关于EarlyZ的理解

参考:

http://t.csdn.cn/ZxTxz

Rendering学习:Early-Z与Z-PrePass - 技术专栏 - Unity官方开发者社区

通过深度测试后会写入深度值,EarlyZ在片元着色器之前执行,如果片元着色器中有影响最终像素是否写入的操作,比如手动修改插值后的深度值,或者启用AlphaTest,则无法提前判断最终写入的深度值。

进一步,如果通过了EarlyZ,但是并没有通过AlphaTest,则不能写入深度值,所以此时EarlyZ不能生效,否则会把不该写入的深度写入进去,导致遮挡关系出错。

比如渲染启用了AlphaTest的树木,不透明对象从近往远渲染,但是由于树木并不能使用EarlyZ,即使被遮挡也要执行完片元着色器才能决定是否渲染到FrameBuffer中。

ZPrepass的使用

Depth Prepass - 知乎

在场景不方便进行从近到远排序的时候,先渲染一遍不透明对象的深度,配合Early-Z避免后续无效的执行片元着色器。 

prepass优点,主要就是移除overdraw,降低fragment shading的workload;结合depth prepass的做法,我们知道,它需要将物体的渲染拆分为两步(在同一个render pass内),第一步,渲染depth,第二步,渲染颜色,所以物体的geometry部分(指pipeline中光栅化之前的部分)是需要做两遍的,这是主要的缺点。

这里稍微提一下,渲染depth的时候,对于完全不透明的物体,fragment shader是完全可以不执行的;对于那种要做alpha test的物体(比如树,草),由于只能部分更新depth,仍然需要在fragment shading的时候根据texture的alpha值选择性的discard掉一些fragment位置的depth 更新,所以这时候仍然需要fragment shader,不过此时的fragment可以很简单,采样texture的alpha通道,不满足条件discard即可。对于需要blend的半透明物体,一般是不会用depth prepass的,原因很简单,半透明的物体一般不会写depth。

