秋天的森林二年级作文

关键词：空气绿色沐浴森林

秋天的森林二年级作文（共14篇）

篇1：秋天的森林二年级作文

一年有四个季节，春、夏、秋、冬，我最喜欢秋天，因为秋天风景优美，果实累累。

银杏树、槐树、还有梧桐树的叶子，她们都变黄色了，只要秋风一吹，金黄的树叶就挣脱他的妈妈，飘飘悠悠的落到地上。松树和柏树依然不换上秋姐姐给他们准备的新衣服，因为他们太喜欢自己的碧绿衣服了，所以不肯脱下来。

我喜欢吃苹果和葡萄，那就先介绍苹果吧，她红彤彤的，好像很害羞，但是很好吃。再看看葡萄，它就像闪亮亮的紫宝石，真吸引人。菊花姑娘是一位爱打扮的姑娘，她有许多漂亮又与众不同的衣服，比如紫色晚礼服、红色大袍子，白色纱裙……

秋天真美啊，我们爱秋天。

公众号：红艳传书

篇2：秋天的森林二年级作文

热闹的森林小学二年级作文

最近，森林里搬来了一个新居民——猫头鹰，可每天早晨，猫头鹰睡觉的时候，小鸟们喳喳叫，青蛙呱呱唱歌，老虎和熊嗷嗷地吼着……

哎！这样的环境，令猫头鹰经常失眠。终于有一天，它实在忍不住了，把所有动物召集起来，开了一场大会。“你们整天叫，吵得我睡不着觉，因此最近我捕捉到的田鼠数量减少了很多，大家都想想办法吧！”猫头鹰说。“哞哞，那该怎么办？”老牛问。“那我们就不叫了呗！”青蛙呱呱提议道。正当大家一致同意这种方法时，啄木鸟叫道：“咕咕，我要给树治病，不发出声音不行呀！”猫头鹰想了想说：“那还是我搬走好了，不麻烦大家了。”从此，猫头鹰白天安心休息，夜晚专心工作，其它小动物也可以尽情地唱歌了。

篇3：秋天的森林二年级作文

不平衡数据集是指数据集内各类别所占比例不均,其中某个或某几个类别比例远远小于其它类别。它广泛存在于真实的应用场景中,例如利用用户提交数据检测用户诈骗的可能性,一般诈骗用户数量远远小于普通用户;利用检测数据检测病人的疾病[1],如癌症,患癌症的病人数量远远小于检查的病人;其他有利用卫星图片油井定位[2]、文本自动分类、垃圾邮件过滤等。在上述应用中,人们更关心的是对于少数类别的判断,事实上少数类错判带来的损失远远大于对多数类的错判,例如对于癌症病人如果错判,延误了最佳治疗时机,会给癌症病人带来致命威胁。因此研究不平衡数据集分类问题具有重大的现实意义。

传统分类方法以分类精度作为评判学习器的指标,在不平衡数据集中,学习器的预测结果肯定更加偏向比例更大的类别。Weiss的实验[3],以分类精度为准则的学习器模型会导致识别少数类准确率下降,这样的分类学习器模型会倾向将样本预测为多数类。

本文在研究不平衡数据集特点和随机森林的特性基础上,提出了针对不平衡数据的二次随机森林分类算法,通过改变样本数据结构改善分类性能。

1不平衡数据的分类研究

由于多数类分类问题可以转化为二分类问题,因此本文研究是基于二分类的不平衡数据集分类问题加以研究。正类为多数类,负类为少数类。

除了类间不平衡度较大易造成对少数类的识别率降低外,Japkowicz[4]等人的实验研究表明,类间不平衡度(正负类比例)并不是导致传统分类算法性能下降的首要原因,事实上当类间重叠度低时,传统的机器算法如C4.5、BP神经网络和SVM的分类性能仍较好,而当类间重叠度较高时,传统分类算法性能下降。以二维数据为例,如图1所示,当类间重叠度较低时,正负类边界清楚,少数类的信息并没有被淹没,而当图2所示类间重叠度高意味着正负类之间的边界模糊,少数类信息淹没在多数类中。分类算法的实质是建立一套规则,将数据集空间划分为不同类的区域,由于重叠度较高势必导致分类算法的学习性能下降。

