Задания на классификацию: Задания на классификацию, деление на группы и выделение главного

10.03.1970| alexxlab| 0 Comment

Задания на классификацию: Задания на классификацию, деление на группы и выделение главного

Содержание

Классификация в начальной школе

Классификация на уроках в начальной школе как инструмент формирования УУД

Ежегодно проходит краевой мониторинг метапредметных результатов, ВПР.

На основании данных мониторинга за 2017 год следует отметить умения, сформированные на критически низком уровне ( до 20%):

– группировка

– классификация объектов

– анализ с целью выделения признаков

-умение устанавливать причинно- следственные связи и т. д.

Сегодня я хотела бы показать какие задания можно использовать на разных уроках по овладению учащимися приёмов классификации.

Классификация – это операция деления объектов, понятий по определенному основанию на группы, классы.
Классификация придает мышлению строгость и точность.
Умение классифицировать – неотъемлемая часть математического и логического мышления, поэтому его развитию уделяется большое внимание на уроке.
С помощью классификации школьник учится упорядочивать объекты и свои знания о них.

Математика

1 класс

*Деление на группы по заданному основанию.

Н-р: раздели числа на четные и нечетные.

2, 5, 7, 4, 1, 8, 10.

2 класс

*Поиск основания и классифицирование по нему.

Н-р: на какие две группы можно разделить эти числа.

7, 15, 3, 47, 55, 1, 14 ( однозначные и двузначные)

3 класс

*Поиск основания для готовой классификации

Н-р: найти закономерность.

99, 98, 96,95,93…(минус 1, минус 2)

4 класс

*Укажи основание для классификации

Даны числа 7,9,27,34,45,52

7,34,52 и 9, 27,45

7,9 и 27,34,45

34,52 и 7,9,27,45.

Окружающий мир

1 класс

*Определить лишний для группы предмет

Н-р: лиса, заяц, береза, волк, медведь.

2 класс

*Поиск ошибок в неверно заданной классификации.

Н-р: «Птицы делятся на перелётных, зимующих и хищных»

3 класс

*Самостоятельное составление классификации с преобразованием информации (предлагается текст, откуда учащиеся должны извлечь необходимую информацию и, пользуясь ей, составить требуемую классификацию)

Н-р: составить классификацию кошачьих, пользуясь статьёй.

КОШАЧЬИ БОЛЬШИЕ И МАЛЕНЬКИЕ

Всех кошачьих разделяют на 4 рода. Род кошек объединяет наибольшее количество видов, более 30. Туда входят барханные, пампасские, европейские лесные и другие небольшие кошки и звери покрупнее – рыси, пумы, оцелоты. Род больших кошек включает всего 4 вида: львы, тигры, ягуары и леопарды – это наиболее массивные животные в семействе. Два вида кошачьих настолько уникальны, что их выделяют в отдельные роды – род гепардов и род снежных барсов, или ирбисов. Кошачьи заселили почти всю планету от тундры до тропиков, кошек нет только в Австралии, в Антарктиде, на острове Мадагаскар и на некоторых других океанических островах.

4 класс

*Прочитай. Раздели на 3 группы. Напиши, что явилось основанием для деления на группы, затем назови каждую группу.

жираф морж лосось какаду слон пингвин пиранья обезьяна

(тип питания, среда обитания, вид животных)

Русский язык

1 класс

*Задания на выполнение классификации по определенному условию.

Распредели данные звуки на 2 группы, выполнив свойство « все шипящие»

[п] [р] [ш] [с] [ч] [ч] [м] [щ]

2 класс

*Выделить общее свойство группы объектов и подобрать новые примеры объектов этой группы

Н-р: январь, ёж, юла, ель….(я, ё,ю,е обозначают два звука)

3 класс

*Задания на проверку результатов классификации.

Распредели слова на две группы.
Найди правильный ответ.
[здан’ий’э], [зд’эс’], [зб’эжал], [зд’элал]

Здание Сбежал Збежал Сдание

Здесь Сделал Зделал Сдесь

4 класс

* Задания на выполнение классификации по определенному условию

Распределите данные слова по двум группам: в первую запишите слова, где произносится Е, во вторую – слова с Ё. Проверьте себя по орфоэпическому словарю:

афЕра, новорождЕнный, остриЕ, свЕкла, дарЕный, осведомлЕнный, гренадЕр, преЕмник, издЕвка, жЕлоб, опЕка, многожЕнец, многожЕнство, платЕжеспособный, шЕрстка, щЕлка, крЕстный отец, крЕстный ход.

а) произносятся с Е: афера, гренадер, преемник, опека, многоженец, крестный ход

б) произносятся с Ё: новорождённый. остриё, свёкла, дарёный, осведомлённый, издёвка, жёлоб. многожёнство, платёжеспособный, шёрстка, щёлка, крёстный отец

В заключении стоит сказать, что овладение учащимися приемом классификации есть один из критериев сформированности как общеучебных универсальных действий, так и универсальных логических действий.

Классификация

Умение выделять признаки предметов и устанавливать между ними сходство и различие – основа приема классификации. Из курса математики известно, что при разбиении множества на классы необходимо выполнять следующие условия:

ни одно из подмножеств не пусто,
подмножества попарно не пересекаются.
Объединение всех подмножеств составляет данное множество.

Предлагая детям задания на классификацию, эти условия необходимо учитывать.

Так же, как при формировании приема сравнения, дети сначала выполняют задания на классификацию хорошо знакомых предметов и геометрических фигур. Например: рассматривая предметы: огурец, помидор, капуста, молоток, лук, свекла, редька – дети ориентируются на понятие овощ и разбивают множество на два класса: овощи и не овощи.

Умение выполнять классификацию формируется у школьников в тесной связи с изучением конкретного содержания. Например: для упражнений в счете часто предлагаются иллюстрации, к которым можно поставить вопросы, начинающиеся со слова “ Сколько….?”

Упражняясь в счете дети овладевают логическим приемом классификации. Задания, связанные с приемом классификации, обычно формулируют в таком виде: “Разбейте (разложите) на группы по какому-либо признаку”.

Большинство детей успешно справляется с этим заданием, ориентируясь на такие признаки, как цвет и размер. По мере изучения различных понятий задания на классификацию могут включать числа, выражения, равенства, уравнения, геометрические фигуры.

– Разбейте числа на группы:

а) 33, 84, 75, 22, 13, 11, 44, 53;

б) 91, 81, 82, 95, 87, 94, 85;

в) 45, 36, 25, 52, 54, 61, 16, 63, 43, 27, 72, 34.

– Разбейте данные выражения на группы:

а) 3+1, 4-1, 5+1, 6-1, 7+1, 8-1;

б) 3+2, 6-3, 4+5, 9-2, 4+1, 7-2, 10-1, 6+1, 3+4.

Приступая к новым заданиям, дети обычно сначала ориентируются на те признаки, которые имели место при выполнении предшествующих заданий. В этом случае полезно указывать количество групп разбиения.

В качестве основания для классификации выражений может выступать вычислительный прием.

С этой целью можно использовать задания такого типа: “По какому признаку можно разбить выражения на две группы : 57+4, 23+4, 36+2, 75+2, 68+4, 52+7, 76+7, 44+3, 88+6, 82+6?”

Задания на классификацию можно применять не только для продуктивного закрепления знаний и умений, но и при знакомстве с новыми понятиями. Например, для определения понятия прямоугольник к множеству геометрических фигур можно предложить такую последовательность заданий и вопросов.

– Убери лишнюю фигуру.

– Чем похожи оставшиеся фигуры?

– Как можно назвать все эти фигуры?

– Покажи четырехугольники с одним прямым углом.

– Покажи четырехугольники с двумя прямыми углами, с тремя прямыми углами, с четырьмя прямыми углами.

– Разбей четырехугольники на группы по количеству прямых углов.

Т. о. при обучении математике можно использовать задания на классификацию различных видов:

1. Подготовительные задания. К ним относятся задания “Убери лишний предмет”; “Дай название группе предметов” ; “Какой предмет убрали?”

2.Задания, в которых на основание классификации указывает учитель.

3.Задания, при выполнении которых дети сами выделяют основание классификации.

Классификация органических веществ. Химия, 10 класс: уроки, тесты, задания.

1.	Формулы веществ Сложность: лёгкое	1
2.	Функциональные группы Сложность: лёгкое	1
3.	Группа веществ Сложность: лёгкое	1
4.	Ряды углеводородов Сложность: среднее	2
5.	Какой это углеводород? Сложность: среднее	2
6.	Классификация веществ Сложность: среднее	2
7.	Определи формулу кислородсодержащего вещества Сложность: сложное	3
8.	Соединения с кратными связями Сложность: сложное	3
9.	Тип гибридизации Сложность: сложное	3
10.	Характеристика углеводорода Сложность: сложное	4

Тренировочные задания по биологии Классификация растений 6 класс

Тренировочные задания по биологии Классификация растений 6 класс с ответами. Работа состоит из 2 частей. Задания части А — 8 заданий, задания части В — 3 задания.

Задания части А

Выберите один правильный ответ из четырёх предложенных.

А1. Классификацию растений изучает наука

1) палеоботаника
2) экология растений
3) анатомия растений
4) систематика растений

А2. Наименьшей единицей классификации растений является

1) вид
2) род
3) отдел
4) царство

А3. Рябина относится к семейству

1) Бобовые
2) Паслёновые
3) Розоцветные
4) Крестоцветные

А4. Соцветие корзинка встречается у растений семейства

1) Бобовые
2) Паслёновые
3) Крестоцветные
4) Сложноцветные

А5. Плод стручок характерен для растений семейства

1) Бобовые
2) Паслёновые
3) Розоцветные
4) Крестоцветные

А6. Стебель соломина встречается у растений семейства

1) Бобовые
2) Злаковые
3) Паслёновые
4) Крестоцветные

А7. Из перечисленных растений к семейству крестоцветных относится

1) лютик
2) акация
3) брюква
4) фасоль

Задания части В

Выберите три правильных ответа из шести предложенных.

В1. Для большинства растений класса Однодольные характерны признаки

1) мочковатая корневая система
2) стержневая корневая система
3) семя имеет 1 семядолю
4) семя имеет 2, 3, 4 семядоли
5) параллельное или дуговое жилкование листьев
6) сетчатое жилкование листьев

В2. Для большинства растений класса Двудольные характерны признаки

1) семя имеет 2 семядоли
2) дуговое жилкование листьев
3) семя имеет 1 семядолю
4) мочковатая корневая система
5) стержневая корневая система
6) сетчатое жилкование листьев

В3. Плод яблоко у

1) яблони
2) рябины
3) вишни
4) груши
5) малины
6) сливы

В4. Цветки одиночные имеют

1) клевер
2) крокус
3) нарцисс
4) тюльпан
5) подсолнечник
6) ландыш

Установите соответствие между содержанием первого и второго столбцов.

В5. Установите соответствие между признаками и растением, к которому они относятся.

Признаки

А) однодольное растение
Б) двудольное растение
В) однолетнее растение
Г) многолетнее растение
Д) имеет крупные одиночные цветки
Е) теплолюбивое растение

Растения

1) подсолнечник
2) тюльпан

Ответы на тренировочные задания по биологии Классификация растений 6 класс
А1-4
А2-1
А3-3
А4-4
А5-4
А6-2
А7-3
В1. 135
В2. 256
В3. 124
В4. 234
В5. А2 Б1 В1 Г2 Д2 Е1

Создание теста, часть 2 – Айрен

Рассмотрим остальные три вида тестовых заданий, доступных в Айрен, — на установление соответствия, упорядочение и классификацию.

В этих заданиях тестируемый должен правильно составить пары, используя предложенные варианты.

