Как стать автором
Обновить

Государственные перевороты: бармалеи выпрыгивают как черти из табакерки. Не хотите, дети, в Африку сыграть?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение12 мин
Количество просмотров3.3K
Всего голосов 11: ↑8 и ↓3+7
Комментарии30

Комментарии 30

Ждёшь, не дождешься? И не дождешься!

А почему вы сразу в негативном контексте воспринимаете вопрос? Больная тема для вас или сами что то чувствуете?
Может человек спрашивает из патриотических побуждений что бы предотвратить?

судя по импотенс фичей: с высокой вероятностью после смены исполнительной власти.

Прогнозы с кондачка не делаются. В следующей статье будет показано что "под капотом" модели подробнее. А вот более точно и весомо по теме могу порекомендовать "End Times" Питера Турчина - https://www.litres.ru/book/petr-turchin/konec-vremen-elity-kontrelity-i-put-politicheskogo-raspada-70295656/chitat-onlayn/

Извините, ИМХО, но это похоже на технический анализ рынка, который полностью зависит от регуляторов и портфельных инвесторов. Большинство переворотов были инспирированы из вне.

Как можно инспирировать переворот, скажем, в Голландии? Для внешнего успешного воздействия нужна готовая ситуация в стране.

Ну ситуацию можно и создать. Не быстро конечно, но можно. С таким развитием соцсетей, если иметь над ними контроль, вполне можно повторить то, что было показано в "Wag the Dog" 1997г режиссер Барри Левинсон.

Главное начать движуху, а потом уже никто и не вспомнит, когда и почему все началось и за что борьба идет.

Значит - можно и измерить.

Измерить может и можно, но угадать верно тайминг - наврядли, да и высадят из позы изи )))

Для начала будет достаточно простой вероятности "да/нет". Примерно, как с прогнозом погоды.

Замените Голландию на Францию и вспомните недавние события... Вот техническим анализом Желтые жилеты находятся? Или волнения убравшие деГоля?

Ну и что мешает добавить метрик?

Вы что доказать пытаетесь? Что возможно внешнее воздействие или, что прогноз принципиально невозможен?

Санитары леса ловят только больных животных. Политические системы всегда находятся в состоянии постоянной конкуренции (с периодическими обострениями), тестируют, пробуют друг друга "на слабо". Поэтому внешнее вмешательство проходит только в ослабленной внутренними проблемами системе, чья модель принятия решений пошла в разнос, выдает плохие метрики и не может перестроиться. Примерно по такому же принципу работает и иммунная система организма: отбивается от всех внутренних и внешних микробов. До определенного предела устойчивости. В динамически устойчивой, гибкой и адаптивной развивающейся политической системе с правильно настроенными "гиперпараметрами" переворот, тем более инспирированный извне - невозможен.

Тогда хотелось бы увидеть точность прогноза, вами представленной системы, на 27 июня 1914 года, и на 28 августа 1939 года в Европе. Это было бы значительно нагляднее всех остальных слов.

Модель обучена на данных с 1991 по 2019 годы. Соответственно и плясать придется +/- 3-5 лет от этого срока. В принципе есть идея сделать такой "пространственно-временной ансамбль" - обучить модели на разных периодах (на всем датасете) Вытащить общие "фичи" - и потом обучать на общем датасете. Так что спасибо за "наводку". В "одну проходку" с подбором гиперпараметров CatBoost две сотни признаков на обычном ПК будут долго отбираться. Поэтому и необходимо сперва вытащить не более 15-20 признаков, которые имеют суммарный вклад в 95% и более.

Если следовать вашим аналогиям, то больным какой-либо организм становится как правило из-за воздействия извне (микробы, вирусы, какие-нибудь пищевые и прочие отравления).

Больным становится организм, когда это внешнее воздействие пробивает слабую иммунную систему. Как в случае с тем же ВИЧ. С фактически "отключённой" иммунной системой человек может умереть от банального заболевания. До определенного уровня политическая система может не замечать подобные воздействия, а на некоторых - даже тренироваться и укреплять свой "политический иммунитет".

Давай прогноз по странам G7 и БРИКС

За период времени в выборке (68 эпизодов) не было ни одного в стране из ТОП-10 мировой экономки (список эпизодов дадим в следующей публикации). Поэтому обобщать модель на G7 и другие крупные государства - преждевременно.

Предлагаю включить в модель еще и ряд совершенно незначащих критериев:

Логистической значимости (условно количество проходящих через страну ключевых торговых маршрутов)

Оценочный объем резведанных полезных ископаемых по отношению к мировым запасам (отдельно по группам металлов и углеводородам)

Соотношение количества отрицательных и положительных отзывов о стране в прессе ЕС и США за последние три года

Количество участников незаконных вооруженных формирований поддерживаемых США и ЕС по отношению к количеству населения

Объем средств выделенных оппозиционным и незаконным вооруженным движениям со стороны ЕС и США

Объем средств выделенных оппозиционным и незаконным вооруженным движениям со стороны стран БРИКС

Уровень сходноства общественно-социального уклада с сформировашвшимися коалициями (БРИКС и ЕС/США)

Как измерить?

  1. Логистическая значимость - через построение графов маршрутов (тонно/километры, пассажиро/километры)

  2. Полезные ископаемые нужно классифицировать по классу извлекаемости (легкодоступные, среднедоступные и трудноизвлекаемые, извлекаемые при совсем уж фантастических технологиях)

  3. В принципе можно через кассификатор, языковую модель, обычный анализ тональности. Вопрос в объеме даннных, Сборе и мощностях для обработки.

  4. Проблема учета "бармалеев" и классификации их опасности.

  5. 6. Опять же проблема учета и эффективности вложений. Где-то эффективно, но часто - просто "работа бензопилой".

    7. В чем мы выразим социальный уклад? Какая-то модель, результирующий вектор. Уровень сходства допустим найдем через векторы и косинусное расстояние между ними.

Идея хорошая, но исследование "не на одном ноутбуке".

Идея интересная для экспериментов и пет проекта, но не более.

Посмотрел ваши данные, по которым вы пытаетесь прогнозировать (а данные для прогноза это всё), ну... что-то я сомневаюсь в успехе :-) Длина телеграфных линий, производство цемента, площадь государства и пр. и пр. Это точно всё помогает вычислить подготовку военного переворота? :-) Ну, посмотрим, что получится :-)

В комментарии выше - на следующем этапе будет отбор признаков. Так же необходимо протестировать гипотезу о разном весе признаков в разные периоды. Впрочем, в 2017 году почта и телеграф не так актуальны, как например в 1917.

Если вдруг интересно попробовать такое же, но на (полносвязанной) нейронке, то я примерно такую штуку делал, для другого типа табличных данных (и небольшую библиотечку для этого написал).
Там, кстати, тоже Feature Importancе и Partial Dependency реализованы, связанность (зависимость) фичей считается и учитывается, а также всякие графики под них.
Вот статья (вторая часть) по анализу https://habr.com/ru/articles/471484/

Спасибо, обязательно попробуем. Будет интересно сравнить нейронку с CatBoost

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации