Как определить вес линолеума

Вес линолеума 1 м2 - сколько весит рулон линолеума?

Линолеум является одним из самых используемых материалов для облицовки пола не только в жилых, но и промышленных (коммерческих) помещениях. По техническим характеристикам он практически не уступает другим изделиям. Однако перед его покупкой необходимо определить получаемый вес линолеума. Этот параметр очень важен, так как масса 1 м2 может быть невелика, а целый рулон вы просто не сможете поднять.

Для чего необходимо знать вес?

Итак, средний вес линолеума имеет прямую зависимость от толщины самого покрытия, а также от толщины защитного слоя. Если масса 1 м2 практически незаметна, то большой рулон может весить очень много. А это, прежде всего, проблемы с транспортировкой, ведь грузоподъемность лифта в вашем доме ограничена (если он вообще есть). Например, если машина довезет облицовку до вашего дома, то поднять ее на этаж (особенно если не работает лифт) будет очень сложно.

Кроме этого, от того, сколько весит линолеум, зависит и удобство монтажа. Во время работы вам придется поворачивать и кроить материал. Если он будет иметь значительную массу, сделать это самостоятельно будет отнюдь не просто (рулон весом около 100 кг потребует помощника).

Учтите, что если для монтажа вы выбрали тяжелый линолеум большой толщины, и собираетесь укладывать его на клей или мастику, то свободную половину покрытия лучше не задирать вверх, а слегка скатывать.

Общие параметры

Итак, существует несколько видов линолеума, которые имеют разный вес (стандартная толщина обычно составляет 2 мм):

1. Бытовой. Его масса может колебаться от 1,20 до 2,5 кг/м2. То есть он является самым легким, и практически не влияет на нагрузку плит перекрытия.
2. Искусственный полукоммерческий. Обычно его вес не превышает 2,1 кг/м2. Используется он обычно в офисных помещениях.
3. Коммерческий: 2,36 кг/м2. Этот тип материала модно укладывать в складских помещениях.

Линолеум из натурального материала весит больше, и его масса существенно зависит от толщины: 2 мм - 2,6 кг/м2; 4 мм - 5,2 кг/м2. Рулон имеет ширину 1-5.5 м. Длина при этом равняется 18-25 пог. м. Как видите, тяжелый материал вы просто не сможете развернуть в своей квартире. Кроме того, толстое покрытие с большой массой может оказывать дополнительную нагрузку на плиты перекрытия.

Вес линолеума в зависимости от его предназначения

То, сколько будет весить напольное покрытие, во многом зависит и от его предназначения. Например:

• Бытовое покрытие, которое применяется для монтажа в спальнях, детских комнатах, гостиных: 1,3-2 кг/м2. Нужно отметить, что такой облицовочный материал нельзя назвать очень прочным и устойчивым к стиранию. Он достаточно тонкий и может быстро прорваться.
• Линолеум полукоммерческий, который обладает улучшенными техническими свойствами (повышенной устойчивостью к износу), и может быть применен в служебных помещениях, или тех комнатах, в которых пол постоянно подвергается высокой нагрузке: масса 1 м2 составляет 1,9-2,1 кг.

• Коммерческий материал, который обладает высокой степенью устойчивости к износу, и может быть застелен в промышленных сооружениях и помещениях с очень высокой проходимостью: 1 м2 весит 2,8 кг.
• Покрытие, предназначенное для применения в спортивных залах, тренажерных центрах: около 2,4 - 5 кг. Оно должно быть максимально плотными и устойчивым к истиранию.
• Сверхпрочное покрытие, обладающее максимальной устойчивостью к износу и антискользящим эффектом, и которое можно стелить в аэропортах, на вокзалах: 2,4-3,4 килограмма в м2.

Пример расчета веса линолеума

Теперь вы знаете сколько, и какого материала вам потребуется на облицовку небольшой площади в 1 м2. Однако перед началом ремонта необходимо определить вес всего рулона. Сделать это можно самостоятельно. Рассмотрим пример:

Есть комната, длина которой имеет значение 5,1 м, а ширина - 3,9 м. Учтите, что во время разрезания линолеума нужно будет к исходному значению прибавить еще по 5 см. Кроме того, не следует забывать и про запас по длине. Лучше оставить около 10 см.

Толщина выбранного материала - 4 мм, а его ширина - 4 м. При этом вес полотна - 4,8 кг/м2. Зная эти параметры, вы можете точно рассчитать, сколько будет весить ваше напольное покрытие. Для начала определяется площадь необходимого полотна:

4×5,2 (с учетом всех прибавок) = 20,8 м2

Далее, узнаем вес материала:

4,8×20,8 = 99,84 кг

Таким нехитрым образом вы сможете вычислить массу вашего напольного покрытия, и понять, какой нагрузке будет подвергаться основание.

Как видите, сделать расчеты не трудно. Нужно только точно вычислить площадь помещения, и знать технические параметры выбранного материала.

Материалы По Теме:

Линолеум

Едем по зеленой дороге

Marmoleum, марка линолеума Forbo, представляет собой натуральный пол, состоящий на 97% из натурального сырья, 70% которого можно быстро возобновить, а 43% состоит из переработанных материалов. Это делает Marmoleum ЭКОЛОГИЧЕСКИМ выбором напольных покрытий.

Натуральные ингредиенты
Основное сырье, используемое в производстве линолеума, включает льняное масло , которое получают из семян льна, древесную муку как отходы производства с контролируемых лесных плантаций и джут , урожай которого волокна обеспечивают материал для мембраны, на которую наносится линолеум.

Это сырье получают из естественной среды обитания прямо там, где оно растет и обновляется, часто всего за 12 месяцев. Джут и лен - однолетние культуры, которые можно собирать так же, как пшеницу или кукурузу. Извлечение канифоли - это непрерывный процесс, а древесную муку, отходы лесной промышленности, получают из европейских лесов. Известняк доступен в изобилии.

CO ₂ нейтральный ассортимент продукции
Благодаря своим уникальным свойствам, натуральным ингредиентам и современному производственному процессу, Marmoleum является продуктом с нейтральным выбросом CO2, измеряемым от колыбели до ворот.Узнайте больше об экологическом характере мармолеума в нашем разделе, посвященном нейтральному выбросу CO2.

Обзор процесса

• О КОМПАНИИ
• СПИСОК ЦИТАТОВ
• ПОИСК ЛИТЕРАТУРЫ
• СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
• ВХОД
  • ВХОД
  • РЕГИСТР

• ПРОТЕОМИКА
  • Моющие средства и аксессуары
    • Каликсареновые поверхностно-активные вещества
    • Растворы для моющих средств Proteomic
    • Неионные детергенты
    • Ионные моющие средства
    • Цвиттерионные моющие средства
    • Системы удаления моющих средств
    • 2D-Моющие средства
    • Фторированные поверхностно-активные вещества
    • Принадлежности
  • Сшивание белков и модификация белков
    • Белковые кросслинкеры
    • Восстанавливающие реагенты
    • Алкилирующие реагенты
    • Реагенты для расщепления белков
    • Реагенты йодирования
    • Аминокислотные модификаторы боковой цепи
    • денатуранты
    • Принадлежности
  • Очистка и хроматография
    • Смолы и методы аффинной очистки
    • Смолы для очистки антител
    • Гель-фильтрация / исключение по размеру
    • Хроматография с гидрофобным взаимодействием
    • Иммунопреципитации

Сколько я должен весить для моего роста и возраста? Калькулятор ИМТ и ча

Мы включаем продукты, которые мы считаем полезными для наших читателей. Если вы покупаете по ссылкам на этой странице, мы можем получить небольшую комиссию. Вот наш процесс.

Многие люди хотят знать ответ на этот вопрос: сколько я должен весить? Однако не существует одного идеального здорового веса для каждого человека, потому что играет роль ряд различных факторов.

Сюда входят возраст, соотношение мышечной массы и жира, рост, пол и распределение жира в организме или форма тела.

Избыточный вес может повлиять на риск развития ряда заболеваний, включая ожирение, диабет 2 типа, высокое кровяное давление и сердечно-сосудистые проблемы.

Не у всех, кто имеет лишний вес, возникают проблемы со здоровьем. Однако исследователи полагают, что, хотя эти лишние килограммы в настоящее время не могут повлиять на здоровье человека, отсутствие контроля может привести к проблемам в будущем.

Читайте дальше, чтобы узнать о четырех способах достижения идеального веса.

Индекс массы тела (ИМТ) - это обычный инструмент для определения того, имеет ли человек соответствующую массу тела. Он измеряет вес человека по отношению к его росту.

По данным Национального института здоровья (NIH):

• ИМТ менее 18,5 означает, что человек имеет недостаточный вес.
• ИМТ от 18,5 до 24,9 идеален.
• ИМТ от 25 до 29,9 означает избыточный вес.
• ИМТ более 30 указывает на ожирение.

Калькулятор индекса массы тела

Чтобы рассчитать свой ИМТ, вы можете использовать наши калькуляторы ИМТ или просмотреть наши таблицы ниже.

Ориентировочная таблица веса и роста

В следующей таблице веса и роста используются таблицы ИМТ Национального института здоровья, чтобы определить, насколько должен быть вес человека для его роста.

В чем проблема с ИМТ?

BMI - очень простое измерение. При этом учитывается рост, но не учитываются такие факторы, как:

• обхват талии или бедер
• пропорция или распределение жира
• доля мышечной массы

Они тоже могут повлиять на здоровье.

Высокопроизводительные спортсмены, например, обычно очень спортивны и имеют мало жира. У них может быть высокий ИМТ, потому что у них больше мышечной массы, но это не означает, что у них избыточный вес.

ИМТ также может дать приблизительное представление о том, является ли вес человека здоровым, и он полезен для измерения тенденций в популяционных исследованиях.

Однако это не должно быть единственной мерой для оценки индивидуума идеальным весом.

Размер талии человека сравнивается с размером его бедер.

Исследования показали, что люди, у которых больше жира в средней части тела, более склонны к развитию сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) и диабета.

Чем выше размер талии по отношению к бедрам, тем выше риск.

По этой причине соотношение талии и бедер (WHR) является полезным инструментом для расчета, имеет ли человек здоровый вес и размер.

Измерьте соотношение талии и бедер

1.Измерьте обхват талии в самой узкой части, обычно чуть выше пупка.

2. Разделите полученное значение на размер вокруг бедра в самой широкой части.

Если талия человека составляет 28 дюймов, а его бедра - 36 дюймов, они разделят 28 на 36. Это даст им 0,77.

Что это значит?

То, как WHR влияет на риск сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), различается для мужчин и женщин, поскольку они, как правило, имеют разную форму тела.

Данные свидетельствуют о том, что WHR может влиять на риск сердечно-сосудистых заболеваний следующим образом:

У мужчин

• Ниже 0.9: Риск сердечно-сосудистых заболеваний низкий.
• От 0,9 до 0,99: риск умеренный.
• 1,0 или более: риск высокий.

У женщин

• Ниже 0,8: риск низкий.
• От 0,8 до 0,89: риск умеренный.
• 0,9 или выше: риск высокий.

Однако эти цифры могут варьироваться в зависимости от источника и населения, к которому они относятся.

WHR может быть лучшим предиктором сердечных приступов и других рисков для здоровья, чем ИМТ, который не принимает во внимание распределение жира.

Исследование медицинских карт 1349 человек в 11 странах, опубликованное в 2013 году, показало, что люди с более высоким значением WHR также имеют больший риск медицинских и хирургических осложнений, связанных с колоректальной хирургией.

Однако WHR неточно измеряет процентное содержание общего жира в организме человека или его соотношение мышечной массы к жировой ткани.

Отношение талии к росту (WtHR) - еще один инструмент, который может более эффективно прогнозировать риск сердечных заболеваний, диабета и общей смертности, чем ИМТ.

Человек, объем талии которого составляет менее половины его роста, имеет меньший риск ряда опасных для жизни осложнений для здоровья.

Измерьте отношение талии к росту.

Чтобы рассчитать WtHR, человек должен разделить размер талии на свой рост. Если ответ 0,5 или меньше, скорее всего, у них нормальный вес.

• Женщина ростом 5 футов 4 дюйма (163 см) должна иметь обхват талии ниже 32 дюймов (81 см).
• Мужчина ростом 6 футов или 183 сантиметра (см) должен иметь обхват талии ниже 36 дюймов или 91 см.

Эти измерения дают значение WtHR чуть менее 0,5.

В исследовании, опубликованном в 2014 г. в журнале Plos One , исследователи пришли к выводу, что WtHR был лучшим предиктором смертности, чем ИМТ.

Авторы также процитировали результаты другого исследования, включающего статистику около 300 000 человек из разных этнических групп, в котором сделан вывод о том, что WHtR лучше, чем ИМТ, при прогнозировании сердечных приступов, инсультов, диабета и гипертонии.

Это говорит о том, что WHtR может быть полезным инструментом проверки.

Измерения с учетом размера талии могут быть хорошими индикаторами риска для здоровья человека, поскольку жир, который скапливается вокруг середины тела, может быть вредным для сердца, почек и печени.

Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) отмечают, что мужчина с размером талии 40 дюймов или выше или женщина с размером талии 35 дюймов или выше имеют более высокий риск, чем другие люди:

Это однако не принимает во внимание рост или размер бедер человека.

Процент жира в организме - это вес жира человека, деленный на его общий вес.

Общий жир тела включает незаменимый и запасной жир.

Незаменимый жир : Человеку необходим незаменимый жир, чтобы выжить. Он играет роль в широком спектре функций организма. Для мужчин полезно иметь от 2 до 4 процентов состава тела в виде незаменимых жиров. По данным Американского совета по физическим упражнениям (ACE), для женщин этот показатель составляет от 10 до 13 процентов.

Накопленный жир : Жировая ткань защищает внутренние органы грудной клетки и брюшной полости, и организм может использовать ее при необходимости для получения энергии.

Помимо приблизительных рекомендаций для мужчин и женщин, идеальный общий процент жира может зависеть от типа тела или уровня активности человека.

ACE рекомендует следующие проценты:

Высокая доля жира в организме может указывать на повышенный риск:

• диабет
• болезнь сердца
• высокое кровяное давление
• инсульт

Расчет процентного содержания жира в организме может быть хорошим способом измерения уровня физической подготовки человека, поскольку он отражает соответствует строению тела человека.ИМТ, напротив, не делает различия между жировой и мышечной массой.

Как измерить жировые отложения

Самым распространенным способом измерения процентного содержания жира в организме является измерение кожной складки, при котором используются специальные штангенциркули для защемления кожи.

Медицинский работник измерит ткань бедра, живота, груди (для мужчин) или плеча (для женщин).По данным ACE, эти методы обеспечивают точность показаний в пределах 3,5%.

Другие методы включают:

• гидростатическое измерение жировых отложений или «подводное взвешивание»
• денситометрия воздуха, которая измеряет смещение воздуха
• двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия (DXA)
• анализ биоэлектрического импеданса

Ни один из этих методов может дать стопроцентную точность, но оценки достаточно близки, чтобы дать разумную оценку.

Во многих спортзалах и врачебных кабинетах есть устройства для измерения процентного содержания жира в организме.

В этом видео от What Matters Nutrition Дэвид Брюер, диетолог, рассматривает вопрос об идеальном весе, обсуждая многие из поднятых выше вопросов.

Индекс массы тела (ИМТ), отношение талии к бедрам (WHR), отношение талии к росту (WtHR) и процентное содержание жира в организме - это четыре способа оценки здорового веса.

Их объединение может быть лучшим способом получить точное представление о том, следует ли вам принимать меры или нет.

Всем, кого беспокоит свой вес, размер талии или телосложение, следует поговорить с врачом или диетологом. Они смогут посоветовать подходящие варианты.

Q:

Имеет ли значение, если у человека избыточный вес, если он здоров и чувствует себя комфортно?

A:

Важно помнить, что существует связь между избыточным весом и повышенным риском многих хронических заболеваний, включая диабет, гипертонию и метаболический синдром.

Кроме того, перенос лишнего веса может быть затруднен для скелетной системы и суставов и может привести к изменениям двигательной функции и контроля позы.

