Классификатор грибов с фото: Классификация грибов по пищевой ценности, грибы 1 категории

Классификация грибов по пищевой ценности, грибы 1 категории

Природа многогранна и в ней существует великое разнообразие всевозможных видов животных, растений и микроорганизмов. Однако существует одно уникальное царство, непохожее на все остальные, сочетающее в себе признаки как растений, так и животных — это грибы. Их классификация весьма обширна и неоднозначна. Делятся они по различным критериям. Самыми ценными среди них считаются грибы 1 категории .

Классификация грибов

На земле существует огромное количество различных видов грибов. Всего их насчитывается около двухсот разновидностей. Примечательно, что единой общепринятой классификации не существует. В разных регионах в пределах одной страны она может быть различной.

Основных классификаций две:

• По съедобности.
• По пищевой ценности.

По съедобности существует четкое разделение видов, в то время как по пищевой ценности настолько четкого разделения нет. Дело в том, что в различных областях и регионах варианты классификации грибов будут разными, в зависимости от различных факторов и экологической обстановки.

Категории по съедобности

Чтобы определить, пригоден какой-либо экземпляр в пищу или нет, необходимо знать, какие существуют категории грибов по съедобности. В зависимости от того, насколько они насыщены различными вредными веществами, тяжелыми металлами и токсинами, их делят на четыре категории:

1. Съедобные. К таким относят виды, имеющие высокие вкусовые качества и приятный запах, а также отсутствие горького привкуса и вредных веществ. Для их приготовления не обязательно использовать какую-либо предварительную обработку, достаточно обычной промывки и чистки, а также термической обработки.
2. Условно съедобные. Они могут иметь специфический вкус, неприятный запах, в них могут находиться в небольших количествах вредные вещества. Не произведя предварительную обработку таких экземпляров, можно получить отравление, однако к смертельному исходу это не приведет. Их следует отваривать, так как под воздействием высокой температуры токсины и ядовитые вещества выводятся из тела гриба и растворяются в кипящей воде. Избавиться от горького привкуса можно с помощью предварительного вымачивания. Однако экземпляры, принадлежащие к этой категории, при совмещении их с другими продуктами питания или алкогольными напитками, могут быть токсичными и вызвать отравление (например, навозник в сочетании с водкой).
3. Несъедобные. Человек их практически не употребляет в пищу из-за резкого запаха, неприятного вкуса или жесткой консистенции. Однако отравления они не вызывают.
4. Ядовитые. Предварительное вымачивание и воздействие высоких температур не избавляют от ядовитых веществ. Такие виды можно разбить на 3 подкатегории:
   1. ядовитые;
   2. смертельно ядовитые;
   3. галлюциногенные.

Списки грибов, входящих в каждую из категорий, также неодинаковы в различных местностях.

Категории по пищевой ценности

Также различают категории грибов по пищевой ценности, в которые входят только съедобные или условно съедобные виды. Благодаря такой классификации можно сравнить грибы по вкусовым и питательным качествам, калорийности, а также по содержанию в них белков, жиров и углеводов.

Чтобы понять, к какой категории отнести тот или иной вид, необходимо проанализировать категории грибов по таблице:

Подобное разделение было придумано в СССР Б. П. Васильковым. К последней категории относятся виды, которые редко употребляют в пищу и которые являются малоизвестными.

Однако, в наше время такая систематизация используется редко. В большинстве случаев дается индивидуальная характеристика определенного вида с указанием всех особенностей и пищевой ценности гриба.

Грибы первой категории

Наибольшую ценность, как известно, составляют грибы первой категории, потому как обладают самыми высокими показателями по всем характеристикам. Стоит рассмотреть подробнее следующие виды грибов:

• Белый гриб или боровик.
• Груздь настоящий.
• Лисичка настоящая.
• Рыжики сосновый и еловый.

Белый гриб имеет широкую мясистую ножку и выпуклую шляпку. Молодые особи отличаются белой мясистой мякотью, у более старых она расслоена на волокна и имеет желтый цвет. Они достигают довольно крупного размера: высота ножки порой может составлять около 25 см, она имеет булавовидную или бочковидную форму. Шляпка имеет беловатый или красноватый оттенок, довольно массивная. Широко распространен во всех лесных зонах, вплоть до арктических.

Насчитывается восемнадцать разновидностей этого гриба, поэтому возникают некоторые трудности в его распознавании. Его можно спутать с горчаком, другое название — желчный гриб. Они очень схожи внешне, однако отличия все же есть: мякоть горчака приобретает розоватый оттенок на срезе, его сеточка более темная и ярко выраженная, нежели у белого гриба, а его трубчатый слой также розовый, а не желто-белый. Этот гриб не представляет угрозы для здоровья, но вкус его очень неприятный.

Также белый гриб можно спутать с сатанинским грибом, который, к сожалению, ядовит. Отличительные особенности последнего: шероховатая поверхность шляпки, желтовато-красный цвет ножки, розовый или синеватый оттенок мякоти на срезе.

Груздь настоящий или белый. Шляпка светлая и широкая (со временем приобретает конусообразную форму), края ее немного загнуты вовнутрь, поверхность имеет слизистый налет. Ножка маленькая и узкая, мякоть имеет приятный сладковатый запах, на разрезе можно увидеть выделяющуюся жидкость молочного оттенка. Имеет тонкие и густые пластинки. Молочный сок и густая слизь на шляпке выступают отличительными чертами груздя.

Его можно спутать, например, с белой сыроежкой, однако, она тоже является съедобной. Также груздь часто путают с различными видами пластинчатых грибов, что может быть чревато отравлением, поскольку среди них есть как съедобные, так и несъедобные грибы. К счастью, летальным исходом это не грозит, но отравление — тоже вещь малоприятная.

Лисичка настоящая. У этой категории грибов четкого разграничения между ножкой и шляпкой не наблюдается, они представляют собой одно целое. Вся внутренняя часть гриба покрыта рельефными складками, что отличает лисичку от других грибов. Отделить кожу от мякоти практически невозможно. Мякоть имеет бело-желтый оттенок. Всевозможные черви и паразиты обходят лисичку стороной, из-за чего она редко бывает повреждена ими. Эта особенность помогает отличить этот гриб от других.

Особенности строения также помогают не спутать его с ядовитыми грибами. Однако, фактор риска все же существует, так как в природе есть очень похожий, практически идентичный по виду, гриб — ложная лисичка. Отличает ее только то, что она растет не в грунте, а на мертвых деревьях, и одиночно, а не группой, как настоящая лисичка.

Рыжики. Внешне очень напоминают грузди по виду и по форме, так как принадлежат к одному роду. Тем не менее, спутать их не представляется возможным: рыжики имеют оранжевый или красноватый оттенок шляпки и ножки. Подобный цвет получается за счет содержания в рыжике большого количества бета-каротина.

Спутать его можно с волнушкой розовой, но последняя имеет характерные отличия: жидкость на месте разлома прозрачная, а шляпка немного шероховата.

Несколько советов

Многие опытные грибники советуют пробовать на вкус грибы с целью отличить ядовитые от съедобных, однако лучше этого не делать. Последствия таких экспериментов могут быть непредсказуемыми. Кроме того, всегда существуют другие отличительные признаки, потому как двух одинаковых экземпляров, принадлежащих к разным категориям, не бывает. Поэтому в первую очередь нужно обращать пристальное внимание на подобные отличия и быть предельно осторожными.

Молодые грибы также представляют большую опасность, так как они еще не сформировались и их характерные особенности не проявлены. Здесь существует очень большой риск перепутать съедобный экземпляр с ядовитым, поэтому лучше всего обходить их стороной. Многие любители тихой охоты утверждают, что в таком случае следует осмотреться по сторонам: если вокруг растут взрослые особи известных экземпляров, то можно собирать и молодые. Впрочем, не всегда по округе могут расти экземпляры только одного вида, в связи с чем существует большой риск сорвать ядовитый гриб.

Грибы — уникальный продукт как по вкусовым качествам, так и по содержанию витаминов и питательных веществ. Известно, что во многих их видах содержится больше белка, чем в мясе. О пользе съедобных видов можно долго говорить, так как она является действительно неоценимой.

Но существует и обратная сторона медали — этот продукт является достаточно тяжелым для переваривания и усвоения, в связи с чем не рекомендуется употреблять его в больших количествах. Нагрузка на пищеварительную систему будет колоссальной. И самый главный риск, которому подвержены как опытные грибники, так и любители — это возможность натолкнуться на ядовитый экземпляр. Соответственно, следует быть бдительными и при малейшем сомнении отказаться собирать подозрительные экземпляры.

Удачи и здоровья всем!

Съедобные грибы: фото и название

Каждая хозяйка любит готовить разнообразные вкусные блюда из такого продукта, как грибы. И это не удивительно. Ведь, грибы – не только вкусный, но, и полезный продукт. Кроме этого, блюда из них уже на протяжении долгого времени являются традиционными символами для некоторых стран мира.

К тому же грибы можно не только приобрести в любом продуктовом магазине, но и собирать самостоятельно в лесу, на полянках. Правда, к этому занятию нужно тщательно подготовиться, чтобы знать, какие макромицеты можно употреблять в пищу, а какие – нет. Первым делом, необходимо ознакомится с тем, как выглядят грибы съедобные. О чем сегодня и пойдет речь. Для любителей «тихой охоты» мы подготовили полный список съедобных грибов, к которым добавили картинки и подробные характеристики, чтобы их можно было проще отличить от опасных сородичей. Итак, приступим.

Классификация грибов

Первым делом хочется заметить, что все съедобные грибы можно также разделить на несколько категорий. Таким способом мы получим классификацию. Зачем это нужно, ведь они же съедобные? Но, хоть это и так, все разница между данными категориями имеется. Итак, классификация съедобных грибов:

1. Съедобные грибы с отменными вкусовыми качествами. Они ценятся значительно выше своих сородичей, и встречаются на кухнях довольно часто. К таким съедобным грибам относятся: белый гриб, рыжик, груздь.
2. Просто хорошие грибы. Представители данной категории обладают замечательным вкусом, но все же несколько уступают первой. Сюда относятся подберёзовик, подосиновик, дубовик, маслёнок, белянка, шампиньоны.
3. Грибы условно съедобные. К данной категории относятся моховики, волнушки, опята. Условно съедобный гриб можно употреблять в пищу. Однако перед этим его нужно вымочить или выварить на протяжении длительного времени, чтобы избавить от токсичности.
4. Съедобные и условно-съедобные грибы. К данному классу относят дождевики, зонтичные грибы, козляки, рядовки. Эта группа обладает весьма сомнительными качествами, поэтому опытные грибники не собирают ее представителей.

Кроме того, что существуют данные категории грибов, их нужно уметь отсортировать от несъедобных собратьев. А, для этого нужно тщательно подготовиться.

Как отличить?

Очень важно при сборе грибов уметь отсортировать те, что можно употреблять в пищу без опаски, и те, которые категорически нельзя есть, потому что они вредны для здоровья человека, а иногда, и чреваты летальным исходом.

Именно поэтому нужно быть предельно внимательным при их сборе. В данном вопросе могут пригодиться различные фото и описание грибов.

К съедобным макромицентам относятся те, что можно употреблять в пищу без вреда для общего состояния здоровья, и при этом, подвергая их минимальной тепловой обработке.

Грибы, которые можно есть, имеют несколько другое строение, чем ядовитые и несъедобные их сородичи. Главное их отличие заключается в разных гименофорах, форме, цвете плодового тела, а также запахе, в некоторых случаях.

У большинства съедобных грибов под шляпкой находятся трубочки или пластинки, в которых есть споры. Напоминают они губку. Из-за такого строения грибы могут иметь следующие названия: пластичные или трубчатые.

Во время « тихой охоты» необходимо обращать внимание на расположение таких пластинок, их цвет, крепление и частоту.  Также нужно учитывать тот момент, что у грибов есть свойство менять оттенок мякоти, когда происходит надавливание или срезание. Поэтому перед сбором необходимо изучить цвет, характерный каждому виду, что поможет различить съедобные и ядовитые макромицеты.

Далее мы с вами изучим большинство съедобных грибов, которые можно встретить в нашей стране. Их есть очень большое количество. Вот примерный список самых распространенных грибов в нашем регионе:

• белый гриб;
• лисички;
• вешенки;
• рыжик;
• опята;
• моховик;
• сыроежка;
• трюфель;
• шиитаке.

И это далеко не весь список. Встречаются и другие грибы. Просто их значительно меньше и попадаются они реже.  Далее мы предоставляем вашему вниманию подробное описание съедобных грибов с фото.

Белый гриб

В принципе, это самый распространенный макромицет. Он встречается довольно часто, как в природе, так и на кухнях заботливых хозяек.

Данный гриб относится к семейству болетовых, роду боровиков и виду трубчатых. Встретить его можно на территории европейской лесной зоны. Особенно распространен он на просторах тайги, заполярья и Кавказа.

Растет белый гриб на большинстве древесных пород, а именно: на березняке, сосняке, дубраве и ельнике. Одной из положительных качеств является характерная адаптированность к различным разновидностям почв, кроме торфянистых.  Растет белый гриб целым семейством, что есть очень хорошо для любителей «тихой охоты», ведь если встретишь такой вид, то можно в одном месте насобирать полную корзинку.

Наиболее ценными являются макромицеты, растущие в березово-еловом лесу, потому что они имеют значительно лучшие вкусовые качества, нежели другие сородичи.

Белые грибы, которые собираются в сосновых местах, отличаются менее ароматным запахом, и более рыхлой мякотью.  Необходимо знать, что у такого макромицета есть сородич, который является очень опасным для здоровья человека.

Называется он — желчный гриб или горчак. Имеет принадлежность также к данному виду и семейству. Горчаку характерен насыщенно горький вкус и схожий внешний вид со своим двойником. Если в корзине со съедобными грибами окажется хоть один представитель из вида желчных грибов, то при готовке он испортит горечью все блюдо, что сделает его опасным для здоровья человека. Но, несмотря на это, горчаку имеется место в фармакологии, где он используется, как желчегонное средство.

Высота ножки может достигать 20 см, хотя, чаще всего, встречаются грибы размеров в 12-15 см, с толщиной не более 10 см. Внешний вид его очень напоминает бочонок. Некоторые разновидности белого гриба могут иметь форму цилиндра, снизу слегка уплотненную.

Верхний слой ножки белого, в некоторых случаях, коричневого или красного окраса. Вся поверхность укрыта сеткой из белых прожилок, которая вверху значительно увеличивается. Шляпка у такого гриба может быть размером в 30 см. Форму она имеет выпуклую. У верхнего слоя шляпки структура несколько морщинистая и гладкая. Оттенок может быть самым разным: оранжевым, желтым, пурпурным. Одной из ее особенностей есть возможность потемнения с возрастом.

Цвет мякоти данных грибах бывает белым у молодых особей, а у созревших – желтым. Важно знать, что при разрезании внутренность не меняет окрас.

Активный период сбора этого вида начинается с середины лета, и заканчивается в конце осени.
Фотографии ниже демонстрируют красоту гриба.

Лисички

Главным различием данного типа от остальных заключается в шляпконожечном плодовом теле, которое имеет срощийся вид, где нет границы между шляпкой и ножкой, и переход идет плавный.

Окрас гриба может быть нежно — желтым и насыщенно — рыжим. Диаметр его встречается от 2 до 15 см. края шляпки волнистые, неровной формы. Бывают вогнутые, выпуклые, а также вдавленные поверхности гриба. Хотя, у зрелых особей, в основном, шляпка имеет вид воронки.

Верхний слой гриба имеет гладкую, матовую поверхность. Ее очень сложно отделить от мякоти, у которой очень плотная и мясистая структура. Цвет последней в области ножки с краю желтый, а внутри – белый. Лисички имеют привкус кислинки, и аромат сушеных корней.

При надавливании приобретает красный оттенок. Размер высоты у съедобных лисичек не очень большой, около 10 см. Но, чаще всего, 5 см.

Главной отличительной чертой гриба данного вида, который можно употреблять в пищу, есть абсолютное отсутствие разнообразных вкраплений.

Лисички — это очень полезный продукт, природного происхождения. В составе их содержится разнообразные витамины, полисахариды, а также другие незаменимые кислоты. В медицине лисички используют, как антигельмитное средство.

Растут лисички группами. Найти их не так просто, потому что они скрываются под опавшей листвой. Особенно много этих грибов можно встретить после дождя, на местности, покрытой мхом. Активный период роста приходится на август – октябрь.

Вешенки

Эти грибы довольно-таки известны всем хозяйкам, и любителям вкусно поесть, потому что приобрести их очень просто, и даже можно выращивать в домашних условиях самостоятельно. О полезных свойствах, которые есть в таких грибочках известно давно, и практически всем. Стабильное употребление в пищу этих грибов улучшает общее состояние здоровья, снижает уровень холестерина в крови, и многое другое. Кроме этого, вешенки – диетический продукт. Их можно употреблять в пищу и людям, следящим за своей фигурой, и страдающим от проблем со здоровьем.

Вешенки имеют довольно крупный размер. Растут они друг на друге, образуя у основания срощиеся тела, которые затем разделяются на шляпки в 10-30 см, в зависимости от зрелости.

Такие грибы могут быть, как светло — серыми, так и с фиолетовым оттенком.

Вешенки относятся к пластинчатому виду, с их белым цветом.

Мякоть у них достаточно высокой сочности, светлого отлива. Но, по мере старения гриба. Она становится жестче.  В основном, растут они на древесине, которая несколько ослаблена.

К положительным качествам вешенок относится хорошая морозоустойчивость. Именно этот фактор способствует широкой популярности данного вида. Активное время роста припадает на первые два месяца осени, а иногда и на май-июнь. Из-за чего данный вид и получил название «весенний съедобный гриб».

Рыжик

Данный гриб имеет еще одно название – еловик. Относится он к роду сыроежковых. Основные места обитания находятся в хвойных лесах с песчаным грунтом.

Характерной чертой рыжиков есть наличие воронковидной шляпки. Особенно это касается созревших грибов. Цветовая гамма рыжиков варьируется от светло-желтого до ярко-оранжевого оттенка. В некоторых случаях встречаются экземпляры с синевато-зеленым отливом.

Поверхность шляпки хоть и гладкая, но липкая. Важно знать, что при разрезании такого гриба вы увидите мякоть оранжевого цвета, которая при окислении приобретает зеленоватый оттенок.

У рыжика выделяется молочная жидкость густой консистенции. Цвет она имеет желтый. Вкус у этого сока сладковатый.  Данные грибы, хоть и окрашены в рыжий цвет, все же, при надавливании и разрезании приобретают зеленоватый отлив.  Ножка у рыжика бывает 10 см в высоту. Напоминает своей формой она цилиндр. Легко крошится. Важно знать, что настоящий съедобный рыжик даже после тепловой обработки, при солении и консервировании, не меняет цвет.

Такие грибы относятся к очень полезным продуктам. Благодаря уникальному свойству блокировать размножение бактерий, и влиять на их жизнедеятельность, рыжик широко используется для изготовления антибиотиков в фармакологии. Кроме этого, данный гриб довольно часто можно встретить на кухне у заботливых хозяек. А все потому, что рыжики можно варить, жарить, тушить, а также мариновать и солить. Из такого продукта можно приготовить различные съедобности.

Опята

Грибы, относящиеся к данной группе, получили это название из-за способа существования, то есть на пнях. В данном роде насчитывается около 35 разновидностей. Подробному описанию подвержены всего лишь 22 вида. Но, несмотря на это, любители «тихой охоты» с уверенностью собирают летние, осенние и зимние грибы этого рода, и употребляют их в пищу. Давайте рассмотрим данные виды подробнее.

Зимний опенок представляет собой небольшой экземпляр, с диаметром шляпки от 3 до 10 см. Форма у нее плоская. Цветовая гамма у опят бывает всех оттенков желтых, оранжевых, с коричневым отливом. Ножка у такого гриба может быть высотой в 7 см, трубчатой и плотной. Растет зимний опенок на поврежденных деревьях, в основном, на ивах и тополях.  В отличие от своего предыдущего сородича осенний гриб может паразитировать на почти 200 видах деревьев. В некоторых случаях было произростание даже на картофеле. Данный вид существует большими группами, что грибнику только на пользу. Активный пик сбора припадает на конец августа и длится до начала зимы.

Как отличить такой опенок от других? Во-первых, размер осеннего гриба значительно больше, чем у зимнего. Например, шляпка может быть диаметром в целых 18 см. чем моложе особь, тем выпуклее она. С возрастом шляпка выравнивается, и стает плоской. Окрас такого вида в норме может быть, как болотного, так коричневого цвета. Сверху допустимо наличие маленьких чешуек, которые по мере старения гриба исчезают. Ножка осеннего опенка высотой может быть десять сантиметров.

Летний опенок на территории нашей стран растет значительно чаще. Искать его нужно в лиственных лесах. Активный период сбора начинается в середине весны, и длится до ноября. Обитает целым семейством на поврежденной древесине, часто гниющей. Такой гриб намного меньше своего осеннего сородича. Шляпка у него может вырасти до 6 см в диаметре. Также изначально она имеет выпуклую форму, что исчезает по мере созревания. При повышенной сырости приобретает коричневый оттенок. Если же климат сухой, то окрас у нее будет медово-желтым. Поверхность имеет гладкую, слегка слизистую, структуру. Ножка у такого вида может достигнуть 7 см в высоту. Она достаточно плотная.

Кроме съедобных опят в нашей стране существует большое количество несъедобных двойников, которые могут быть, очень опасны для здоровья человека. Поэтому нужно быть внимательным, и уметь отличить гриб, который можно есть от ядовитого. Но, это уже отдельная тема для разговора.

Моховик

Данный гриб принадлежит семейству болетовых. Также его еще называют решетник. Свое имя гриб получил из-за места существования. В состав моховика входит симбиоз грибницы и самого мха. Известно около 20 разновидностей типа. Встретить их можно в лиственном и хвойном лесу. Как, и большинство грибов, моховики тоже являются паразитами.

Настоящий представитель этого вида имеет выпуклую шляпку в «молодости», и плоскую у более «старших» особей. Верхний слой шляпки имеет бархатистую структуру. Окрас у нее может быть от насыщенно-зеленого до бурого оттенков. С внутренней стороны цвет шляпка окрашена в ярко-желтый цвет. У таких грибов мякоть, чаще всего, светлых оттенков, которая синеет при разрезании.

Размер у моховика средний. Шляпка может быть диаметром в 10 см, и с такой же длиной ножки.
Активный пик сбора урожая данных грибов припадает на июль – октябрь. В кулинарии моховик используют для сушения, маринования. Обязательно перед готовкой нужно удалять кожицу с шляпки, и зачищать ножку.

Сыроежка

Этот представитель семейства сыроежковых наиболее часто встречающийся. Науке известно около 300 разновидностей данного вида. В нашем краю можно встретить около десятка представителей сыроежковых. Большинство семейства относятся к съедобным или условно-съедобным грибам.

У такого гриба в «молодом возрасте» шляпка имеет вид шара или колокольчика. По мере созревания она становится более плоской. В некоторых случаях может иметь вид воронки. Окрас шляпки бывает самых разных цветов: зеленых, бурых, и даже красных. Последе больше присуще ядовитым разновидностям. На ощупь поверхность шляпки у съедобного гриба суховатая, матовая или с небольшим блеском. Ее довольно просто отделить от мякоти. Окрас пластинок может быть, как белым, так и ярко-желтым.

Мякоть у представителей семейства сыроежковых достаточно плотная, и лишь в ножке хрупкая. Изначально ее окрас белый, что меняется по мере созревания, или при разрезании. Форма ножки у сыроежки напоминает цилиндр. Иногда снизу более уплотненный.

Как говорилось выше, могут в семействе встречаться и ядовитые особи. Например, сыроежка едкая или рвотная.

Трюфель

Данное семейство включает в себя более ста разновидностей. Все их объединяет способ произростания – плодовое тело располагается под землей. Чаще всего можно встретить представителей этого рода в местах с теплым умеренным климатом. Например, Франция, Испания и Калифорния.

Внешне трюфель имеет плодовое тело круглой формы, иногда встречается клубневидная. Мякоть у них очень мясистая, в некоторых случаях – хрящеватая. Созревшие трюфели могут иметь вес в один килограмм.

Искать такие грибы нужно в лиственном лесу, возле бука, орешника, дуба, а также рябины, ивы, и березы.
Поверхность трюфеля в основном гладкая, но и встречается с некоторыми вкраплениями или трещинами.

Из данного семейства самый дорогостоящий – это перигорский трюфель или черный. Растет он во Франции. Такой гриб может достигать размера в десять – пятнадцать сантиметров. Окрас бывает красный, и буро-черный. В зависимости от возраста трюфеля. Внутренность у него красного цвета в «молодости», и темно-бордового, черно-фиолетового при полном созревании. Аромат имеет довольно-таки насыщенный, но приятный. Привкус у трюфеля несколько горьковатый.

Активный период сбора припадает на осень. Кроме этого, есть и другие представители семейства, которые можно встретить летом.

Шиитаке

Данный гриб на протяжении довольно длительного времени является традиционным символом большинства стран Востока и Азии. Шиитаке обладает не только замечательными вкусовыми качествами, но и лечебными. Растет данный гриб, в основном, на древесине поврежденного дерева шии. Кроме этого можно встретить его на буковых растениях.

Шляпка данного гриба может достигать двадцать сантиметров в диаметре. На ее поверхности допустимо присутствие чешуек. При созревании стает плоской. Оттенок шляпки может быть, как светло-кофейным, так и темно-коричневым.

Ножка у данного гриба прямая, немного суженая снизу.

Представители данного вида, в отличие от большинства своих сородичей не растут целым семейством.
Активный период сбора приходится на осень, и весну. Чаще всего, после дождя.

Мы с вами сегодня рассмотрели самые популярные грибы в нашей стране, относящиеся к съедобному «семейству». По всей территории России есть шикарные лесные богатства, которыми люди приучены пользоваться, с древних времен. Обязательно нужно отметить грибные семейства Урала. Именно в этом краю будут собраны самые полные корзинки.

К сожалению, в последнее «тихая охота» не так популярна, и человечество занимается ею не для получения продуктов питания, а для развлечения. А все потому, что очень большое количество разных видов грибов можно приобрести в магазинах. Но, не стоит забывать настоящего «богатства» лесов Урала. Любителям «тихой охоты» стоит хоть раз, но побывать там. На просторах Урала можно найти несметное количество съедобных грибов.

Классификация грибов по съедобности с фото

[REQ_ERR: SSL] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.

Также иногда их путают с белыми млечниками. Вот тут надо разве что на запах ориентироваться — у млечника он на редкость неприятный. И вот тут лучше не ошибаться, ибо расстройство желудка можно получить запросто. Путают также грузди с бледными поганками — ну а какие пластинчатые грибы с ними не путают?

Предлагаем ознакомиться с классификацией грибов, в которой мы расскажем о съедобных, несъедобных, условно-съедобных и ядовитых видах грибов. Все грибы, которые не могут нанести вред здоровью и не требуют перед употреблением в пищу термической обработки, относятся к категории съедобных. Большинство съедобных грибов обладает хорошими вкусовыми качествами, а некоторые даже считаются деликатесами. Общая численность съедобных видов грибов достигает нескольких тысяч.

Шляпка и ножка представляют собой одно целой. Отдельных пластинок тоже нет — нижняя часть гриба словно покрыта складками. Кожица практически не отделяется. Мякоть мясистая, белесовато-желтоватая. Лисичек крайне не любят местные грибные паразиты, поэтому крайне редко увидишь червивый гриб. За счёт особого строения, перепутать лисички с популярными ядовитыми грибами крайне сложно. Но вот спутать её с ложной лисичкой , которая опасна для здоровья — крайне легко. Особенно если учесть, что критерий тут фактически один — ложная лисичка растёт на мёртвой древесине, а не в земле, как нормальная.

Кроме того, ложные лисич ки растут по-одиночке, а не группами. Слегка напоминают грузди, поскольку относятся к одному роду млечников. Точно так же покрыты слизью и выделяют сок при разломе. Даже форма похожа.

Виды грибов

Путают рыжики с волнушками розовыми, которые тоже съедобны, но те так вкусны. Отличительная черта — сок у настоящих рыжиков не бесцветный, а шляпка — слизистая, а не шероховатая.

И пара советов. А вот мы не будем вам советовать тащить в рот то, что может оказаться ядовитым. Вот не будем и всё тут, благо есть куча других показателей, на которые намного безопаснее обращать внимание. Также напоминаем, что могут быть проблемы с идентификацией молодых грибов, у которых классических морфологических проявлений ещё нет. Можно, конечно, присмотреться к окружающим грибам, но остаётся риск, что это всё же было другая грибница. Так что лучше не рисковать.

Save my name, email, and website in this browser for the next time I comment. Sign in. Log into your account. Ваше имя пользователя. Ваш пароль. Password recovery. Ваш адрес электронной почты. Forgot your password?

Когда речь заходит о съедобных грибах , разница между обычным выживальщиком и мастером своего дела становится очевидной. Первый знает, какие грибы точно есть нельзя, а второй понимает, какие точно нужно, какие можно, а с какими ещё немного поизвращаться придётся перед употреблением. А пусть к такому мастерству начинается с хорошего знания теории в чём мы, по возможности, постараемся помочь.

Get help. Last Day Club. Меню выживальщика: 8 старых рецептов ковбоев Дикого Запада. Зомби-апокалипсис как сокровенная мечта человечества. Когда свистят пули: нужна ли аптечка первой помощи в наборе EDC? Аварийный запас длительного хранения. Часть 1: Продукты. Все Огнестрельное оружие Холодное оружие. Зачем я ношу нож. Механические прицелы. Топ охотничьих винтовок для горной местности. Возвращение в реальность. Часть 3: Бумажник — не только деньги. Коллиматорные прицелы. Часть 3: СССР.

Коллиматоры в авиации, артиллерии и на…. Все Самооборона Стрелковая подготовка Физический тренинг. Ответственность жертвы: что делать и как избежать нападения? Семь видов вранья про боевые искусства. Гейб Суарез: 4 основных правила обращения с огнестрельным оружием. Хватит учить нас защищаться! Лучше научите их не нападать!

Виды и названия грибов с картинками

Все Информационная безопасность Собственная безопасность. Ножевой бой. Как правильно делать замечания. Все Катастрофы Советы и подготовка к ЧС. Условно-съедобных сортов немного меньше, и они годятся для употребления в пищу только после специальной тепловой обработки.

В зависимости от сорта, его нужно либо долго варить, периодически меняя воду, либо просто замочить в чистой воде, отжать и приготовить. Читайте также: Как вырастить чайный гриб с нуля: уход, полив и хранение. К условно-съедобным также относят некоторые виды трюфелей, сыроежек и мухоморов. Но существует одно важное правило, которого следует придерживаться при сборе любых грибов, в том числе и условно-съедобных: если у вас есть хотя бы небольшие сомнения относительно съедобности, лучше оставить добычу в лесу.

К несъедобным относятся виды, которые не употребляются в пищу из-за опасности для здоровья, плохих вкусовых качеств и слишком твердой мякоти. Многие представители данной категории являются полностью ядовитыми смертельными для человека, другие могут вызывать галлюцинации или легкое недомогание. Фактически, у каждого съедобного двойника есть ложный двойник, который маскируется под настоящий и может попасть в корзинку неопытного любителя тихой охоты.

Но, по сути, самую большую смертельную опасность представляет бледная поганка. Большинство несъедобных сортов вызывают боли в животе и симптомы сильного отравления, и человеку достаточно оказать медицинскую помощь. Кроме того, многие несъедобные сортов отличаются непривлекательным внешним видом и низкими вкусовыми качествами, поэтому съесть их можно только случайно.

Тем не менее, нужно всегда помнить об опасности отравления, и тщательно пересматривать всю добычу, которую вы принесли из лесу. Самые опасные несъедобные грибы подробно описаны в видео. Основное отличие галлюциногенных от других видов в том, что они обладают психотропным эффектом. Их действие во многом схоже с наркотическими веществами, поэтому их намеренный сбор и употребление карается уголовной ответственностью.

Большинство галлюциногенных видов растут в тех местах, где съедобные просто не приживутся слишком заболоченные почвы, полностью гнилые пни и кучи навоза. Кроме того, они небольшие, в основном — на тонких ножках, поэтому спутать их со съедобными сложно.

Все грибы, как съедобные, так и ядовитые, делятся на несколько видов. Подразделяют на различные категории их по нескольким признакам, среди которых как биологические, так и чисто утилитарные, например, пищевая ценность и польза для организма.

Все ядовитые сорта так или иначе похожи на съедобные рисунок 7. Даже смертельно опасную бледную поганку, особенно молодые экземпляры, можно спутать с сыроежкой. К примеру, есть несколько двойников боровика — боровик ле Галь, прекрасный и пурпурный, которые отличаются от настоящих слишком ярким окрасом ножки или шляпки, а также неприятным запахом мякоти.

Также есть сорта, которые легко спутать с опенками или сыроежками например, волоконница и говорушка. Желчный похож на белый, но у его мякоти очень горький вкус. Есть и ядовитые двойники опят, которые отличаются от настоящих отсутствием кожистой юбочки на ножке.

К ядовитым сортам относятся мухоморы: поганковидный, пантерный, красный, королевский, вонючий и белый. Паутинники легко маскируются под сыроежки, рыжики или подосиновики.

Существует и несколько видов ядовитых шампиньонов. К примеру, желтокожий легко спутать с обычным съедобным экземпляром, но при термической обработке он выделяет ярко выраженный неприятный запах.

Виды грибов

Несмотря на то, что Россия — по-настоящему грибная страна, весьма необычные экземпляры можно встретить не только здесь, но и по всему миру. Предлагаем вам несколько вариантов необычных съедобных и ядовитых сортов с фото и названиями рисунок 8 :. Еще одним необычным представителем считается дрожалка мозговая, которая встречается преимущественно в умеренном климате. Есть его нельзя, так как он смертельно ядовитый.

Мы привели далеко не полный перечень необычных сортов, так как по всему миру встречаются экземпляры странной формы и цвета. К сожалению, большинство из них несъедобны.

Обзор необычных грибов мира приведен в видео. Все грибы делят на пластинчатые и трубчатые, в зависимости от типа мякоти на шляпке. Если она напоминает губку — он трубчатый, а если под шляпкой видны полосы — то пластинчатый. Самым известным представителем трубчатых считается белый, но к этой группе также относят маслят, подберезовиков и подосиновиков.

Съедобные грибы

Пластинчатый, пожалуй, видели все: это самый обычный шампиньон, но именно среди пластинчатых сортов больше всего ядовитых. Среди съедобных представителей можно выделить сыроежки, рыжики, опята и лисички. Ученым удалось подсчитать, что всего в мире существует от до видов грибов. Эта цифра неточная, так как ежегодно удается обнаружить новые виды, как съедобные, так и несъедобные.

Сайт Сайт Расширенный поиск.

Концепт

Обзор концепции

Предлагаемая экосистема выглядит так:

• Шаг 1: отправиться в путешествие по исследованию диких грибов
• Шаг 2: наблюдайте и фотографируйте
• Шаг 3: классификация
  • вариант 1: с путеводителем (сразу)
  • вариант 2: с приложением машинного обучения (офлайн, немедленно)
  • вариант 3: с приложением машинного обучения (в пакете, дома позже)
• Шаг 4: поделитесь тем, что вы узнали, со всем миром!

Концепция в действии

Шаг 1. Отправьтесь в путешествие по исследованию диких грибов

1 — хм где ты гриб…

2 — Ага! Пятнистый гриб

Шаг 2. Наблюдайте и фотографируйте

1 — Какой красивый гриб.ОК обязательные картинки…

2 — Сделайте больше фотографий…

Шаг 3: Классификация

Вариант классификации 1: с путеводителем (сразу)

Человек: Хммм… Я думаю, это (заполните пропуски)

Вариант классификации 2: с помощью приложения машинного обучения (офлайн, немедленно)

Компьютер говорит: хммм… Я думаю, что с вероятностью 99% это (заполните пробелы).

Вариант классификации 3: с помощью приложения для машинного обучения (в пакетном режиме дома позже)

Это может быть как онлайн, так и офлайн.

1 — Идите домой, загрузите пачку снимков в компьютер

2 — компьютер говорит: это вероятные предсказания грибов

3 — компьютер говорит: вы хотите знать больше? Вот еще некоторые подробности. Щелкните ссылки, чтобы увидеть другие похожие грибы того же вида

4 — компьютер говорит: вот и другой похожий гриб того же вида

Оформить заказ на этот интерфейс, подтверждающий концепцию варианта классификации 3 — партиями дома

Шаг 4. Поделитесь тем, что вы узнали, со всем миром (необязательно)

Пользователь может поделиться тем, что он узнал, по адресу:

• социальные сети
• грибов.org
• и т. Д.

Посмотреть некоторые демонстрации

Посмотрите некоторые из наших существующих демонстраций! (на раскрутку может потребоваться некоторое время)

Внешнее подтверждение концепции варианта классификации 3 — партиями дома

(PDF) Анализ изображений для классификации типов грибов с помощью сверточных нейронных сетей

Анализ изображений для классификации типов грибов с помощью

Сверточные нейронные сети

Jitdumrong Preechasuk

Кафедра вычислений

Факультет естественных наук, Университет Силпакорн

jitdumrong @ gmail.com

Ораван Чаовалит

Департамент вычислительной техники

Факультет естественных наук, Университет Силпакорн

Накхон Патом, ТАИЛАНД

[email protected]

Fuangfar Pensiri

Технологический факультет Университета Дьюангфар

Бангкок, ТАИЛАНД

[email protected]

Порават Висуцак

Кафедра компьютерных и информационных наук

Факультет прикладных наук

Технологический университет короля Монгкута Северный Бангкок

Бангкок

РЕФЕРАТ

Грибы — это грибы. Съедобные грибы содержат

питательных веществ и полезны для здоровья. Однако некоторые виды грибов

токсичны и содержат ядовитые вещества, которые могут вызвать болезнь

и привести к смерти. Отравление грибами составляет

примерно 70% естественных отравлений и часто приводит к смерти.

Однако из

тысяч видов, встречающихся на Земле, есть только 30–50 ядовитых видов, и из них не более 10

смертельно ядовиты [1].Основной причиной употребления в пищу ядовитых грибов

является отсутствие знаний и навыков для классификации

съедобных и ядовитых грибов. Кроме того, физические характеристики грибов

аналогичны. Поэтому в данной работе

основное внимание уделяется классификации 45 видов грибов. Эта работа

направлена ​​на сокращение числа заболевших людей, которым

подвержены риску воздействия ядовитых грибов.

Эта работа предлагает новую модель классификации 45 типов

грибов, включая съедобные и ядовитые грибы, с использованием метода

нейронных сетей свертки.Предлагаемая модель

была испытана на обоих типах грибов. Он был обучен создавать

моделей CNN и использовал обученные модели для классификации всех типов

грибов. Предлагаемая модель дает результаты 0,78, 0,73

и 0,74 по точности, отзыву и баллу F1 соответственно. В нем

сделан вывод о том, что предложенная модель может классифицировать типы

грибов с изображениями эффективно и действенно.

CCS Concepts

• Вычислительные методологии → Обработка изображений

Ключевые слова

Изображение гриба; Ядовитый гриб; Классификация грибов типа

; Анализ изображения гриба; Свертка

Нейронная сеть

1.ВВЕДЕНИЕ

Много овощей — популярная кухня среди людей,

уделяющих внимание своему здоровью. Грибы также являются лучшим выбором в диетической кухне, но употребление ядовитых грибов может вызвать

болезней и привести к смерти. Наиболее токсичные грибы вызывают

желудочно-кишечных симптомов — тошноту, рвоту, боли в животе

и диарею [1]. Отравление грибами — редкая, но потенциально очень серьезная опасность для путешественников; ежегодно у людей обычно регистрируется

отравлений грибами.Из обследования 2013–2017 гг., Проведенного

Бюро эпидемиологии Департамента контроля заболеваний [2], в отчете

сообщается, что в среднем за год 1200 и 4 человека

заболевают от употребления грибов и умирают от употребления ядовитых грибов

, соответственно.

Кроме того, мониторинг заболеваний осуществляется Бюро эпидемиологии,

Департамент контроля заболеваний; Сообщается, что число

умерших от употребления ядовитых веществ составляет 1175 и 6

человек соответственно.Число случаев употребления

ядовитых грибов увеличивается, потому что люди, живущие на

севере и северо-востоке Таиланда, обычно предпочитают собирать

диких грибов для непрерывного самостоятельного приготовления. Дикий гриб

может хорошо расти, особенно в провинциях

на севере и северо-востоке Таиланда; следовательно, уровень заболеваемости

в северных и северо-восточных регионах выше, чем в других частях

Таиланда.Из анализа статистических данных можно найти, что

уровень заболеваемости и смертности резко высок в период с мая до

ноября, потому что этот период является подходящим климатом для колодца

роста грибов.

