Воблеры классификация: виды, классификация, проводка, подробный обзор

Классификация и виды воблеров — МИР УЛОВА

На данный момент на прилавках магазинов можно увидеть сотни воблеров разных форм и видов. Практически, у каждого рыболова всегда глаза разбегаются у прилавка. Даже опытный рыболов иногда теряется в размышлениях, какой именно воблер выбрать. А что же тогда говорить о начинающем рыбаке? Ведь каждому хочется, чтоб выбранный воблер не стал просто красивой безделушкой в отдельной коробке. Воблер должен работать и приносить удовольствие, а не разочарование на рыбалке. Поэтому, для правильного выбора, нужно иметь хоть минимальное представление о том, какие характеристики и виды воблеров есть.
В своих статьях я постараюсь максимально раскрыть тайны выбора вида воблера при покупке, а также постараюсь дать максимум информации о том, какой воблер, в определенных условиях лучше использовать, что, чаще всего, влияет тоже на выбор вида воблера при покупке.
Итак…
Официальной классификации воблеров не существует. Но их можно разделить условно по их внешнему виду, свойствах, игре, плавучести и тд.
Изначально была идея написать одну статью на данную тему, но информации много и я решил разделить статьи по каждому описанию характеристики воблеров.
 

Классификация и виды воблеров по внешнему виду:

Это воблеры, которые имеют лопасть, из тонкого пластика, от которой зависит заглубление и игра воблера. По ссылке более подробное описание.

Виды воблеров с лопастью:

МИННОУ («Minnow»)

Шед («Shad»)

ФЭТ («Fat»)

Крэнк («Crank»)

Составники («Jointed»)

Цикада («Cicada»)

 

Эти воблеры не имеют лопасти и, чаще всего, не имеют своей собственной игры и, напрямую, зависят от правильной техники проводки приманки. По ссылке более подробное описание.

Виды воблеров без лопасти:

Поппер («Popper»)

Свимбейты («Swimbait»)

Стикбейт («Stick Bait»)

Раттлин («Rattlin»)

Дартер («Darter»)

Джерк-бейт («Jerk Bait»)

Классификация и виды воблеров по рабочим параметрам:

Плавучесть воблера

Классификация и виды воблеров по их плавучести и расшифровка сокращений воблеров.

Заглубление воблера или рабочий горизонт

Классификация и виды воблеров по глубине работы воблера и расшифровка сокращений воблеров.

Размеры воблера

Этот параметр воблеров мы рассмотрим уже в статье о практическом применении, так как это больше имеет отношение к тому, какую рыбу Вы собираетесь ловить.

Так же рекомендую прочитать статьи:
Расшифровка сокращений воблеров.
Виды воблеров. Воблеры с лопастью.
Виды воблеров. Воблеры без лопасти.
Техника проводки воблера. Проводка воблеров.

Часто бывает такое, что воблер, который уловистый на одном водоеме, на другом водоеме становится бесполезным. Почему же так получается? Выбор нужного воблера в определенный момент и в определенном месте становится всегда самым решающим вопросом. Многое зависит от вида рыбы, которую будете ловить, от водоема, от кормовой базы в водоеме, от погодных условий и других не менее важных пунктов, которые мы более подробно рассмотрим в следующих статьях.

P.S.
Мой Вам совет, если Вы начинающий рыболов: не покупайте все воблеры подряд, которые просто Вам глаз радуют – не все золото, что блестит! Купите пару воблеров разных видов, попрактикуйтесь на них, присмотритесь как они работают, какая игра у них, почитайте побольше статей, литературы, пообщайтесь с опытными спиннингистами. Это все поможет Вам понять Вашу приманку, поверить в нее. Помните, что воблер – это лишь приманка и от нее зависит лишь часть успеха!

До встречи на страницах статей нашего сайта о рыбалке MirUlova.Ru и на нашем канале YouTube MirUlova.Ru — Рыбалка Видео

Воблеры и виды воблеров, какие бывают воблеры их классификация

Рассказать про воблеры в двух словах, не получиться, так как это довольно большой ассортимент приманок с разными характеристиками и спецификой использования. В общем, это объемная, искусственная приманка для спиннинговой ловли, в виде раненой колеблющейся рыбки, что не оставляет равнодушными хищных рыб. Оформление воблеров самое разнообразное, зачастую с очень четко прорисованными деталями, имитирующими настоящую рыбку. Изготавливают их из самых разных материалов (пластик, базальт, разные сорта дерева), можно встретить воблеры самодельного производства, с достаточно хорошими показателями уловистости, на удивление неплохими техническими данными и детализацией визуального оформления. Часто фабричные воблеры покрываются голографическим рисунком, нанесенным для улучшения ее привлекательности и схожести с отблеском чешуек. Можно заметить, что даже самый не примечательный воблер, имеет достаточно хорошую собственную игру, этот эффект достигается за счет использования геометрически правильных форм, схожих с молодняком разных видов рыб. Так же большое количество воблеров, могут наполняться шариками разных материалов — из стекла, метала или пластика, для воспроизведения разного рода шума на разных частотах.

Виды воблеров

В основном вобреры стоит разделять:

По технической форме (безлопастные, с лопастью, составные):

Воблеры без лопасти

Как правило, не имеют большой амплитуды движения и размашистой игры, но легки в управлении, подходят для многих стилей проводки;

Воблеры лопастные

Технически выполнены с размещением лопасти обычно в передней части снасти, предназначены для учащения колебаний и большей выраженности игры;

Составные воблеры

Сделаны из двух, трех и более подвижных частей, для большей реалистичности имитации движений характерным небольшой рыбешке, отличается плавными движениями при проводке.

По глубине ловли (поверхностные, средней глубины и глубинные) ;

По степени плавучести, воблеры стоит разделять на (тонущие, плавающие и суспендеры):
(Floating) — приманки плавающие, для поверхностной ловли;
(Slow Floating) — приманки слабо плавающие, чаще всего имеют лопасть для погружения;
(Suspending) — приманки, обладающие нейтральной плавучестью, после рывковой проводки способна зависать в толще воды;
(Slow Sinking) — приманки медленно тонущие;
(Sinking) — приманки тонущие, для ловли со дна;
(Fast Sinking) — Быстро тонущие, при рывковой подводке с помощью лопасти, воблер резко всплывает и опускается.

Классификация воблеров по форме тела

Напоминающие разные виды молодых рыб, так же имеющие разнообразную игру в воде:

Воблер Поппер

«Popper» (поверхностный безлопастной воблер):
Данный воблер создан для поверхностной ловли, вместо лопасти впереди приманки, имеет вогнутость, часто в виде рта рыбки, с помощью которой при подергивании издается небольшой всплеск и звук одиночного бульканья, что сильно привлекает внимание хищной рыбы. После такого всплеска, происходит зависание воблера в толще воды, что побуждает хищника атаковать. Самое захватывающее, что это происходит буквально на глазах у рыбака и весь момент атаки можно наблюдать в живую. Иногда можно увидеть хищника, резко отказавшегося от приманки, заподозрив подставу!
Ловля на воблер поппер возможна только в спокойную маловетреную погоду, по тому что, при сильной волне приманкой очень сложно играть, без возможности добиться, самого эффекта бульканья.

