消防站不仅仅是一幢办公楼，更是消防员们的“家”
来源： 晶报
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对于普通市民来说，消防站多少是有点神秘的。市建筑工务署昨日举行消防站公众开放日，记者发现，新建消防站不再是一幢办公楼，能方便消防员迅速出警，更是消防员们的“家”。
广泛征求意见共同确定优胜方案
2015年1月，深圳消防站标准化设计课题研究及建筑设计竞赛进入竞赛阶段。4个消防站，40个投标方案，连续11个小时的专家评审……日，市建筑工务署创造了建署以来投标方案最多，评审时间最长的方案设计竞赛专家评审会。会议邀请5位建筑专业背景的专家作为评委，分别对17家设计机构提交的40个方案进行了马拉松式的筛选、对比和讨论，经过两轮投票，评审委员会最终评选出每个站点的前三名优胜方案。
市建筑工务署及市公安消防支队随后通过发布网络信息、定点公开展示设计方案、有针对性地开展公众意见调查等方式，广泛征求业内人士、消防官兵及市民的意见，共同确定优胜方案：公明特勤中队优胜方案、塘家中队优胜方案、燕罗中队优胜方案、罗岗中队优胜方案。
值得一提的是，在方案设计优化阶段，市建筑工务署组织设计单位结合实际需求对各功能面积指标、规划设计条件需求、开路口需求进行反复论证，提前就设计问题与相关规划、审批部门沟通，邀请相关单位赴消防站现场调研交流，提前释放了设计的弹性，为我市新建消防站项目的审批工作提出了更科学合理的建议，为项目建设争取有利条件，也是是我市公共建筑建设的新尝试。
将消防站项目打造成同类项目的标杆性建筑
记者注意到，与传统消防站相比，新建消防站更符合消防官兵出警救援、日常训练、学习及生活的使用需求；从城市角度出发进一步提升与社区的互动关系；建筑识别性更清晰,更符合深圳应有的时代特征与城市形象；设计质量大幅提升，施工质量得以保证。
目前，4个消防站项目已同步进入施工图设计阶段。同时，在消防训练塔设计、建筑外立面、公共空间、各功能房间色彩搭配、施工选材方面、工艺做法、设备设施的技术参数方面已逐渐形成统一标准，进一步完善“标准化”设计内容。市建筑工务署相关负责人表示，接下来拟固化项目总投资，后续消防站项目拟按照固化要求加快推进项目建设。
“后续建设过程中，希望通过建设方、业主、各家设计单位与相关审批部门一同集思广益，将我市消防站项目打造成同类项目的标杆性建筑，并引领后续项目建设。”这位负责人说。
“设计招标前组织设计师们与业主、建设方一起开展需求研究，使得功能更合理、需求更清晰，这是创新、高效、正能量的举措。消防站不应该是封闭、神秘、孤立的建筑，应该揭开它的神秘面纱，让市民与消防战士一起学习、互动。让年轻的消防官兵融入社区，取得社会认同感……”——一位资深设计师如此描述她眼中的消防站。
【公明特勤消防站方案】
公明特勤消防站方案通过设置不同功能的生活小园来满足不同的功能生活需要。位于屋顶的花园层提供给消防官兵，家属必要的体育设施与休闲场所，并不定时开放公众使用官兵生活小院。设置在三层办公与家属区的家属生活小院则为消防官兵和家属提供方便的生活空间，而官兵生活小院可作为日常训练与放松的公共空间。二层的休息平台与公共设施小院强调了公共属性，访客可以方便的对消防站进行参观并不对消防队日常工作和紧急出动造成干扰。首层的功能区加强了消防站的功能需求。车库一字排开，功能房间环绕左右，备勤室能够快速到达，出入口直接临街。此种设置，能够让紧急情况下的备战显得更加高效，达到提早10秒出警的预设目标。
编辑： 林号深
