{"id":267688,"date":"2015-11-07T09:13:02","date_gmt":"2015-11-07T06:13:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=267688"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=267688","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u044f \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u043b \u0432 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 BigData \u043e\u0442 Beeline"},"content":{"rendered":"<p>       <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/ec2\/43d\/337\/ec243d337315436681658acac7998fd4.jpg\" width=\"40%\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0411\u0438\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 (<a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/269065\/\">\u0440\u0430\u0437<\/a>, <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/269745\/\">\u0434\u0432\u0430<\/a>). \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f, \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0448\u043b\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435. \u0418 \u0445\u043e\u0442\u044f \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044f\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430, \u044f \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b. \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u2014 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h4>\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>  \u0413\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442, \u0447\u0442\u043e 80% \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 20% \u0437\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u043c. \u0418 \u043e\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043d\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u00abgarbage in \u2014 garbage out\u00bb. \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c.<\/p>\n<h5>\u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432<\/h5>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u044f\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 (outliers). \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e 99.9% \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0425 \u0441\u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0440\u0435\u0437\u043a\u0435 [0;1], \u0430 0.01% \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0441\u043e\u0442\u043d\u044e, \u0442\u043e \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438: \u0432\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439, \u0430 \u0432\u043e-\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b \u0447\u0435\u043c-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data[&quot;x8_strange&quot;] = (data[&quot;x8&quot;] &lt; -3.0)*1 data.loc[data[&quot;x8&quot;] &lt; -3.0 , &quot;x8&quot;] = -3.0 data[&quot;x31_strange&quot;] = (data[&quot;x31&quot;] &lt; 0.0)*1.0 data.loc[data[&quot;x31&quot;] &lt; 0.0, &quot;x31&quot;] = 0.0 data[&quot;x40_zero&quot;] = (data[&quot;x40&quot;] == 0.0)*1.0 <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h5>\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h5>\n<p>  \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u0441\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0443 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 k-\u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439). \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f \u043e\u0431\u043e\u0448\u0435\u043b\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c: \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043e \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u0435\u0435 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e \u043d\u0443\u043b\u044f. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0438\u0434. \u041d\u0443 \u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0448\u043a\u0430\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432\u0441\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u0440\u0435\u0437\u043e\u043a [0;1]<\/p>\n<h5>\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h5>\n<p>  \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u043a\u043b\u0430\u0434\u0435\u0437\u044c \u0434\u043b\u044f data mining\u2019\u0430, \u043d\u043e \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u044d\u0448\u0438, \u0434\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f \u0440\u0443\u0442\u0438\u043d\u0430: \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0435\u0434\u043a\u0438\u0435 \u0445\u044d\u0448\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e Rare (\u0440\u0435\u0434\u043a\u0438\u0435 = \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0436\u0435 0.5%), \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e Missing \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e (\u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 xgboost, \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">data = pd.get_dummies(data, columns=[&quot;x2&quot;, &quot;x3&quot;, &quot;x4&quot;, &quot;x11&quot;, &quot;x15&quot;]) for col in data.columns[data.dtypes == &quot;object&quot;]:     data.loc[data[col].isnull(), col] = 'Missing' thr = 0.005 for col in data.columns[data.dtypes == &quot;object&quot;]:     d = dict(data[col].value_counts(dropna=False)\/len(data))     data[col] = data[col].apply(lambda x: 'Rare' if d[x] &lt;= thr else x) d = dict(data['x0'].value_counts(dropna=False)\/len(data)) data = pd.get_dummies(data, columns=data.columns[data.dtypes == &quot;object&quot;]) <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h5>Feature engineering<\/h5>\n<p>  \u042d\u0442\u043e \u0442\u043e, \u0437\u0430 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c data science. \u041d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c. \u041f\u043e\u0447\u0442\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e x55+x56+x57+x58+x59+x60 = 1, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0438. \u0421\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433 \u0430\u0431\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0421\u041c\u0421, \u0437\u0432\u043e\u043d\u043a\u0438, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442, etc. \u0410 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0435 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0449\u0438, \u0443 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0437 \u0434\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 90% \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 5%. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c 12 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">thr_top = 0.9 thr_bottom = 0.05 for col in [&quot;x55&quot;, &quot;x56&quot;, &quot;x57&quot;, &quot;x58&quot;, &quot;x59&quot;, &quot;x60&quot;]:     data[&quot;mostly_&quot;+col] = (data[col] &gt;= thr_top)*1     data[&quot;no_&quot;+col] = (data[col] &lt;= thr_bottom)*1 <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h5>\u0423\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c NA<\/h5>\n<p>  \u0422\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e: \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043a \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0443, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043c\u0435\u043b\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c NA-\u0448\u043a\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u043e\u0439 (\u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442). \u042f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0432\u044b\u043a\u0438\u043d\u0443\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 60% \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 NA, \u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c.