При вводе задания в программу указывается его формулировка и пары, которые должны получиться:

Укажите вопросы, соответствующие каждому из падежей.

именительный — (это) кто? что?
родительный — (нет) кого? чего?
дательный — (рад) кому? чему?
винительный — (вижу) кого? что?
творительный — (горжусь) кем? чем?
предложный — (думаю) о ком? о чем?

Когда происходит показ вопроса тестируемому, правые части всех пар перемешиваются между собой. Задача тестируемого — поставить их на свои места, перемещая мышкой.

Для создания такого задания воспользуйтесь тем же меню, что и при добавлении вопроса с вводом ответа, выбрав в нем пункт Вопрос на соответствие:

Сначала, как всегда, введите формулировку задания, предварительно удалив предлагаемый программой стандартный текст «Установить соответствие», который в нашем случае не нужен:

Затем для каждой пары выполните следующие шаги:

Нажмите кнопку (Добавить пару элементов) или клавишу F5:
Введите первый элемент пары:
Перейдите в правое поле редактирования, щелкнув в нем мышкой или нажав клавишу Tab.
Введите второй элемент пары:

Готовый вопрос будет выглядеть так:

Как обычно, можно перейти на вкладку Просмотр, чтобы увидеть вопрос в режиме прохождения теста:

Выполняя задание, учащийся должен последовательно перетаскивать мышкой (обычным способом, нажав левую кнопку и удерживая ее) элементы правого столбца на свободные места напротив соответствующих элементов левого:

Баллы за вопрос начисляются, только если все пары составлены правильно. При включении мягкого оценивания будут учитываться и частично верные ответы.

В заданиях такого типа тестируемому нужно расположить предложенные элементы в правильном порядке.

На этапе составления вопроса задается верная последовательность:

Расположите слова по алфавиту.

ион
йог
яшма
ящер
ящерица

При показе задания тестируемому элементы этой последовательности перемешиваются. Передвигая их мышкой на нужные места, он должен восстановить исходный порядок.

Для добавления задания выберите в уже знакомом меню пункт Вопрос на упорядочение. Введите текст задания:

Затем введите элементы последовательности в правильном порядке, нажимая для каждого из них кнопку (Добавить элемент) или F5 и набирая нужный текст в появившемся поле:

При выполнении задания тестируемый, так же как и в вопросах на установление соответствия, перетаскивает мышкой элементы из правого столбца в левый, размещая их напротив цифр, определяющих правильный порядок:

Как всегда, имеется возможность учета частично верных ответов.

В заданиях последнего типа тестируемому выдается набор элементов, которые он должен распределить по предложенным категориям (классам).

При составлении задания указывается формулировка, список категорий и входящие в них элементы:

Определите, какими частями речи являются следующие слова.

В этом примере имеется три категории: «существительные», «наречия» и «местоимения». Их элементами являются слова, относящиеся к указанным частям речи.

Во время выполнения задания тестируемый видит список, содержащий все элементы вперемешку. С помощью мышки он должен переместить их в нужные категории.

Чтобы создать вопрос на классификацию, воспользуйтесь соответствующим пунктом меню. Указав формулировку задания, нажмите кнопку (Добавить категорию) или F6 и введите название первой категории:

Поместите в категорию элементы, нажимая для каждого из них кнопку (Добавить элемент в выбранную категорию) или F5 и вводя нужный текст:

Подобным же образом добавьте остальные категории.

На этапе выполнения задание выглядит так:

Тестируемый перетаскивает элементы из правого столбца в расположенные слева окошки с названиями категорий, которые при этом автоматически увеличиваются в высоту:

Если нужно учитывать частично верные ответы, включите мягкое оценивание.

Урок 7. учимся классифицировать и систематизировать – Естествознание – 10 класс

Естествознание, 10 класс

Урок 7. Учимся классифицировать и систематизировать

Перечень вопросов, рассматриваемых в теме:

Как правильно провести анализ и классификацию данных?
Зачем нужны графики и диаграммы?
Как наглядное представление научного материала помогают систематизировать знания?

Глоссарий по теме:

Классификация – это разделение всех изучаемых предметов на отдельные группы в соответствии с каким-либо важным признаком;

Систематизация – упорядочивание знания, т. е. приводит в систему наблюдения и экспериментальные факты.

Систематика – научная дисциплина, в задачи которой входит разработка принципов классификации живых организмов и практическое приложение этих принципов к построению системы органического мира.

Основная и дополнительная литература по теме урока (точные библиографические данные с указанием страниц):

Естествознание. 10 класс [Текст]: учебник для общеобразоват. организаций: базовый уровень / И.Ю. Алексашина, К.В. Галактионов, И.С. Дмитриев, А.В. Ляпцев и др. / под ред. И.Ю. Алексашиной. – 3-е изд., испр. – М.: Просвещение, 2017. : с 27-29.
Сухотин А. Превратности научных идей. – М.: 1991 –с. 14-18
Мигдал А.Б. От догадки до истины. М. Просвещение, 2008., с.8-11
Самин, Д.К., 100 великих ученых/ Д.К.Самин. – М.: Вече, 2003., с.67 -70, с.93-96, с.187-190

Открытые электронные ресурсы по теме урока :

Систематизация // Словари и энциклопедии на Академике // https://dic. academic.ru/searchall.php?SWord=систематизация&from=xx&to=ru&did=&stype=
Царство Животные и их классификация (Схема, Таблица) // InfoTables.ru (справочные таблицы) URL: http://infotables.ru/biologiya/37-biologiya-zhivotnykh/204-sistema-zhivotnogo-mira-tablitsa;
классификация методов познания URL: https://studfiles.net/preview/3203652/page:3/

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Мы уже знаем, что классификация и систематизация относятся к теоретическим методам научного познания и являются важнейшими функциями любой науки. Рассмотрим подробнее роль этих методов для естествознания.

Все возрастающее число вновь открытых компонентов и видов организмов в природных системах настойчиво требовало упорядочивания (классификации и систематизации). Первые системы живого зачастую носили случайный характер — организмы могли, например, объединять по пользе, которую они приносят человеку, или по первой букве названия. На смену случайным системам приходят искусственные системы, построенные исходя из одного или немногих последовательно прослеживаемых признаков.

Классификация – это разделение всех изучаемых предметов на отдельные группы в соответствии с каким-либо важным признаком. Часто используется во многих разделах биологии, геологии, географии и других описательных науках.

К основным принципам классификации можно отнести следующие положения: 1. Все члены деления в совокупности должны составлять исходное понятие; 2. Разбиение на группы (классы) проводят по одному или небольшому числу признаков (основанию классификации), которое имеет существенное значение; 3. Члены деления не должны пересекаться, т.е. взаимно исключать друг друга; 4. Распределение на классы должно быть непрерывным, без скачков

Примеры классификаций: планеты Солнечной системы можно распределит на три группы: планеты земной группы, планеты гиганты и Плутон; все химические элементы делят на металлы и неметаллы; формы познания можно разбить на классы: чувственные, рациональные и иррациональные, а методы научного познания классифицируются на эмпирические и теоретические и т. д.

Наука дает не просто знание, но систематизированное знание о мире.

Систематизация предполагает распределение предметов или явлений по группам на основании нескольких существенных признаков деления. Для этого мы сравниваем предметы или явления, анализируем целое, синтезируем выводы, проводим классификацию материала.

Например, Д. И. Менделеев систематизировал все химические элементы. Для отображения периодического закона Д.И. Менделеев предложил периодическую систему химических элементов, которая отражает взаимосвязь всех химических элементов. Она является воплощением идеи системности: качественно отличные друг от друга химические элементы в своей совокупности представляют упорядоченное множество, подчиненное внутренней взаимосвязи всех элементов. Именно порядковый номер (показывающий заря ядра атома) непосредственно определяет положение химического элемента в периодической системе и является важнейшей характеристикой, с которой связаны как его свойства, так и свойства образуемых им соединений. В данном случае не имеет значения то, что внутренняя сущность химических элементов в то время не была ясной (электронное строение). Важно то, что суждение о внутренней связи химических элементов являлось в данной ситуации почти неизбежным следствием.

Систематизация упорядочивает знания, т.е. приводит в систему результаты наблюдения и экспериментальные факты. Систематизация, по сравнению с классификацией, это более глубокое обобщение, которое отражает внутреннюю сущность объектов исследования. Это позволяет не только описывать и объяснять какие-то системные свойства объектов, но и часто позволяет делать предсказания. Например, для Периодической системы – свойства еще не открытых химических элементов, а это уже прогностическая черта научной теории. Прогностическая функция заключается в объяснении возможных явлений и предметов, которые раскрываются как тенденции в дальнейшем развитии данных явлений. Это дает возможность предугадать возникновение новых, ранее неизвестных явлений, что, в свою очередь, имеет большое значение как для деятельности людей, так и для самого научного познания.

Ярким примером научной биологической систематики является труд шведского врача и естествоиспытателя Карла Линнея (1707—1778) по упорядочению и обобщению знаний всего предыдущего периода развития биологической науки. Классификации животного и растительного мира была искусственной, так как не устанавливала родственных связей между организмами и не учитывала всю совокупность признаков рода, она была направлена на поиск сходства между организмами. Попытка систематизации природы К. Линнеем в целом стала базисом для современной научной классификации живых организмов. Введённую им для точного описания различных частей растений терминологию в подавляющем большинстве используют и в настоящее время (а это около одной тысячи терминов).

Еще одним примером может служить систематика беспозвоночных Ж.-Б. Ламарка (1744-1829).Он также разработал основные принципы систематизации растений и животных в виде родословного древа от простейших до человека.

Выводы:

Классификация как теоретический метод познания направлена на структурирование имеющихся знаний путем разбиение на классы по существенному признаку;

Систематизация, по сравнению с классификацией, это более глубокое обобщение, которое отражает внутреннюю сущность объектов исследования. Систематизация помимо обобщающей и объяснительной функции часто выполняет и прогностическую.

Примеры и разбор решения заданий тренировочного модуля:

Задание 1. Какой метод получения знаний используется преимущественно на теоретическом уровне научного познания?

1) систематизация научных фактов

2) проведение наблюдений

3) описание экспериментальных данных

4) классификация изучаемых объектов

Ответ: 1) систематизация научных фактов; 4) классификация изучаемых объектов

Задание 2. Распределите животных по соответствующим группам: беспозвоночные и позвоночные.

Животные:

Моллюски

Птицы

Насекомые

Млекопитающие

Правильный ответ:

Беспозвоночные

Позвоночные

Моллюски

Насекомые

Птицы

Млекопитающие

Классификация изображений – Руководство заказчика. Справка

Создайте проект
Добавьте пул заданий
Загрузите задания
Настройте контроль качества
Добавьте обучение
Запустите пул и получите результаты

с типом классификация предназначены для заданий с конечным количеством вариантов ответа. Например, модерация контента или распределение изображений по заданным категориям.

Возможно, для вашего задания нужны дополнительные проекты, например предварительная проверка датасета или проверка ответов исполнителей. Подробнее об этом читайте в разделе Декомпозиция задания.

Предположим, вы хотите распределить фотографии с изображением котов по группам — хорошее настроение у кота или плохое. Создадим задание: исполнитель смотрит на картинку и выбирает вариант ответа.Совет.

Сначала запустите проект в Песочнице. Так вы сможете избежать ошибок и потраченных средств, если окажется, что ваше задание не работает.

Пример готового задания

Чтобы запустить задания и получить ответы:

Проект определяет, как будет выглядеть задание у исполнителя.