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如何成为一个领域的专家?有人说，有人说靠天赋，但是大量的研究发现：不论是经验还是天赋，都不是成为专家的关键因素。经验并不能让你成为专家。任何一个工作10年的人都很有经验，但是他们大部分并没有做到领域内专家。NSEAD商学院有一项研究发现：比起只有少量经验的人，大体而言，更有经验的管理者并没有产生高效的效果。天赋也不能让你成为专家。即使在国际象棋这样的『高脑力活动』中，研究发现，国际上一些排名靠前的大师，甚至在天生智力上低于普通人。那么什么决定了一个人可以成为顶尖的专家，并且做出领域内的卓越成就?&&&&为什么大部分人不能像杰克·韦尔奇一样管理企业，不能像大卫·奥格威一样设计广告，不能像梅西一样踢球，不能像二郎一样做寿司?为什么我们大多数人完全不能做到的事情，一些大师级人物却可以不费吹灰之力做到?不论是为市值千亿的大公司制定战略，还是做出影响大众、让人口口相传的广告文案，还是在欧冠赛场上轻易过掉强队的中后卫，还是85岁高龄做出让总统惊叹的寿司?或者看看周围的大多数人，他们工作勤奋，也经常看书学习，有的甚至有10年工作经验，但是为什么没有因此成为更优秀的人?更残酷的是，他们在自己的领域内，几乎永远也无法达到或者接近伟大的水平。心理学家Ericsson的研究发现：决定伟大水平和一般水平的关键因素，既不是天赋，也不是经验，而是『刻意练习』的程度。刻意练习是指为了提高绩效而被刻意设计出来的练习，它要求一个人离开自己的熟练和舒适区域，不断地依据方法去练习和提高。比如足球爱好者只不过是享受踢球的过程，普通的足球运动员只不过是例行惯事地训练和参加比赛，而顶尖的足球运动员却不断地发现现有能力的不足，并且不断以自己不舒服的方式挑战并练习高难度的动作。而这种刻意练习的程度，而不是单纯的工作经验，真正决定了顶尖大师和一般职员的差距。有的人有10年工作经验，但是大部分时间都在无意识地重复自己已经做过的事情，真正刻意练习的时间可能10小时都不到。有的人只有2年工作经验，但是每天花费大量额外的时间做刻意练习，不断挑战自己完成任务水准的极限，用于刻意练习的时间可能会有1000小时。所以，为什么有的人工作10年，仍然不是专家，而有的人2年时间，足够表现卓越?表面上看是10年和2年的差距，实际上是10小时和1000小时的差距——因为真正决定水平高低的，并不是工作时间，而是真正用于刻意练习的时间。这就导致了，一部分人只是在无意识地增长经验，在35岁之后就感叹力不从心;而另一部分人通过大量的刻意练习，逐渐用更快地速度达到顶尖水平。更可怕的是，随着商业环境的变化(比如移动经济)，整个社会正在迅速拉开顶尖水平和二流水平的差距。在过去，如果你羡慕邻居公司有个一流的销售员，每个月能拿100W的订单;不用担心，你只需要雇佣10个二流销售员就完了——反正质量差距可以用数量差距来弥补。而现在，如果通过互联网文案来营销，1个一流文案所创造的价值，1000个二流文案都无法弥补。再比如商业战略，一个顶尖战略专家1天创造出来的价值，可能是一个对战略似是而非的人一辈子都无法创造的。当数量越来越难以弥补质量的差距，『顶尖水平的专家』就会变成越来越稀缺的资源。所以，通过刻意练习来逐渐成为顶尖水平的专家，就变得越来越重要。那么如何刻意练习?假设你现在在从事任何一个领域，同时找到了一系列的教材、任务，如何开始呢?1避免自动完成自检问题：你今天的工作，是有意识地刻意提升，还是在自动完成?比如一开始学习驾驶的时候，你会去刻意地记忆如何换挡、如何刹车，当遇到情况需要刹车的时候，你就会回忆起刹车的要领(比如既要踩离合，又要踩刹车)，并且在头脑中执行这个要领。然后，随着练习的增加，你做这些事情会越来越熟练。直到到了某个时刻，你遇到情况就会立刻刹车——这个动作是自动完成的，你根本意识不到自己是如何刹车的。一旦进入了这种『自动完成』的状态，我们对驾驶技术的改善将会不断降低并最终停止。而真正想要达到专家水平的车手，从来不允许自己进入这种『自动完成』的状态——每过一个弯，他都会刻意去思考刚刚过弯用了什么技巧、表现得怎么样、应该如何提升。对于每一项工作，大部分人随着熟练程度的提高，都会逐渐进入『自动完成』的状态。而真正想要成为高水平专家的人却在极力避免这种状态。比如跟客户打电话沟通合作，大部分人的做法是：拿起电话，告诉客户我们的需求和报价。毕竟这件事已经做过了无数次，之前做的也都OK，早就进入了『自动完成』的状态。而优秀的人却会刻意避免这种『自动完成』，他们最担心的就是自己『无意识』地完成了这个工作。在拿起电话之前，他们可能先问自己：上次我做类似的事情，有什么做的不够好的地方?哦，对了，我表达逻辑有问题，让客户半天都不知道我在讲什么。还有，我记得上次沟通后我曾遗漏了细节，忘记跟客户讨论。怎么办呢?逻辑问题的话，我首先练习『结论先行』这个原则吧(记得上次李叫兽来培训的时候讲过)，这次先练习一下。遗漏细节的问题，记得上次看过一个《清单革命》，我这次就开始练习每次沟通之前列一个任务清单，这样就不会遗漏了。在打电话过程中，他可能变打电话变有意识地去训练自己的技巧(比如训练『结论先行』)。结束电话，他可能会想一下：刚刚是不是有效训练了沟通技巧?还有哪些可以继续提升的?我还用了什么技巧?对于大部分人来说，日常工作的所有事情，不论是沟通客户、改个公关稿件还是写一段文案，我们总是缺乏动力去超越自身极限，把事情做得更好一些。随着经验的积累，我们只不过是越来越熟练自己已经可以做到60分的东西，越来越可以自动的维持过去的水平，但是永远也不可能成为真正的顶尖专家。这就是为什么大部分人在某个岗位上5年之后，就陷入了能力增长的瓶颈——因为他已经做到了60-80分，已经做得比周围人好，已经可以满足职位的要求。他们每天就是按照『自动模式』发邮件、沟通电话、管理文件，很少进一步去精进自己每天的工作。但是有的人却不满足于这一点，他们在把领域内的事情做到95分的时候，还不允许自己进入『自动完成』状态，非要刻意学习各种新能力，把它做到96分、97分、98分……即使，这个职位对他的要求只有80分。其实即使职场上最简单的『发邮件』『沟通电话』都有很多技巧、有很多可以提升的地方。这些基础任务所有人都可以做到60分，但如果你想成为专家，那么在其他做到60分后进入『自动完成』模式时，你的机会来了——你要做的是精益求精，利用任务刻意练习刚学会的知识，避免自己进入『自动完成』模式。2离开舒适区自检问题：你现在正在做的事情，是否离开了你的舒适区域，让你觉得需要付出额外的学习和努力才能做好?人在面临任务的时候，心理上有3个区域：舒适区——做能力范围内的事情;学习区——稍微高出能力范围;恐慌区——远超现有能力范围。而刻意练习，就是想办法更多地让自己停留在『学习区』，想办法寻找难度高出现有水平的工作，或者使用自己仍然不熟练的技巧。而长时间停留在舒适区，能力基本上很难成长。就足球来说，这就是为什么一个非常有天赋的足球爱好者，在场上的水平永远比不上一个接受过专业训练的足球运动员(即使他天资平庸)——他们长时间停留在舒适区。足球爱好者纯粹为了乐趣而踢球，他们享受踢球的过程，他们渴望的是下班后去足球场拔脚怒射、排解郁闷。所以他们停留在舒适区，按照自己熟悉的方式，踢着让自己舒服的足球。而优秀的足球运动员可不是这样，他们经常在不舒服的位置踢不好踢的球，他们被教练要求增加训练量(比如昨天是10次50米加速冲刺射门，今天要30次50米加速冲刺射门)，他们被要求今天专门训练左脚踢球……这一切任务，都不会让我们舒服，因为很难轻易做到。但这的确是长期提高能力的必要条件——离开舒适区，进入学习区。你可能对自己的领域很感兴趣(比如你热爱文案或者热爱商业分析)，但是相信我，在任何一个领域内的刻意练习本身，都毫无任何兴趣可言——因为那意味着你需要经常去做自己不能做的事情，并且经常遇到失败、挫折。