Это может быть связано с тем, что лишняя масса тела может снизить мышечную силу и выносливость, исказить осанку и вызвать дискомфорт при нормальных движениях тела.

У молодых людей избыточный вес на стадии развития может способствовать возникновению необычных двигательных паттернов. Это может остаться в зрелом возрасте.

Ответы отражают мнение наших медицинских экспертов. Весь контент носит исключительно информационный характер и не может рассматриваться как медицинский совет.

МАГАЗИН ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВЕСОМ

Некоторые из предметов, упомянутых в этой статье, доступны для покупки в Интернете:

Объяснение важности функции на примере случайного леса | Эрик Левинсон

Изучите наиболее популярные методы определения важности функций в Python

Во многих (деловых) случаях одинаково важно иметь не только точную, но и интерпретируемая модель. Часто, помимо того, что мы хотим знать, каков прогноз цены на жилье по нашей модели, мы также задаемся вопросом, почему он такой высокий / низкий и какие характеристики являются наиболее важными при определении прогноза.Другим примером может быть прогнозирование оттока клиентов - очень приятно иметь модель, которая успешно предсказывает, какие клиенты склонны к оттоку, но определение важных переменных может помочь нам в раннем обнаружении и, возможно, даже в улучшении продукта / услуги!

Знание важности функций, обозначенных моделями машинного обучения, может принести вам пользу во многих отношениях, например:

• путем лучшего понимания логики модели, вы можете не только проверить ее правильность, но и работать над улучшением модели, сосредоточившись только на для важных переменных
• вышеуказанное можно использовать для выбора переменных - вы можете удалить переменные x , которые не так важны и имеют аналогичную или лучшую производительность за гораздо более короткое время обучения
• в некоторых бизнес-случаях имеет смысл пожертвовать некоторыми точность ради интерпретируемости.Например, когда банк отклоняет заявку на получение кредита, у него также должно быть обоснование решения, которое также может быть представлено клиенту

Вот почему в этой статье я хотел бы изучить различные подходы к интерпретации важности характеристик с помощью пример модели случайного леса. Большинство из них также применимо к различным моделям, начиная от линейной регрессии и заканчивая черными ящиками, такими как XGBoost.

Следует отметить, что чем точнее наша модель, тем больше мы можем доверять мерам важности функций и другим интерпретациям.Я предполагаю, что построенная нами модель достаточно точна (поскольку каждый специалист по данным будет стремиться иметь такую ​​модель), и в этой статье я сосредоточусь на показателях важности.

В этом примере я буду использовать набор данных о ценах на жилье в Бостоне (это проблема регрессии). Но подходы, описанные в этой статье, также хорошо работают с задачами классификации, единственная разница - это метрика, используемая для оценки.

Единственная нестандартная вещь при подготовке данных - это добавление в набор данных случайного столбца.По логике вещей, он не имеет возможности прогнозирования зависимой переменной (медианное значение домов, занимаемых владельцем, в 1000 долларов), поэтому он не должен быть важной характеристикой модели. Посмотрим, чем все закончится.

Ниже я проверяю взаимосвязь между случайным признаком и целевой переменной. Как можно заметить, на диаграмме рассеяния нет паттерна, и корреляция составляет почти 0.

Здесь следует отметить одну вещь: нет особого смысла интерпретировать корреляцию для CHAS , поскольку это двоичная переменная и для этого следует использовать разные методы.

Я обучаю простую модель случайного леса, чтобы получить тест. Я установил random_state , чтобы обеспечить сопоставимость результатов. Я также использую bootstrap и устанавливаю oob_score = True , чтобы позже можно было использовать ошибку вне сумки.

Вкратце, что касается ошибки вне пакета, каждое дерево в случайном лесу обучается на отдельном наборе данных, выборка которого производится с заменой исходных данных. В результате получается около 2/3 отдельных наблюдений в каждой обучающей выборке. Ошибка вне пакета рассчитывается для всех наблюдений, но для вычисления ошибки каждой строки модель учитывает только деревья, которые не видели эту строку во время обучения.2 Оценка валидации: 0,76

Что ж, в модели есть некоторое переоснащение, так как она работает намного хуже на выборке OOB и хуже на наборе валидации. Но давайте скажем, что это достаточно хорошо, и перейдем к важности функций (измеряемой по производительности обучающего набора). Некоторые из подходов также могут использоваться для наборов проверки / внеплановых операций, чтобы получить дополнительную интерпретируемость невидимых данных.

