частности, о диапазоне ожидаемых ошибок классификатора. Однако классификатор, обученный на многомерном наборе данных без структуры, может работать лучше, чем ожидалось при перекрестной проверке, просто случайно. Обычно это может происходить с небольшими наборами данных, содержащими менее нескольких сотен образцов. permutation_test_score предоставляет информацию о том, нашел ли классификатор реальную структуру классов, и может помочь в оценке производительности классификатора.
Важно отметить, что этот тест показал низкие p-значения, даже если в данных есть только слабая структура, потому что в соответствующих переставленных наборах данных нет абсолютно никакой структуры. Таким образом, этот тест может показать, только когда модель надежно превосходит случайное предположение.
Наконец, permutation_test_score вычисляется методом грубой силы и полностью соответствует (n_permutations + 1) * n_cv моделям. Следовательно, его можно обрабатывать только с небольшими наборами данных, для которых подгонка отдельной модели выполняется очень быстро.