比如，对文案感兴趣，有空的时候看看文案书、看看创意文案合集、看看李叫兽写的文章，这很放松和有趣，但是这和专业的文案练习是两码事。在刻意的文案练习中，你找到一个很难完成的任务(比如20字以内解释清楚产品是什么，同时解决消费者偏见问题、能够给读者记忆力、能够强化品牌、能够区分竞争对手……)为了完成这个『离开舒适区』的任务，你需要用上几乎所有的文案技巧，比如『巧妙利用基模』、『指向读者利益』、『建立反差』、『附着在大众情绪上』、『策略上扬长避短』、『寻找极端且高频的使用情景』……然后经过大量的修改、反思，再比照优秀的文案……这绝对没有任何舒适的享受和轻松的乐趣。同样，对商业分析感兴趣，看几本商业分析的有趣书籍(比如我常推荐的《好战略坏战略》)，这和我把『扬长避短』『行动协同』等基本原则练到吐，并逼迫自己一天诊断3个困难的商业案例是两码事。同样，业余歌手练习歌曲的时候非常有乐趣和放松，当做排解压力的方式，这和专业歌手非常紧张和困难地挑战一个高音是两码事。任何专业的刻意练习都意味着离开舒适区——学习大量的知识，寻找困难的任务，用着自己不习惯的方式大量训练。3牺牲短期利益自检问题：有多长时间，你没有为了训练而牺牲短期绩效?绝大多数刻意练习，都意味着短期效果的下降——因为你在用自己不熟悉、不舒服的方式做事。比如你本来从用笔写字切换到键盘打字，一开始肯定是绩效降低的——估计刚开始你一分钟只能打5个字。但是持续地练习之后，最终你可以一分钟打80字，而这是写字永远也赶不上的速度。所以，如果总是追求短期绩效，总是追求这次能够把活尽快干完，就很难有刻意练习的机会。比如之前我在练习《金字塔原理》中的逻辑表达的那段时间(记得是大二)，需要群发一条简单的会议通知，结果过了一个小时我还没写完。有人问我怎么这么慢。我说我在练习逻辑化表达，等下会写出一个超牛的会议通知。然后周围人不解：这也太费事了吧，按之前的发出去不就行了。但是我觉得，即使这次我用很不熟悉的方式(金字塔原理)，花了很多时间才能写一条简单的会议通知(牺牲了短期利益)，但是将来我训练熟了，就会以更快的速度和更高的质量来完成。这就好像学习键盘打字一样。这样训练的结果就是，现在，我可以用远超常人的速度，清晰化逻辑化地表达复杂的观点。很多人把精进某种技能当做工作的附加品，在最快做好当下工作的同时顺便学习一些掌握一些经验、技能。但是如果想不断精进自己的能力，成为顶尖专家，你需要在某些时候，把掌握技能当做工作的目标呢，而不仅仅是附加品。『既然今天的工作不那么着急，那么我今天的主要目标就是利用这些工作来训练技能，而不是追求最快把工作做完。』比如上周『李叫兽圆桌会』结束后，我让团队的一名成员整理圆桌会的主要内容(发给客户用的)，然后他很快就整理完发给我。结果我发现整个内容提升空间很大——缺乏层次、逻辑，而且写作不够清晰。而这其实是文案人的关键能力。所以我让他利用未来一周的时间，把这个内容整理到最好，当做自己的训练。从业务角度来讲，这是不经济的，因为这是对客户的免费内容，本应该最快搞完交差。也就是说，这样的训练会降低短期绩效(速度太慢)。但是从能力提升的角度来说，这会让一个团队成员利用一个非紧急工作，最大化地学习技巧、提升能力。在这种情况下，『训练技能』变成了工作的全部目标，而不是工作的附属品。(当然不能所有的工作都这样做)4大量重复性训练自检问题：你在多大程度上，对某一项能力进行了大量重复性训练?练习和实战最大的不同，就在于对专项能力重复性训练的程度。在实战中，我们是用到所有的能力来完成一个职责——比如如果你是市场人员，你可能在一天内需要用到构思创意、检查策略、沟通乙方、撰写邮件等十几项能力。刻意练习，则往往是在一段时间内集中训练少数能力——比如你刚学习了『扬长避短』的战略思维技巧，就要试图在所有任务中锻炼该能力。而单纯的实战其实并不能持续地提高一个人的能力——没有一个足球运动员是每天的内容就是参加比赛。相反，足球运动员大多数时间做的事情和参加比赛毫无关系，比如一个球员可能会花费一整天的时间练习40米外的右脚任意球;另一个球员可能整周只是在做小腿力量的训练。而如果所有运动员每次的训练内容就是各种比赛(踢野球的人就是这么练的)，就无法持续而迅速地提高能力。所以，要想在某些领域刻意练习并最终成为专家，就需要对某些关键技能进行细分，并且进行大量的重复性训练。而不是只去实战。比如我最近在训练『用文案指出痛点』的能力，就找来了大量的案例去重复性训练(包括我自己过去做过的文案和即将要做的文案)。然后，我还会专门针对这个内容搞一场培训或者写一个公众号，以强化我的单项训练。5持续地获得反馈自检问题：在我想刻意练习的领域，有哪些方法可以让我得到反馈?反馈是指任何让你知道自己现在做的有多好，以及距离理想目标有多远的方式。比如一个练习任意球的足球运动员，反馈方式就是看看这一脚下去，能不能直挂死角。没有反馈的练习，就相当于没有球门，对天射门练任意球一样——无法通过结果来纠正和诊断自己的学习。所以，在你的刻意练习计划中，一定要加入持续的反馈。比如为了训练团队成员的文案能力，我设计了写文案的『自检清单』，清单上分类列出了几十个文案的基本原则——比如『是否顺应了疑问』、『是否开头创造了缺口』、『是否属于粘性信息』等。然后其他人只需要在写完某个文案之后，按照这些原则去自检，就可以得到基本的反馈。『我靠，原来这个文案忘记了创造缺口，怪不得感觉不吸引人』除了自我检查等方式，还有的反馈就是提供一定的外部激励。比如设置每周的团队分享会，让每个人分享自己写文案使用的技巧，分享自己本周最得意的一个文案等。(担心这周自己讲不出干货?好好练吧!)就像前面说的，刻意练习并不是一件轻松有趣的事情，如果缺乏反馈和激励，很少有人能够长时间坚持下去。结语为什么通往杰出和卓越成就的道路非常明确(比如使用刻意练习)，但是只有少数人选择这样走下去?因为上面讲到的大多数方法，都与我们的本能相违背——比如大脑会自动把熟练工作归到『自动完成』，而不是继续刻意提高。使用『刻意练习』，就意味着你经常无法轻松地完成工作、无法轻松地读书，意味着你高度集中精力，意味着你需要不停地思考、总结、反馈，并且做自己不习惯、不舒服和反直觉的事情。刻意练习是成为顶尖专家的必要条件，如果你做的事情和上面讲的没有关系，你就永远也成为不了顶尖专家——不论你有多大天赋、多久的经验和多大的梦想。但是一旦你长时间至少在一个领域进行了刻意练习，你最终取得的成果将是非常巨大的，其中包括：碾压并且秒杀你的大部分同行;远超同龄人的远见卓识;不断接近的……这就是为什么杰克韦尔奇可以像杰克韦尔奇一样管理企业;梅西可以像梅西一样踢球，二郎可以像二郎一样做寿司。作者：李靖 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1楼&& 15:59:25 让自己不适的并不一定是不好的顶: <ins data-digg="踩: <ins data-digg="
2楼&& 09:22:32 学习，努力顶: <ins data-digg="踩: <ins data-digg="
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编译|土家、冯丽丽
当勇敢的消防员身处险境试图抢救其他人和他们的财产的时候，他们的生命受到了威胁。在这篇文章中，我想分享我在AAIA第15届数据挖掘竞赛中的经验和获胜战略：给火灾现场的消防员活动做标记，在这个竞赛中我拿了第一名！