Под общей важностью функций я имею в виду те, которые получены на уровне модели, , то есть , говоря, что в данной модели эти особенности наиболее важны для объяснения целевой переменной.

Давайте начнем с деревьев решений, чтобы развить интуицию. В деревьях решений каждый узел является условием разделения значений в одном элементе, чтобы аналогичные значения зависимой переменной оказывались в одном наборе после разделения. Условие основано на примеси, которой в случае проблем с классификацией является примесь Джини / прирост информации (энтропия), а для деревьев регрессии - ее дисперсия. Таким образом, при обучении дерева мы можем вычислить, насколько каждая функция способствует уменьшению взвешенной примеси. feature_importances_ в Scikit-Learn основан на этой логике, но в случае случайного леса мы говорим об усреднении уменьшения примесей по деревьям.

Плюсы:

• быстрый расчет
• простота получения - одна команда

Минусы:

• предвзятый подход, поскольку он имеет тенденцию преувеличивать важность непрерывных функций или категориальных переменных высокой мощности

Это Кажется, что 3 наиболее важных характеристики:

• среднее количество комнат
• % более низкий статус населения
• взвешенные расстояния до пяти бостонских центров занятости

Что кажется удивительным, так это то, что столбец случайных значений повернулся является более важным, чем:

• доля некоммерческих коммерческих площадей на город
• индекс доступности радиальных магистралей
• доля жилой земли, зонированной для участков площадью более 25000 кв.ft.
• Фиктивная переменная Charles River (= 1, если участок ограничивает реку; 0 в противном случае)

Интуитивно понятно, что эта функция не должна иметь никакого значения для целевой переменной. Посмотрим, как это оценивается разными подходами.

Этот подход непосредственно измеряет важность функции, наблюдая, как случайное перетасовка (таким образом, сохраняя распределение переменной) каждого предиктора влияет на производительность модели.

Подход можно описать следующими шагами:

1. Обучите базовую модель и запишите оценку (точность / R² / любой важный показатель), пройдя набор проверки (или набор OOB в случае случайного леса).Это также можно сделать на обучающей выборке за счет потери информации об обобщении.
2. Повторно перемешайте значения из одного объекта в выбранном наборе данных, снова передайте набор данных в модель, чтобы получить прогнозы и вычислить метрику для этого измененного набора данных. Важность функции - это разница между оценкой теста и оценкой из измененного (измененного) набора данных.
3. Повторите 2. для всех объектов в наборе данных.

Плюсы:

• применимо к любой модели
• достаточно эффективный
• надежный метод
• нет необходимости переобучать модель при каждой модификации набора данных

Минусы:

• дороже с точки зрения вычислений, чем значение по умолчанию feature_importances
• важность перестановки переоценивает важность коррелированных предикторов - Strobl et al (2008)

Что касается второй проблемы с этим методом, я уже построил корреляционную матрицу выше.Однако я буду использовать функцию из одной из библиотек, которые использую для визуализации корреляций Спирмена. Разница между стандартной корреляцией Пирсона состоит в том, что она сначала преобразует переменные в ранги, а только затем выполняет корреляцию Пирсона для рангов.

Корреляция Спирмена:

• непараметрическая
• не предполагает линейной связи между переменными
• ищет монотонную связь.

Я нашел две библиотеки с такой функциональностью, не то чтобы ее кодировать сложно.Давайте рассмотрим их оба, поскольку они обладают некоторыми уникальными особенностями.

rfpimp

Одна вещь, которую следует отметить в этой библиотеке, заключается в том, что мы должны предоставить метрику как функцию формы метрика (модель, X, y) . Таким образом, мы можем использовать более продвинутые подходы, такие как использование оценки OOB случайного леса. Эта библиотека уже содержит функции для этого ( oob_regression_r2_score) . Но чтобы подход был единообразным, я буду рассчитывать метрики на обучающей выборке (теряя информацию об обобщении).