В 2015 году Бюро эпидемиологии сообщило о 100 000

человек; 2,10% получили токсические симптомы от употребления

ядовитых грибов. Основная причина употребления ядовитых грибов

заключается в отсутствии знаний и навыков для определения

ядовитых и съедобных грибов.По физическим характеристикам гриба

; оба типа грибов

очень похожи, особенно гриб в молодой стадии трудно определить

, ядовитый или съедобный гриб, потому что гриб

на этой стадии не может определить свой тип глазами человека.

Эта причина влияет на тенденцию к увеличению заболеваемости и смертности от ядовитых грибов

.

Употребление ядовитых грибов вызвано отсутствием знаний, навыков и ограничениями специалиста по грибам.Эта работа

предлагает новую модель классификации двух типов грибов

, съедобных и ядовитых грибов, на основе методики

CNN. В нашем эксперименте мы использовали набор данных для

Разрешение на изготовление цифровых или бумажных копий всей или части этой работы для

личного или классного использования предоставляется без комиссии при условии, что копии

не делаются и не распространяются в коммерческих или коммерческих целях. преимущество и что

копий имеют это примечание и полную ссылку на первой странице.Авторские права

на компоненты этой работы, принадлежащие другим лицам, кроме ACM, должны быть соблюдены. Абстрагирование с кредитом разрешено. Для копирования или повторной публикации

, размещения на серверах или распространения в списках требуется предварительное разрешение

и / или плата. Запросите разрешения по адресу

[email protected].

AICCC 2019, 21–23 декабря 2019 г., Кобе, Япония

© 2019 Association for Computing Machinery.

ACM ISBN 978-1-4503-7263-3 / 19/12… 15 долларов США.00

DOI: https://doi.org/10.1145/3375959.3375982

классификация грибов · Темы GitHub · Классификация грибов GitHub

Здесь 22 публичных репозитория соответствует этой теме …

Я объясняю, как экспортировать веса из модели Keras и импортировать эти веса в Keras.js, JavaScript-фреймворк для запуска предварительно обученных нейронных сетей в браузере. Позже я покажу вам, как включить окончательный результат в мобильное приложение Phonegap Cordova.

• Обновлено 29 декабря 2017 г.
• Джава

Научитесь использовать машины опорных векторов в Python (sklearn) и R

• Обновлено 16 августа 2017 г.
• Блокнот Jupyter

Поскольку растет популярность здорового питания, как узнать, можем ли мы безопасно наслаждаться нашими сказочными грибами? Этот репозиторий использует машинное обучение и визуализацию, чтобы помочь классифицировать, какие из них наиболее опасны и которых следует избегать.

• Обновлено 21 апреля 2021 г.
• HTML

CAN YOU EAT IT — это веб-приложение, которое позволяет пользователям определять грибы по местоположению и сезону.

• Обновлено 7 сен 2020
• JavaScript

Наивные классификаторы Байеса и дерева решений, реализованные с помощью Scikit-Learn и визуализации Graphviz (наборы данных — новости, гриб, доход)

• Обновлено 12 декабря 2018 г.
• Python

Проект машинного обучения, чтобы определить, является ли гриб съедобным или ядовитым.

• Обновлено 25 апреля 2021 г.
• Блокнот Jupyter

• Обновлено 10 марта 2021 г.
• Блокнот Jupyter

🍄 Извлеките логические правила для съедобности грибов: нейронные сети; Генетический алгоритм + дерево решений

• Обновлено 12 декабря, 2019
• Python

Классифицирует грибы как ядовитые или съедобные с помощью алгоритмов машинного обучения

• Обновлено 15 декабря 2016 г.
• Блокнот Jupyter

Модель машинного обучения для определения того, является ли гриб съедобным или ядовитым, по его характеристикам

• Обновлено 8 октября 2021 г.
• Блокнот Jupyter

Прогноз грибного класса

• Обновлено 02 янв.2021 г.
• Блокнот Jupyter

Скрипт Python для подготовки данных обучения для классификатора грибов

• Обновлено 20 июл.2019 г.
• Python

Содержит файлы Docker-Compose для развертывания образов Mushroom-Classification

• Обновлено 10 мая 2021 г.
• Dockerfile

Поддержка векторных машин для классификации в известных наборах данных Iris и Mushroom.Ядра, используемые для SVM, бывают линейными, полиномиальными и радиальными.

• Обновлено 9 августа 2020 г.
• Блокнот Jupyter

Этот мини-проект был необходим для прохождения моего курса «Введение в науку о данных и аналитику больших данных» в университете. Я выполнил этот проект в декабре 2019 года.

Блокнот Jupyter и данные для этого сообщения в блоге

• Обновлено 4 октября 2018 г.
• Блокнот Jupyter

Выполнение классификации съедобности грибов из набора данных — анализ и построение классификационных деревьев

• Обновлено 8 мая 2021 г.
• Блокнот Jupyter

Webapp для прогнозирования съедобности грибов на основе их характеристик.

• Обновлено 22 июл.2019 г.
• JavaScript

• Обновлено 25 октября 2018 г.
• Блокнот Jupyter

• Обновлено 15 декабря 2017 г.
• Блокнот Jupyter

MushPy — это проект Data Science, выполняемый в рамках тренинга Data Scientist в DataScientest.Его основная цель — создать модели распознавания для классификации грибов

• Обновлено 6 октября 2021 г.
• Блокнот Jupyter

Улучшить эту страницу

Добавьте описание, изображение и ссылки на классификация грибов страницу темы, чтобы разработчикам было легче узнать о ней.

Куратор этой темы

Добавьте эту тему в свое репо

Чтобы связать ваш репозиторий с классификация грибов тема, посетите целевую страницу репо и выберите «управлять темами».

Учить больше

Создание, курирование и моделирование данных грибов для поддержки задач классификации

Методы разделены на семь задач, связанных с данными: форматирование, извлечение, курирование, моделирование, проверки качества и целостности, двоичная классификация и оценка.

Формат данных

Первичные данные соответствуют формату или структуре данных 1987 года; что кратко описано ниже.Он основан на 23 видах грибов с жабрами из книги The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms ² . Каждая номинальная переменная из 23 переменных 1987 года кодируется одной уникальной переменной. Об этом сообщается как название категории : буква при первом появлении, а затем только как название категории . Бинарный класс класс делится на съедобных: e и ядовитых: p . Подкласс ядовитых включает несъедобные грибы, а также грибы неизвестной съедобности.Более подробная информация о кодировках данных представлена ​​в дополнительной таблице S1.

Руководствуясь сравнением новых данных с историческими данными 1987 года, мы создаем первичные данные, взяв как двоичный класс, так и имена переменных без изменений. Однако возможные значения переменных в данных за 1987 год изменены с единичных номинальных значений на наборы номинальных значений в первичных данных. Возможные номиналы и их однобуквенная кодировка остаются неизменными. Значения переменных первичных данных теперь отображаются как {набор названий категорий}: {набор букв} .Возможное значение для первой переменной первичных данных cap-shape составляет {выпуклый, плоский}: {x, f} . Это соответствует интерпретации того, что форма шляпки этого вида грибов может быть плоской или выпуклой. В то время как каждая запись в данных 1987 года представляет собой гипотетическую запись о грибах, каждая запись в первичных данных представляет собой вид грибов.

Извлечение данных

Первичные данные основаны на 236 видах грибов из третьего издания идентификационной книги Грибы и поганки с 2013 года ³ .Из-за того, что некоторые виды либо не имеют шапки, либо имеют потенциально отсутствующие признаки, 63 вида были исключены. Книга разделена на семейные группы, которые далее делятся на книжные записи для каждого вида. Бухгалтерская запись состоит из 6 структурированных частей:

1. 1

   название вида грибов на английском и латинском языках (включая название семейства, только если данный вид является первым представителем данного семейства)

2. 2

   общее описание в формате прозы, содержащее информацию и характеристики (включает большинство переменных)

3. 3

   атрибуты размера (в т.ч.диаметр крышки, высота стержня и ширина стержня),

4. 4

   среда обитания (это одна из переменных в первичных данных)

5. 5

   — сезон произрастания вида, а

   —
6. 6

   съедобный или бинарный класс: ядовитые vs.съедобный.

Данные извлечены из электронной публикации или файла формата EPUB книги Mushrooms and Toadstools ³ . Этот формат файла соответствует языку гипертекстовой разметки или HTML, который читается как человеком, так и машиной. Поскольку он определяет набор правил для кодирования документов, мы следуем им при извлечении данных с помощью модулей обработки естественного языка. Это включает в себя синтаксический анализ и извлечение значений на основе атрибутов из текста произвольной формы в описании каждого вида грибов (рисунок S1).Все подробные модули и вспомогательные средства для запуска наших скриптов описаны в дополнительном материале.

Как подробно описано в предыдущем разделе, каждая запись в книге состоит из 6 структурированных частей. Каждый извлекается следующим образом:

1. 1

   имя определяется как заголовок и сопоставляется с одноименным классом. Этот заголовок и, следовательно, запись в книге идентифицируются тегом HTML \ (

   \), который окружает имя и имеет значение атрибута class «chapterHeadA» (без учета регистра).Строка символов определяет, что следует за тегом \ (

   \) со значением атрибута class . «paraNoIndent» содержит одну из других частей структурирования и определяет общее описание записи книги.

2. 2

   номинальные переменные либо присутствуют в тексте описания, либо отсутствуют для видов грибов, указанных в бухгалтерской записи.Эти переменные исключают среду обитания и сезон . Подстроки общего описания могут соответствовать следующим переменным: колпачок , жабры , вуаль , стержень и кольцо . Это облегчает сопоставление с соответствующими именами переменных за счет правильного сопоставления подстрок с именами переменных. Следуя этой логике, все положительные совпадения считываются в соответствующие номинальные переменные. Например, предложение «Все молодое плодовое тело заключено в белую вуаль, которая оставляет фрагменты (которые могут смыться) на блестящей красной шляпке с небольшими бороздками.’, программа извлекает {рифленый, блестящий}: {g, h} для поверхности крышки , {красный}: {e} для цвета крышки , {универсальный}: {u} для вуаль и {белый}: {w} для вуаль .

3. 3

   три количественные переменные могут быть извлечены непосредственно из атрибутов размера.

4. 4

   среда обитания анализируется и сопоставляется с соответствующей номинальной переменной путем поиска возможных значений в последующей подстроке после положительного совпадения.