比赛是由波兰的华沙大学和华沙主要的消防服务学校联合组织的。比赛持续了3个月，79名参赛者在赛方的主机平台“知识坑”上递交了1840个解决方案。
我非常喜欢参加有潜在巨大影响的竞赛，它不仅仅是一个高精确的评分，而且确有事情濒于险境。这个竞赛就有这样的趣味，参赛者被要求为身处紧急任务中的消防员的安全作出贡献。
在突发事件中知道救援小组成员正在进行的活动对于决策来说是非常有帮助的。这就是举办本次竞赛的目标——开发一个模型，通过采集消防员身体动作的感知数据和统计监测他们的生命机能来识别他们正在进行的活动。事实上，我们面临着两个相关的多类分类问题。第一类是消防员的主要姿势，第二类是他们的特定动作。下面是给予参赛者的一个数据样本：
前两列呈现了两类属性：消防员的姿势和主要动作。每个活动都用大约2秒的传感数据时间序列来描述的，这些传感数据来自于加速计、陀螺仪和对消防员生命机能的某些统计。总计有42个类似的统计，对应着42个时间序列。同时，像往常一样，参赛者被给予2个数据集：“训练”和“测试”。在训练数据中，参赛者被给予打上活动标签的实例，就像上表示例一样。在测试数据中，是没有标签的，参赛者被要求设计一个能够给活动自动打标签的模型。为了从参赛者方案中选出一个最好的，一个给定模型在测试集的表现也被纳入考核（依据下面讨论的评估指标）。在主办方平台，你可以找到更多关于竞赛的信息。
可能活动的数量仅限于赛事举办方提供的标签集。第一类共有5个标签，第二类有16个标签。同时，这些标签是相互关联的。让我们看看他们的联合分布：
例如：数据中有4324个实例，是关于一名消防员正在哪里移动和奔跑；234个实例，是关于一名消防员正在站立哪里并投掷软管。当然，还有救援队能参与的许多其他活动，但是，数据集仅限于这个特定的子集。这可能十分令人失望，但是数据集里并没有“救猫”的标签。这个竞赛是作为一个标准的被监督的学习任务而设立的：参赛人员被提供一套训练活动和活动标签，仅此而已。在测试集中，参赛人员要根据在训练集中所学到的知识给活动打标签。
另外一个需要特别注意的事情是，标签的分布相当不平衡。例如，一个消防员奔跑的机率是投掷软管机率的四倍。这个需要慎重考虑，尤其是在竞赛中评估使用指哪个标的时候。
所选用的指标是“平衡精度”。它是用下面这个方法定义的：首先，给一个既定标签规定预测精度。
然后，类别Ｃ中标签为Ｌ的指标的平衡精度得分等于Ｃ类里所有标签指标的平均精度。
最后，由于我们有两个从属的类属性，我们给“姿势”和“动作”的平衡精度得分计算出一个加权平均值：
一个更高的权重给予了更加颗粒状分类“动作”的分类精度。
该任务的方法可以归结为：在习得一个新分类集之前，为时间序列数据提供一个广泛特征的加工步骤。在这个过程中，有几个有趣的细节可以探讨。既然最终的方案由三个略有不同的“随机森林模型”组成，接下来我只描述其中之一：
这个挑战非常有趣的一方面是，我们需要预测两个相关分类。在我的方案中，我做了一个逐步分类。在第一步中，我预测了一个消防员的主要姿势。在第二步中，是基于第一步中的训练集和预计的标签对于特定活动进行了预测。多亏了这个方法，我们可以获得标签之间的层次关系。当然，还有许多其他的方法来处理两个分类的标签问题。例如，可以制定两个独立的分类，或把两个标签连成一个标签。然而，在我的案例中，将两个标签连在一起的办法取得了更好的结果。
在训练和测试数据分布之间的漂移
数据带来的另外一个问题是，在训练和测试中的活动是由不同的消防员产生的。这引起了一个正真的挑战。在任何一个数据挖掘竞赛中，参赛成功的一个重要部分是你能够建立一个与竞赛中所用一致的局部评估框架。很自然的解决方案就是对不同的消防员进行分层交叉验证。但是，没有提供针对消防员某一特定活动的识别符。因此，无论我喜欢与否，我不得不主要依赖于初步评价得分，这个得分是基于整个竞赛数据的10%得出的（最终的评价是基于其他90%的测试数据）。当然，这个问题不仅是针对我的，所有其他的参赛者也面临同样的问题。当我和他们在竞赛后的一个研讨会交流时得知，他们也同样主要依据初步的评估结果，因此基于训练数据产生的评估产生了过于乐观的分数。