由于样本比例悬殊和重叠度较高是导致不平衡数据集学习困难的主要原因,现有的研究也是集中在数据抽样技术和分类算法改进两方面。

1.1基于数据采样

数据抽样技术的目的是调整少数类和多数类的比例,降低数据不平衡度,抽样技术分为两类:向下抽样,即减少多数类数量;向上抽样,即增加少数类数量。常用的方法有:

随机向下抽样:随机去掉样本中的多数类,以降低不平衡度。可能会造成多数类表达能力的缺失。

随机向上抽样:随机复制样本中的少数类达到增加少数类样本数量的效果,可能会造成对于少数类的过学习。

虚拟少数类向上采样(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)[5]:它基于如下假设,两个距离较近的少数类样本之间仍是少数类,人工构造新少数样本。SMOTE算法步骤如表1:

SMOTE算法虽然避免了抽样的随机性,但依然存在一些不足,例如新样本的有效性,如有k个近邻中有散列点可能造成新样本点的有效性差。另外可能增加边界的点,使两类的边界更加模糊。对于孤立少数样本,smote算法会产生更多噪声。

以上都是基于采样技术,改变原样本数据集的分布结构,以达到降低数据集不平衡度的效果。

1.2算法改进

支持向量机利用核函数将线性不可分转化为特征空间线性可分[6]。传统SVM(支持向量机)分类面会偏向少数类,Wu等人通过调整边界,修改核函数修正偏差。传统集成分类算法错分样本和正分样本的权重相同,导致对少数类分类效果差,Joshi[7]等人针对此提出在每次迭代时赋予正分样本和错分样本不同的权重,提高对少数类的分类效果。

基于分类算法的改进没有改变原样本数据集分布结构,其核心是侧重对少数类的划分,加大少数类的误判代价,使学习器对少数类敏感。但当少数类样本不能反映其真实分布时,容易出现过拟合现象[8]。

2随机森林

随机森林(Random Forest,RF)是一种基于Bagging和随机子空间技术得到集成分类学习器模型,2001年,由Breiman[9]明确提出。它由多个分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)组成,并最终通过投票来决定最优分类结果[10]。RF算法流程如表2:

随机森林已经被证明有分类效果更加准确、不易产生过拟合、平衡误差和多分类泛化能力显著[11]等优点,此外随机森林根据需求不仅可以输出所属类别还能输出属于该类别的概率。因为CART树也是对特征空间进行随机子空间划分从而判断类别,故CART树错判的样例也集中在两类之间边界和类间重叠度较高的区域,因此可以利用随机森林的特性,根据错判率找到重叠度较高的区域。

3基于二次随机森林的算法改进

分类算法的改进多是在算法进行优化没有改变数据集的结构,而随机森林可以侦测出混杂在少数类样本空间中的多数类,不妨利用这种特性,将利用随机森林侦测到的噪音去除或者将多数类别去除,再对修改过的训练集进行随机森林训练,这样可以减小数据集的不平衡度,同时降低数据重叠度,可以称这种算法为TRF(two randomforst)流程如表3:

4不平衡数据集分类评价方法

根据具体应用场景,不同分类学习器模型考虑的评价指标不同。不过常见的评价指标是基于表4的混淆矩阵。

使用混淆矩阵,可以得到如下评价分类器性能的指标:

精确度(acurracy):

精确度表示分类学习器模型的整体性能,但在不平衡数据集中由于正负类比例悬殊,并不能恰当描述对少数类的分类性能。例如仅有正负类比例为0.99:0.01,分类器只需把所有测试样本分为正类,精确度即为99%。

少数类的召回率:

少数类的召回率反映了学习器对少数类的识别性能,值越大代表识别出越多的少数类,但未考虑对少数类的识别准确性,未能表明混杂在少数类精纯程度。例如分类器将所有预测样本分为负类,少数类的召回率为100%,但没有实际意义。

少数类的准确率

少数类的准确率反映了学习器对少数类的分类准确度,值越大代表识别少数类越准确,但未考虑对少数类的识别数目,即可能仅能识别出少量的少数类。

F值:

F值是召回率和准确率的调和值,其中是调节recall和precision的相对重要度,通常取1。只有当两者都大时,F值才会大,它能综合反映出学习器对少数类的分类性能。