5. 5

   та же логика используется для сезона, а

6. 6

   съедобность разбирается в класс , поскольку он всегда начинается со съедобного, несъедобного или ядовитого.

Обработка данных

В целях сравнения и из-за различий в источниках учебников переменные, описывающие первичные данные, адаптированы к историческим данным за 1987 год. Мы следуем вышеупомянутой структуре записей в книге, чтобы сообщить о соответствующих изменениях.

1. 1

   английское имя , а также семейство добавляются как полиномиальные классы

2. 2

   вхождения стержня в именах переменных заменяются на стержень , поскольку стержень более распространен в учебнике.Переменная синяков? изменен на , чтобы включить латексные кровоточащие грибы, которые отсутствуют в предыдущих данных 1987 года. Следующие переменные удалены или изменены, поскольку информации в прозаическом тексте недостаточно для этих переменных в их текущей форме: запах , размер жабры , форма стержня и популяция . Переменные стержень-поверхность-над-кольцом и стержень-поверхность-под-кольцом , а также цвет стержня-над-кольцом и цвет стержня-под кольцом объединены в поверхность стержня. и цвет ствола соответственно.Комбинация выполняется без различия между верхним и нижним кольцом, поскольку эта информация отсутствует в тексте. Переменная номер кольца заменяется на has-ring

3. 3

   переменные диаметр шляпки , высота стержня и ширина стержня добавляются как непрерывные количественные переменные, поскольку это атрибуты размера (в порядке появления), которые перечислены почти для всех записей грибов

4. 4

   номинальная переменная среда обитания остается без изменений

5. 5

   добавляется номинальная переменная сезон , а

6. 6

   бинарная переменная съедобности остается без изменений.

Соответствующие записи книги проверяются на несоответствие для повышения качества данных. Это необходимый шаг перед любыми последующими задачами.

Моделирование данных

Вторичные данные состоят из гипотетических грибовидных записей, подходящие характеристики которых моделируются на основе первичных данных. Чтобы оставаться сопоставимыми со структурой данных 1987 года, мы полагаемся на рандомизацию по одной переменной. Хотя формат вторичных данных полностью адаптирован к первичным данным, значения переменных перемещаются от номинальных наборов и количественных диапазонов к единичным номинальным и количественным значениям, соответственно.Чтобы обратиться к этапу моделирования, мы рассматриваем классы, номинальные переменные и количественные переменные. Бинарный класс класс для съедобности и полиномиальные классы имя и семейство имеют однозначные значения. Поскольку они адаптированы к формату данных, они переносятся во вторичные данные без каких-либо изменений.

Номинальные переменные имеют номинальные наборы как значения, представляющие возможные значения для каждой характеристики гриба. Начиная с каждого номинального набора, случайным образом выбираются отдельные номинальные значения n .Хотя каждый набор относится к одному виду грибов, каждое из выбранных значений принадлежит гипотетическому грибу. Моделирование соответствует шагу случайной выборки, оно выполняется с использованием функции выбор . Дополнительный этап упрощения выполняется для адаптации формата данных 1987 года. Например, запись Fly Agaric в первичных данных имеет значение {grooved, shiny}: {g, h} для поверхности крышки . Это связано с тем, что в соответствующей книге перечислен этот вид с блестящей и рифленой крышкой.В результате моделирования получается n гипотетических записей, имеющих либо рифленый колпачок, либо блестящий колпачок. В другом примере красно-коричневый цвет , указанный в книге, интерпретируется как значение {красный, коричневый}: {e, n} . Это также приводит к появлению красных или коричневых грибов.

Количественные переменные диаметр колпачка , высота стержня и ширина стержня являются непрерывными переменными. Эти переменные попадают в интервал [ мин. , макс. ] и часто связаны со средним значением или средним значением \ (\ mu \).Чтобы отразить это, мы создаем следующий интервал \ ([(1- \ frac {1} {4}) \ mu, (1+ \ frac {1} {4}) \ mu] \). В случае бесстебельных грибов переменные высота ствола и ширина ствола установлены на 0. На этапе моделирования соблюдаются интервалы [ мин. , макс. ]. Множественные предположения являются основополагающими для представленной здесь методологии, которую мы описываем ниже.

• Три переменные: диаметр крышки, высота и ширина штанги обычно распределяются в каждом заданном интервале.Для каждой из этих трех переменных мы полагаемся на стандартное нормальное распределение, чтобы сгенерировать n значений из нормального распределения N (0, 1) с \ (N (\ mu, \ sigma) \).

• Эти три переменные имеют определенную корреляцию. Чтобы повысить реалистичность этапа моделирования, можно добавить явную корреляцию с их нормальным распределением. Для получения эмпирического результата ковариации следует рассчитывать на основе полевых наблюдений.{\ top} \) ²² . Поскольку матрица ковариации всегда является положительной полуопределенной, то есть все собственные значения матрицы ковариации неотрицательны. ²³ , L могут быть получены как нижнетреугольное разложение Холецкого. Чтобы получить окончательные выборки, мы умножаем каждую из трех некоррелированных нормальных выборок на L , в результате получается матрица:

  $$ \ begin {align} L = \ begin {bmatrix} 1 & {} 0 & {} 0 \ \ 0.5 & {} 0.87 & {} 0 \\ 0.5 & {} 0.52 & {} 0,69 \\ \ end {bmatrix} \ end {align} $$

  (3)

• Каждое из результирующих нормально распределенных значений n для каждой переменной можно принять как гипотетические грибовидные записи. Для каждой переменной мы назначаем коррелированную нормальную выборку размером n . Размер образца изменяется путем вычисления \ (x = \ frac {1} {2} (x + 1) \) для каждого значения, в результате получается нормальное распределение с \ (\ mu = 0.5 \). Тогда \ (x = x * (max — min) + min \), поэтому \ (99,7 \% \) нормальных значений выборки попадают в диапазон интервала [ мин. , макс. ].

Качество и целостность данных

Помимо ранее описанного этапа курирования первичных данных, важно обеспечить качество и целостность данных. Мы кратко опишем проверки качества и этапы предварительной обработки. Более подробная информация представлена ​​в дополнительных материалах.

• Баланс и сопоставимость вторичных данных и данных 1987 года. Баланс данных проверяется путем анализа наличия ядовитых и съедобных веществ (номинальная переменная , класс ). Отношение пропущенных значений для каждой переменной и автокорреляций между каждой парой переменных. Последнее зависит от типа переменной (например, U Тейла, корреляция Пирсона пары количественных переменных) ^24,25 . Парные корреляции переменных визуализируются в виде тепловой карты, как показано на рисунках 2 и 3.

• Вторая обработка данных для правильного кодирования данных. Мы обрабатываем пропущенные значения, используя метод вменения, то есть фильтрацию на основе порога. Во-первых, чтобы ограничить разбавление анализа, удаляются переменные с отсутствующими значениями более 50%. Во-вторых, оставшиеся данные с пропущенными значениями заменяются наиболее частым однократным вменением ^26,27 .

• Преобразование данных для машинного обучения.Данные разделены на обучающий и тестовый наборы для задачи двоичной классификации. Крайне важно явно кодировать все значения в обоих данных в числовые значения. Это связано с реализацией классификаторов, которая принимает в качестве входных данных только числовые значения. Бинарный класс кодируется меткой с использованием функциональности sklearn . Например, значение ядовитый: p кодируется как 1 и съедобный: e как 0. Количественные переменные остаются неизменными, в то время как номинальные переменные кодируются однократно.

• Прямое отображение данных в качестве альтернативного сравнения. Это сопоставление между двумя наборами данных — данными 1987 года и вторичными данными — выполняется посредством дублирования совпадающих имен и объединения их в одной строке файла CSV. Напротив, для переменной без видимого совпадения возможны две альтернативы, и это кодируется как пустая строка. Действительно, переменная с соответствующим именем либо добавляется к другим данным, содержащим значение 0 (ни одна запись-гриб не имеет соответствующего номинального значения), либо переменная переименовывается в уже существующую переменную.

• Данные для обучения и тестирования Наборы подготовлены с использованием стандартного принципа Парето. Обучающий набор выбирается случайным образом без подстановки, он представляет 80% данных. Остальные 20% используются в качестве тестового набора. Для дальнейшей оценки прогностической эффективности моделей машинного обучения на данных используется пятикратная перекрестная проверка.

Бинарная классификация

Прогностические модели создаются с помощью пяти различных классификаторов: наивный байесовский анализ, логистическая регрессия, линейный дискриминантный анализ и случайные леса.Мы кратко опишем допущения и преимущества каждого метода.

• Наивный Байес — это набор классификаторов для контролируемого обучения, которые используют теорему Байеса ²⁸ . Предполагается, что данные попарно независимы, и данные должны быть сбалансированы.

• Логистическая регрессия — это статистическая модель, широко используемая в качестве классификатора контролируемого обучения ²⁹ .Он предполагает независимость ошибок, линейность логита для непрерывных переменных, отсутствие мультиколлинеарности и отсутствие сильно влияющих выбросов.

• Линейный дискриминантный анализ (LDA) — это обобщение линейного дискриминанта Фишера, он находит линейную комбинацию признаков, которая характеризует или разделяет два или более классов ³⁰ . Он делает предположение, что объясняющие или предиктивные переменные должны иметь нормальное распределение.

• Классификатор случайных лесов (RF) — это алгоритм обучения с учителем. Лес, который он строит, представляет собой совокупность деревьев решений. Этот ансамбль из нескольких деревьев решений объединяется для получения более точного и стабильного прогноза. РФ не имеют формальных предположений о распределении. Они не являются параметрическими и могут обрабатывать искаженные и / или многомодальные данные, а также категориальные данные, которые являются порядковыми или неординарными.

Оценка

Во-первых, прогнозы делаются с использованием вышеупомянутых четырех классификаторов.Результат соответствует получению вероятности принадлежности гриба к классу ядовитых: p каждой записи в списке. Чтобы преобразовать вероятности в предсказания класса, выбирается порог. Без дополнительной информации мы придерживаемся стандартного подхода к обычно используемому порогу 0,5. В результате гриб классифицируется как ядовитый : p , если вероятность больше или равна 0,5, и как съедобный гриб : e , если оно меньше 0,5.

Во-вторых, мы сообщаем различные показатели оценки и кривую ROC, чтобы показать производительность модели.С одной стороны, различные классические метрики выводятся из матрицы ошибок ³¹ : точность, точность, отзывчивость. Мы добавляем в этот список оценку F beta , которая уравновешивает метрики отзыва и точности путем вычисления взвешенного среднего гармонического. Чтобы избежать ложноотрицательных результатов (FN), мы специально добавляем оценку F2, придавая вдвое большее значение вспоминанию, чем точности. С другой стороны, мы сообщаем графические представления производительности каждой модели в виде графиков ROC на рис. 5. В отличие от вышеупомянутых показателей, которые выводятся из числа прогнозируемых классов, кривая ROC смотрит на вероятности прогнозирования перед назначением порога разделения классов. .

Третья и последняя перекрестная проверка выполняется для создания k отдельных оценок. Это позволило нам показать, насколько хорошо классификатор работает с различными вариантами обучающего набора. Поскольку выполняется несколько оценок, вычисляются и сообщаются среднее значение и дисперсия отзыва и оценка F2.

Новая система доказательной классификации грибов

Согласно обзору, опубликованному в этом году, новая система классификации грибов, основанная на фактических данных, направлена ​​на сокращение случаев отравления и уточнение их съедобности.

Исследователи из Куньминского института ботаники Китайской академии наук (KIB / CAS) и Центра международных исследований в области лесоводства (CIFOR) — Китайской программы Международного центра исследований в области агролесоводства (ICRAF) совместно обновили существующую схему для Классификация грибов создана в 2004 году.

Опубликованная в журнале Всесторонние обзоры науки о продуктах питания и безопасности пищевых продуктов , недавно разработанная система классификации грибов объединяет самую последнюю на сегодняшний день информацию, изучая отчеты о случаях за период с 1849 по апрель 2020 года.Набор данных содержит около 10 000 отчетов о случаях заболевания из 99 стран и более 1 000 различных источников. В набор данных были включены отчеты на 18 различных языках.

Четыре категории использовались для определения окончательного статуса съедобности (FES) отчетов о случаях: съедобные; съедобный с условиями; съедобные, неподтвержденные; и ядовитый. После исчерпывающего обзора литературы, охватывающего почти 2800 видов грибов, и тщательного изучения всех сообщений о случаях, исследователи идентифицировали 2189 съедобных видов, 2006 из которых можно было безопасно употреблять в пищу, и 183 вида нуждались в лечении перед безопасным употреблением или с зарегистрированными случаями аллергической реакции. .

«Насколько нам известно, это первая статья такого рода, включающая FES, — сказал Л.И. Хуйли, ведущий автор исследования, — мы надеемся, что точная таксономия и знания, основанные на фактах, могут уменьшить количество противоречивых отчетов в литература.»

В последние годы потребление диких грибов растет, поскольку в эпоху цифровых технологий информация становится более доступной. В то же время ежегодно происходят тысячи отравлений дикими грибами.Эти отравления в основном происходят из-за непонимания того, что можно есть, что приводит к наличию этих «противоречивых сообщений».

Во многих областях неточные научные данные не обязательно приводят к прямой опасности для здоровья. Однако в микологии противоречивые сообщения о статусе съедобности могут быть смертельными. Многие факторы способствуют возникновению противоречивых отчетов.

На самых разных платформах, от рецензируемых статей до непроверенных анекдотов в социальных сетях, можно найти огромное количество информации, которой делятся как эксперты, так и любители, которая часто бывает непоследовательной, противоречивой или неподдающейся проверке.Более простая передача информации также способствует распространению дезинформации.

Кроме того, разные регионы могут прийти к разным выводам относительно статуса лесных грибов. Эти расхождения возникают, когда культурные установки и предубеждения не совпадают. Например, P. indusiatus, известный как длинный сетчатый вонючий рог, является деликатесом во многих азиатских супах, но обычно считается невкусным на Западе.

Сообщества с более сильными традициями собирательства и потребления диких грибов также склонны к приключениям в потреблении собранных грибов. Сообщества, в которых отсутствует эта традиция, более склонны избегать потребления.

Разрешение этих противоречивых отчетов путем создания стандартного метода оценки съедобности будет огромным подспорьем для медицинских работников в понимании свойств грибов, а также в правильной диагностике и лечении случаев отравления.Это также позволит потребителям понять определенные риски, связанные с употреблением в пищу съедобных видов, и даст рекомендации по правильному кулинарному приготовлению. Наконец, по мере прояснения более широкой экологической картины и увеличения числа видов, потенциально известных как съедобные, сбор диких грибов может играть более важную роль в увеличении доходов сельских жителей.

«Эта новая система классификации позволяет нам изменить наше представление о съедобности грибов в будущем», — сказал Питер Мортимер, автор статьи.«Он динамичен, основан на фактических данных и приносит огромную пользу исследователям, потребителям и коренному населению».

В конце статьи содержится призыв ко всем будущим отчетам включать конкретную документацию в поддержку оценки, что поднимает планку для выдачи авторитетных рекомендаций по съедобности грибов.

При наличии надежной системы классификации ближайшие годы будут прекрасным местом для тех, кто голоден по грибам.

Ссылка : Новая система доказательной классификации грибов (23 февраля 2021 г.) получено 23 ноября 2021 г. с https: // физ.org / news / 2021-02-Доказательно-основанная-гриб-классификация.html

Этот документ защищен авторским правом. За исключением честных сделок с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в информационных целях.

Классическая классификация

Порядок классификации:

Домен: Eukarya

Супергруппа: Опистоконта

Королевство: Грибы

Тип: Basidiomycota

Класс: Агарикомицеты

Заказ: Agaricales

Семейство: Agaricaceae

Род: Chlorophyllum

Виды: Молибдиты хлорофилла

Домен: Eukarya

Эукария включает все растения, грибы, простейшие и животные.Ложь зонтик попадает в эту категорию, потому что он имеет истинное ядро ​​и органеллы, связанные с мембраной. это многоклеточный и воспроизводящий. Орхидеи а также бабочки монарх также принадлежат к этому домену.

Взятый Кеннет Дуэйн Харрельсон

Супергруппа: Опистоконта

Животные и грибы попадают в эту супергруппу вместе с хоанофлагелляты — самые близкие к животным простейшие.В жирафа и Белый медведь — животные, которые также попадают в эту группу.

Королевство: Грибы

Все грибы несосудистые, что означает, что у них нет специализированных ткани. Грибы также размножаются с помощью спор либо бесполым, либо половым путем. В этом королевстве также есть чередование поколений, что означает, что на протяжении всей своей жизни он проходит разные многоклеточные стадии. Другой организм классифицируется как грибы — это чернить форма для хлеба.

Фото Джуилы Фото Тома Волка

Тип: Basidiomycota

Этот тип включает грибы, споры которых переносятся внешне на булавовидных структурах, называемых базидиями. Еще один гриб из этого семейства — желтый лисичка.

Фото Тома Волка

Класс: Agaricomycetes

Этот класс очень разнообразен и насчитывает более 16 000 видов.Обычно у этих организмов есть грибы (плодовые тела), используемые для размножение. К этому классу относятся многие съедобные грибы, но Молибдиты хлорофилла к их числу не относятся. Хлорофиллум молибдиты попадают в этот класс, потому что они действительно производят гриб. Другой организм, который попадает в этот класс, — это Жемчужный гриб вешенки.

Фото Тома Волка

Заказ: Agaricales

В этот отряд обычно входят грибы с жабрами.Эти жабры важны для размножения спор, которые будут рассеивается в окружающей среде. Молибдиты хлорофилла имеет эти жабры на нижней стороне, помещая его в порядок agaricales. В Волшебный гриб и Schizophyllum commune — прекрасные примеры этого отряда.

Фото Тома Волка

Семейство: Agaricaceae

Гриб Молибдиты Chlorophyllum относится к Agaricaceae семьи из-за его пластинчатых жабр на нижней стороне шапка.Эти грибы также имеют сапробное значение. они получают пищу из мертвого или умирающего органического материала. В Lepiota americana и волк-пердун — другой вид в этом семействе.

Род: Chlorophyllum

У организмов, принадлежащих к этому гению, толстостенные споры. и крепкие базидиокарпы. Также они имеют возможность расти на газонах. и находятся в широкой зоне распространения.Первоначально решающим фактором классификации был цвет; однако анализ ДНК был сделано, и теперь к этому роду присоединяются 16 видов, в том числе Macrolepiota procra : гриб-зонтик.

Фото Майкла Вуда

Виды: Молибдиты Chlorophyllum

На латыни хлор означает зеленый, тип означает жабры и молибдиты означает, что окрашены в свинец.Это имеет смысл, потому что этот гриб обычно имеет зеленые пятна на зрелых стадиях. В гриб Chlorophyllum molybdites также называют Lepiota с зелеными спорами или ложным зонтик.

Филогения:

Это филогенное дерево основано на кладистическом подходе или общих производные характеристики.Филогенные деревья можно определить по морфология (физические характеристики), а также путем секвенирования ДНК. В внизу дерево делится на прокариот и эукариот. Прокариотический означает «до ядер», объясняя, что прокариотические клетки отсутствие ядер. И наоборот, у грибов есть клетки, которые содержат ядра, поэтому они попадают в область Эукарии. Считается, что внутри Эукарии что растения произошли от простейших, а животные и грибы являются более тесно связаны.В Труды Национальной академии наук США Америки исследовали различные белки, такие как актин, альфа-тубулин, бета-тубулин и фактор удлинения 1 альфа. Они пришли к выводу, что животные и грибы имеют очень похожие белки. Также ученые заявил, что животные и грибы являются монофилетической группой, то есть они имеют общего предка. Они не нашли доказательств связи животных и растения или грибы и растения как более близкие родственники.Это интересно, потому что долгое время люди считали растения и грибы были более близкими родственниками. Перед уроками биологии, если я спросили бы, если бы ромашка или гепард были более близки к грибам, которые я бы сказал дасий! Теперь я знаю лучше, надеюсь, и ты тоже. Во всяком случае, там представляют собой 5 типов грибов, которые в основном разрушаются в зависимости от того, как они размножаются. Basidiomycota — это монофилетический тип, содержащий человек. Молибдиты хлорофилла и многие другие.

