rfe что это такое

Rfe что это такое

Смотреть что такое «RFE» в других словарях:

RFE — ist die Abkürzung für: Radio Free Europe, eine Kette von Radiosendern Resources for Economists on the Internet, ein Internetmagazin Request for Enhancement, eine Form des Feature Request in der Softwareentwicklung rfe ist die Abkürzung für: Radio … Deutsch Wikipedia

RFE — may mean:* Radio Free Europe * Reason for encounter, in medical records * Request for evidence, in INS documents * An abbreviation for the Russian Far East * A product of the NOAA part of USAIDs Famine Early Warning Systems Network * Request for… … Wikipedia

RFE/RL — Die Kurzwellensendeanlage von Radio Free Europe/Radio Liberty bei Biblis Radio Free Europe/Radio Liberty (RFE/RL) ist eine Kette von Radiosendern, die Hörfunkprogramme in osteuropäischen und zentralasiatischen Sprachen produzieren und… … Deutsch Wikipedia

RFE/RL — Radio Free Europe Pour les articles homonymes, voir RFL et RL. Radio Free Europe/Radio Liberty (RFE/RL) est une radio et un groupe de communication privés financés par le Congrès des États Unis. L organisation existe en Europe et au Moyen Orient … Wikipédia en Français

RFE — Request for enhancement Une request for enhancement est un anglicisme pour une « demande d amélioration » dans le développement logiciel. On peut aussi trouver l anglicisme request for change (RFC) qui signifie la même chose en ITIL.… … Wikipédia en Français

RFE — Radio Free Europe. Also, R.F.E. * * * RFE (no periods) or R.F.E., Radio Free Europe … Useful english dictionary

RFE — … Википедия

RFE — Radio Free Europe. Also, R.F.E. * * * … Universalium

RFE — Radio Free Europe (Community » Media) * Request For Enhancement (Computing » Software) * Resources For Economists (Business » General) * Request For Evidence (Community » Law) * Regulatory Fish Encyclopedia (Community » Sports) * Radio Free… … Abbreviations dictionary

RFE — relative fluorescence efficiency … Medical dictionary

RFE — Request For Enhancement … Acronyms

Источник

Rfe что это такое

Полезное

Смотреть что такое «RFE» в других словарях:

RFE — ist die Abkürzung für: Radio Free Europe, eine Kette von Radiosendern Resources for Economists on the Internet, ein Internetmagazin Request for Enhancement, eine Form des Feature Request in der Softwareentwicklung rfe ist die Abkürzung für: Radio … Deutsch Wikipedia

RFE — may mean:* Radio Free Europe * Reason for encounter, in medical records * Request for evidence, in INS documents * An abbreviation for the Russian Far East * A product of the NOAA part of USAIDs Famine Early Warning Systems Network * Request for… … Wikipedia

RFE/RL — Die Kurzwellensendeanlage von Radio Free Europe/Radio Liberty bei Biblis Radio Free Europe/Radio Liberty (RFE/RL) ist eine Kette von Radiosendern, die Hörfunkprogramme in osteuropäischen und zentralasiatischen Sprachen produzieren und… … Deutsch Wikipedia

RFE/RL — Radio Free Europe Pour les articles homonymes, voir RFL et RL. Radio Free Europe/Radio Liberty (RFE/RL) est une radio et un groupe de communication privés financés par le Congrès des États Unis. L organisation existe en Europe et au Moyen Orient … Wikipédia en Français

RFE — Request for enhancement Une request for enhancement est un anglicisme pour une « demande d amélioration » dans le développement logiciel. On peut aussi trouver l anglicisme request for change (RFC) qui signifie la même chose en ITIL.… … Wikipédia en Français

RFE — Radio Free Europe. Also, R.F.E. * * * RFE (no periods) or R.F.E., Radio Free Europe … Useful english dictionary