Воблер Шэд

«Shad» (для быстрого погружения):
Лопастной воблер, имеет объемный вид кругловатой, упитанной рыбки, с разной степенью плавучести, иногда с наполнением шариков для воспроизведения шума.
Тонущие, обычно используют при ловле на течении. Плавающие на поверхности, сделаны для ловли хищника в водоемах со стоячей водой.  С учетом использования большого угла, под которым расположена лопасть снасти, воблеры шэд способны при рывке очень быстро погружаться в воду, немаловажна и величина лопасти, но этим же оказывает сильно е сопротивление, и довольно прилично нагружает удилище, это нужно учитывать при компоновке снастей. Приманка способна, за счет своей формы выраженно играть, отлично зарекомендовала себя при разных методах проводки.

Воблер Фэт

«Fat» (тело каплеобразной формы):
Воблер фэт отличается от других своей формой, это толстая, каплеобразная искусственная рыбка с большой, широкой лопастью в передней части приманки, обычно наполненная шариками. Имея такую величину лопасти, даже при сравнительно не быстрой проводке оказывает большое сопротивление, что позволяет ей колебаться, воспроизводя специфический шум шариков, помещенных внутрь воблера, тем самым привлекая большое внимание хищника. Воблеры фэт, особенно эффективны при спиннинговой ловле окуня, но и другие хищники не оставляют его без внимания, активно атакуют привлекательную погремушку!

Воблер Крэнк

«Crank» (форма, сильно напоминающая шэд и фэт, слегка удлиненна):
Воблер кренк выполнен в форме схожей с приманками шэд и фэт, имеет отличие лишь чуть большей длинной и приплюснутостью по бокам. Имеет отличную игру, универсален при ловле как на течении, так и в водоемах со стоячей водой. Стиль проводки для воблера кренк, подходит более спокойный, с равномерной подмоткой, так же эффективна спокойная проводка с периодичными остановками. В основном пользуется большим успехом в спиннинговой рыбалке на окуня, не менее эффективен при ловле жереха и голавля.

Воблер Джерк-бейт

«jerk-bait» (приманка обычно производиться без лопасти, для проводки с периодичными рывками):
Само название воблера jerk-bait, говорит само за себя, в переводе jerk – рывок и bait – приманка, (рывковая приманка). Собственной игрой данная снасть не обладает, это обусловлено его формой и заметно увеличенными размерами, но это не мешает ему привлекать внимание, немалых, порой трофейных экземпляров хищных рыб. Перевод его названия так же говорит, что стилем проводки является, активный с переменными рывками и остановками. Примечательно, что jerk-bait сам имеет разделение на подгруппы:
Глайдеры — плавающие приманки, для поверхностной ловли, с погружением до глубины в полтора метра;
Дайверы — это тонущий вид воблеров с погружением в полтора метра и соответственно более.
Можно сказать, что основное предназначение воблера, это спиннинговая ловля щуки.

Воблер Минноу

«Minnow» (небольшой воблер, удлиненной формы тела):
Воблер минноу продолговатого вида, что не удивительно, ведь в переводе с английского языка «Minnow» это пескарь или гольян, обычно именно их напоминает исполнение данной приманки. Минноу, так же можно разделить на – тонущие воблеры, плавающие и приманки, нейтральной плавучести (суспендеры). Стоит учитывать его вытянутую форму и схожесть с веточкой, на монотонной подмотке лекски, при этом воблер минноу почти не играет в воде, но тут все дело в стиле ловли, путем чередования рывковой и спокойной проводки, имеет большой успех при ловле щуки. На степень погружения, так же влияет угол расположения лопасти. При приобретении воблера минноу стоит обратить внимание, на изогнутость приманки. Более изогнутые приманки лучше ведут себя в воде и имеют больший интерес у хищника.

Воблер Раттлин

«Rattlin» (Приманка без лопасти, сплюснутой формы с встроенной погремушкой):
Воблер данного вида плоский и не имеет лопасти, внутри наполнен шариками, в основном изготавливается тонущим, для спиннинговой ловли такого хищника, как окунь. Наклонные углы формы тела и несколько креплений на спинке воблера позволяет увеличить или уменьшить степень погружения, за счет смены мест креплений поводком. По мере интенсивности и стилю проводки имеет не широкую, частую игру, со стороны в сторону. За счет наполнения шариками и частой игры воблер раттлин активно шумит и привлекает внимание не только окуня, но и других хищников.

ВОБЛЕРЫ. ВИДЫ, КЛАССИФИКАЦИЯ И ХАРАКТЕРИСТИКИ ВОБЛЕРОВ. » Рыбалка в Белгородской области

Но таковая классификация не чрезвычайно комфортна, потому что чрезвычайно различные воблеры попадают в одну группу. Отталкиваясь от этого, проще классифицировать воблеры по наличию либо неимению передней лопасти. Категорию лопастных воблеров можнож поделить по форме тела, а безлопастные модели — на поверхностные и заглубляющиеся.

Воблеры с лопастью.
Классический воблер состоит из 3-х главных компонентов — это тело, крючки в различном количестве и лопасть. Лопасть на переднем конце тела воблера описывает две необыкновенности его поведения: принуждает приманку, во-1-х, заглубляться и, во-2-х, совершать боковые потрясения — играться. И 1-ое и 2-ое зависит, до этого всего конкретно от лопасти, а поточнее, от ее характеристик — длины, ширины, угла наклона по отношению к телу воблера, также от места расположения колечка для крепления лески.

Существует три главные формы тела воблеров с лопастью.
Минноу. Это воблеры имеющие вытянутое тело, по форме подсказывающие малька какой-либо карповой рыбы, к примеру, плотвы. Фактически, слово minnow и переводится с британского как «малек», «мелкая рыбешка». Иные его значения — гольян, также «малек» как наживка на крючке.

Шэды. Этот тип воблеров должен своим заглавием сельди: shad — значит сельдь. Шэды по своей форме и подсказывают селедку. Тело у их более высочайшее, чем у воблеров минноу, и уплощенное с боков.

Фэты. Одно из значений этого британского слова(fat)- толстый, упитанный, тучный. Соответственно воблеры-фэты — это просто-напросто «толстяки». Тело у их не такое вытянутое, как у минноу и шэдов, а бока не уплощенные, а напротив, округлые.

Основная неувязка для начинающего рыболова состоит в том, что посреди воблеров существует множество «переходных» форм, которые тяжело отнести к одному из 3-х вышеназванных типов. Одной из таковых переходных форм меж фэтами и шедами можнож именовать воблеры-крэнки. Тем не наименее познание базисных типов дозволит легче ориентироваться и посреди различных их вариантов.

Воблеры без лопасти.
В заключительные годы возникли воблеры, у каких вообщем нет лопасти, которые, также как и лопастные воблеры разделяются на несколько классов.