比赛期间的主要精力都投入到提取有趣的特征来描述的基本时间序列（称为信号）。这里有一些可以从信号中提取到的基本统计信息：平均值，标准差，偏斜度，峰度，分位数。我得到相对丰富的网格分位数，范围从0.01，0.05，0.1，0.95，0.99，…。因为有些活动是周期性的，我认为这对利用一些工具解决任务有用。我通过傅里叶变换以及计算周期图来处理每个信号。从这些转化的信号中，我再次提取基本概要统计。另外一个既简单，又被证明在分类中十分有用的特征就是不同信号之间的相关关系。直观来讲，当你跑步时，附着在你腿上的相关设备的记录应该是负相关的。最后，我做了一些努力来识别数据中的峰值。目的在于，在进行不同的活动时，例如，跑步或是敲击，我们可以在信号中观察到不同数量的“峰”。“峰”的识别是一个问题，因为很容易描述，但却很难进行数学定义。最后，我以基于计数的时间序列——在哪儿超过均值一个或两个标准差这种简单方法结束。
为了与训练和测试数据之间的漂移做斗争，应尽量设计通用（非特定主题的）的特征。例如，“加速”分布的分位数严重的取决于一个特定人的跑步速度和他/她的运动能力。据推测，这些数据在不同人之间有很大差别。另一方面，如果你得出一个左右腿之间加速度相关系数，这个相关系数可能在不同消防员间变化非常小。这是一个理想的特征属性，因为在测试数据进行的活动是由另外一组人员进行的，不是原来训练组的那些人。
特征的提取是解决方案中最乏味的部分，但我认为那是值得的。我提取了一套近5000个描述单个活动的特征。现在，下一步就是根据这些区别不同活动的特征开发一个模型。
让我们投票吧
如果由一个专家组来集体决定一件重要的事，这是经常发生的情况，他们可以做出更好的决策。每个人看问题的角度略有不同，他们可以共同得到一个更精确的判断。这个思路在随机森林算法中被得以充分的探索，这是一次决策树合奏。所以他们共同的预测——通过多数表决法，通常产生比单个模型更为精确的结果。我用这个模型来解决活动识别问题。
随机森林另外一个吸引人的属性是它有一个选择相关属性的固有方法。已经提取了相当丰富的特征集，显然其中一些特征只是有点儿用。我将选择最相关属性这个任务交给模型本来来完成。
就像介绍中已经提到的，数据中标签的分布相当不均衡。回想一下，我们的解决方案是基于“平衡精度”这个评估指标来进行评估的。标签预测工作做不好，无论数据的分布好还是坏，都会产生不利后果。考虑到这一点，森林中的每棵树都被用于数据的分层抽样，这样每个标签以平等的比例出现。这样能保护森林不会过多聚焦于一些流行的标签，并且在得分上给予了重要的改进。
总而言之，竞赛是一个非常令人兴奋的体验。我要感谢所有的参与者，因为他们的参与，竞赛成为一个伟大的事件。同时，我要感谢来自于华沙大学和主要的消防服务学校的组织委员会，他们提供了这样一个有趣的数据集，并且组织了这样的比赛。获胜方案的平衡精度达84%，轻松打败了竞争对手。当然，仍有改进的空间，但我们在提高消防员火场安全方面迈出了一小步。
原文来自：https://dzone.com/
译者简介土家 计算机专业，六年前接触到数据分析，从此就迷上了 冯丽丽 曾从事快消品市场调研及数据分析工作，现旅居国外，业余时间从事一些翻译工作。热爱大数据，加入大数据文摘志愿者行列近一年，希望结交从事数据分析的专业人士和翻译爱好者。
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