RFE — … Википедия

RFE — Radio Free Europe. Also, R.F.E. * * * … Universalium

RFE — Radio Free Europe (Community » Media) * Request For Enhancement (Computing » Software) * Resources For Economists (Business » General) * Request For Evidence (Community » Law) * Regulatory Fish Encyclopedia (Community » Sports) * Radio Free… … Abbreviations dictionary

RFE — relative fluorescence efficiency … Medical dictionary

RFE — Request For Enhancement … Acronyms

Источник

Виза невесты США К-1

Что такое РФЕ

16:00 Nika Summer 28 Comments

28 комментариев:

Вероника, Здравствуйте. Я хотела спросить у нас RFE это насколько стопорит рассмотрение дела на месяц или 2-3 месяца, очень интересно, а спросить даже не у кого. РФЕ получили т к адвокат делал доки мой жених понадеялся, я сама хотела, а он адвокат все знает вот и результат в итоге РФЕ. Вы лучшая с вашим блогом Спасибо вам за все, столько нужной информации))

Привет адвокату, я не удивлена.
РФЕ сильно не тормозит дело, тормозит дело копожопый адвокат, у которого вас таких 150 в очереди стоит. Быстро собирайте недостающие документы, быстро отсылайте и проконтролируйте, что он отослал! А то всякое бывает. По срокам я вас не сориентирую, все зависит от сотрудника рассматривающего ваше дело, что-то сразу рассматривает, кто-то подольше. Вам уже деваться некуда-ждите.

Спасибо, все скажу жениху, что нужно проконтролировать адвоката.))

Привет, подскажи пожалста, что нужно писать в письме от родственников? Его мама хочет написать письмо о подтверждении реальности наших отношений

У вас запросили письмо от родственников? Если нет, то его и писать не нужно. Но если решили, то пишите в свободной форме, так как бы обычный человек написал бы о ваших отношениях со стороны, как же я могу вам подсказать?))

Вероника, а могут ли прислать отказ или RFE, если формы подписаны синей ручкой?

Ну если рассматривающему дело офицеру это не понравится,то может,а вообще это редкость

Добрый день! 30 апреля у меня было собеседование на визу К1. На собеседовании была вместе с женихом, Визу одобрили. А вчера позвонили из посольства и пригласили приехать еще раз. причину не объяснили. нервничаю. Что это может значит?

Если не попросили донести никаких документов,то проблема скорее всего в отпечатках пальцев т.к. Первый раз могла выйти ошибка,такое случается. В любом случае вам нужно звонить и выяснять в чем причина до приездв,чтобы не вышел сюрприз

Здравствуйте Veronika!
Скажите пожалуйста, если у жениха уже была раньше виза К-1 не удачная, так как девушка ушла от него после получения грин карты. А сейчас он подавать если будет могут ли быть проблемы с нашим делом?
С уважением, Ольга

Нет, проблем в таких случаях не бывает, а вот вопросы на собеседовании могут задать, так что будьте готовы

А какие вопросы могут задавать? примерно чтобы знать?
и еще вопрос такой: сколько примерно сейчас ждать визу К-1,

Заранее спасибо, Ольга

Ну, например, знаете ли вы, что вы не первая вызванная невеста, знаете ли вы почему они расстались? Что в голову консулу придет, то и спросит. Официальный срок ожидания 5 месяцев, но получают одобрение за пару месяцев сейчас.

Скажите Вероника а 2 месяца это для украинок в связи с политическими событиями или для русских тоже.
С уважением, Ольга

Всем здравствуйте, как я писала уже в одной теме по поводу ожидания, (Белоруссия) с 18 апреля 2014 и по сегодняшний день 23 июня2014, все ждем, все стоит на месте((( Уже запарились, если честно

Здравствуйте Вероника!
Мой жених оформляет документы на визу К1 на меня. Но еще год не прошел как по визе К1 к нему уже приехала его бывшая жена и ушла от него как только получила green card.
Он написал waiver и объяснил все при отправлении документов. Мы боимся как бы government не подумало что он мошенничает. Хотя от его бывшей нечего было взять.
Он сказал что обычно по закону требуется ждать 2 года до оформления следующей визы К1. Но адвокат вроде сказал что если он напишет waiver с объяснениями, то утвердят.
Вы специалист в этом деле! Как Вы думаете могут ли быть проблемы с approvel?
Спасибо.

Я так полагаю,что НЕТ. Поскольку у жениха нет окончательного свидетельства об окончании брака и получите вы его только через 6 месяцев. Какой у вас штат?

Ella как вы в итоге справились с этим вопросом? Помогли ли вам на EHarmony и как быстро после того как вы отправили уточнения вам одобрили петицию? У нас такой же вопрос, познакомились там же.

Источник

Методы отбора фич

Эта статья — обзор, компиляция из нескольких источников, полный список которых я приведу в конце. Отбор фич (feature selection) — важная составляющая машинного обучения. Поэтому мне захотелось лучше разобраться со всевозможными его методами. Я получила большое удовольствие от поиска информации, чтения статей, просмотра лекций. И хочу поделиться этими материалами с вами. Я постаралась написать статью так, чтобы она требовала минимальных знаний в области и была доступна новичкам.

В тексте везде идет речь про обучение с учителем. Набор данных для обучения модели называется тренировочный сет. Независимые переменные носят названия фичи, зависимую я называю целевой переменной. Я предполагаю, что эти слова читателю знакомы.

Отбор фич (feature selection)

Почему отбор фич вообще необходим. Основных причин две. Во-первых, если фич очень много, то увеличивается время работы классификатора. Если стоит цель протестировать несколько классификаторов с целью выбора лучшего, то время необходимое на вычисления может стать просто огромным. Кроме того, данные (тренировочный сет) могут перестать помещаться в оперативную память, тогда придется модифицировать алгоритмы классификаторов. Может перестать помещаться даже одна строка сета, хотя это уже редкий случай.
Главная причина все-таки вторая — с увеличением количества фич часто падает точность предсказания. Особенно если в данных много мусорных фич (мало коррелирующих с целевой переменной). Это явление называется переобучение (overfitting).

Методы отбора фич делятся на три категории: filter methods, wrapper methods и embedded methods. Первую категорию я буду назвать “методы фильтрации”, последнюю — “встроенные методы”, а для второй у меня нет адекватного перевода (выслушаю предложения).

Методы фильтрации (filter methods)

Они основаны на статистических методах и, как правило, рассматривают каждую фичу независимо. Позволяют оценить и ранжировать фичи по значимости, за которую принимается степень корреляции этой фичи с целевой переменной. Рассмотрим несколько примеров.

Informaition gain

Чем больше параметр IG — тем сильнее корреляция. Таким образом, мы легко можем вычислить information gain для всех фич и выкинуть те, которые слабо влияют на целевую переменную. Тем самым, во-первых, сократив время расчета модели, а, во-вторых, уменьшив опасность переобучения.

Хи-квадрат (chi-square)

Рассмотрим ее использование на примере. Предположим, мы хотим исследовать влияние некого воздействия на возникновение определенной болезни. Таблица с имеющейся у нас статистикой выглядит так:

Где ячейка на пересечении первой строки и первого столбца отражает количество подвергшихся воздействию и заболевших; первой строки и второго столбца — количество подвергшихся воздействию, но не заболевших и т.д.
Рассчитаем ожидаемое значение для первой ячейки (те, кто подвергся воздействию и заболел):

Аналогично для других ячеек. И по формуле вычисляем хи-квадрат (в данном случае он равен 29.1).
Таким образом, для независимых событий параметр хи-квадрат будет равен нулю (или числу близкому к нему). Но чтобы точно понять, какова вероятность получить такую картину для двух независимых событий, вводят еще одно понятие — степень свободы. Она определяется как:
(#значения_переменной1 — 1)*(#значения_переменной_2 — 1)
Где #значения_переменной1 — количество значений, которые может принимать переменная 1 (для нашего случая степень свободы = 1).
Для того чтобы имея значение хи-квадрат и степень свободы можно было прикинуть вероятность существуют специальные таблицы (типа этой(https://www.easycalculation.com/statistics/chisquare-table.php)).

Некоторое представление о работе алгоритма мы получили. Но разумеется в реальности не будет необходимости ни писать этот алгоритм самостоятельно, ни тем более считать статистику вручную. Библиотека scikit-learn для питона дает возможность не задумываться о деталях реализации:

В моей прошлой статье как раз можно найти пример эффективности применения хи-квадрат статистики для решения NLP задачи.

Где первое слагаемое отвечает за максимизацию корреляции между выбранным набором фич S и целевой переменной Y (аналогично методу informaition gain), а второе за минимизацию корреляций между фичами. Таким образом полученный набор фич не только релевантен, но и фичи в этом наборе минимально повторяют друг друга. В этом методе фичи в набор добавляются по одной с выбором оптимальной на каждом шаге.

Плюсы и минусы методов фильтрации

Чем этот класс методов хорош? У них низкая стоимость вычислений, которая зависит линейно от общего количества фич. Они значительно быстрее и wrapper и embedded методов. К тому же они хорошо работают даже тогда, когда число фич у нас превышает количество примеров в тренировочном сете (чем далеко не всегда могут похвастаться методы других категорий).

В чем их недостатки? Они рассматривают каждую фичу изолированно. Из-за этого найти топ-N наиболее коррелирующих фич вообще говоря не означает получить подмножество, на котором точность предсказания будет наивысшей. Рассмотрим простой пример.

Предположим, что есть некий массив фич, среди которых X1 и X2. Целевая переменная зависит от них как:

(логическая функция XOR)
Таблица истинности будет выглядеть так (если кто забыл):

Глядя на эту таблицу, построим таблицу со статистикой для переменной X1 и вычислим ее корреляцию с переменной Y (для X2 будет аналогично) по формуле хи-квадрат.

Легко посчитать, что хи-квадрат будет равен 0, то есть никакой корреляции между фичей и целевой переменной не покажет.

Пример утрирован, но он хорошо показывает, что методы фильтрации не способны уловить совместное влияние нескольких фич на целевую переменную.

Wrapper methods

Суть этой категории методов в том, что классификатор запускается на разных подмножествах фич исходного тренировочного сета. После чего выбирается подмножество фич с наилучшими параметрами на обучающей выборке. А затем он тестируется на тестовом сете (тестовый сет не участвует в процессе выбора оптимального подмножества).

Есть два подхода в этом классе методов — методы включения (forward selection) и исключения (backwards selection) фич. Первые стартуют с пустого подмножества, куда постепенно добавляются разные фичи (для выбора на каждом шаге оптимального добавления). Во втором случае метод стартует с подмножества равного исходному множеству фич, и из него постепенно удаляются фичи, с пересчетом классификатора каждый раз.

Один из примеров таких методов — recursive feature elimination. Как следует из названия, он относится к алгоритмам постепенного исключения фич из общего пула. На питоне реализация этого алгоритма есть в библиотеке scikit-learn. Этот метод требует выбрать классификатор, с помощью которого будут оцениваться фичи, например, линейная регрессия:

Хотя метод исключения лучше отслеживает взаимосвязи между фичами, он гораздо дороже вычислительно. Впрочем, все wrapper methods требуют гораздо больших вычислений, чем методы фильтрации. К тому же в случае большого количества фич и небольшого размера тренировочного сета эти методы имеют опасность переобучения.

Встроенные методы (embedded methods)

И наконец, встроенные методы, которые позволяют не разделять отбор фич и обучение классификатора, а производят отбор внутри процесса расчета модели. К тому же эти алгоритмы требуют меньше вычислений, чем wrapper methods (хотя и больше, чем методы фильтрации).

Основным методом из этой категории является регуляризация. Существуют различные ее разновидности, но основной принцип общий. Если рассмотреть работу классификатора без регуляризации, то она состоит в построении такой модели, которая наилучшим образом настроилась бы на предсказание всех точек тренировочного сета.
Например, если алгоритм классификации линейная регрессия, то подбираются коэффициенты полинома, который аппроксимирует зависимость между фичами и целевой переменной. В качестве оценки качества подобранных коэффициентов выступает среднеквадратичная ошибка (RMSE). Т.е. параметры подбираются так, чтобы суммарное отклонение (точнее суммарный квадрат отклонений) у точек предсказанных классификатором от реальных точек было минимальным.
Идея регуляризации в том, чтобы построить алгоритм минимизирующий не только ошибку, но и количество используемых переменных.

Метод регуляризации Тихонова (ridge regression)

Где первое слагаемое это как раз среднеквадратичная ошибка, а второе — регуляризирующий оператор (сумма квадратов всех коэффициентов, умноженная на альфа). В процессе работы алгоритма размеры коэффициентов будут пропорциональны важности соответствующих переменных, а перед теми переменными, которые дают наименьший вклад в устранение ошибки, станут околонулевые.
Пара слов о параметре альфа. Он позволяет настраивать вклад регуляризирующего оператора в общую сумму. С его помощью мы можем указать приоритет — точность модели или минимальное количество используемых переменных.

Если мы хотим использовать линейную регрессию с регуляризацией Тихонова, то нет необходимости изобретать велосипед. В библиотеке scikit-learn есть модель под названием Ridge regression, которая включает в себя этот тип регуляризации.

Обратите внимание на возможность вручную настроить параметр альфа.

LASSO

Аналогичен предыдущему во всем кроме отличия в регуляризирующем операторе. Он представляет собой не сумму квадратов, а сумму модулей коэффициентов. Несмотря на незначительность различия, свойства отличаются. Если в ridge по мере роста альфа все коэффициенты получают значения все ближе к нулевым, но обычно при этом все-таки не зануляются. То в LASSO с ростом альфа все больше коэффициентов становятся нулевыми и совсем перестают вносить вклад в модель. Таким образом, мы получаем действительно отбор фич. Более значимые фичи сохранят свои коэффициенты ненулевыми, менее значимые — обнулятся. Подробнее послушать об этих свойствах и взглянуть на графики (а за одно узнать про Elastic Net, на котором я не стану останавливаться) можно, например, в этой лекции.

Использование этого метода с помощью библиотеки scikit-learn так же идентично предыдущему методу. Только Ridge заменяется на Lasso.

Таким образом, регуляризация — это своеобразный штраф за излишнюю сложность модели, который позволяет защитить себя от перетренировки в случае наличия среди фич мусорных. Не стоит думать, что регуляризация бывает только в линейных моделях, и для бустинга и для нейросетей существуют свои методы регуляризации.
Из минусов регуляризации можно отметить тот факт, что модель строится на всем массиве фич а значит, она не ускоряет работу классификатора. Но в общем случае этот метод способен лучше уловить взаимозависимости переменных, чем методы фильтрации.

В заключение

Я не буду здесь писать выводы о критериях выбора того или иного метода в конкретной ситуации. В большинстве случаев проще и удобнее всего будет обратиться к встроенным методам. В случае если нужна наглядность — методы фильтрации могут ее обеспечить. Остальное, я думаю, вопрос практики.

Буду рада услышать комментарии. Если, по вашему мнению, в тексте есть неточность, чего-то не хватает, что-то непонятно, хотите поделиться своим практическими наблюдениями — пишите.

Источник

📊 Построение и отбор признаков. Часть 2: feature selection

Что такое отбор признаков?

Существует масса алгоритмов, которые преобразуют набор со слишком большим количеством признаков в управляемое подмножество. Как и в случае с построением признаков, для разных типов данных оптимальны разные способы. Более того, при выборе алгоритма необходимо учитывать наши цели, что мы хотим сделать с обрабатываемым датасетом.

Выбор наиболее оптимальных признаков из множества существующих – непростая задача. Большое их количество значительно увеличивает время вычислений, к тому же, появляется угроза переобучения.

1. Методы фильтрации (filter methods)

Выбирают внутренние свойства признаков – они быстрее и менее затратны с точки зрения вычислений, чем методы-оболочки. При работе с данными большой размерности в вычислительном отношении дешевле использовать методы фильтрации.

Сбор информации (Information Gain, IG)

Вычисляет уменьшение энтропии в результате преобразования набора данных. Его можно использовать для отбора признаков путем оценки информационного прироста каждой переменной в контексте целевой переменной.

Критерий хи-квадрат (Chi-square Test)

Используется для категориальных признаков в датасете. Мы вычисляем хи-квадрат между каждым признаком и целью, после выбираем желаемое количество “фич” с лучшими показателями. Чтобы правильно применить критерий для проверки связи между различными функциями в наборе данных и целевой переменной, должны быть выполнены следующие условия: категориальные переменные, которые выбираются независимо, и частота значений > 5.

Критерий Фишера (F-тест)

Критерий Фишера – один из наиболее широко используемых методов контролируемого выбора признаков. Алгоритм, который мы будем использовать, возвращает ранги переменных на основе оценки критерия в порядке убывания, после чего уже следует их отбор.

Коэффициент корреляции

Стоит отметить, что переменные должны коррелировать с целевым показателем, но не должны между собой. В примере ниже мы будем использовать корреляцию Пирсона.

Абсолютное отклонение (Mean Absolute Difference, MAD)

Эта техника позволяет нам вычислить абсолютное отклонение от среднего.

2. Методы обертки (wrapper methods)

Процесс выбора функции основан на конкретном алгоритме машинного обучения, который мы используем. Он следует подходу жадного поиска, оценивая все возможные комбинации функций по определенному критерию. Методы оболочки обычно обеспечивают лучшую точность прогнозирования чем методы фильтрации.

Прямой отбор признаков

Это крайне прямолинейный метод, в котором мы начинаем с наиболее эффективной переменной по отношению к цели. Затем мы выбираем другую переменную, которая дает лучшую производительность в сочетании с первой. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут заданный критерий.

Последовательный отбор признаков

Этот метод работает прямо противоположно методу прямого выбора характеристик. Здесь мы начинаем со всех доступных функций и строим модель. Затем мы используем переменную из модели, которая дает наилучшее значение меры оценки. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут заданный критерий.

Исчерпывающий выбор признаков

Это самый надежный метод выбора функций из всех существующих. Его суть – оценка каждого подмножества функций методом перебора. Это означает, что метод пропускает все возможные комбинации переменных через алгоритм и возвращает наиболее эффективное подмножество.

Рекурсивное исключение признаков

3. Встроенные методы (embedded methods)

Регуляризация LASSO (L1)

Регуляризация состоит в добавлении штрафа (penalty) к различным параметрам модели во избежание чрезмерной подгонки. При регуляризации линейной модели штраф применяется к коэффициентам, умножающим каждый из предикторов. Lasso-регуляризация обладает свойством, позволяющим уменьшить некоторые коэффициенты до нуля. Следовательно, такие “фичи” можно будет просто удалить из модели.

Метод с использованием Случайного Леса (Random Forest Importance)

Заключение

Правильные преобразования зависят от многих факторов: типа и структуры данных, их объема. Не стоит также забывать о доступных ресурсах нашего компьютера или облака. Взяв на вооружение обе техники из этого цикла статей, вы будете чувствовать себя гораздо увереннее в мире науки о данных.

Источник