缺点:增加geometry部分的workload。所以对于那些,overdraw比较多而且它的fragment shader比较复杂导致fragment shading成为瓶颈的物体的渲染,更推荐使用depth prepass。花草和树叶由于数量繁多、相互交错,很难按照从前到后进行排序,这时候early z test很难起到作用,导致overdraw很重,是比较典型的推荐使用depth prepass的案例。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们在乳腺癌HER2表达分类项目中的问题。首先,用户的数据集有196个样本,正负比例是2:3,也就是正类占40%,负类60%。特征有53个,包括生理指标和心率变异信息。他们用的是XGBoost,并且已经构建了一个包含SMOTE、TomekLinks和XGBoost的管道。现在他们想找到最好的标准化方法、特征工程后的特征选择方法,以及RFECV使用的最佳基模型。 首先,我需要理解用户的问题点。标准化方法的选择会影响模型性能,尤其是在使用树模型时是否需要标准化。特征选择方面,用户可能希望减少过拟合或提升模型效率。RFECV的基模型选择也很重要,因为不同的模型可能对特征的重要性评估不同。 关于标准化方法,树模型如XGBoost通常不需要标准化,因为分裂是基于特征值的大小比较,不受尺度影响。但用户的特征中有可能包含不同量纲的指标,比如年龄和心率指标,这时候标准化可能还是有帮助的,尤其是如果后续使用其他模型或者进行特征选择时。可能的标准化方法有Z-score(StandardScaler)、MinMaxScaler、RobustScaler等。用户可能需要通过交叉验证来比较这些方法的效果。 接下来是特征选择。用户提到在特征工程后进行特征选择。RFECV(递归特征消除交叉验证)是一个常用的方法,但需要选择基模型。通常,选择与最终模型一致的基模型可能更好,比如这里用XGBoost作为基模型,但用户当前的管道已经用了XGBoost,可能需要考虑是否会导致过拟合。或者使用线性模型如逻辑回归或SVM作为基模型,因为它们对特征的重要性有不同的评估方式。不过,XGBoost自带特征重要性,可能更适合作为基模型。 用户当前的管道使用了SMOTE和TomekLinks来处理类别不平衡。SMOTE生成合成样本,而TomekLinks清除边界附近的噪声,这样的组合可能有助于改善少数类的分类。但需要注意,过采样应该在交叉验证的每一折中进行,避免数据泄露。用户现在的管道是否在交叉验证时正确处理了这一点?可能需要检查代码,但用户没有提供交叉验证的具体实现,可能需要提醒他们注意这个问题。 关于标准化最好的方法,可能需要试验不同的标准化方法,并在验证集上比较效果。例如,使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来测试不同的预处理步骤。但用户的数据集较小,196个样本,过多的超参数搜索可能导致过拟合,所以需要谨慎。 特征选择方面,除了RFECV,还可以考虑基于模型的特征重要性(如XGBoost的feature_importances_)进行筛选,或者使用SelectFromModel。另外,统计方法如卡方检验、ANOVA也可能适用,但数据类型是否适合需要考虑。例如,心率变异信息可能是连续变量,ANOVA可能适用。但分类变量如绝经状态可能需要其他方法。 对于RFECV的基模型,用户可能应该使用XGBoost本身,因为最终模型是XGBoost,这样选择的特征会更适合该模型。不过,RFECV的计算成本较高,尤其是结合交叉验证。如果数据量小,可能可行。或者,使用线性模型作为基模型,可能更快,但可能不如XGBoost相关。 用户的管道现在将SMOTE和TomekLinks放在XGBoost之前,这可能在交叉验证时导致数据泄露,因为过采样应该在训练集上进行,而不是整个数据集。因此,应该在交叉验证的每个折叠内应用这些采样方法,而不是在管道中统一应用。不过,用户可能已经将管道嵌套在交叉验证中,所以需要确认代码是否正确处理了这一点。如果正确使用Pipeline和交叉验证,应该是没问题的,因为sklearn的Pipeline会在每个训练折叠时应用SMOTE和TomekLinks,测试折叠则不应用。 另外,用户的XGBoost参数设置可能需要调整。例如,eta(学习率)0.3可能较大,通常较小的学习率(如0.05或0.1)配合更多的树可能更好。scale_pos_weight设置为1.5,根据正负比例2:3,理论上应该是负样本数/正样本数=3/2=1.5,所以设置正确。early_stopping_rounds需要验证集,但Pipeline中可能没有明确指定验证数据,可能需要使用eval_set参数,但如何在Pipeline中处理可能需要进一步调整。 总结下来,用户的重点问题在于标准化方法的选择、特征选择方法以及RFECV的基模型选择。我需要给出具体的建议,包括可能的标准化方法比较,特征选择的方法步骤,以及基模型的选择理由,同时检查他们的管道是否存在潜在问题,如数据泄露或参数设置是否合理。</think>根据你的数据和建模需求,我分几个关键部分给出优化建议: $$标准化方法选择$$ 1. 优先测试RobustScaler: - 适合存在离群值的医学数据 - 计算公式:$x_{\text{scaled}} = \frac{x - \text{median}}{IQR}$ - 比StandardScaler($x_{\text{scaled}} = \frac{x - \mu}{\sigma}$)对异常值更鲁棒 2. 比较实验设计: ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, RobustScaler, MinMaxScaler scalers = { 'Robust': RobustScaler(), 'Standard': StandardScaler(), 'MinMax': MinMaxScaler() } for name, scaler in scalers.items(): pipe = Pipeline([ ('scaler', scaler), ('smote', SMOTE(...)), # 保持原有采样参数 ('tomek', TomekLinks()), ('xgb', XGBClassifier(...)) ]) # 进行交叉验证评估 ``` $$特征选择策略$$ 1. 分阶段筛选: ```mermaid graph TD A[53个特征] --> B[方差阈值筛选] B --> C[多重共线性过滤] C --> D[递归特征消除] ``` 2. 具体实现方法: ```python from sklearn.feature_selection import RFECV, VarianceThreshold from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 第一阶段:去除低方差特征 vt = VarianceThreshold(threshold=0.8*(1-0.8)) X_filtered = vt.fit_transform(X) # 第二阶段:消除多重共线性 vif = pd.DataFrame() vif["VIF"] = [variance_inflation_factor(X_filtered, i) for i in range(X_filtered.shape[1])] X_filtered = X_filtered[:, vif.VIF < 5] # 保留VIF<5的特征 # 第三阶段:RFECV rfecv = RFECV( estimator=XGBClassifier( # 建议基模型选择 objective='binary:logistic', scale_pos_weight=1.5, max_depth=2 # 降低复杂度 ), step=3, cv=5, scoring='f1_weighted' ) ``` $$RFECV基模型选择建议$$ 1. 最优选择方案: - 使用与最终模型结构相同但参数简化的XGBoost - 推荐配置参数: ```python base_estimator = XGBClassifier( objective='binary:logistic', max_depth=2, # 限制复杂度 learning_rate=0.1, n_estimators=100, scale_pos_weight=1.5, random_state=42 ) ``` 2. 理论依据: - 保证特征选择标准与最终模型一致 - 限制树深度可避免过拟合特征选择过程 - 计算效率与筛选效果的平衡 $$管道优化建议$$ 1. 结构调整方案: ```python pipeline = Pipeline([ ('scaler', RobustScaler()), # 新增标准化层 ('variance_threshold', VarianceThreshold(0.8*(1-0.8))), ('smote', SMOTE(...)), ('tomek', TomekLinks()), ('rfecv', RFECV(estimator=base_estimator)), # 特征选择层 ('xgb', XGBClassifier(...)) ]) ``` 2. 参数调优建议: - 调整SMOTE的k_neighbors至3-5(原始数据量较少) - 设置RFECV的step参数为动态值: ```python step = max(1, int(X.shape[1]*0.1)) # 每次淘汰10%特征 ``` - 验证early_stopping有效性: ```python fit_params = { 'xgb__eval_set': [(X_val, y_val)] # 需单独拆分验证集 } ``` $$验证策略$$ 1. 推荐采用分层分组交叉验证: ```python from sklearn.model_selection import StratifiedGroupKFard cv = StratifiedGroupKFold(n_splits=5) cross_val_score( pipeline, X, y, cv=cv.split(X, y, groups=patients), # 假设有患者分组信息 scoring='roc_auc' ) ``` 2. 评估指标优先顺序: 1) AUC-ROC 2) F1-Score 3) Balanced Accuracy 需要注意的问题: 1. 样本量较少(n=196)时,避免使用过于激进的特征筛选 2. 心率变异指标(如SDNN)通常需要时域/频域联合分析,建议验证特征工程合理性 3. TomekLinks可能加剧类别不平衡,建议监控采样前后分布变化
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