Выберите шаблон:
1. Нажмите Создать проект.
2. Выберите шаблон Классификация изображений .
Заполните общую информацию:
1. Дайте проекту понятное название и краткое описание. Их увидят исполнители в списке доступных заданий.
2. По желанию добавьте Приватный комментарий.
3. Нажмите Сохранить.
Отредактируйте интерфейс задания в выбранном редакторе:
Выбрать
1. Интерфейс задания описывает, как будут расположены элементы задания.
  Для этого проекта воспользуйтесь готовым шаблоном, где уже настроена валидация, горячие клавиши и внешний вид задания. Исполнитель не сможет отправить задание, если не выберет варианта ответа.
  Подробнее в Справке конструктора шаблонов:
2. Чтобы определить какие данные будете передавать исполнителю и получать в ответ, необходимо создать поля входных и выходных данных.
  Что такое входные и выходные данные?
  Входные данные — типы объектов, которые будут подаваться исполнителю для выполнения задания. Например, текст, картинка, географические координаты.
  Выходные данные — типы объектов, которые будут получены после выполнения задания. Например, один из нескольких вариантов ответа, введенный текст или загруженный файл.
  Поля входных данных создаются из кода на вкладке Пример входных данных.
  Поля выходных данных создаются на основе того, в каких компонентах используется data.output, а также какие значения в нем разрешены.
  Чтобы увидеть поля входных и выходных данных, нажмите Показать спецификации.
  Подробнее о полях входных и выходных данных в Справке конструктора шаблонов.
  В данном проекте:
  - Поле входных данных: image — ссылка для загрузки картинки.
    Измените тип данных на строку, чтобы использовать ссылки на свои файлы или загружать картинки, хранящиеся на Яндекс.Диске.
  - Поле выходных данных: result — строка, в которую будет записан ответ исполнителя.
1. Интерфейс задания описывает, как будут расположены элементы задания.
  В HTML-интерфейсе используйте стандартные теги HTML и специальные выражения в двойных фигурных скобках для полей входных и выходных данных.
  1. В блоке Интерфейс задания отредактируйте блок HTML. После строки с изображением добавьте вопрос:
```
{{img src=image}}
<div>Какое у кота настроение</b>?<div>
```
  2. Для этого проекта оставьте блоки JS и CSS без изменений.
2. В блоке Спецификация данных задаются поля входных и выходных данных.
  Что такое входные и выходные данные?
  Входные данные — типы объектов, которые будут подаваться исполнителю для выполнения задания. Например, текст, картинка, географические координаты.
  Выходные данные — типы объектов, которые будут получены после выполнения задания. Например, один из нескольких вариантов ответа, введенный текст или загруженный файл.
  В данном проекте:
  - Поле входных данных: image — ссылка для загрузки картинки.
    Измените тип данных на строку, чтобы использовать ссылки на свои файлы или загружать картинки, хранящиеся на Яндекс.Диске.
  - Поле выходных данных: result — строка, в которую будет записан ответ исполнителя.
3. Нажмите кнопку , чтобы увидеть получившееся задание.
  Примечание. В предварительном просмотре проекта отображается одно задание со стандартными данными. Количество заданий на странице вы сможете настроить далее.
  Проверьте работу опций задания. В правом нижнем углу Отправить.
  Чтобы выйти из режима предпросмотра, внизу слева нажмите Выйти. Если при тестировании задания были ошибки — проверьте блоки кода, которые вы вводили.
4. Сохраните изменения.
1. Напишите краткую и ясную инструкцию. Опишите в ней, что надо сделать, и приведите примеры.
  Вы можете подготовить инструкцию в формате HTML и вставить ее в редактор. Чтобы переключиться в режим HTML, нажмите <>.
2. Нажмите Завершить.

Выберите шаблон:
1. Нажмите Создать проект.
2. Выберите шаблон Классификация изображений .
Дайте проекту понятное название и краткое описание. Их увидят исполнители в списке доступных заданий.
Напишите краткую и ясную инструкцию. Опишите в ней, что надо сделать, и приведите примеры.
Вы можете подготовить инструкцию в формате HTML и вставить ее в редактор. Чтобы переключиться в режим HTML, нажмите <>.
По желанию добавьте Приватный комментарий.
Отредактируйте интерфейс задания в выбранном редакторе:
Выбрать
1. Интерфейс задания описывает, как будут расположены элементы задания.
  Для этого проекта воспользуйтесь готовым шаблоном, где уже настроена валидация, горячие клавиши и внешний вид задания. Исполнитель не сможет отправить задание, если не выберет варианта ответа.
  Подробнее в Справке конструктора шаблонов:
2. Чтобы определить какие данные будете передавать исполнителю и получать в ответ, необходимо создать поля входных и выходных данных.
  Что такое входные и выходные данные?
  Входные данные — типы объектов, которые будут подаваться исполнителю для выполнения задания. Например, текст, картинка, географические координаты.
  Выходные данные — типы объектов, которые будут получены после выполнения задания. Например, один из нескольких вариантов ответа, введенный текст или загруженный файл.
  Поля входных данных создаются из кода на вкладке Пример входных данных.
  Поля выходных данных создаются на основе того, в каких компонентах используется data. output, а также какие значения в нем разрешены.
  Чтобы увидеть поля входных и выходных данных, нажмите Показать спецификации.
  Подробнее о полях входных и выходных данных в Справке конструктора шаблонов.
  В данном проекте:
  - Поле входных данных: image — ссылка для загрузки картинки.
    Измените тип данных на строку, чтобы использовать ссылки на свои файлы или загружать картинки, хранящиеся на Яндекс.Диске.
  - Поле выходных данных: result — строка, в которую будет записан ответ исполнителя.
1. Интерфейс задания описывает, как будут расположены элементы задания.
  В HTML-интерфейсе используйте стандартные теги HTML и специальные выражения в двойных фигурных скобках для полей входных и выходных данных.
  1. В блоке Интерфейс задания отредактируйте блок HTML. После строки с изображением добавьте вопрос:
```
{{img src=image}}
<div>Какое у кота настроение</b>?<div>
```
  2. Для этого проекта оставьте блоки JS и CSS без изменений.
2. В блоке Спецификация данных задаются поля входных и выходных данных.
  Что такое входные и выходные данные?
  Входные данные — типы объектов, которые будут подаваться исполнителю для выполнения задания. Например, текст, картинка, географические координаты.
  Выходные данные — типы объектов, которые будут получены после выполнения задания. Например, один из нескольких вариантов ответа, введенный текст или загруженный файл.
  В данном проекте:
  - Поле входных данных: image — ссылка для загрузки картинки.
    Измените тип данных на строку, чтобы использовать ссылки на свои файлы или загружать картинки, хранящиеся на Яндекс. Диске.
  - Поле выходных данных: result — строка, в которую будет записан ответ исполнителя.
3. Нажмите кнопку , чтобы увидеть получившееся задание.
  Примечание. В предварительном просмотре проекта отображается одно задание со стандартными данными. Количество заданий на странице вы сможете настроить далее.
  Проверьте работу опций задания. В правом нижнем углу Отправить.
  Чтобы выйти из режима предпросмотра, внизу слева нажмите Выйти. Если при тестировании задания были ошибки — проверьте блоки кода, которые вы вводили.
Чтобы выйти на страницу Проекты, нажмите Завершить редактирование.

Подробнее о работе с проектом читайте в разделе Проект.

Пул — это набор оплачиваемых заданий, которые одновременно выдаются исполнителям.

Откройте проект и нажмите Добавить пул.
Дайте пулу любое удобное название — оно доступно только вам, исполнитель увидит название проекта.
Установите цену за страницу заданий, например $0.02.
Что такое страница заданий?
На одной странице может отображаться одно или несколько заданий. Если задания простые, то можно добавлять 10–20 заданий на одну страницу. Не рекомендуем создавать длинные страницы, поскольку это снизит скорость загрузки данных у исполнителя.
Исполнитель получит оплату, только если выполнил все задания на странице.
Количество заданий на странице вы определите при загрузке заданий.
Как определить справедливую цену?
Общее правило формирования цены — чем больше времени исполнитель тратит на выполнение, тем выше цена.
Вы можете зарегистрироваться в Яндекс.Толоке как исполнитель и узнать, сколько платят другие заказчики за задания, а также посмотреть примеры стоимости различных типов задач.
Укажите Время на выполнение страницы заданий. Его должно быть достаточно, в том числе для чтения инструкции и загрузки задания. Например, 600 секунд.
Установите Перекрытие — количество исполнителей, которые должны выполнить задание. Для заданий классификации достаточно перекрытия — 3.
Добавьте Фильтры для отбора исполнителей. Чтобы ваше задание было доступно только исполнителям, владеющим русским языком, установите язык и страну по номеру телефона.
Сохраните пул.

Подготовьте собственный файл с заданиями. Ознакомьтесь с примером в демонстрационном TSV-файле. В интерфейсе Толоки под названием пула есть ссылки на шаблоны TSV-файлов с обычными, контрольными и обучающими заданиями.

Нажмите кнопку Загрузить. В открывшемся окне также можно скачать пример TSV-файла по ссылке Пример загрузочного файла.
Что такое TSV?TSV-файл — это представление электронной таблицы в виде текстового файла, в котором столбцы разделены знаком табуляции.Вы можете работать с ним как в редакторе электронных таблиц, так и в текстовом редакторе, а затем сохранить в нужный формат. Подробнее о работе с TSV-файлом. Существует формат CSV, схожий с TSV, но при загрузке необходимо использовать TSV-файл.
Примечание. Перед загрузкой файла убедитесь, что он сохранен в кодировке UTF-8.
Добавьте в него входные данные. Заголовок столбца с входными данными содержит слово INPUT. Остальные столбцы оставьте пустыми.
Загрузите задания, выбрав Умное смешивание и указав количество заданий на странице. Например: 9 и 1 контрольное.
Что такое умное смешивание?
Умное смешивание случайным образом формирует страницы с заданиями так, чтобы задания не повторялись для каждого исполнителя.
Добавьте контрольные задания. Для этого нажмите Разметить и укажите правильные ответы у нескольких заданий.Примечание.
Если вместо умного смешивания было выбрано другое, необходимо нажать кнопку Разметить. Если такой кнопки нет, удалите файл и загрузите заново.
Что такое контрольные задания?
Контрольные задания — это задания с заранее известным ответом. Они нужны, чтобы следить за качеством ответов исполнителя. Заданный вами ответ сравнивается с ответом исполнителя, и если они не совпадают, значит исполнитель ответил неверно.
Контрольных заданий должно быть не менее 1% от общего числа заданий, то есть на 1000 заданий нужно добавить минимум 10 контрольных.
Подробнее о контрольных заданиях.

Блоки контроля качества позволяют отсеивать невнимательных исполнителей. Контроль качества можно настраивать как в проекте, так и в пуле.

Внимание.

Настройки контроля качества в проекте будут действовать во всех пулах проекта, и изменить их настройку в одном из пулов будет невозможно.

При клонировании проекта настройки контроля качества проекта не переносятся.

Перейдите к редактированию пула (кнопка Редактировать в верхнем правом углу страницы) и нажмите Добавить блок контроля качества.
Вы можете скопировать настройки контроля качества из другого пула. Для этого в разделе Исполнители нажмите кнопку Скопировать настройки из….
Откройте страницу проекта, перейдите на вкладку Контроль качества и нажмите кнопку Настроить контроль качества. Далее нажмите + Добавить блок контроля качества.
Правила будут действовать во всех пулах проекта, и изменить их настройку в одном из пулов будет невозможно.
Добавьте блок Контрольные задания и укажите следующие значения:
Это означает, что если исполнитель даст больше 40% неправильных ответов на контрольные вопросы, то он будет заблокирован и не сможет больше выполнять задания этого проекта в течение пяти дней.
Добавьте блок Быстрые ответы.
Значение параметра Минимальное время на страницу зависит от количества заданий на этой странице. Чтобы определить настроение кота, достаточно 2-4 секунды. Значит, на страницу с 10-ю заданиями может хватить 20-30 секунд.
Один раз можно ошибиться неумышленно, а вот после 2-3 закономерных раз можно и заблокировать исполнителя на какое-то время.
Укажите следующие значения:
Это означает, что если исполнитель выполнит 2 страницы заданий быстрее чем за 20 секунд, он будет заблокирован и не сможет больше выполнять ваши задания 10 дней.

Создайте :

Откройте страницу .
Перейдите на вкладку Обучения
Нажмите кнопку Добавить обучение.
Заполните поля с настройками обучения.
С помощью поля Повторное прохождение вы можете настроить переобучение.
Нажмите кнопку Сохранить обучение.

После создания обучающего пула:

Скачайте шаблон задания (TSV) или отредактируйте тот, в котором загружали задания для основного пула.
Примечание. TSV-файлы для всех пулов одного проекта имеют одинаковую структуру.
Добавьте в TSV-файл ссылки на картинки для обучающих заданий.
Загрузите файл, указав количество заданий на странице. Например, 10. Это число не должно превышать количество заданий на странице в основном пуле.
Нажмите Загрузить и укажите количество обучающих заданий на странице.
Нажмите Добавить.
Нажмите кнопку Разметить, а затем кнопку Создать обучающие. Далее добавьте правильный ответ и подсказку для всех загруженных заданий.
После успешной загрузки откройте Предпросмотр и проверьте, что задания отображаются корректно.
Откройте основной пул с заданиями, привяжите Обучение и установите Уровень прохождения 55. Тогда пул будет доступен исполнителям, допустившим не более 45% ошибок при обучении.
Чтобы выполнить привязку, зайдите в режим редактирования основного пула и в выпадающем списке параметра Обучение выберите ваш обучающий пул.

Подробнее о создании пула с обучением.

Запустите пул, нажав кнопку .
Следите за выполнением в блоке Статистика пула.
Запустите агрегацию результатов, когда пул будет полностью выполнен. Для этого около кнопки Скачать результаты нажмите .
Агрегация ответов нужна для того, чтобы у вас была полная картина по всем результатам. Подробнее об агрегации.
Отслеживайте ход агрегации на странице Операции. По завершении нажмите кнопку Скачать.

4 типа классификационных задач в машинном обучении

Последнее обновление 19 августа 2020 г.

Машинное обучение – это область исследований, которая занимается алгоритмами, которые учатся на примерах.

Классификация – это задача, которая требует использования алгоритмов машинного обучения, которые учатся назначать метку класса примерам из предметной области. Простой для понимания пример – это классификация писем как « спам » или « не спам ».

Существует множество различных типов задач классификации, с которыми вы можете столкнуться в машинном обучении, и специальные подходы к моделированию, которые можно использовать для каждой из них.

В этом руководстве вы познакомитесь с различными типами прогнозного моделирования классификации в машинном обучении.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

Классификационное прогнозирующее моделирование включает присвоение метки класса входным примерам.
Двоичная классификация относится к предсказанию одного из двух классов, а мультиклассовая классификация предполагает предсказание одного из более чем двух классов.
Классификация с несколькими метками включает в себя прогнозирование одного или нескольких классов для каждого примера, а несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых распределение примеров по классам неодинаково.

Начните свой проект с моей новой книги «Мастерство машинного обучения с Python», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Типы классификации в машинном обучении
Фото Рэйчел, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на пять частей; их:

Классификация Прогнозное моделирование
Двоичная классификация
Мультиклассовая классификация
Классификация по нескольким этикеткам
Несбалансированная классификация

Классификация Прогнозное моделирование

В машинном обучении классификация относится к задаче прогнозного моделирования, когда метка класса прогнозируется для данного примера входных данных.

Примеры проблем классификации:

Рассмотрим пример, классифицируйте, является это спам или нет.
Дан рукописный символ, классифицируйте его как один из известных символов.
С учетом недавнего поведения пользователей, классифицировать как отток или нет.

С точки зрения моделирования для классификации требуется обучающий набор данных с множеством примеров входных и выходных данных, из которых можно учиться.

Модель будет использовать обучающий набор данных и вычислить, как лучше всего сопоставить примеры входных данных с конкретными метками классов.Таким образом, обучающий набор данных должен быть достаточно репрезентативным для проблемы и иметь много примеров каждой метки класса.

Метки классов часто представляют собой строковые значения, например « спам », « не спам » и должны быть сопоставлены с числовыми значениями перед предоставлением алгоритму моделирования. Это часто называют кодированием метки, когда каждой метке класса присваивается уникальное целое число, например « спам » = 0, « без спама » = 1.

Существует много различных типов алгоритмов классификации для моделирования задач прогнозного моделирования классификации.

Нет хорошей теории о том, как отображать алгоритмы на типы задач; вместо этого, как правило, рекомендуется, чтобы практикующий проводил контролируемые эксперименты и выяснял, какой алгоритм и его конфигурация дают наилучшие результаты для данной задачи классификации.

Алгоритмы прогнозного моделирования классификации оцениваются на основе их результатов. Точность классификации – это популярный показатель, используемый для оценки производительности модели на основе предсказанных меток классов.Точность классификации не идеальна, но это хорошая отправная точка для многих задач классификации.

Вместо меток классов для некоторых задач может потребоваться прогнозирование вероятности членства в классе для каждого примера. Это обеспечивает дополнительную неопределенность в прогнозе, который затем может интерпретировать приложение или пользователь. Популярной диагностикой для оценки предсказанных вероятностей является кривая ROC.

Есть, пожалуй, четыре основных типа задач классификации, с которыми вы можете столкнуться; их:

Двоичная классификация
Мультиклассовая классификация
Классификация по нескольким этикеткам
Несбалансированная классификация

Давайте рассмотрим каждый по очереди.

Двоичная классификация

Двоичная классификация относится к тем задачам классификации, которые имеют две метки класса.

Примеры включают:

Обнаружение спама в электронной почте (спам или нет).
Прогноз оттока (отток или нет).
Прогноз конверсии (покупать или нет).

Обычно задачи двоичной классификации включают один класс, который является нормальным состоянием, и другой класс, который является ненормальным состоянием.

Например, « не спам, » – нормальное состояние, а « спам » – ненормальное состояние. Другой пример: « рак не обнаружен » – это нормальное состояние задачи, которая включает медицинский тест, а « рак обнаружен » – ненормальное состояние.

Классу для нормального состояния присваивается метка класса 0, а классу с ненормальным состоянием назначается метка класса 1.

Обычно для моделирования задачи двоичной классификации используется модель, которая предсказывает распределение вероятностей Бернулли для каждого примера.

Распределение Бернулли – это дискретное распределение вероятностей, которое охватывает случай, когда событие будет иметь двоичный исход как 0 или 1.Для классификации это означает, что модель предсказывает вероятность принадлежности примера к классу 1 или ненормальному состоянию.

Популярные алгоритмы, которые можно использовать для двоичной классификации, включают:

Логистическая регрессия
k-Ближайшие соседи
Деревья решений
Машина опорных векторов
Наивный Байес

Некоторые алгоритмы специально разработаны для двоичной классификации и изначально не поддерживают более двух классов; примеры включают логистическую регрессию и машины опорных векторов.

Далее, давайте внимательнее рассмотрим набор данных, чтобы развить интуицию при решении задач двоичной классификации.

Мы можем использовать функцию make_blobs () для создания набора данных синтетической двоичной классификации.

В приведенном ниже примере создается набор данных из 1000 примеров, которые принадлежат одному из двух классов, каждый с двумя входными объектами.

# пример задачи бинарной классификации из импорта numpy, где из коллекций счетчик импорта из склеарна.наборы данных импортируют make_blobs из matplotlib import pyplot # определить набор данных X, y = make_blobs (n_samples = 1000, центры = 2, random_state = 1) # суммировать фигуру набора данных печать (X.shape, y.shape) # суммировать наблюдения по меткам класса counter = Counter (y) печать (счетчик) # подвести итоги первых нескольких примеров для i в диапазоне (10): print (X [i], y [i]) # рисуем набор данных и раскрашиваем метку по классам для метки _ в counter.items (): row_ix = where (y == label) [0] пиплот. scatter (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1], label = str (метка)) pyplot.legend () pyplot.show ()

140002

# пример задачи двоичной классификации

из импорта numpy, где

из импорта коллекций Counter

из sklearn.datasets import make_blobs

from matplotlib import pyplot

# define dataset

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 2, random_state = 1)

# summarize dataset shape

print (X.shape). shape)

# суммировать наблюдения по метке класса

counter = Counter (y)

print (counter)

# суммировать первые несколько примеров

для i в диапазоне (10):

print (X [i], y [i])

# построить набор данных и раскрасить метку по классам

для метки, _ в счетчике. items ():

row_ix = where (y == label) [0]

pyplot.scatter (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1], label = str (label))

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала суммируется созданный набор данных, показывающий 1000 примеров, разделенных на входные ( X ) и выходные ( y ) элементы.

Затем суммируется распределение меток классов, показывающее, что экземпляры принадлежат либо классу 0, либо классу 1, и что в каждом классе имеется 500 примеров.

Затем суммируются первые 10 примеров в наборе данных, показывая, что входные значения являются числовыми, а целевые значения – целыми числами, которые представляют членство в классе.

(1000, 2) (1000,) Счетчик ({0: 500, 1: 500}) [-3,05837272 4,48825769] 0 [-8.60973869 -3.72714879] 1 [1.37129721 5.23107449] 0 [-9,333 -2,9544469] 1 [-11,57178593 -3,85275513] 1 [-11,42257341 -4,85679127] 1 [-10,44518578 -3,76476563] 1 [-10. 44603561 -3,26065964] 1 [-0,61947075 3,48804983] 0 [-10.

591 -4.5772537] 1

(1000, 2) (1000,)

Счетчик ({0: 500, 1: 500})

[-3.05837272 4.48825769] 0

[-8.60973869 -3.72714879] 123

1 [1.3 5,23107449] 0

[-9,333 -2,9544469] 1

[-11,57178593 -3,85275513] 1

[-11,42257341 -4,85679127] 1

[-10.44518578 -3.76476563] 1

[-10.44603561 -3.26065964] 1

[-0.61947075 3.48804983] 0

[-10.

591 -4.5772537] 1

Наконец, для входных переменных в наборе данных создается диаграмма рассеяния, и точки окрашиваются в соответствии со значением их класса.

Мы видим два различных кластера, которые, как мы могли ожидать, легко различить.

Точечная диаграмма набора данных двоичной классификации

Мультиклассовая классификация

Мультиклассовая классификация относится к тем задачам классификации, которые имеют более двух меток классов.

Примеры включают:

Классификация лиц.
Классификация видов растений.
Оптическое распознавание символов.

В отличие от бинарной классификации, мультиклассовая классификация не имеет понятия нормальных и аномальных результатов. Вместо этого примеры классифицируются как принадлежащие к одному из ряда известных классов.

Для некоторых задач количество меток классов может быть очень большим. Например, модель может предсказать фотографию как принадлежащую одному из тысяч или десятков тысяч лиц в системе распознавания лиц.

Задачи, связанные с предсказанием последовательности слов, например модели перевода текста, также могут считаться особым типом мультиклассовой классификации. Каждое слово в последовательности слов, которые должны быть предсказаны, включает в себя классификацию на несколько классов, где размер словаря определяет количество возможных классов, которые могут быть предсказаны, и может составлять десятки или сотни тысяч слов.

Обычно для моделирования задачи классификации нескольких классов используется модель, которая предсказывает распределение вероятностей Мультинулли для каждого примера.

Распределение Мультинулли – это дискретное распределение вероятностей, которое охватывает случай, когда событие будет иметь категориальный исход, например K в {1, 2, 3,…, K }. Для классификации это означает, что модель предсказывает вероятность принадлежности примера к каждой метке класса.

Многие алгоритмы, используемые для двоичной классификации, могут использоваться для классификации нескольких классов.

Популярные алгоритмы, которые можно использовать для мультиклассовой классификации, включают:

к-ближайшие соседи.
Деревья решений.
Наивный Байес.
Случайный лес.
Повышение градиента.

Алгоритмы, разработанные для двоичной классификации, могут быть адаптированы для использования в мультиклассовых задачах.

Это включает в себя использование стратегии подбора нескольких моделей бинарной классификации для каждого класса по сравнению со всеми другими классами (называемых «один против остальных») или одной модели для каждой пары классов (называемой «один против одного»).

Один против остальных : Подобрать одну бинарную модель классификации для каждого класса vs.все остальные классы.
Один против одного : Подберите одну модель бинарной классификации для каждой пары классов.

Алгоритмы двоичной классификации, которые могут использовать эти стратегии для мультиклассовой классификации, включают:

Логистическая регрессия.
Машина опорных векторов.

Далее давайте более подробно рассмотрим набор данных, чтобы развить интуицию для решения задач классификации нескольких классов.

Мы можем использовать функцию make_blobs () для создания синтетического набора данных классификации нескольких классов.

В приведенном ниже примере создается набор данных из 1000 примеров, которые принадлежат одному из трех классов, каждый с двумя входными объектами.

# пример задачи мультиклассовой классификации из импорта numpy, где из коллекций счетчик импорта из sklearn.datasets импортировать make_blobs из matplotlib import pyplot # определить набор данных X, y = make_blobs (n_samples = 1000, центры = 3, random_state = 1) # суммировать фигуру набора данных print (X.shape, y.форма) # суммировать наблюдения по меткам класса counter = Counter (y) печать (счетчик) # подвести итоги первых нескольких примеров для i в диапазоне (10): print (X [i], y [i]) # рисуем набор данных и раскрашиваем метку по классам для метки _ в counter.items (): row_ix = where (y == label) [0] pyplot.scatter (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1], label = str (label)) pyplot.legend () pyplot.show ()

140002

# пример задачи классификации нескольких классов

из импорта numpy, где

из импорта коллекций Counter

из sklearn. наборы данных import make_blobs

from matplotlib import pyplot

# define dataset

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, random_state = 1)

# summarize dataset shape

print (X.shape) shape)

# суммировать наблюдения по метке класса

counter = Counter (y)

print (counter)

# суммировать первые несколько примеров

для i в диапазоне (10):

print (X [i], y [i])

# построить набор данных и раскрасить метку по классам

для метки, _ в счетчике.items ():

row_ix = where (y == label) [0]

pyplot.scatter (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1], label = str (label))

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

Затем суммируется распределение меток классов, показывающее, что экземпляры принадлежат классу 0, классу 1 или классу 2 и что в каждом классе имеется примерно 333 примера.

(1000, 2) (1000,) Счетчик ({0: 334, 1: 333, 2: 333}) [-3,05837272 4,48825769] 0 [-8.60973869 -3.72714879] 1 [1.37129721 5.23107449] 0 [-9,333 -2,9544469] 1 [-8,63895561 -8,05263469] 2 [-8,48974309 -9,05667083] 2 [-7,51235546 -7,96464519] 2 [-7.51320529 -7,46053919] 2 [-0,61947075 3,48804983] 0 [-10.

591 -4.5772537] 1

(1000, 2) (1000,)

Счетчик ({0: 334, 1: 333, 2: 333})

[-3.05837272 4.48825769] 0

[-8.60973869 -3.72714879] 1

[1,37129721 5,23107449] 0

[-9,333 -2,9544469] 1

[-8,63895561 -8,05263469] 2

[-8,48974309 -9,05667083] 2

[-7.51235546 -7,96464519] 2

[-7,51320529 -7,46053919] 2

[-0,61947075 3,48804983] 0

[-10,

591 -4,5772537] 1

Мы можем видеть три различных кластера, которые, как мы могли ожидать, будет легко различить.

Точечная диаграмма набора данных мультиклассовой классификации

Классификация нескольких этикеток

Классификация с несколькими метками относится к тем задачам классификации, которые имеют две или более меток классов, где одна или несколько меток классов могут быть предсказаны для каждого примера.

Рассмотрим пример классификации фотографий, где данная фотография может иметь несколько объектов в сцене, а модель может предсказать присутствие нескольких известных объектов на фотографии, например « велосипед », « яблоко », «». человек и др.

В этом отличие от бинарной классификации и мультиклассовой классификации, где для каждого примера прогнозируется одна метка класса.

Распространено моделирование задач классификации с несколькими метками с помощью модели, которая прогнозирует несколько выходных данных, причем для каждого выхода прогнозируется как распределение вероятностей Бернулли. По сути, это модель, которая делает несколько прогнозов двоичной классификации для каждого примера.

Алгоритмы классификации, используемые для двоичной или мультиклассовой классификации, не могут использоваться напрямую для классификации по нескольким меткам. Могут использоваться специализированные версии стандартных алгоритмов классификации, так называемые версии алгоритмов с несколькими метками, в том числе:

Дерево принятия решений с несколькими метками
Случайные леса с несколькими метками
Повышение градиента с несколькими этикетками

Другой подход – использовать отдельный алгоритм классификации для прогнозирования меток для каждого класса.

Далее, давайте внимательнее рассмотрим набор данных, чтобы развить интуицию для задач классификации с несколькими метками.

Мы можем использовать функцию make_multilabel_classification () для создания синтетического набора данных классификации с несколькими метками.

В приведенном ниже примере создается набор данных из 1000 примеров, каждый с двумя входными объектами. Есть три класса, каждый из которых может иметь одну из двух меток (0 или 1).

# пример задачи классификации с несколькими метками из склеарна.наборы данных импортировать make_multilabel_classification # определить набор данных X, y = make_multilabel_classification (n_samples = 1000, n_features = 2, n_classes = 3, n_labels = 2, random_state = 1) # суммировать фигуру набора данных печать (X.shape, y.shape) # подвести итоги первых нескольких примеров для i в диапазоне (10): print (X [i], y [i])

# пример задачи классификации с несколькими метками

из sklearn.datasets import make_multilabel_classification

# define dataset

X, y = make_multilabel_classification (n_samples = 1000, n_features = 2, n_classes = 3 1)

# форма суммирования набора данных

print (X.shape, y.shape)

# суммируем первые несколько примеров

для i в диапазоне (10):

print (X [i], y [i])

Затем суммируются первые 10 примеров в наборе данных, показывающие, что входные значения являются числовыми, а целевые значения – целыми числами, которые представляют принадлежность к метке класса.

(1000, 2) (1000, 3) [18. 35.] [1 1 1] [22. 33.] [1 1 1] [26. 36.] [1 1 1] [24. 28.] [1 1 0] [23. 27.] [1 1 0] [15. 31.] [0 1 0] [20. 37.] [0 1 0] [18. 31.] [1 1 1] [29. 27.] [1 0 0] [29. 28.] [1 1 0]

(1000, 2) (1000, 3)

[18. 35.] [1 1 1]

[22. 33.] [1 1 1]

[26. 36.] [1 1 1]

[24.28.] [1 1 0]

[23. 27.] [1 1 0]

[15. 31.] [0 1 0]

[20. 37.] [0 1 0]

[18. 31.] [1 1 1]

[29. 27.] [1 0 0]

[29. 28.] [1 1 0]

Несбалансированная классификация

Несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых количество примеров в каждом классе распределяется неравномерно.

Обычно задачи несбалансированной классификации представляют собой задачи двоичной классификации, в которых большинство примеров в обучающем наборе данных относятся к нормальному классу, а меньшая часть примеров относится к ненормальному классу.

Примеры включают:

Обнаружение мошенничества.
Обнаружение выбросов.
Медицинские диагностические тесты.

Эти проблемы моделируются как задачи двоичной классификации, хотя могут потребовать специальных методов.

Специализированные методы могут использоваться для изменения состава выборок в обучающем наборе данных путем недостаточной выборки класса большинства или передискретизации класса меньшинства.

Примеры включают:

Могут использоваться специализированные алгоритмы моделирования, которые уделяют больше внимания классу меньшинства при подгонке модели к набору обучающих данных, например, чувствительные к стоимости алгоритмы машинного обучения.

Примеры включают:

Наконец, могут потребоваться альтернативные показатели производительности, поскольку сообщение о точности классификации может вводить в заблуждение.

Примеры включают:

Точность.
Напомним.
F-Мера.

Далее давайте более подробно рассмотрим набор данных, чтобы развить интуицию в отношении несбалансированных проблем классификации.

Мы можем использовать функцию make_classification () для создания набора данных синтетической несбалансированной двоичной классификации.

# пример задачи несбалансированной двоичной классификации из импорта numpy, где из коллекций счетчик импорта из sklearn.datasets импортировать make_classification из matplotlib import pyplot # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 2, n_informative = 2, n_redundant = 0, n_classes = 2, n_clusters_per_class = 1, weights = [0.99,0.01], random_state = 1) # суммировать фигуру набора данных печать (X. shape, y.shape) # суммировать наблюдения по меткам класса counter = Counter (y) печать (счетчик) # подвести итоги первых нескольких примеров для i в диапазоне (10): print (X [i], y [i]) # рисуем набор данных и раскрашиваем метку по классам для метки _ в counter.items (): row_ix = where (y == label) [0] pyplot.scatter (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1], label = str (label)) pyplot.legend () pyplot.show ()

140002

# пример задачи несбалансированной двоичной классификации

из импорта numpy, где

из импорта коллекций Counter

из sklearn.наборы данных import make_classification

из matplotlib import pyplot

# define dataset

X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 2, n_informative = 2, n_redundant = 0, n_classes = 2_, n_clights_clights, n_clights_ , 0,01], random_state = 1)

# суммировать фигуру набора данных

print (X. shape, y.shape)

# суммировать наблюдения по метке класса

counter = Counter (y)

print (counter)

# суммировать первые несколько примеров

для i в диапазоне (10):

print (X [i], y [i])

# построить набор данных и раскрасить метку по классам

для метки, _ в счетчике.items ():

row_ix = where (y == label) [0]

pyplot.scatter (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1], label = str (label))

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

Затем суммируется распределение меток классов, показывающее серьезный дисбаланс классов с примерно 980 примерами, принадлежащими классу 0, и примерно 20 примерами, принадлежащими классу 1.

Затем суммируются первые 10 примеров в наборе данных, показывающие, что входные значения являются числовыми, а целевые значения – целыми числами, которые представляют членство в классе. В этом случае мы видим, что большинство примеров относятся к классу 0, как и ожидалось.

(1000, 2) (1000,) Счетчик ({0: 983, 1: 17}) [0,86924745 1,18613612] 0 [1,55110839 1,81032905] 0 [1.29361936 1.01094607] 0 [1.11988947 1.63251786] 0 [1.04235568 1.12152929] 0 [1.18114858 0,92397607] 0 [1.1365562 1.17652556] 0 [0,462

0,72924998] 0 [0,18315826 1,07141766] 0 [0,32411648 0,53515376] 0

(1000, 2) (1000,)

Счетчик ({0: 983, 1: 17})

[0,86924745 1,18613612] 0

[1,55110839 1,81032905] 0

[1,29361936] 1,0

[1.11988947 1.63251786] 0

[1.04235568 1.12152929] 0

[1.18114858 0,92397607] 0

[1,1365562 1,17652556] 0

[0,462 0,72924998] 0

[0,18315826 1,07141766] 0

[0,32411648 0,53515376] 0

Мы можем видеть один главный кластер для примеров, которые принадлежат классу 0, и несколько разрозненных примеров, которые принадлежат классу 1. Интуиция подсказывает, что наборы данных с этим свойством несбалансированных меток классов сложнее моделировать.

Точечная диаграмма набора данных несбалансированной двоичной классификации

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя различные типы прогнозного моделирования классификации в машинном обучении.

В частности, вы выучили:

Классификационное прогнозирующее моделирование включает присвоение метки класса входным примерам.
Двоичная классификация относится к предсказанию одного из двух классов, а мультиклассовая классификация предполагает предсказание одного из более чем двух классов.
Классификация с несколькими метками включает в себя прогнозирование одного или нескольких классов для каждого примера, а несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых распределение примеров по классам неодинаково.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Откройте для себя быстрое машинное обучение на Python!

Разрабатывайте свои собственные модели за считанные минуты

… всего несколько строк кода scikit-learn

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Мастерство машинного обучения с Python

Охватывает руководств для самостоятельного изучения и сквозных проектов , например:
Загрузка данных , визуализация , моделирование , настройка и многое другое…

Наконец-то доведите машинное обучение до

Ваши собственные проекты

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри Справка по присвоению классификации

| Справка по написанию классификационного эссе

«Мы, все эксперты по назначению» – один из самых надежных поставщиков справки по классификационному заданию. Мы заняли свою нишу, предоставляя высококачественные задания по классификации данных студентам, изучающим статистику в университетах и колледжах по всему миру.Наши эксперты по статистике и специалисты по обработке данных обладают обширным опытом и знаниями в решении задач классификации данных в установленные сроки и в соответствии с руководящими принципами университета. Задания, решаемые нашими опытными специалистами, помогут вам получить самые высокие оценки на экзамене. Мы – единственное решение для всех академических потребностей студентов, связанных с классификацией и статистикой.

Что такое классификация?

Классификация – это способ упорядочить данные по категориям, чтобы эти данные можно было эффективно использовать для получения наилучших результатов.Когда классификация данных сделана правильно, можно использовать данные наилучшим образом. Эти данные могут использоваться для управления рисками, соблюдения нормативных требований и для юридических открытий. Данные требуются в любой момент времени и независимо от ситуации. Наиболее важной частью классификации данных является то, что вам потребуется пост-классификация кода безопасности, чтобы только уполномоченное лицо могло просматривать данные. Данные будут классифицироваться в зависимости от их чувствительности.

Как классифицируются данные?

Данные трех типов

Ограниченные данные : Когда данные ограничены, только авторизованный пользователь, имеющий разрешение на просмотр данных, может получить к ним доступ.Например, данные об университете будут классифицироваться как данные с ограниченным доступом. Доступ к этим данным может получить заинтересованное лицо с помощью пароля. Поскольку эта информация защищена, не у всех будет доступ к просмотру этих данных.
Частные данные : это данные, которые не доступны для всеобщего просмотра. Это должно быть надежно и безопасно.
Общедоступные данные : данные могут быть просмотрены людьми, но в них не вносятся изменения без разрешения заинтересованного лица.

В статистике данные подразделяются на следующие четыре типа. К ним относятся:

Географическая классификация : В этом типе классификации данные будут классифицироваться на основе области и места. Этот тип классификации называется площадной или пространственной. Данные будут распределены по территории, такой как страна, штат, район и зона. Чтобы быстро ссылаться на данные для ранжирования, данные должны быть расположены в алфавитном порядке или по размеру частот.Эта классификация выполняется для данных, которые распределены по географическому региону, т.е. на основе населения, минеральных ресурсов, продаж, студентов университетов, производства и т. Д.
Хронологическая классификация : Собранные данные будут классифицироваться на основе время, когда произошел инцидент. Данные, полученные в этой классификации, известны как временные ряды. В этом типе классификации данные классифицируются за определенный период времени по численности населения, результату продаж, производству и т. Д.Данные будут упорядочены по самому раннему или самому позднему периоду.
Качественная классификация : Данные классифицируются на основе описательного характера или на основе пола, грамотности, честности, интеллекта, религии, зрения и т. Д. Этот тип классификации известен как описательная классификация. Этот тип классификации делится на две группы: глухие, неглухие, слепые и неслепые.
Количественная классификация : Собранные данные будут классифицироваться по доходу, рынку, расходам, прибыли, убыткам, росту, весу, цене, производству и так далее.

Наши специалисты хорошо разбираются во всех этих методах классификации и, следовательно, предлагают качественную помощь по классификации независимо от темы.

Статистические методы классификации

Ниже приведены простые и сложные темы, по которым наши эксперты предлагают необходимую помощь при выполнении заданий студентам, изучающим статистику в различных университетах и колледжах по всему миру. Мы решаем безупречную и хорошо проработанную работу, которая поможет вам получить на экзамене оценку A +.

Наивная байесовская классификация : Наивная байесовская классификация – это набор алгоритмов классификации, полностью основанных на теореме Байеса. Это не просто один алгоритм, а группа алгоритмов, которые имеют общий принцип, в котором каждая пара будет иметь функции, отличные от другой. Если вы тратите много времени на решение задачи, но не можете решить ее комплексно, вы можете обратиться за помощью к нашим специалистам. Они хорошо разбираются в различных темах классификации данных, а также могут безупречно решать эту тему.Они предлагают вам лучшую помощь по классификации .
Классификация данных K-ближайшего соседа (KNN) : Это алгоритм обучения без учителя, используемый для решения всех видов проблем, связанных с классификацией и регрессией. Его довольно легко реализовать и осознать. Однако если вам сложно решить задание по этой теме, вы можете обратиться за помощью к нашим специалистам. Они доступны круглосуточно, чтобы предложить вам необходимую помощь. Наши сотрудники выполнят задания, которые помогут вам получить лучшие оценки.
Линейный дискриминант анализ : это метод уменьшения размерности, который сокращает общее количество измерений во всем наборе данных, сохраняя при этом информацию, насколько это возможно. Если у вас есть много других нерешенных академических задач, которые нужно выполнить, и вы не можете сосредоточиться на задании по классификации данных, вы можете обратиться к нашим опытным экспертам. У них есть обширный опыт и знания в решении задач классификации данных. Мы выделяем ваши задания среди других в классе.Составленные задания помогут вам произвести хорошее впечатление в глазах профессора.
Потеря перекрестной проверки : Это также называется оценкой ротации или тестированием вне выборки, которое оценивает результаты статистического анализа для обобщения независимого набора данных. Он предвидит цель и дает оценки, при которых будет достигнута точность прогнозной модели. Многие студенты испытывают стресс, решая задание по этой теме. Однако наши специалисты обладают большим опытом решения этой сложной темы в заданные сроки.Вы можете положить конец своим заботам о решении задания, доверив нам эту ответственность.

Если вы ищете надежную помощь по проекту классификации, отправьте нам электронное письмо с вашими требованиями, и наши специалисты предложат вам помощь по мгновенному назначению статистики .

Справка по заданию по классификации данных

Учащиеся будут испытывать стресс и напряжение, чтобы выполнить задание в установленные сроки. Даже блестящим студентам сложно выполнить задание всесторонне.Чтобы правильно классифицировать данные, вам нужен эксперт. Эту помощь мы предлагаем. Наши специалисты по статистике и данным , которые решают задачу классификации данных после проведения обширного исследования. В дополнение к уникальному пошаговому подходу мы гарантируем, что решения о назначении будут на 100% свободны от плагиата и будут очень точными.

Почему выбирают наши справочные службы по классификации данных?

Мы предоставляем качественные услуги по распределению заданий студентам по всему миру и удовлетворяем все требования студентов, чтобы они были полностью удовлетворены.Некоторые услуги, которые побуждают студентов нанять нас, включают:

Задания по качеству : эксперты по классификации данных в нашей команде обладают хорошими знаниями по различным темам, чтобы составить проект задания после углубленного исследования. С нами вы получаете качественные задания.
Сертифицированная команда : У нас есть профессиональные корректоры, редакторы и статистики, которые решают задание. Мы нанимаем их после тщательного тестирования. Все наши эксперты предоставят хорошо документированные работы в соответствии со спецификациями, данными студентами.
Доступная цена : Цены, которые мы взимаем за выполнение заданий, являются карманными. Хотя цены невысокие, но выполняемые нами работы на высшем уровне.

Хотите получить отличные академические оценки за задания по классификации данных? Нанять нас сегодня.

Трехэтапный процесс понимания вашей классификации | Управление персоналом университета

Трехэтапный процесс проверки – это последовательность шагов, которые помогут вам понять ваше индивидуальное задание по классификации должностей.

В конце трехэтапного обзора вашей классификации должностей вы должны почувствовать, что университетская классификация должностей «лучше всего подходит» для вашей работы среди вариантов классификации.

Совпадение не будет точным; Ожидается, что некоторые индивидуальные обязанности могут быть лучше описаны в более высоких или более низких классификациях, но большинство из них должны быть выстроены так, чтобы классификационное задание было наиболее подходящим в целом.

1. Прочтите описание назначения служебной функции для назначенной вам функции.

Веб-сайт будет отображать полный указатель функций, семей и должностей: Классификация университетских должностей
В разделе «Моя классификация» на сайте самообслуживания сотрудников будет указана ссылка на веб-сайт, на котором отображается ваша классификация должностей, которая включает описание цели должности.
«Указатель» приведет вас к списку всех должностных функций.

2. Прочтите заявление о назначении семейной должности для назначенной вам семьи.

В разделе «Моя классификация» на вашем сайте самообслуживания сотрудников будет указана ссылка на веб-сайт, на котором отображается ваша классификация должностей, которая включает заявление о назначении семейства должностей.
Кнопки «Назад» и «Далее» перенесут вас к другим семействам заданий и их классификациям в рамках той же функции. Должности в каждой семье будут перечислены в виде серии.
Уникальные классификации будут показаны как семейство заданий, состоящее из отдельных классификаций в функции.

3. Изучите классификацию должностей в соответствии с ее ключевыми сферами ответственности.

В разделе «Моя классификация» на вашем сайте самообслуживания сотрудников будет указана ссылка на веб-сайт, на котором отображается ваша классификация должностей, которая включает ключевые области ответственности, определенные для вашей классификации.
Другие классификации должностей в вашей семье будут перечислены на веб-странице вакансий в виде серии. Если щелкнуть значок «плюс» рядом с названием классификации должностей, откроется список основных сфер ответственности, чтобы увидеть, как рабочие места распределяются внутри семьи.
Обязанности внутри рабочей семьи являются кумулятивными, что означает, что они основываются на обязанностях первой серии работ.

Классифицируйте! – Science NetLinks

Назначение

Показать учащимся, что многие виды организмов можно разделить на группы разными способами, используя различные особенности, чтобы решить, какие организмы к какой группе принадлежат.

Контекст

Системы классификации не являются частью природы.Вместо этого они представляют собой рамки, созданные биологами, чтобы помочь им понять и описать огромное разнообразие организмов и предложить отношения между живыми существами.

Классифицируйте его с помощью сайта Science NetLinks! app, на этом уроке учащиеся имеют возможность перейти от изобретенных систем классификации к тем, которые используются в современной биологии. Классифицируйте это! это веселая и сложная игра, в которой учащимся предлагается выбрать правильные организмы для определенной категории. Категории включают живые существа, от животных до организмов, которые являются протистами. По мере прохождения учащимися игры они могут выиграть «Карты существ», которые предоставляют интересную информацию о таких организмах, как дельфин с бутылочным носом и вольвокс.

Первая часть урока требует от учащихся подумать о том, как классифицировать предметы в классе, чтобы проанализировать то, что они, возможно, узнали в младших классах, и проверить, нет ли неправильных представлений. Остальная часть урока посвящена системам классификации, используемым биологами, и демонстрирует, как живые организмы можно классифицировать различными способами.Классифицируйте это! приложение помогает закрепить эти концепции для студентов.

Студенты уже могут понять и оценить разнообразие жизни. Это происходит из-за их способности видеть закономерности сходства и различия организмов, пронизывающих живой мир. Им просто нужна помощь в продвижении к более глубокому пониманию особенностей организмов, которые их соединяют или различают. Этот урок дает студентам возможность углубить свое понимание классификации организмов.

Идеи этого урока также связаны с концепциями, содержащимися в этих стандартах Common Core State:

CCSS.ELA-LITERACY.RI.6.7 Интегрируйте информацию, представленную в различных носителях или форматах (например, визуально, количественно), а также в словах, чтобы развить последовательное понимание темы или проблемы.
CCSS.ELA-LITERACY.RI.8.7 Оценить преимущества и недостатки использования различных средств (например, печатного или цифрового текста, видео, мультимедиа) для представления конкретной темы или идеи.
CCSS.ELA-LITERACY.RST.6-8.1 Приводите конкретные текстовые свидетельства для поддержки анализа научных и технических текстов.
CCSS.ELA-LITERACY.RST.6-8.4 Определять значение символов, ключевых терминов и других слов и фраз, относящихся к предметной области, когда они используются в конкретном научном или техническом контексте, относящемся к текстам и темам для 6-8 классов .

Планирование вперед

Мы предлагаем вам ознакомиться с классификацией! app (для ОС Android и iOS 10. 3.3 или более ранней версии), прежде чем проводить этот урок со своими учениками. Мы также рекомендуем вам загрузить приложение на мобильные устройства в классе. Вы можете узнать больше о приложении в нашей Classify It! страница.

Мотивация

Начните урок с вопроса ученикам: «Что вы знаете о классификации?» Примите все ответы и предложите студентам объяснить свои ответы. Вы должны составить список их идей на доске, смарт-доске и т. Д. Студенты могут вернуться к этому списку в конце урока.Учащиеся могли иметь некоторый опыт классификационной деятельности в начальной школе. Попросите учащихся рассказать, какой у них был опыт классификации.

Как только вы получите хорошее представление о том, как ваши ученики понимают классификацию, предложите им занятие в классе, в котором они классифицируют предметы в классе по различным категориям. Вы можете привлечь их к этому занятию, начав с обсуждения того, насколько сложно будет выполнять классную работу в грязном классе. Объясните учащимся, что организация (или классификация) вещей помогает сделать класс более гладким. Это также помогает нам понять цель каждой вещи, а также сходства и различия между объектами. Спросите студентов:

Представьте себе, если бы в этой комнате был беспорядок. Как бы мы могли найти материалы, необходимые для выполнения наших проектов и обучения?
Как классификация предметов в этой комнате поможет нам понять их и использовать?
Как бы вы отсортировали / классифицировали предметы, чтобы извлечь из них максимальную пользу? Подумайте, чем они похожи и чем отличаются.

(Возможны разные ответы. Поощряйте студентов объяснять свои ответы.)

Теперь разделите учащихся на группы и попросите их выполнить задание на листе ученика «Классификация объектов класса». В этом упражнении учащимся предлагается разделить некоторые типичные предметы в классе на разные группы на основе их собственных представлений о том, как их следует группировать.

Когда учащиеся завершат это задание, соберите класс снова, чтобы обсудить, как каждая группа классифицирует предметы.Задайте студентам следующие вопросы:

На какие характеристики вы смотрели, чтобы решить, в какую группу поместить объект?
Подходит ли объект более чем к одной группе? Почему или почему нет?
Считаете ли вы, что ученые используют классификацию, когда изучают вещи? Если да, то как и почему?
Считаете ли вы, что ученые классифицируют организмы?
Как вы думаете, почему ученым нравится классифицировать организмы?
Помогает ли классификация этих организмов по определенным группам ученым их изучать?
Как классификация помогает ученым изучать организмы? Как не?

(Ответы могут отличаться.Поощряйте студентов объяснять свои ответы.)

Разработка

В этой части урока учащиеся должны использовать программу Classify It! приложение, чтобы проверить свои знания о различных живых организмах и посмотреть, как их можно классифицировать по-разному.

Перед тем, как приступить к работе с приложением, учащиеся должны использовать свою студенческую таблицу Classify It для просмотра видео Kingdoms of Life от Scholastic. В этом видео представлен краткий обзор пяти различных царств: животных, растений, простейших, грибов и бактерий.

При просмотре этого видео учащиеся должны ответить на вопросы в листе для учащихся Classify It:

Почему ученых волнует, к какому царству принадлежит организм?

(Ученые используют царства, чтобы помочь им понять сходства и различия между организмами.)

Какие пять царств обсуждаются в этом видео?

(Это животные, растения, простейшие, грибы и бактерии.)

Что такое животное?

(Животное – это любое живое существо, которое может дышать и передвигаться.Он не производит себе пищу и имеет много клеток.)

Что такое растение?

Что такое грибы?

(У грибов нет корней или цветов, нет хлорофилла, и они не могут самостоятельно добывать пищу. Они едят разлагающиеся вещества.)

Что такое простейшие?

(К протистам относятся водоросли, амебы и простейшие.Это одноклеточные организмы, которые живут вместе колониями. Многие могут приготовить себе еду самостоятельно. Большинство из них можно увидеть только в микроскоп.)

Что такое бактерии?

(Бактерии повсюду. Они крошечные, имеют только одну клетку и их можно увидеть только в микроскоп. Бактерии могут помочь расщепить пищу и другие организмы.)

Как вы думаете, организмы всегда легко вписываются в эти царства? Почему или почему нет?

(Ответы могут быть разными. Поощряйте студентов объяснять свои ответы.)

Теперь, когда учащиеся узнали больше о классификации организмов, они должны попытаться применить эти знания в Classify It! приложение. Это приложение должно помочь учащимся понять, что многие виды организмов можно разделить на группы разными способами, используя различные функции, чтобы решить, какие организмы к какой группе принадлежат, и что схемы классификации будут различаться в зависимости от цели.

Вы можете указать студентам на две общие проблемы с классификацией, прежде чем они начнут игру.Во-первых, не все соответствует простому классификационному ключу «да / нет» (или дихотомическому). Во-вторых, даже специалисты по классификации могут расходиться во мнениях относительно того, как описать особенности конкретного организма.

Приложение разделено на три режима: Easy, Intermediate, Advanced. Вопросы для каждого режима усложняются, так что вопросы и организмы, представленные в простом режиме, подходят для учащихся старших классов начальной школы, в то время как вопросы в режимах среднего и продвинутого уровней больше подходят для учащихся средней школы.

Когда учащиеся войдут в приложение, они увидят, что могут добавить себя в качестве игрока, выбрав «Сменить игрока». Они могут выбрать свой собственный аватар и ввести для него имя. Учащиеся могут выбрать играть по порядку во всех трех режимах игры и попытаться накопить все карты существ в игре, или они могут выбрать только определенные режимы.

Если вы хотите, чтобы учащиеся прошли всю игру, это может занять довольно много времени. Один из способов обойти это – назначить учащихся играть только в одном режиме и играть, чтобы выиграть карты существ для этого режима.Учащиеся будут использовать карты существ в тесте на уроке.

По мере того, как учащиеся играют в игру, они должны ответить на следующие вопросы в листе для учащихся Classify It:

Какие характеристики вы рассматривали, чтобы помочь вам классифицировать организмы?
Подходят ли некоторые организмы более чем к одной категории?
Как вы думаете, почему некоторые организмы можно отнести к нескольким категориям?
Узнали ли вы что-нибудь новое об организмах, проходя эту игру? Если так, то?

(Ответы могут отличаться. Попросите студентов объяснить свои ответы.)

Оценка

Чтобы оценить понимание учащимися этого урока, попросите учащихся использовать информацию на картах существ, которые они собрали, и классифицировать эти организмы по категориям, которые они считают подходящими. Один из способов сделать это – разделить ваших учеников на три разные группы – по одной для каждого режима и набор из 13 карт существ. Учащиеся могут использовать таблицу на листе для учащихся Classify It, чтобы помочь им выполнить это задание.Когда они проводят эту классификацию, они должны подумать о формальной системе классификации, которую используют ученые, и сортировать организмы на пять различных царств: животные, растения, простейшие, грибы и бактерии. Когда ученики закончат классифицировать свой набор карточек существ, соберите группы вместе и попросите их поделиться своими классификациями.

Наконец, еще раз обсудите со студентами вопрос, заданный в начале урока: Что вы теперь знаете о классификации? Вы можете создать новый список со своими учениками, а затем сравнить их идеи сейчас с тем, что они думали в начале урока. Изменились ли их мысли? Если да, то как?

Расширения

Классифицируйте это! – это еще один урок Science NetLinks, который может расширить знания учащихся о живых организмах и дополнительно развить их способность группировать или классифицировать живые организмы по множеству общих черт.

В разделе «Идентификация и классификация пастбищных растений» учащиеся имеют возможность наблюдать сходства и различия между видами растений.

«Древо жизни» из Американского музея естественной истории знакомит студентов с кладистикой – системой классификации, которую ученые используют, чтобы показать взаимосвязи между видами.

Отправьте нам отзыв об этом уроке>

Bentley – Документация по продукту

MicroStation

Справка MicroStation

Ознакомительные сведения о MicroStation

Справка MicroStation PowerDraft

Ознакомительные сведения о MicroStation PowerDraft

Краткое руководство по началу работы с MicroStation

Справка по синхронизатору iTwin

ProjectWise

Служба поддержки Bentley Automation

Ознакомительные сведения об услуге Bentley Automation

Сервер композиции Bentley i-model для PDF

Подключаемый модуль службы разметки

PDF для ProjectWise Explorer

Справка администратора ProjectWise

Справка службы загрузки данных ProjectWise Analytics

Коннектор ProjectWise для ArcGIS – Справка по расширению администратора

Коннектор ProjectWise для ArcGIS – Справка по расширению Explorer

Коннектор ProjectWise для ArcGIS Справка

Коннектор ProjectWise для Oracle – Справка по расширению администратора

Коннектор ProjectWise для Oracle – Справка по расширению Explorer

Коннектор ProjectWise для справки Oracle

Коннектор управления результатами ProjectWise для ProjectWise

Справка портала управления результатами ProjectWise

Ознакомительные сведения по управлению поставками ProjectWise

Справка ProjectWise Explorer

Справка по управлению полевыми данными ProjectWise

Справка администратора ProjectWise Geospatial Management

Справка ProjectWise Geospatial Management Explorer

Сведения о геопространственном управлении ProjectWise

Модуль интеграции ProjectWise для Revit Readme

Руководство по настройке управляемой конфигурации ProjectWise

Справка по ProjectWise Project Insights

ProjectWise Plug-in для Bentley Web Services Gateway Readme

ProjectWise ReadMe

Матрица поддержки версий ProjectWise

Веб-справка ProjectWise

Справка по ProjectWise Web View

Справка портала цепочки поставок

Услуги цифрового двойника активов

PlantSight AVEVA Diagrams Bridge Help

PlantSight AVEVA PID Bridge Help

Справка по экстрактору мостов PlantSight E3D

Справка по PlantSight Enterprise

Справка по PlantSight Essentials

PlantSight Открыть 3D-модель Справка по мосту

Справка по PlantSight Smart 3D Bridge Extractor

Справка по PlantSight SPPID Bridge

Управление эффективностью активов

Справка по AssetWise 4D Analytics

AssetWise ALIM Web Help

Руководство по внедрению AssetWise ALIM в Интернете

AssetWise ALIM Web Краткое руководство, сравнительное руководство

Справка по AssetWise CONNECT Edition

AssetWise CONNECT Edition Руководство по внедрению

Справка по AssetWise Director

Руководство по внедрению AssetWise

Справка консоли управления системой AssetWise

Анализ моста

Справка по OpenBridge Designer

Справка по OpenBridge Modeler

Строительное проектирование

Справка проектировщика зданий AECOsim

Ознакомительные сведения AECOsim Building Designer

AECOsim Building Designer SDK Readme

Генеративные компоненты для справки проектировщика зданий

Ознакомительные сведения о компонентах генерации

Справка по OpenBuildings Designer

Ознакомительные сведения о конструкторе OpenBuildings

Руководство по настройке OpenBuildings Designer

OpenBuildings Designer SDK Readme

Справка по генеративным компонентам OpenBuildings

Ознакомительные сведения по генеративным компонентам OpenBuildings

Справка OpenBuildings Speedikon

Ознакомительные сведения OpenBuildings Speedikon

OpenBuildings StationDesigner Help

OpenBuildings StationDesigner Readme

Гражданское проектирование

Помощь в канализации и коммунальных услугах

Справка OpenRail ConceptStation

Ознакомительные сведения по OpenRail ConceptStation

Справка по OpenRail Designer

Ознакомительные сведения по OpenRail Designer

Справка по конструктору надземных линий OpenRail

Справка OpenRoads ConceptStation

Ознакомительные сведения по OpenRoads ConceptStation

Справка по OpenRoads Designer

Ознакомительные сведения по OpenRoads Designer

Справка по OpenSite Designer

Файл ReadMe OpenSite Designer

Инфраструктура связи

Справка по Bentley Coax

Bentley Communications PowerView Help

Ознакомительные сведения о Bentley Communications PowerView

Справка по Bentley Copper

Справка по Bentley Fiber

Bentley Inside Plant Help

Справка по OpenComms Designer

Ознакомительные сведения о конструкторе OpenComms

Справка OpenComms PowerView

Ознакомительные сведения OpenComms PowerView

Справка инженера OpenComms Workprint

OpenComms Workprint Engineer Readme

Строительство

ConstructSim Справка для руководителей

ConstructSim Исполнительное ReadMe

ConstructSim Справка издателя i-model

Справка по планировщику ConstructSim

ConstructSim Planner ReadMe

Справка стандартного шаблона ConstructSim

ConstructSim Work Package Server Client Руководство по установке

Справка по серверу рабочих пакетов ConstructSim

Руководство по установке сервера рабочих пакетов ConstructSim

Справка управления SYNCHRO

SYNCHRO Pro Readme

Энергетическая инфраструктура

Справка конструктора Bentley OpenUtilities

Ознакомительные сведения о Bentley OpenUtilities Designer

Справка по подстанции Bentley

Ознакомительные сведения о подстанции Bentley

Справка подстанции OpenUtilities

Ознакомительные сведения о подстанции OpenUtilities

Promis. e Справка

Promis.e Readme

Руководство по установке Promis.e – управляемая конфигурация ProjectWise

Руководство по настройке подстанции

– управляемая конфигурация ProjectWise

Геотехнический анализ

PLAXIS LE Readme

Ознакомительные сведения о PLAXIS 2D

Ознакомительные сведения о программе просмотра вывода PLAXIS 2D

Ознакомительные сведения о PLAXIS 3D

Ознакомительные сведения о программе просмотра 3D-вывода PLAXIS

PLAXIS Monopile Designer Readme

Управление геотехнической информацией

Справка администратора gINT

Справка gINT Civil Tools Pro

Справка gINT Civil Tools Pro Plus

Справка коллекционера gINT

Справка по OpenGround Cloud

Гидравлика и гидрология

Справка Bentley CivilStorm

Справка Bentley HAMMER

Справка Bentley SewerCAD

Справка Bentley SewerGEMS

Справка Bentley StormCAD

Справка Bentley WaterCAD

Справка Bentley WaterGEMS

Управление активами линейной инфраструктуры

Справка по услугам AssetWise ALIM Linear Referencing Services

Руководство администратора мобильной связи TMA

Справка TMA Mobile

Картография и геодезия

Справка карты OpenCities

Ознакомительные сведения о карте OpenCities

OpenCities Map Ultimate для Финляндии Справка

Карта OpenCities Map Ultimate для Финляндии Readme

Справка по карте Bentley

Справка по мобильной публикации Bentley Map

Ознакомительные сведения о карте Bentley

Проектирование шахты

Справка по транспортировке материалов MineCycle

Ознакомительные сведения по транспортировке материалов MineCycle

Моделирование мобильности и аналитика

Справка по подготовке САПР LEGION

Справка по построителю моделей LEGION

Справка по API симулятора LEGION

Ознакомительные сведения об API симулятора LEGION

Справка по симулятору LEGION

Моделирование и визуализация

Bentley Посмотреть справку

Ознакомительные сведения о Bentley View

Анализ морских конструкций

SACS Close the Collaboration Gap (электронная книга)

Ознакомительные сведения о SACS

Анализ напряжений в трубах и сосудов

AutoPIPE Accelerated Pipe Design (электронная книга)

Советы новым пользователям AutoPIPE

Краткое руководство по AutoPIPE

AutoPIPE & STAAD. Pro

Завод Дизайн

Ознакомительные сведения об экспортере завода Bentley

Bentley Raceway and Cable Management Help

Bentley Raceway and Cable Management Readme

Bentley Raceway and Cable Management – Руководство по настройке управляемой конфигурации ProjectWise

Справка по OpenPlant Isometrics Manager

Ознакомительные сведения о диспетчере изометрических данных OpenPlant

Справка OpenPlant Modeler

Ознакомительные сведения для OpenPlant Modeler

Справка по OpenPlant Orthographics Manager

Ознакомительные сведения для менеджера орфографии OpenPlant

Справка OpenPlant PID

Ознакомительные сведения о PID OpenPlant

Справка администратора проекта OpenPlant

Ознакомительные сведения для администратора проекта OpenPlant

Техническая поддержка OpenPlant Support

Ознакомительные сведения о технической поддержке OpenPlant

Справка PlantWise

Ознакомительные сведения о PlantWise

Реализация проекта

Справка рабочего стола Bentley Navigator

Моделирование реальности

Справка консоли облачной обработки ContextCapture

Справка редактора ContextCapture

Файл ознакомительных сведений для редактора ContextCapture

Мобильная справка ContextCapture

Руководство пользователя ContextCapture

Справка Декарта

Ознакомительные сведения о Декарте

Структурный анализ

Справка OpenTower iQ

Справка по концепции RAM

Справка по структурной системе RAM

STAAD Close the Collaboration Gap (электронная книга)

STAAD. Pro Help

Ознакомительные сведения о STAAD.Pro

STAAD.Pro Physical Modeler

Расширенная справка по STAAD Foundation

Дополнительные сведения о STAAD Foundation

Детализация конструкций

Справка ProStructures

Ознакомительные сведения о ProStructures

ProStructures CONNECT Edition Руководство по внедрению конфигурации

ProStructures CONNECT Edition Руководство по установке – Управляемая конфигурация ProjectWise

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Политика в отношении институциональных данных | Кибербезопасность

В. Контакты: С кем я могу связаться с комментариями, вопросами и предложениями?

Отправляйте комментарии, вопросы и предложения на сайт riskmgmt @ osu.edu.

В. Сопутствующие материалы: Где я могу получить Политику в отношении институциональных данных и сопутствующие материалы?

В. Изменения: Каковы существенные изменения по сравнению с предыдущей (2007 г.) версией Политики институциональных данных?

Существенные изменения по сравнению с предыдущей (2007 г.) версией Политики институциональных данных Раздел политики включают:

Реструктурированная и упрощенная политика для большей ясности и читаемости.
Уточнено существующее определение институциональных данных в отношении данных исследований и форматов данных.
Добавлено определение личных данных.
Обновленные классификации данных:
- Изменено название «Ограниченные данные» на «Внутренние данные», чтобы лучше отразить описание классификации.
- Добавлена дополнительная классификация «Частные данные», чтобы обеспечить большую гибкость в применении средств контроля доступа к данным, их защиты и управления.
Интегрированные классификации данных в Стандарт информационной безопасности для контроля безопасности данных.
Рассмотрены дополнительные области управления жизненным циклом данных в отношении институциональных данных, включая управление записями, выпуск и удаление данных.

Существенные изменения по сравнению с предыдущей (2007 г.) версией Политики институциональных данных Раздел «Процедуры » включает:

Введенные справочные документы:
- Назначения классификации элементов институциональных данных сопоставляют элементы институциональных данных с соответствующими уровнями классификации данных.
- Разрешенное использование данных по деятельности определяет, какие классификации институциональных данных разрешены для определенных действий пользователей данных.
- Разрешенное использование данных службой определяет, какие классификации институциональных данных разрешены для определенных основных или размещенных служб.
Обновлены роли и обязанности в отношении данных:
- Роль доверенного лица заменена на Комитет по классификации институциональных данных (IDCC).
- Добавлена роль диспетчера данных, чтобы отразить обязанности оперативного и функционального управления на уровне подразделения.
- Уточнены обязанности каждой роли (и IDCC) и перенесены в раздел «Обязанности».
Уточнены требования к обучению институциональным данным для классификации ограниченных данных.
Четко сформулированные шаги, которые необходимо предпринять при подозрении на раскрытие или потерю данных.
Разъяснена ответственность пользователя и университета за личные данные.
Обновлены контакты для добавления дополнительных университетских офисов, имеющих отношение к классификации и управлению данными.

Q.Классификации данных. Почему, говоря о IDP, сотрудники ИТ-группы моей организации используют такие термины, как «данные S3» и «данные S4»?

Требования к управлению информационной безопасностью (ISCR) содержат подробные спецификации реализации мер безопасности, определенных в Стандартах информационной безопасности (ISS) штата Огайо. ISCR также связан с Политикой институциональных данных (IDP) штата Огайо. Требования к контролю в ISCR указаны в соответствии с уровнем защиты институциональных данных, как это определено IDP.
Уровень классификации данных – это формальная категоризация и маркировка данных, основанная на конфиденциальных и нормативных требованиях к конфиденциальности для защиты данных. IDP штата Огайо определяет четыре уровня классификации данных. ISCR связывает «S-уровень» с каждым уровнем классификации IDP: S1 (общедоступный), S2 (внутренний), S3 (частный) и S4 (ограниченный).
Для получения дополнительной информации о классификациях данных и требованиях к управлению информационной безопасностью см. «Институциональные классификации данных: основы».
Для получения дополнительной информации о ISS и ISCR, свяжитесь с [email protected]

В. Компьютерное обучение: Когда обучение институциональной политике данных будет доступно на BuckeyeLearn?

Пользователи данных должны пройти обучение, чтобы получить доступ к системам или выполнить требования местного подразделения, должны обратиться к записи базы знаний обучения институциональной политике данных (go.osu.edu/idp-training), чтобы узнать, как Самостоятельная запись на обучение.

После завершения обучения вы сможете:

Объяснять свои обязанности по доступу и обработке институциональных данных
Определить четыре классификации институциональных данных
Описать, как вам разрешено использовать каждый тип институциональных данных
Объясните, что вам следует делать, если вы подозреваете потерю, несанкционированный доступ или раскрытие институциональных данных.
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Навигация по записям
Previous post: Бык картинка для детей: Картинки быка на новый 2021 год для срисовки
Next post: Классный час 2 класс моя будущая профессия: Разработка классного часа “Моя будущая профессия” 2 класс