5实验结果

为了验证TRF算法对不平衡数据集的分类性能,选择5组不平衡程度大小不一的UCI数据集来交叉验证算法有效性。

5.1数据集的预处理

对具备多个种类的数据集合并某些类或者单独比较两个类别;对类型数据采用one-hot编码,变成数值型数据;对错值进行改正,对空值进行填充,对数据集进行随机排序和抽样。UCI的数据集信息如表5。

由于在不平衡数据集的实际应用场景中,少数类的召回率(识别出少数类的数目)提高对业务至关重要,同时不应该出现准确率降低太多(识别少数类的范围扩大)的情形出现,由于F值兼顾了准确率和召回率,并偏向两者之间较小的值,因此如果F值增大说明准确率和召回率都得到了一定提高。因此最终确定召回率和F值作为分类性能的评价指标。为了让算法之间性能比较更加具备客观性,以下结论都是进行10次实验平均以后得到的结果。

图1和图2分别给出了一次随机森林和二次随机森林算法在不同数据集上召回率和F值的比较。

可以看出在Sonar数据集上表现性能良好,说明基于二次随机森林的分类算法适用于一般数据集,在不平衡度同时在Vehicle、Satimage、Glass和Abalone基于二次随机森林的分类算法的两个度量指标都优于一次随机森林算法,实验结果表明基于二次随机森林的分类算法在处理不平衡数据集问题上有良好的性能。

6结论

不平衡数据集的分类学习由于其特殊性给传统分类算法带来极大挑战,本文从抽样技术和算法改进两方面概述了现今对不平衡数据集的学习研究,根据随机森林的特性,提出采用二次随机森林算法,改变原训练数据集结构,通过在UCI数据集上的实验证明此算法较普通的随机森林算法在召回率和F值指标上表现较好,在处理不平衡数据集上有明显优势。

摘要：不平衡数据集的分类问题是现今机器学习的一个热点问题。传统分类学习器以提高分类精度为准则导致对少数类识别准确率下降。本文首先综合描述了不平衡数据集分类问题的研究难点和研究进展,论述了对分类算法的评价指标,进而提出一种新的基于二次随机森林的不平衡数据分类算法。首先,用随机森林算法对训练样本学习找到模糊边界,将误判的多数类样本去除,改变原训练样本数据集结构,形成新的训练样本。然后再次使用随机森林对新训练样本数据进行训练。通过对UCI数据集进行实验分析表明新算法在处理不平衡数据集上在少数类的召回率和F值上有提高。

关键词：模式识别,不平衡数据,随机森林,模糊边界

参考文献

[1]Chawla N V,Bowyer K W,Hall L O,et al.SMOTE:synthetic minority over-sampling technique[J].Journal of Artificial Intelligence Research,2011,16(1):321-357.

[2]Kubat B M,Holte R,Matwin S.Machine learning for the detection of oil splis in radar images.Machine Learning 30:195-215[J].2010.

[3]Weiss G M,Provost F.Learning when training data are costly:the effect of class distribution on tree induction[J].Journal of Artificial Intelligence Research,2011,19(1):315-354.

[4]Japkowicz N,Stephen S.The Class Imbalance Problem:A Systematic Study[J].Intelligent Data Analysis,2002,6(5):429-449.

[5]Chawla N V,Bowyer K W,Hall L O,et al.SMOTE:synthetic minority over-sampling technique[J].Journal of Artificial Intelligence Research,2011,16(1):321-357.

[6]陈海红.多核SVM文本分类研究[J].软件,2015,36(5):7-10.CHEN H H.Research on the Text Classification Based on Multi-kernel Support Vector Machine[J].Soft Ware,2015,36(5):7-10.

[7]Joshi M V,Kumar V,Agarwal R C.Evaluating Boosting Algorithms to Classify Rare Classes:Comparison and Improvements[C]//IEEE International Conference on Data Mining.2001:257-264.

[8]王和勇,樊泓坤,姚正安,等.不平衡数据集的分类方法研究[J].计算机应用研究,2008,25(5):1301-1303.WANG H Y,FAN H K,YAO Z A,et al.Research of imbalanced data classification[J].Application Research of Computers,2008,25(5):1301-1303.

[9]Breiman L.Random Forest[J].Machine Learning,2001,45:5-32.

[10]全雪峰.基于奇异熵和随机森林的人脸识别[J].软件,2016,37(02):35-38.QUANG L T.Face Recognition Based on Singular Entropy and Random Forest[J].Soft Ware,2016,37(02):35-38.