Базидиомицеты разбит на множество различных классов, порядков, семейств, род ‘и вид. Ученые подсчитали, что примерно 30 000 различных видов грибов этого типа. Более информацию об этом исследовании можно увидеть здесь. Внутри филума Basidiomycota он подразделяется на от секвенирования рРНК. Дерево справа показывает ближе посмотрите, как род Chlorophyllum распадается на разновидность.Это дерево показывает отношения между видами на основе по ЕГО-последовательностям. Эти виды были найдены со всего мира. в том числе, Северная Америка, остров Тихого океана, Южная Америка, Азия, Австралия, Африка и Европа. У Эльзы К. Веллинги хороший дневник. что можно найти в Интернете, который идет более подробно.

Из этого дерева мы можем определить, что ближайшая связь с Молибдиты Chlorophyllum — Chlorophyllum globosum .Chlorophyllum также является монофилетической группой с общим предком. Виды этого рода очень широко распространены. Многие из этих виды не были включены в род, потому что они не были зелеными. После исследования ДНК этих организмов они обнаружили больше сходства и некоторые виды были перенесены в эту группу, хотя им не хватает зеленой окраски.

Домашняя страница Следующая страница: Идентификация

Mushroom Classification с использованием машинного обучения с развертыванием с использованием FastAPI | by Chirag Agrawal

Выбор характеристик — это процесс сохранения в данных только тех характеристик, которые полезны для прогнозирования или анализа.Существуют различные методы выбора функций, например, мы можем проверить корреляцию между переменными или применить любой метод выбора функций, например Select K Best, или любой другой, который лучше всего работает с нашим набором данных.

Сначала давайте проверим график корреляционной матрицы наших функций и целевой переменной.

Корреляция Пирсона для оценки постоянно линейной связи между двумя переменными. Под постоянной линейностью то, что я имею в виду, показано на графике ниже.

Итак, это то, что корреляция Пирсона может работать на

. Я удалил столбец, который имеет корреляцию более 60% с другим столбцом (не целевым. variable), и он вернул мне 3 столбца для удаления, а именно veil_color, spore_print_color и ring_type, потому что veil_color имеет корреляцию на 90% с gill_attachment, поэтому он вернул один столбец из двух.

Затем мне нужно удалить те функции, которые имеют очень меньшую корреляцию или очень меньшее влияние на целевую переменную.

Я удалил те столбцы, которые имеют важность от -10% до 10%.

Это вернуло два столбца для удаления, а именно cap_shape и cap_color.

Еще одно замечание: veil_type не влияет на наши данные, мы можем удалить и его, и теперь у нас осталось 17 столбцов, включая target.

Я применил еще несколько методов выбора функций, но прежде чем объяснять это, я разделю данные на две части: i.е. X (независимые переменные или предикторы) и y (зависимая переменная или цель).

Используя SelectKBest, мы находим наиболее важные k функций из набора данных. Здесь используется функция оценки, и эта функция может быть любой из приведенных ниже функций:

f-classif

chi2

relative_info_classif

duplic_info_regression

SelectFpr

SelectFdr

I применил chi2 (chi2) работа с 2-мя категориальными столбцами.Теперь, что сделает SelectKBest, он вернет нам первые k важных функций из всех функций (X), применив функцию оценки chi2, и какая функция chi2 будет это делать, она будет вычислять статистику chi2 между каждой функцией X и y итеративно и вернуть оценку для каждого столбца.

На скриншоте выше видно, что я назначил значение k как 9, которое вернет 9 лучших функций, а функция оценки — chi2, и в последнем случае можно увидеть оценки для наших лучших 9 функций, наивысших оценка для столбца «синяки», а самая низкая — для столбца «среда обитания».

Было выполнено небольшое проектирование функций, т.е. я объединил ‘stalk_surface_above_ring’ и ‘stalk_surface_below_ring’ только в «stalk_surface».

Позже мультиколлинеарность была проверена с использованием коэффициента инфляции дисперсии, но наша задача — всего лишь прогноз, поэтому проблема мультиколлинеарности не повлияет. Но позвольте мне объяснить об этом немного подробнее.

Итак, что такое мультиколлинеарность?

Если вы хоть немного изучали машинное обучение, вы знаете, что у вас есть данные, которые имеют зависимые (y) и независимые (x) переменные, и обе они имеют какую-то связь между собой.Но мультиколлинеарность возникает, когда существует некоторая взаимозависимость между независимыми переменными, то есть между значениями x

Как обнаружить мультиколлинеарность?

1. Высокая корреляция: Если корреляция между независимыми переменными больше 0,8 или 80%, то это сильно мультиколлинеарно, удалите одну из них. Вы можете проверить такую ​​зависимость с помощью тепловой карты, как мы это делали выше. В нашем случае я удалил один столбец с корреляцией более 60%.
2. Коэффициент инфляции дисперсии (VIF): Это еще один способ проверки мультиколлинеарности. statsmodels.stats.outliers_influence предоставляет очень хороший способ проверить мультиколлинеарность, которая является VIF. Это вернет нам степень увеличения мультиколлинеарности.

Посмотрите на наши значения VIF, говорят, что если значение превышает 10, нам следует беспокоиться. Но мой девиз — предсказание, так что никаких проблем со мной.

Какие могут быть решения для мультиколлинеарности?

1. Отбросьте столбец с высокими значениями VIF, такими как 30, 50, 70 или более 100, просто удалите их.
2. Вы можете преобразовать два столбца в новый, который имеет определенное значение и может быть полезен при прогнозировании, например «квадратные футы» и «цена», в новый столбец, например «цена за квадратный фут».
3. PCA (Анализ главных компонентов) также может быть полезным, но после его применения функции не остаются похожими на функции. Иногда мне это не нравится.

После разделения данных на набор для обучения и тестирования (проверки), но я не преобразовывал его с помощью StandardScaler или MinMaxScaler, потому что я собираюсь использовать модель дерева решений, а у нее нет таких требований.Пришло время применить модель машинного обучения.

Используя вышеуказанную функцию, мы можем оценить модель.

Итак, это просто реализация классификатора дерева решений по умолчанию, и посмотрите, правильно ли он классифицирует каждый класс и тоже на 100%. Но это в наборе данных поезда, нам также необходимо проверить нашу обученную модель на тестовом наборе, чтобы убедиться, что она работает хорошо или есть какие-то проблемы с переоборудованием / недостаточной подгонкой. Мы также проверим важность функции в соответствии с этой моделью.

Итак, gill_color — самая важная функция с важностью 35%, а наименее важная функция — stalk_root с важностью 2%.

Обратите внимание: модели деревьев не требуют нормализации данных и стандартного масштабирования данных. вы можете это сделать, но обычно они этого не требуют.

Изначально мы разделили данные и создали два набора, а именно stratified_train_data и stratified_test_data. Мы обучили нашу модель на stratified_train_data, теперь пора протестировать ее на stratified_test_data.

Будет повторен тот же процесс, что и выше, и те же столбцы будут удалены. Я просто показываю график AUC, чтобы понять, насколько хороша наша модель.

Вы видите, что он дает 100% результат и на тестовых данных. Итак, наша окончательная модель готова, и теперь мы можем ее развернуть.

 pickle.dump  ( default_decision_tree_model, open  ('model.pkl' ,  'wb'))  

Используя pickle, я извлек модель для использования в развертывании

Нам нужны два файла:

модель .py

app.py

model.py мы уже создали выше. app.py будет файлом FastAPI.

  import  uvicorn 
  from  fastapi  import  FastAPI 
  import  numpy  as  np 
  from  sklearn. pickprocessing  import  Label12  import as 2  из  pydantic  import  BaseModel 

uvicorn: Это реализация сервера ASGI.FastAPI очень быстр, потому что он использует сервер ASGI, а не WSGI.

fastapi: Это среда Python, такая как flask, django. Но это быстро, потому что использует сервер ASGI.

pydantic: Он применяет подсказки типа во время выполнения и предоставляет удобные для пользователя ошибки, когда данные недействительны. Используя pydantic, мы объявляем функции, с помощью которых мы прогнозируем результат. Базовая модель является обязательной для использования.

  class MushroomFeatureIN ( BaseModel ): 
  синяки :  str 
 gill_spacing :  str 
 gill_size :  str 
 gill_size :  str 
 gill_color 91 909 stalk42:  stalk42:  stalk42: 9stalk :  str 
 stalk_surface_above_ring :  str 
 stalk_surface_below_ring :  str 

Pydantic позволяет нам определять переменные, которые нуждаются в вводе внутри класса, и мы также можем определить его тип данных.

 api  =  FastAPI  () 
  pickle_in  =  open  ("model.pkl" ,  "rb") 
  классификатор  =  pickle.load  (We
43) 943 pickle_943  открыл маринованный файл.
, если вы видите в скобках «/ прогноз», это путь, по которому будет работать наша система прогнозирования. Внутри круглых скобок при определении функции класс MushroomFeatureIN будет унаследован от основного тела, которое мы рассмотрели выше.
 
  def index (): 
 return {'message': 'Hello, World'}  
  @  api.post  ('/ expect') 
 def pred ( data1 :  MushroomFeatureIN ): 
  данных  =  data1.dict  () 
  data  =  pd.DataFrame  ( данных, индекс  = [ 0 ]) 
  le  =  LabelEncoder  () 2 [ data 'синяки' ,  'gill_spacing' ,  'gill_size' ,  'gill_color' ,  'stalk_root' ,  'среда обитания' ,  'популяция' , 
  'stalk_surface, 
 ' stalk_surface, stalk_surface_below_ring ']] =  data  [[' bruises ', ' gill_spacing ', ' gill_size », 
  'gill_color' ,  'stalk_root'  '', среда обитания ', ' stalk_surface_above_ring ', 
 ' stalk_surface_below_ri нг ']] .применить  (
  le.fit_transform ) 
  данные  ['stalk_surface'] =  data  ['stalk_surface_above_ring'] +  data  ['stalk_surface_below_ring'] 
  [temp_surface_below_ring '] 
  [temp ] , данные  ['gill_spacing'] , данные  ['gill_size'] , 
 данные  ['gill_color'] , данные  ['stalk_root'] , данные  ['среда обитания »] , 
 data  ['популяция'] , data  ['stalk_surface']] 
  temp  =  np.массив  ( temp ) 
  temp  =  temp.reshape  (-  1, 8 ) 
  прогноз  =  classifier.predict  ( temp )
 if
   прогноз ]>  0,5 : 
  предсказание  = «Съедобный гриб» 
 else: 
  предсказание  = «Ядовитый гриб» 
 return {
 'предсказание':  предсказание 
 }  
  if  __='__ __main__ ': 
  uvicorn.