<\/p>\n<h5>\u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430<\/h5>\n<p>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439. \u0418\u0437 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0435\u043d\u044b, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c 0&lt;1\u2026&lt;6 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442. \u0410 \u0440\u0430\u0437 \u0442\u0430\u043a, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e. \u041e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u043d\u043e \u0437\u0430\u0442\u043e \u0435\u0451 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c huber \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0451 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u0442\u043e\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.linear_model import SGDRegressor sgd = SGDRegressor(loss='huber', n_iter=100) sgd.fit(train, target) test  = np.hstack((test, sgd.predict(test)[None].T)) train = np.hstack((train, sgd.predict(train)[None].T)) <\/code><\/pre>\n<h5>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h5>\n<p>  \u0412\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b: \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 (\u0430 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u0430\u0431\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c), \u0442\u043e k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0435\u0451 \u043f\u043e\u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b k=7, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b 3 \u0438 15 (\u0432 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438 \u0432 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435). \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u0430. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u0438 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0435\u043d\u044b, \u0442\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f, \u043d\u0430\u0434\u043e \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e + 25 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.cluster import KMeans k15 = KMeans(n_clusters=15, precompute_distances = True, n_jobs=-1) k15.fit(train) k7 = KMeans(n_clusters=7, precompute_distances = True, n_jobs=-1) k7.fit(train) k3 = KMeans(n_clusters=3, precompute_distances = True, n_jobs=-1) k3.fit(train) test  = np.hstack((test,  k15.predict(test)[None].T,  k7.predict(test)[None].T,  k3.predict(test)[None].T)) train = np.hstack((train, k15.predict(train)[None].T, k7.predict(train)[None].T, k3.predict(train)[None].T)) <\/code><\/pre>\n<h4>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0430, \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/xgboost.readthedocs.org\/en\/latest\/\">\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0435\u043d<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e xgboost \u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043d \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c, \u043c\u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f 75% (\u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0434\u043b\u044f k-neighbors), \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 (\u0433\u0434\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u044b), \u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0432 <a href=\"http:\/\/www.cs.haifa.ac.il\/~rita\/ml_course\/lectures\/KNN.pdf\">\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a> <\/p>\n<p>  \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0433\u0440\u0443\u0448\u043a\u0438, \u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043d\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0438 \u043d\u0435 k-\u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0438, \u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u2013 xgboost. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u043f\u0440\u0438\u0434\u044f \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0443 \u0432 \u0411\u0438\u043b\u0430\u0439\u043d, \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u043c-\u0442\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab\u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0430\u00bb.   <\/p>\n<blockquote><p>\u00abWhen in doubt \u2013 use xgboost\u00bb <br \/>  <i><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/owenzhang1\">Owen Zhang<\/a>, top-2 on Kaggle.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p>  \u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e-\u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u044b, \u0438 \u0442\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b \u044f, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0432 \u0445\u044d\u0448\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u041a-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b \u043b\u0435\u0433\u043a\u0438\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 (\u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432), \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043f\u043e \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e xgboost). <\/p>\n<pre><code class=\"python\">gbm = xgb.XGBClassifier(silent=False, nthread=4, max_depth=10, n_estimators=800, subsample=0.5, learning_rate=0.03, seed=1337) gbm.fit(train, target) bst = gbm.booster() imps = bst.get_fscore() <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/334\/e18\/ff3\/334e18ff3abe42139b64d724f122a546.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041c\u043e\u0435 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a \u201c\u043d\u0438\u0447\u0442\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f\u201d (\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 70 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 335), \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0448\u0443\u043c\u0430, \u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439, \u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u043d\u0438\u043c \u2013 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0432\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c (i.e. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Overfitting\">\u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f<\/a>).<\/p>\n<p>  \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u2013 x8, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u2013 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b SGD-\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043d\u043e\u0439. \u0422\u0435, \u043a\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435, \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043b\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f x8, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b. \u041d\u0430 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0411\u0438\u043b\u0430\u0439\u043d\u0435 \u044f \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0443\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e. \u042d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b \u0412\u041e\u0417\u0420\u0410\u0421\u0422! \u041a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u0438, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043a\u0435 \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0430, \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u0445, \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430, \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u043d\u0443\u044e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438 \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0443. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/683\/f7e\/fcb\/683f7efcbe504484a9306c9ef47b7100.jpg\" width=\"45%\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c 120 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c 70 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c 170 (\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0432\u044b\u043a\u0438\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435, \u0432\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u044f\u0437\u043d\u0435\u043d\u044b \u0447\u0435\u043c-\u0442\u043e \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c). <br \/>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u0434\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c. \u0414\u0432\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 xgboost.XGBClassifier, \u0437\u0430\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u2013 \u044d\u0442\u043e eta (\u043e\u043d \u0436\u0435 learning rate) \u0438 n_estimators (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432). \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b (\u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b max_depth=8, subsample=0.5, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e).<\/p>\n<p>  \u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 eta \u0438 n_estimators \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u2013 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435 eta (\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f), \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0418 \u043c\u044b \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0443\u043c\u043e\u043c, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f eta = 0.02 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 800 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/8b3\/a5f\/94d\/8b3a5f94d1704ca78bb1d35e693d2e4f.jpg\" width=\"85%\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 eta (0.01-0.03) \u0438 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f (seed) \u0435\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f 0.02 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 76.7 \u0434\u043e 77.1), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 eta. \u0421\u0442\u0430\u043b\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 eta \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 (\u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043e\u0442 seed?). <\/p>\n<p>  \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0442\u043e eta, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435 (\u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438). \u042d\u0442\u043e eta=0.006. \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432. \u0422\u0435\u043c \u0436\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u0432\u044b\u0448\u0435, \u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f eta=0.006 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 3400 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432. \u041d\u0430 \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 seed (\u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438 \u043b\u0438 \u0444\u043b\u0443\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for seed in [202, 203]:       gbm = xgb.XGBClassifier(silent=False, nthread=10, max_depth=8, n_estimators=3400, subsample=0.5, learning_rate=0.006, seed=seed)     gbm.fit(trainclean, target)     p = gbm.predict(testclean)      filename = (&quot;subs\/sol3400x{1}x0006.csv&quot;.format(seed))     pd.DataFrame({'ID' : test_id, 'y': p}).to_csv(filename, index=False) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c core i7 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0430. \u0412\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430. \u0424\u043b\u0443\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 public leaderboard \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438 (\u0434\u043b\u044f seed=202 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b 77.23%, \u0434\u043b\u044f seed=203 77.17%). \u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 private leaderboard \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b \u0431\u044b \u043d\u0435 \u0445\u0443\u0436\u0435. \u0412\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c.<\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c \u0441 Kaggle \u2013 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0441\u0430\u0431\u043c\u0438\u0442\u0430. \u041d\u0430 Kaggle \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441\u0430\u043c\u0431\u0438\u0448\u043d\u043e\u0432 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043e (\u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430, \u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 5 \u0432 \u0434\u0435\u043d\u044c), \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0435 \u0441\u0430\u0431\u043c\u0438\u0448\u043d\u044b \u0431\u0435\u0437\u043b\u0438\u043c\u0438\u0442\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u043b\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u0436 600 \u0440\u0430\u0437. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0430\u0431\u043c\u0438\u0448\u043d \u043d\u0430\u0434\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d, \u0430 \u043d\u0430 Kaggle \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0434\u0432\u0430, \u0438 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043d\u0430 private leaderboard \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<p>  \u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0449\u044c \u2013 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b. \u0421 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043b\u0438\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f feature design. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u043e\u0442\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e: \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c, \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438, \u0430 \u0446\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u044f\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c.       <\/p>\n<div class=\"clear\"><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/270367\/\"> http:\/\/habrahabr.ru\/post\/270367\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>       <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/ec2\/43d\/337\/ec243d337315436681658acac7998fd4.jpg\" width=\"40%\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0411\u0438\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 (<a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/269065\/\">\u0440\u0430\u0437<\/a>, <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/269745\/\">\u0434\u0432\u0430<\/a>). \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f, \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0448\u043b\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435. \u0418 \u0445\u043e\u0442\u044f \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044f\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430, \u044f \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b. \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u2014 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-267688","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/267688","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=267688"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/267688\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=267688"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=267688"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=267688"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}