篇4：秋天的森林

林子里的树木褪去了苍翠的光泽，在不知不觉间换上了金色的礼服。走进森林，你会看见形态各异的树木在秋日的映照下依然精神抖擞，散发着气宇轩昂的风采。看！挺拔的松树高昂着头颅，在秋风的吹拂下帅气地扬了扬嗓子“沙沙沙”，像是在说：“老骥伏枥，志在千里。”旁边的银杏树上挂满了一把把张开的“小扇子”，“扇子”有的一半儿黄一半儿绿，有的已经全黄了，伴随着秋姑娘淘气的逗弄，片片“扇子”如蝴蝶般纷纷扬扬的落下，散落在地上如同给大地披上了一件金黄的毯子。有点落叶舍不得大树妈妈，依恋的回归大树地下的根，它们贪婪地轻嗅着泥土的芬芳安静地躺在地上，给予树根最温暖的拥抱。和煦的阳光透过枝桠照射进来，落下点点斑驳。火红的枫叶迸发着浓浓的热情，像是要把对秋天满满的爱喷洒出来。

成熟的野果散发着诱人的光泽，榛子、野枣、山葡萄……果子成熟了，小动物们也忙乱起来了。动作灵敏的小松鼠正又拖又抱的充实自己的粮仓；胖墩墩的野兔一会儿闻闻这里，一会儿嗅嗅那里，红宝石般的眼珠咕噜咕噜的转着，仿佛在思考到底哪个更好吃一些。

秋天的森林以它独特的魅力让人流连忘返。

指导老师：吴佳书

篇5：秋天的森林二年级作文

到了秋天，校园是金黄色的，是五颜六色的。金黄的树叶在临走前对树妈妈说：“我明年还会回来的，请您一定要记住我们”。花儿也枯了，它和土爷爷告别：“我们明年也会回来的，我们还要装点大地”。

美丽的校园里有假山，假山下面是个喷水池，池里还有鱼。我们在水池边玩耍，小鱼听到声音像遇见敌人似的，一下钻到石头下面。池面上还有一座小桥。晚上的小桥和喷泉更加美丽，五彩缤纷的华灯在水池里照着，而小鱼就在水里追着灯，快乐的玩耍，喷泉也因为灯光的照射变得五颜六色的，晚上的喷泉比白天的感觉喷的更高。

学校有好几栋教学楼，有高也有低，形态各异，功能也各不相同。有教学楼，有报告厅，有科学楼……楼里有阅览室、陶艺教室、剪纸教室、音乐教室等等等等。

猜一猜，这是哪所学校?对，这就是淮师一附小，是我美丽的学校，我像爱自己的家一样爱它!

篇6：森林旅行二年级作文

小猴通知给小猫、小兔、小狮子和小猪等小朋友一个好消息“森林旅行正式开始啦!”那一天晚上，小猴子一直苦练跳高和学人走步，要好好的给它们表演一番;小兔在家里打扮的花枝招展，要给它们表演一个时装秀;小猫在家跟小猪配合演了二人转，一开始小猪不会，小猫教给它一定的技巧才安心的睡了觉;小狮子也学会了一些杂技表演。

第二天，小狮子开着洗的.非常干净的大鞋车上面有着葵花和令人垂涎的糖果，底下是一些在太阳照射下光彩夺目的五角星。小伙伴们兴高采烈的上了车，小猪来的最晚，因为小猪为了给大家带吃的所以来晚了。车开动起来，它们一路上有说有笑，很快就到了森林。它们放下东西就展示了自己的才华小学生作文，由其是小狮子的杂技令人惊心动魄，到了中午的时候，大家打开了包，吃了起午饭，小猪狼吞虎咽，转眼间就吃完了。午饭后它们玩滑梯、讲笑话小猫看了看手表说：“都5点了，走吧”。大家做上了车，开走了，可是到了半路上漆黑一片，什么也看不见了，小白兔哭了起来，小猴子也想不出办法，小狮子把车灯开亮，它们才顺利到达了家门口。

篇7：秋天的果园二年级作文

就说葡萄吧，葡萄有的是深紫色的，有的是浅紫色的，还有的还是绿色的没成熟呢!像穿上了一件紫色的外衣。它的形状圆溜溜的，像一颗颗紫宝石。咬一口香甜香甜的。看、葡萄旁边有一颗雪梨树，雪梨有浅黄色的，有深黄色的，像穿上了一件黄色的外衣。它的形状像一个葫芦。味道鲜美可口。

看，我发现雪梨旁边又有一棵苹果树，苹果树上的苹果颜色红通通的，像小朋友的脸蛋。它的形状圆圆的，像一个个小灯笼。味道酸甜的。

看，苹果旁边有一棵香蕉树，香蕉的颜色黄黄的，像穿上了一件黄色的外衣，形状弯弯的，像一座弯弯的小桥。味道甜甜的。

篇8：秋天的雨-二年级作文

秋天的雨，有一盒五彩缤纷的颜色。

你看，它把紫色给了葡萄，一串串葡萄像紫宝石。它把红色给了苹果，红通通的苹果像小妹妹红红的`脸蛋。它把蓝色给了蓝莓，蓝幽幽的蓝莓像蓝宝石闪闪发光。它把白色给了棉花，棉花像一只只洁白的蝴蝶，在微风中翩翩飞舞。它把黄色给了香蕉，黄黄的香蕉像黄色的月亮，美丽极了。

秋天的雨，吹起了金色的小喇叭，它告诉小鱼，冬天快要来了，小鱼急忙游到水底下，去暖暖身子。

你看，小松鼠正在造房子。它还告诉小朋友，冬天快要来了。你看小朋友们马上准备棉衣。它还告诉梅花，冬天快要来了。梅花听了，准备迎着寒冬开放。

篇9：丰收的秋天二年级作文

秋天是硕果累累的一天，凉爽而丰收。让我们一起走进这个美丽的秋天!

果园里到处都是丰收的景象，樱桃像小灯笼随风在空中飞舞;黄梨像长满豌豆的婴儿，在秋风中微笑;绿叶如邮票，带来秋天的凉爽;五颜六色的菊花，穿着漂亮的衣服，仿佛有一场化妆舞会，所有的菊花都在展示着自己的光彩;苹果从树上掉下来，砸碎了秋鼓。

秋天是一个收获的季节，让我们在这个快乐的季节里快乐地成长吧!

篇10：二年级作文秋天的画

秋天来了，秋天来了!山上还挂着美丽的图画。他们是谁的作品?啊，是邱老师画的。看，多美啊!

稻田是金黄色的`。当农民收获它们时，这些金色的大米就会变成美味的大米。有苹果、香蕉、葡萄串、悉尼、橘子.果园里各种各样的水果。在一个陡峭的山峰上，有几群鹅，扇动着翅膀，开始从山峰上飞下来，然后进入云海，一直向南。在一片大森林里，枫叶被风吹得变红了。太神奇了!大树上住着一只松鼠。它从家里跳出来摘松果。地上的蚂蚁非常勤劳。他们把东西从一边移到另一边。半个小时过去了，他们才搬走。在路上的一所房子前，菊花开得很灿烂。它的颜色是红色、黄色、白色、蓝色和粉色.

让我们赞美秋老师。他对绘画的记忆真是高超!

篇11：秋天的图画二年级作文

秋天是一个凉爽的季节，也是一个果实成熟的季节。

你看!山里的苹果成熟了，树叶很绿，苹果又大又红。向远处一望，山雾蒙蒙的。苹果树两旁有许多小草，小草绿绿的，树枝乌黑，苹果多的数不清。树枝仿佛一双双小手，拿着许多苹果。蓝蓝的天空中还飞着几只小鸟。

就像我在画里一样，站在那里，摘下来一个苹果都想吃，往远处望去，山是那么美丽!水是那么清!真是山清水秀啊!

篇12：秋天的景色二年级作文

秋天是黄色的海洋，是菊花展示的最佳时间和收获的季节。秋天，树叶在落下，但枫叶越来越红。甚至蓝天也开始燃烧。黑色的土地被落下的枫叶染成红色。在花园里，花儿正在凋零，只有菊花还在盛开，无论寒风如何吹，它们都不会放松。菊花有多种颜色，如红色、黄色、绿色等。它们就像彩色的衣服。他们看起来像打扮好去参加聚会的小女孩。远远看去，田里的农民叔叔们都在微笑，因为他们现在种的每一粒米都是高高的。秋风像大海一样吹过稻子。农夫的叔叔敲出谷物，看着一筐筐的大米。他们高兴得跳了起来。秋天很美。我喜欢秋天。