Попперы. Это поверхностные воблеры, имеющие впереди на торце тела круглое углубление. Благодаря этому углублению попперы при правильной электропроводке издают отличительные чмокающие звуки, которые завлекают хищников со веского расстояния.

Чаггеры. Воблеры, чрезвычайно схожие по форме и работе в воде на попперы. От попперов различаются формой выемки на переднем торце тела, нравом игры и издаваемых звуков. При электропроводке ныряют поглубже и проходят под водой большее расстояние.

Пропперы(пропбейты). Проппер — это стикбейт, оснащенный одним либо 2-мя(впереди и сзаду)металлическими пропеллерами. Как и стикбейты, пропбейты — приманки для верхних слоев воды. Базисная электропроводка рывковая. Пропеллеры творят доп шумовой эффект.

Джеркбейты. Это мощные воблеры, рассчитанные до этого всего на щуку. Они подразумевают особенный тип электропроводки и даже особенный тип спиннинга — умышленно для джеркбейтов. «Джерк»(jerk)— значит «рывок». Эти приманки работают конкретно при рывковой электропроводке. Есть джеркбейты-глайдеры(они совершают рывки в горизонтальной плоскости)и джеркбейты-дайверы(при рывке спиннингом они уходят в глубину). Кроме этих 2-ух типов имеются и бессчетные «гибридные» варианты этих приманок, также «мягкие джерки», изготовленные из силикона.

Вибы и раттлины. При взоре сбоку эти безлопастные воблеры по форме тяготеют к ромбу, при этом колечко для лески размещено у их на спине, а передняя верхняя грань приманки играет ту же роль, что и лопасть у обыденных воблеров. Заглавие «раттлин», судя по всему, чисто русский рыболовный новояв. Вульгарно оно, по всей вероятности, от известного рапаловского безлопастного воблера Rattlin’ Rapala.

Отличительная, но не обязательная черта раттлинов — наличие «гремучей» камеры с шариками. Английское слово rattle и значит не что другое, как «греметь». Звуковые камеры имеются и у иных типов воблеров, но раттлины, благодаря своей частотной интенсивной игре в поперечном направлении, употребляют их необыкновенно отлично. Все вибы и раттлины — утопающие воблеры, созданные для ловли в толще воды либо у дна.

Воблеры-составники. Заканчивая эту общую классификацию воблеров, нельзя не упомянуть и про так именуемые «составники»(jointed)— воблеры, состоящие из 2-ух и более подвижно соединенных меж собой частей. Составники более распространены посреди воблеров с лопастью, но встречаются также и в иных типах.

Как ловить на воблер: классификация, виды, проводки, советы

Спиннинг – одна из наиболее популярных активных снастей. Он предусматривает честное состязание с хищником, где далеко не на последнем месте стоит усердие и мастерство рыболова. Порой приходится пройти не один километр побережья и исследовать массу визуально привлекательных акваторий, прежде чем желанная добыча попадется на крючок. Здесь не бывает мелочей: важны даже нюансы выбора приманки и обращения с ней. И сегодня мы познакомимся с техникой ловли на воблер, ведь он уверенно находится в числе лидеров по части добычливости.

Существует великое разнообразие моделей этих искусственных приманок, дифференцирующихся по внешнему виду, предназначению, степени плавучести и прочим параметрам. Они подбираются в зависимости от условий рыбалки, характеристик удилища и вида предполагаемой добычи. Каждый тип воблера требует умения производить соответствующую проводку, делающую приманку максимально привлекательной для хищника. Словом, тонкостей масса, на объемный тематический труд, но основные моменты, особо важные для новичков, мы постараемся осветить в этой статье.

Преимущества и недостатки приманки

Воблер – искусственная приманка для охоты на рыб различных видов (преимущественно на хищника). В большинстве своем, они напоминают небольших рыбок, но могут имитировать и других представителей пресноводной фауны. Они изготавливаются из жестких искусственных полимеров, в отличие от металлических блесен и мягких силиконок. Их можно использовать в любое время года, но наибольшую эффективность они демонстрируют летом и осенью.

Эта приманка обеспечивает богатый улов даже при плохом клеве!

• При правильном подборе приманки можно облавливать все горизонты воды, от дна до поверхности.
• На воблеры ловится хищная рыба всех проживающих в наших водоемах видов, а иногда – даже мирные представители карповых.
• Можно подобрать вариант с собственной игрой, с анимацией которого справится даже новичок.
• При изменении условий рыбалки или объекта охоты искусственную рыбку можно моментально сменить.
• Воблеры куда более долговечны, нежели мягкие силиконки: они меньше страдают от интенсивного использования и контакта с зубами хищника.

Среди наиболее очевидных недостатков этих приманок можно назвать высокую «зацепистость», затрудняющую вываживание в условиях зарослей и закоряженного дна. Кроме того, неофиту без руководства наставника или хотя бы владения теоретической составляющей сложно овладеть азами техники обращения с ними. Что ж, не боги обжигают горшки и ни один продвинутый рыболов не родился с опытом, позволяющим получать грандиозные уловы за одну сессию. Все познается в ходе практики: проявите упорство – и удача не заставит себя ждать!

Оснастка спиннинга

При выборе оснастки в первую очередь следует ориентироваться на характеристики предполагаемой добычи и условия ловли. Они диктуют подбор приманки по весу, а от него зависят требования к прочим элементам.

Профи твичинга имеют в арсенале не один десяток воблеров различных классов, расцветок, массы, и берут с собой на рыбалку значительный запас оснащенных спиннингов на все случаи жизни. А вдруг ветер? Или хищник упорно не желает атаковать предложенное «лакомство»? Или максимально перспективным выглядит лежащий в значительном отдалении островок зелени? Нужно чутко реагировать на все реалии.

Для первоначального знакомства все эти ухищрения и затраты ни к чему – нужно выбрать нечто наиболее комфортное и универсальное. Посему новичку, приступающему к освоению азов ловли хищника на воблер, можно порекомендовать следующую оснастку:

• Удилище. Во всех случаях следует отдавать предпочтение бланкам от проверенных производителей. Не стоит впадать в сомнительную экономию: берите углепластиковое (не путать со стеклопластиковым!) или композитное удилище с пробковой рукоятью – она более «ухватиста» и не скользит в руке. Длина подбирается в зависимости от дистанции ловли, но нужно учитывать, что новичку сложновато справиться с дальними забросами. Посему лучше брать спиннинг длиной 2,1-2,7 м – это и достаточная дистанция для ловли с берега, и простота в обращении. Лучше остановить выбор на бланке среднего или среднебыстрого строя, а тест удилища должен соответствовать весу приманки. В большинстве случаев, начинающим рыболовам стоит порекомендовать бланки средне-легкого или среднего класса – они наиболее универсальные.
• Леска. Большинство приверженцев этого способа рыбалки отдают голоса в пользу плетеного шнура: растяжимость мононити замедляет реакцию приманки, что при твичинге неприемлемо. Выбор толщины шнура зависит от величины предполагаемого трофея: если на щуку нужна плетенка не менее 0,16 мм толщиной, то на окуня достаточно и 0,1 мм.
• Поводок. Многие спиннингисты считают, что поводок препятствует реалистичной игре воблера при твичинге. Отчасти это верно, и если целью «охоты» является щука, некоторой чувствительностью стоит пренебречь в пользу надежности – шнур она перекусывает с легкостью. Лучше всего брать готовые поводки из мягкого вольфрама, но подойдет и гораздо более доступный поводочный материал. По осторожному хищнику оптимален флюорокарбон сечением до 0,35 мм.
• Катушка. При ловле на воблер в пресноводных водоемах оснащать спиннинг тяжелым и весьма дорогостоящим мультипликатором необходимости нет (разве что, если вы собираетесь бросить вызов трофейному сому). Идеальным вариантом станет качественная «безынерционка» с фрикционом. Емкости шпули 2000-3000 будет для начала вполне достаточно.

Классификация воблеров

Как говорилось выше, существует масса моделей, предназначенных для реализации всевозможных целей. В основу их классификации положены:

• Конструкция. В продаже имеются воблеры с лопастями и без оных, с различным количеством и расположением крючков и огрузкой. Каждый вид имеет собственное название: минноу, крэнк, фэт, поппер и так далее.
• Визуальное воплощение. Большинство моделей имитирует основную добычу пресноводных хищников – молодь рыбы. Однако есть воблеры, на которые ловят и представителей мирного семейства карповых. Это преимущественно имитации рачков, насекомых и прочих универсальных рыбьих лакомств.
• Дополнительные эффекты. Мало того, что искусственные рыбки могут быть окрашены в самые разные цвета, даже самые фантастические, так некоторые из них еще и способны светиться в темноте. Кроме того, существуют варианты, оснащенные системами дальнего заброса, а также модели, снабженные специальными «погремушками», привлекающими малоактивного хищника.
• Вес. Все модели дифференцируются по массе и подбираются в зависимости от теста удилища и силы течения. При подборе следует уделять внимание маркировке.
• Размер. Крупную щуку не привлечет миниатюрная приманка, а крупный воблер не поместится во рту у травяного окуня. Посему размер «лакомства» подбирается в зависимости от вида предполагаемой добычи.
• Плавучесть. Обязательно обратите внимание на буквенные маркировки, обозначающие степень плавучести. Некоторые «рыбки» при прекращении работы сразу всплывают, другие остаются на той же глубине (суспендеры), третьи и вовсе тонут с различной степенью стремительности. Тонущие модели предназначены преимущественно для облавливания ям и прочих глубинных участков. Суспендеры отличаются максимальной универсальностью, однако не существует моделей, фиксировано держащихся в определенном слое воды. Они всплывают и тонут, правда, очень медленно, а их стабильность очень зависит от веса поводка и силы течения.
• Горизонт работы. Если плавучесть определяется в стадии покоя, то горизонт работы – во время осуществления проводки. Некоторые воблеры предназначены для ловли рыбы по поверхности, другие эффективно работают на более или менее значительных глубинах. Эта характеристика тоже имеет собственный литерный код.

При недостатке опыта попросите продавца или опытного спиннингиста о подробной консультации по поводу выбора оптимальной модели либо всесторонне подготовьтесь к первой рыбалке хотя бы теоретически.

Модели для ловли по поверхности

Среди воблеров, наиболее часто использующихся в верхних горизонтах воды, стоит отметить:

• Поппер. Пожалуй, самый известный поверхностный воблер. Он не имеет лопастей и характеризуется «срезанной» передней частью. При работе поппер издает характерное бульканье и поднимает массу брызг.
• Проппер (пропбейт). В отличие от предыдущего близкого по звучанию варианта, проппер является разновидностью стикбейта, но оснащен лопастями, что обеспечивает его вращение при работе. Проппер эффективен даже при элементарной равномерной проводке.
• Стикбейт. Безлопастная приманка, по исполнению приближенная к миниатюрной палочке. Собственная игра у нее отсутствует, так что опыт рыболова в твичинге выходит на передний план.
• Волкер. Еще один вариант стикбейта для твичинга и его вариаций. При работе волкер рыскает из стороны в сторону, то есть, гуляет (отсюда и англоязычное название, в переводе означающее «гуляющий»).
• Цикада. На такие универсальные воблеры можно ловить как хищника, так и мирных представителей ихтиофауны. «Цикада» – это собирательное название для жестких приманок, выполненных в форме насекомых. Например, голавль отлично идет на имитацию майского жука.
• Кроулер. Еще одна модель с лопастью, обеспечивающей плавное покачивание и характерное чавканье, типичное для кормящегося у поверхности карасика. Существуют кроулеры с крыльями, увеличивающими дальность заброса.

Глубоководные воблеры

Для рыбалки на низких горизонтах воды подходят жесткие приманки следующих типов:

• Минноу. Обширнейший класс приманок, дифференцирующихся по степени плавучести. Существуют модели с выраженной собственной игрой и вообще без оной. Характерной особенностью этого класса является узкое прогонистое «тело» и характерная лопатка в носовой части «рыбки».
• Джерк-бейт. Тяжелая приманка крупного размера, предназначенная преимущественно для охоты на трофейного хищника. Джерк-бейты используются опытными рыболовами, причем в альянсе с мощным бланком быстрого строя и катушкой-мультипликатором. Этот воблер идеален для ловли сома и крупной щуки методом троллинга.
• Крэнк. Характеризуется с округлым каплевидным тельцем и одним или двумя крючками. В носовой части «рыбки» располагается лопасть в виде лопаточки. При проводке крэнка создается характерное дрожание, привлекательное для вялого осторожного охотника.
• Фэт. Еще один «толстенький» воблер, что знатоки английского языка могут понять и по названию. Его геометрия и наличие лопатки способствуют собственной выразительной игре на любых глубинах. Технику работы с ним может освоить даже новичок.
• Шэд. Он характерен не только формой, но и огрузкой, обеспечивающей очень реалистичную и привлекательную для хищника игру. Новичкам рекомендовать шэды не стоит: именно мудреная огрузка препятствует устойчивому балансу, поэтому приманка нуждается в постоянном контроле.
• Раттлин. Приманки этого типа лопастей не имеют. Они характеризуются уплощенным корпусом и уверенной собственной игрой. Раттлины несколько недооценены рыболовами и используются преимущественно в качестве «разведчиков» горизонтов воды. Однако эти приманки демонстрируют высочайшую эффективность при добыче окуня и судака в зимний период.
• Свимбейт. Интересный воблер для ловли на небольших и средних глубинах, обретающий все большую популярность среди спиннингистов. Его характерной особенностью является сегментированное тельце, реалистично извивающееся при работе.

Основы выбора

Как видим, типов очень много, как же выбрать подходящий? Для этого нужно учесть несколько моментов:

• Вид предполагаемой добычи. Ставить крупную приманку для рыбалки на водоеме, где трофейные особи не встречаются, неосмотрительно. В то же время нужно учитывать и привычки предполагаемой добычи. Например, судак любит упорядоченную отчетливую игру, а осторожную летнюю щуку можно привлечь аккуратной анимацией с паузами и незначительными шумовыми эффектами.
• Характеристики удилища. Вес приманки находится в прямой пропорциональности с тестами бланка. При правильном подборе можно достичь оптимальной аэродинамики при забросе, послушного поведения воблера непосредственно при ловле, а также моментальной передачи поклевки на удилище.
• Внешние факторы. По течению используются обычно более тяжелые модели, менее подверженные сносу. Учитывается также горизонт ловли, тип проводки, характеристики дна и наличие растительности.
• Цели. Целью рыболова может быть не непосредственно охота на хищника, а разведка акватории. Обычно для этого применяются раттлины.
• Личное мастерство. На первых порах целесообразно выбирать воблеры с собственной игрой, соблазнительно ведущие себя даже при примитивной равномерной проводке. Для освоения твичинга потребуется время, а лучше – и руководство опытного наставника.

Основные проводки воблеров

Основным этапом спиннинговой рыбалки является проводка, следующая сразу после заброса. В ходе ее основной задачей рыболова является использование возможностей воблера по максимуму. Это значит, что рыболов либо не препятствует его собственной игре, либо анимирует его движениями удилища и манипуляциями с катушкой.


Наиболее популярны следующие типы:

• Равномерная. Простейшая проводка, основанная на равномерном сматывании шнура на катушку. Ее модификацией является вариант с изменением скорости подмотки, делающим поведение приманки более естественным, ибо ничего постоянного в природе не существует. Этот вариант можно порекомендовать новичкам, причем для максимальной результативности нужно подбирать воблеры с собственной анимацией, например, попперы, фэты и крэнки.
• Твичинг. Перед нами проверенная временем классика ловли на воблер – твичинг. При движениях удилища из стороны в сторону «рыбка» рыскает по горизонтальной амплитуде, задаваемой спиннингистом, и обретает естественную для раненой молоди анимацию. Именно такой вариант идеален для всего класса минноу, а также для попперов.
• Джеркинг. Проводка, аналогичная классическому твичу, но куда более резкая и агрессивная. Ее применяют преимущественно при трофейной рыбалке, причем основными приманками выступают крупные джерк-бейты.
• Пампинг. В данном случае бланк движется не из стороны в сторону, а резко взмывает вверх. При этом воблер гуляет во всех плоскостях, как по горизонтали, так и по вертикали. Здесь наиболее эффективно применение приманок с отрицательной плавучестью.
• Риппинг. Прямая противоположность пампингу – бланк опускается резко вниз, что увеличивает скорость падения тонущего воблера. Риппинг позволяет выманивать крупных особей из самых глубоких ям.
• Ступенька. Проводка осуществляется либо исключительно подмоткой катушки с паузами, либо дополняется движениями удилища вверх-вниз. Тут принципиально важна плавучесть: во время паузы тонущие приманки опускаются ко дну, плавающие модели поднимаются вверх, а суспендеры зависают в толще воды. Больше всего поклевок традиционно приходится на момент падения или «взлета».

Опытные рыболовы легко варьируют типы проводок в зависимости от условий ловли и вида воблера, а иногда и используют всевозможные их сочетания. Изменяется направление и амплитуда движений удилища, продолжительность пауз и активных фаз.

Ловля различных видов рыб

Охота на различных представителей ихтиофауны имеет характерные особенности:

• Окунь. На травяного окуня монтируются небольшие легкие приманки, которые проводят на незначительных горизонтах. Рекомендуется равномерная и ступенчатая проводка на достаточно высокой скорости. Полосатый разбойник неравнодушен к блестящим вставкам и шумовым эффектам.
• Судак. Клыкастый летом уходит на значительные глубины, выходя на поверхность преимущественно по ночам, для пропитания. В это время эффективен троллинг в сочетании с использованием светящихся попперов (бульканье и брызги дополнительно привлекают клыкастого). Весной и осенью результативен лов с берега на средних глубинах, причем применяться может как твичинг, так и ступенька. Главное требование к приманке – выразительная анимация, а также особо прочные и острые крючки, способные пробить твердую пасть судака.
• Щука. Эту хищницу ловят на воблеры большого размера и значительного веса. Под ее добычу специально заточены джерк-бейты, которые она атакует обычно на паузах, особенно в период пассивности. Применяются и попперы, а таже минноу различных модификаций. Классическая проводка – неспешный отчетливый твичинг или джеркинг, в зависимости от степени активности хозяйки наших водоемов.
• Сом. Для ловли речного гиганта применяют преимущественно троллинг при использовании максимально крупной приманки, иногда с шумовыми эффектами. Ее проводят на значительных глубинах близ омутов и ям, где предположительно проживает сом, но несколько выше по течению.
• Жерех. На единственного хищного представителя карповых охотятся преимущественно на небольших и средних реках, пуская приманку свободно по течению. Жерех добывает пропитание практически у поверхности, оглушая водяную мелюзгу ударами хвоста. Посему эффективен как твичинг, так и ступени при минимальном заглублении. Нужно учитывать, что пасть у жереха невелика, поэтому нужно выбирать мелкие и средние воблеры.
• Форель. Речная королева семейства лососевых охотится преимущественно на незначительных глубинах, где она собирает с поверхности упавших в воду насекомых. В связи с этим эффективен выразительный твичинг на цикаду. На более низких горизонтах добычлива ловля на тонущие воблеры яркой окраски, лучше с красными, желтыми или оранжевыми пятнами.
• Голавль. Это весьма осторожная рыба со своеобразными пищевыми предпочтениями. Он может долго наблюдать за приманкой, прежде чем решится на атаку. Для его добычи применяют миниатюрные воблеры до пяти сантиметров длиной. Как правило, это имитации насекомых (в частности, майского жука), а также небольшие плоские «рыбки».

Особенности зимней рыбалки

Воблеры считаются преимущественно летними приманками, но они показывают достаточную эффективность и на зимней рыбалке. Применение их по воде, свободной ото льда, мало отличается от летнего варианта. В данном случае используется спиннинг, в фаворе ступенчатые проводки, тонущие приманки и ловля на значительных глубинах.

Альтернативным вариантом является применение короткого зимнего удилища в сочетании с бурением лунок. Здесь на первый план выходит определение места дислокации хищника, так что настоятельно рекомендуется применение эхолота. Облов лунок производится попеременно, причем техника сходна с применением балансира. Особо перспективна ловля на тонущий воблер, но можно грамотно подгрузить и всплывающий вариант. Важно, чтобы приманка имела выразительную игру на всплытии или погружении, ведь классический твичинг в данных условиях неосуществим.

Рекомендуется использовать мелкие, максимум, средние воблеры. Особенно хорошо показывают себя раттлины: на них продуктивно ловят окуня, судака и даже максимально осторожную в зимний период щуку. Особенностью зимних моделей, предназначенных для ловли в отвес, является наличие крепежного колечка на «спинке» приманки.

Советы бывалых рыболовов

И напоследок, по старой доброй традиции, вашему вниманию предлагается несколько советов от бывалых рыболовов:

• Начинайте с простого. В данном случае речь идет обо всех аспектах рыбалки. Первой проводкой должна быть равномерная, а первой приманкой – простой для анимации воблер, например, крэнк. И вообще, на первых порах лучше делать выбор в пользу универсальности снастей, из расчета на среднестатистическую добычу и стандартные условия ловли. Кстати, об условиях: на старте не стоит выбирать в качестве места рыбалки речку со стремительным течением либо водоем с обильными зарослями или закоряженным дном.
• Прислушивайтесь к советам. Если вы еще не пробовали ловить хищника на воблер либо ваш опыт в данной сфере пока ограничен, с благодарностью принимайте помощь бывалых рыболовов. Особенно это касается выбора приманки, а также постановки правильной проводки под конкретную модель и хищника.
• Содержите элементы оснастки в порядке. Во время проводки воблер может собирать на себя водоросли и всяческий мусор, так что осматривать и очищать приманку следует после каждого заброса. После рыбалки настоятельно рекомендуется тщательно промывать воблеры, протирать их насухо и укладывать на хранение в коробочки с отдельными ячейками.

Не бойтесь пробовать новые способы рыбалки: быть может, открытие данной приманки подарит вам неслыханный улов и массу незабываемых впечатлений. А мы, со своей стороны, поддержим вас во всех рыболовных начинаниях!

Рыболовы удивляются, почему у меня клюет, а у них нет? Только для вас раскрываю секрет: все дело в чудо-приманке!

Machine Learning — мультиклассовая классификация с несбалансированным набором данных | автор: Javaid Nabi

Проблемы классификации и методы повышения производительности

Проблемы классификации, имеющие несколько классов с несбалансированным набором данных, представляют собой проблему, отличную от проблемы двоичной классификации. Неравномерное распределение делает многие традиционные алгоритмы машинного обучения менее эффективными, особенно при прогнозировании примеров классов меньшинств. Для этого давайте сначала поймем проблему, а затем обсудим способы ее решения.

1. Мультиклассовая классификация: Задача классификации с более чем двумя классами; например, классифицируйте набор изображений фруктов, которые могут быть апельсинами, яблоками или грушами. Классификация на несколько классов предполагает, что каждому образцу присваивается одна и только одна этикетка: фрукт может быть яблоком или грушей, но не обоими одновременно.
2. Несбалансированный набор данных: Несбалансированные данные обычно относятся к проблеме с проблемами классификации, когда классы не представлены одинаково.Например, у вас может быть задача классификации 3 классов для набора фруктов, которые нужно классифицировать как апельсины, яблоки или груши, всего 100 экземпляров. Всего 80 экземпляров помечены как класс 1 (апельсины), 10 экземпляров — как класс 2 (яблоки), а остальные 10 экземпляров — как класс 3 (груши). Это несбалансированный набор данных и соотношение 8: 1: 1. Большинство наборов классификационных данных не имеют точно равного количества экземпляров в каждом классе, но небольшая разница часто не имеет значения. Существуют проблемы, при которых дисбаланс классов не просто обычен, а является ожидаемым.Например, в наборах данных, подобных тем, которые характеризуют мошеннические транзакции, нет баланса. Подавляющее большинство транзакций будет относиться к классу «Отсутствие мошенничества», а очень незначительное меньшинство — к классу «мошенничества».

Набор данных, который мы будем использовать в этом примере, — это знаменитый набор данных «20 ​​групп новостей». Набор данных 20 групп новостей представляет собой набор примерно из 20 000 документов групп новостей, разделенных (почти) равномерно по 20 различным группам новостей. Коллекция 20 групп новостей стала популярным набором данных для экспериментов в текстовых приложениях методов машинного обучения, таких как классификация текста и кластеризация текста.

scikit-learn предоставляет инструменты для предварительной обработки набора данных, подробнее см. Здесь. Количество статей для каждой группы новостей, приведенное ниже, примерно одинаково.

Удаление некоторых новостных статей из некоторых групп, чтобы сделать общий набор данных несбалансированным, как показано ниже.

Теперь наш несбалансированный набор данных с 20 классами готов для дальнейшего анализа.

Поскольку это проблема классификации, мы будем использовать аналогичный подход, описанный в моей предыдущей статье для анализа настроений.Единственная разница в том, что здесь мы имеем дело с проблемой мультиклассовой классификации.

Последний слой в модели — Dense (num_labels, activate = 'softmax') , с num_labels = 20 классами, softmax используется вместо sigmoid. Другое изменение в модели связано с изменением функции потерь на loss = «categoryorical_crossentropy», , которая подходит для мультиклассовых задач.

Обучение модели с набором проверки 20% validation_split = 20 и использованием verbose = 2, мы видим точность проверки после каждой эпохи. Сразу после 10 эпох мы достигаем точности проверки 90%.

Похоже, что точность очень хорошая, но действительно ли модель работает хорошо?

Как измерить производительность модели? Давайте предположим, что мы обучаем нашу модель на несбалансированных данных из более раннего примера фруктов, и, поскольку данные сильно смещены в сторону Класса-1 (Апельсины), модель чрезмерно соответствует метке Класса-1 и предсказывает его в большинстве случаев и мы достигаем точности 80%, что на первый взгляд кажется очень хорошим, но если присмотреться, то, возможно, никогда не удастся правильно классифицировать яблоки или груши.Теперь вопрос в том, что если точность в данном случае не является подходящей метрикой для выбора, то какие метрики использовать для измерения производительности модели?

С несбалансированными классами легко получить высокую точность, фактически не делая полезных прогнозов. Итак, точность в качестве метрики оценки имеет смысл только в том случае, если метки классов распределены равномерно. В случае несбалансированных классов матрица путаницы является хорошим методом резюмирования производительности алгоритма классификации.

Матрица неточностей — это измерение производительности алгоритма классификации, где выходные данные могут быть двумя или более классами.

Когда мы внимательно смотрим на матрицу путаницы, мы видим, что классы [ alt.athiesm, talk.politics.misc, soc.religion.christian ], которые имеют очень мало образцов [65,53, 86] соответственно, действительно имеют очень низкие оценки [0,42, 0,56, 0,65] по сравнению с классами с большим количеством образцов, например [ rec.спорт.хоккей, рек.мотоциклы ]. Таким образом, глядя на матрицу путаницы, можно ясно увидеть, как модель работает при классификации различных классов.

Существуют различные методы, используемые для повышения производительности несбалансированных наборов данных.

Повторная выборка набора данных

Чтобы сбалансировать наш набор данных, есть два способа сделать это:

1. Недостаточная выборка: Удалить выборки из избыточно представленных классов; используйте это, если у вас огромный набор данных.
2. Избыточная выборка: Добавьте больше выборок из недостаточно представленных классов; используйте это, если у вас небольшой набор данных.

SMOTE (Техника передискретизации синтетических меньшинств)

SMOTE — это метод передискретизации.Он создает синтетические образцы класса меньшинства. Мы используем пакет python imblearn для избыточной выборки классов меньшинств.

у нас есть 4197 образцов до и 4646 образцов после применения SMOTE, похоже, что SMOTE увеличил выборки классов меньшинств. Мы проверим работоспособность модели с новым набором данных.

Повышена точность проверки с 90 до 94%. Давайте протестируем модель:

Небольшое улучшение точности теста, чем раньше (с 87 до 88%).Давайте теперь посмотрим на матрицу путаницы.

Мы видим, что классы [ alt.athiesm , talk.politics.misc , sci.electronics , soc.religion.christian ] имеют более высокие оценки [0,76, 0,58, 0,75, 0,72], чем раньше Таким образом, модель работает лучше, чем раньше, при классификации классов, хотя точность аналогична.

Другой трюк:

Поскольку классы несбалансированы, как насчет того, чтобы внести некоторую предвзятость по отношению к классам меньшинств? Мы можем оценить веса классов в scikit_learn, используя compute_class_weight и используя параметр ‘class_weight’ при обучении модели.Это может помочь обеспечить некоторую предвзятость по отношению к классам меньшинства при обучении модели и, таким образом, помочь в улучшении производительности модели при классификации различных классов.

Precision-Recall — полезная мера успеха предсказания, когда классы очень несбалансированы. Точность — это мера способности модели классификации идентифицировать только соответствующие точки данных, в то время как вспомнить i — мера способности модели находить все соответствующие случаи в наборе данных .

Кривая точности-отзыва показывает компромисс между точностью и отзывом для разных пороговых значений. Большая область под кривой представляет как высокий уровень отзыва, так и высокую точность, где высокая точность относится к низкому уровню ложноположительных результатов, а высокий уровень отзыва относится к низкому уровню ложноотрицательных результатов.

.

1.12. Мультиклассовые и многозначные алгоритмы — документация scikit-learn 0.23.2

Предупреждение

Все классификаторы в scikit-learn делают мультиклассовую классификацию вне коробки. Вам не нужно использовать модуль sklearn.multiclass . если вы не хотите экспериментировать с различными мультиклассовыми стратегиями.

Модуль sklearn.multiclass реализует метаоценки для решения мультикласс и мультикласс задачи классификации путем разложения таких проблем на задачи двоичной классификации. несколько выходов регресс также поддерживается.

• Классификация по нескольким классам : задача классификации с более чем двумя классами. Каждый образец можно обозначить только как один класс.

  Например, классификация с использованием признаков, извлеченных из набора изображений фрукт, где каждое изображение может быть апельсином, яблоком или грушей. Каждое изображение представляет собой один образец и помечен как один из 3 возможных классов. Мультиклассовая классификация предполагает, что каждой выборке присвоен к одной и только одной этикетке — один образец не может, например, быть одновременно грушей и яблоко.

  Действительные представления мультикласса для type_of_target ( y ):

  • 1d или вектор-столбец, содержащий более двух дискретных значений. пример вектора y для 3 образцов:

     >>> импортировать numpy как np
    >>> y = np.array (['яблоко', 'груша', 'яблоко'])
    >>> print (y)
    ['яблоко' груша 'яблоко]
     

  • разреженная двоичная матрица формы (n_samples, n_classes) с один элемент в строке, где каждый столбец представляет один класс. пример разреженной двоичной матрицы y для 3 выборок, где столбцы по порядку — апельсин, яблоко и груша:

     >>> из scipy import sparse
    >>> row_ind = np.array ([0, 1, 2])
    >>> col_ind = np.array ([1, 2, 1])
    >>> y_sparse = sparse.csr_matrix ((np.ones (3), (row_ind, col_ind)))
    >>> печать (y_sparse)
      (0, 1) 1.0
      (1, 2) 1,0
      (2, 1) 1,0
     

• Классификация по нескольким меткам : задача классификации маркировка каждого образца x этикеток из n_classes возможных классов, где x может быть от 0 до n_классов включительно.Это можно рассматривать как предсказание свойств образцы, которые не исключают друг друга. Формально двоичный выход назначен каждому классу, каждому образцу. Положительные классы обозначены цифрами 1 и отрицательные классы с 0 или -1. Таким образом, это сопоставимо с запуском n_classes . задачи бинарной классификации, например, с sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier . Этот подход лечит каждая этикетка независимо, тогда как классификаторы с несколькими этикетками могут обрабатывать несколько классов одновременно, с учетом коррелированного поведения среди их.

  Например, предсказание тем, относящихся к текстовому документу или видео. Документ или видео могут относиться к одной из следующих категорий: «религия», «политика», «финансы». или «образование», несколько тематических классов или все тематические классы.

  Допустимое представление многоэлементной метки и — плотное или разреженное двоичная матрица формы (n_samples, n_classes) . Каждый столбец представляет класс. Цифры 1 в каждой строке обозначают положительные классы образец был помечен значком.Пример плотной матрицы y для 3 образцов:

   >>> y = np.array ([[1, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0]])
  >>> print (y)
  [[1 0 0 1]
   [0 0 1 1]
   [0 0 0 0]]
   

  Пример того же y в разреженной матричной форме:

   >>> y_sparse = sparse.csr_matrix (

.

Классификация на основе правил | Исследователь вещей

Классификатор на основе правил классифицирует записи, используя набор правил «если… то…».

• Левая сторона соответствует правилу предшествующему или условию
• Правая сторона соответствует правилу
• Покрытие правила — Доля записей, удовлетворяющих антецеденту правила
• Точность правила — Часть записей, которые удовлетворяют как предшествующему, так и последующему правилу

Преимущества классификаторов на основе правил

• Такой же выразительный, как деревья решений
• Легко интерпретировать
• Легко создать
• Быстрая классификация новых экземпляров
• Производительность сопоставима с деревьями решений

Характеристики классификатора на основе правил

Если мы преобразуем результат дерева решений в правила классификации, эти правила будут взаимоисключающими и в то же время исчерпывающими.

• Взаимоисключающие правил
  • Классификатор содержит взаимоисключающие правила, если правила независимы друг от друга
  • Каждая запись покрывается не более одним правилом
• Исчерпывающие правил
  • Классификатор имеет исчерпывающий охват, если он учитывает все возможные комбинации значений атрибутов
  • На каждую запись распространяется минимум одно правило

Эти правила могут быть упрощены .Однако упрощенные правила больше не могут быть взаимоисключающими, поскольку запись может запускать более одного правила. Упрощенные правила также не могут быть исчерпывающими, поскольку запись не может запускать какие-либо правила.

Решение сделать набор правил взаимоисключающим:

• Заказанный набор правил
• Неупорядоченный набор правил — использовать схемы голосования

Решение сделать набор правил исчерпывающим:

Заказанный набор правил

Упорядоченный набор правил известен как список решений.Правила отсортированы по рангу в соответствии с их приоритетом . Например, когда тестовая запись представляется классификатору, ей присваивается метка класса правила с самым высоким рейтингом, которое она инициировала. Если ни одно из правил не сработало, он назначается классу по умолчанию.

То есть, если срабатывает более одного правила, требуется разрешение конфликтов :

• Порядок размеров — назначьте наивысший приоритет тем правилам срабатывания, которые имеют «самые жесткие» требования (т.е.е., с наибольшим количеством атрибутов)
• Порядок на основе классов — порядок убывания распространенности или ошибочной классификации затрат на класс
• Упорядочивание на основе правил (список решений) — правила организованы в один длинный список приоритетов в соответствии с некоторой мерой качества правил или экспертами

Строительные правила прямым методом

Прямой метод извлекает правила непосредственно из данных. Последовательное покрытие , например, CN2 Algorithm и RIPPER Algorithm, являются общими прямыми методами построения правил классификации.

В качестве примера возьмем метод Ripper . Для задачи 2 класса выберите один из классов как положительный класс, а другой как отрицательный класс, изучите правила для положительного класса, и отрицательный класс будет классом по умолчанию. Для задачи с несколькими классами , упорядочьте классы в соответствии с возрастающей распространенностью классов (доля экземпляров, принадлежащих определенному классу) и изучите набор правил для наименьшего класса сначала , остальные следует рассматривать как отрицательный класс.Повторите со следующим наименьшим классом как положительным классом

Последовательное покрытие

1. Начать с пустого правила
2. Расширение правила с помощью функции Learn-One-Rule ( Rule Growing )
3. Удалить тренировочных записей, подпадающих под правило ( Исключение экземпляра )
4. Повторяйте шаги (2) и (3) до тех пор, пока не будет выполнено , критерий остановки
5. (Дополнительно) Обрезка правил

Правило роста

Стратегия от общего к конкретному (алгоритм Ripper )

1. Начать с пустого правила : {} $ \ rightarrow $ class
2. Добавьте конъюнкты, что максимизирует информационный прирост FOIL мера:

• $ R_ {0} $: {} $ \ rightarrow $ class (исходное правило)
• $ R_ {1} $: {A} $ \ rightarrow $ класс (правило после добавления конъюнкта)
• $ t $: количество положительных экземпляров, покрытых как $ R_ {0} $, так и $ R_ {1} $
• $ p_ {0} $: количество положительных экземпляров, покрытых $ R_ {0} $
• $ n_ {0} $: количество отрицательных экземпляров, покрытых $ R_ {0} $
• $ p_ {1} $: количество положительных экземпляров, покрытых $ R_ {1} $
• $ n_ {1} $: количество отрицательных экземпляров, покрытых $ R_ {1} $

Стратегия от конкретного к общей (алгоритм CN2 )

1. Начать с пустого конъюнкта : {}
2. Добавьте конъюнкты, которые минимизируют меру энтропии : {A} , {A, B} ,…
3. Определите последствие правила, взяв большинства классов экземпляров, подпадающих под правило

Устранение экземпляра

• Зачем нужно устранять экземпляры? В противном случае следующее правило идентично предыдущему правилу
.
• Почему мы удаляем положительные экземпляры? Убедитесь, что следующее правило отличается от
• Почему мы удаляем отрицательные экземпляры? Предотвратить недооценку точности правила

Оценка правил

Предположим, что $ n $ — количество экземпляров, охватываемых правилом, $ n_ {c} $ — количество экземпляров, охватываемых правилом, $ k $ — количество классов, а $ p $ — априорная вероятность.

Критерий остановки

Вычислить усиление, если прирост незначителен, отменить новое правило.

Правило обрезки

Обрезка правил похожа на последующую обрезку деревьев решений.

Сокращенное сокращение ошибок:

1. Удалить один из конъюнктов в правиле
2. Сравнить частоту ошибок при проверке набора до и после обрезки
3. Если ошибка улучшается, обрежьте соединение

Мера для обрезки методом рыхления

Удалите любую последнюю последовательность условий, которая максимизирует $ v $.

Построение правил косвенным методом

Косвенные методы извлекают правила из других моделей классификации (например, деревья решений, нейронные сети и т. Д.)

Косвенный метод: C4.5rules

Шаг 1. Получение набора правил

Правила C4.5 извлекают правила из необрезанного дерева решений .

Для каждого правила r: $ A \ rightarrow y $,

1. рассмотрим альтернативное правило $ r ’$: $ A’ \ rightarrow y $, где $ A ’$ получается удалением одного из конъюнктов в $ A $
2. Сравните пессимистическую ошибку обобщения для $ r $ со всеми $ r $ s
3. Удалить, если один из $ r ’$ s имеет более низкий уровень пессимистических ошибок

Повторяйте, пока мы больше не сможем улучшить ошибку обобщения

Шаг 2.Заказ на основе классов

Вместо того, чтобы упорядочивать правила, упорядочивание на основе классов упорядочивает подмножеств правил.

• Каждое подмножество представляет собой набор правил с одним и тем же следствием правила (классом)
• Вычислить длину описания каждого подмножества
  • $ g $: параметр настройки, который учитывает наличие избыточных атрибутов в наборе правил (значение по умолчанию = 0,5)
  • $ L (ошибка) $: длина, необходимая для неверно классифицированного примера
  • $ L (модель) $: длина, необходимая для всей модели

Список литературы

,

Практические советы по устранению дисбаланса классов в двоичной классификации | by Zichen Wang

Без повторной выборки данных можно также сделать так, чтобы классификатор знал о несбалансированных данных, включив веса классов в функцию стоимости (также известную как целевая функция). Интуитивно мы хотим придать больший вес классу меньшинства и меньший вес классу большинства. scikit-learn имеет удобную служебную функцию для вычисления весов на основе частот классов:

  из  sklearn.utils.class_weight  import  compute_class_weight 
 class_weights = compute_class_weight ('сбалансированный', np.unique (y), y) 

Перекрестная энтропия — это общий выбор функции затрат для многих алгоритмов двоичной классификации, таких как логистическая регрессия. Перекрестная энтропия определяется как:

CrossEntropy = — y log ( p) — (1− y ) log (1− p )

, где y — двоичный индикатор класса (0 или 1), а p — прогнозируемая вероятность, например, принадлежность к классу 1.Чтобы включить веса двух классов (0 и 1) в перекрестную энтропию, можно определить взвешенную перекрестную энтропию:

, в которой w_0 и w_1 — веса для классов 1 и 0 соответственно. В Tensorflow можно реализовать веса классов, используя tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits . В Keras class_weight можно передать в методы моделей fit в качестве параметров при обучении. В будущем я буду реализовывать примеры для экономичных классификаторов в Tensorflow и Keras.

Чувствительное обучение также может быть достигнуто путем установки параметра class_weight во многих классификаторах scikit-learn, таких как машина опорных векторов (SVM) и Random Forest.

Границы классификации для чувствительного к стоимости и нечувствительного к стоимости линейного SVM

1. class_weight = 'сбалансированный' : использует значения y для автоматической регулировки весов, обратно пропорциональных частотам классов во входных данных
2. class_weight = 'сбалансированный_подсэмплер' : то же самое, что и «сбалансированный», за исключением того, что веса вычисляются на основе выборки начальной загрузки для каждого выращенного дерева.

.