График подтверждает то, что мы видели выше, что 4 переменные менее важны, чем случайная величина! Удивительно… Но четверка лидеров осталась прежней. Еще одна приятная особенность rfpimp заключается в том, что он содержит функции для решения проблемы коллинеарных функций (это была идея, лежащая в основе корреляционной матрицы Спирмена). Для краткости я не буду приводить здесь этот случай, но вы можете прочитать больше в этой замечательной статье авторов библиотеки.

eli5

Есть несколько отличий от базового подхода rfpimp и применяемого в eli5 .Некоторые из них:

• есть параметры cv и refit , связанные с использованием перекрестной проверки. В этом примере я установил для них значение None , поскольку я не использую его, но в некоторых случаях он может пригодиться.
• есть метрический параметр , который, как и в rfpimp , принимает функцию в форме метрики (модель, X, y) . Если этот параметр не указан, функция будет использовать метод оценки по умолчанию .
• n_iter - количество итераций случайного перемешивания, конечный результат - средний

В качестве альтернативы, вместо метода оценки по умолчанию для подобранной модели, мы можем использовать ошибку вне пакета для оценки важности функции.Для этого нам нужно заменить метод score в Gist выше на model.oob_score_ (не забудьте сделать это как для теста, так и для модели внутри цикла).

Под важностью характеристик на уровне наблюдения я подразумеваю те, которые оказали наибольшее влияние на объяснение конкретного наблюдения, введенного в модель. Например, в случае кредитного рейтинга мы могли бы сказать, что эти функции оказали наибольшее влияние на определение кредитного рейтинга клиента.

Основная идея treeinterpreter состоит в том, что он использует лежащие в основе деревья случайного леса, чтобы объяснить, как каждая функция влияет на конечное значение.Мы можем наблюдать, как значение прогноза (определяемое как сумма вкладов каждой функции + среднее значение, данное начальным узлом, основанное на всем обучающем наборе) изменяется вместе на пути прогнозирования в дереве решений (после каждого разделения). с информацией о том, какие особенности вызвали раскол (а также изменение прогноза).

Формула для функции прогнозирования (f (x)) может быть записана как:

, где c_full - это среднее значение всего набора данных (начальный узел), K - общее количество объектов.

Это может показаться сложным, но взгляните на пример от автора библиотеки:

Поскольку прогноз Random Forest является средним из деревьев формула для среднего прогноза имеет следующий вид:

, где J - количество деревьев в лесу.

Я начинаю с определения строк с наименьшей и наибольшей абсолютной ошибкой предсказания и попытаюсь выяснить, что вызвало разницу.

 Индекс с наименьшей ошибкой: 31 
 Индекс с наибольшей ошибкой: 85 

Используя treeintrerpreter , я получаю 3 объекта: прогнозы, смещение (среднее значение набора данных) и вклады.

Для наблюдения с наименьшей ошибкой основной вклад вносил LSTAT и RM (которые в предыдущих случаях оказывались наиболее важными переменными). В случае наибольшей ошибки наибольший вклад вносила переменная DIS , преодолевая те же две переменные, которые играли наиболее важную роль в первом случае.

 
 Строка 31 
 Прогноз: 21,996 Фактическое значение: 22,0 
 Смещение (среднее значение набора) 22,544297029702978 
 Добавления функций: 
 LSTAT 3.02 
 RM -3.01 
 PTRATIO 0,36 
 ВОЗРАСТ -0,29 
 DIS -0,21 
 случайный 0,18 
 RAD -0,17 
 NOX -0,16 
 НАЛОГ -0,11 
 CRIM -0,07 
 B -0,05 
 INDUS -0,02 
 ZN -0,01 
 CHAS - 0,01 
 -------------------- 
 Строка 85 
 Прогноз: 36,816 Фактическое значение: 50,0 
 Смещение (среднее значение набора) 22,544297029702978 
 Вклад в функции: 
 DIS 7,7 
 LSTAT 3,33 
 RM -1,88 
 CRIM 1,87 
 НАЛОГ 1,32 
 NOX 1,02 
 B 0,54 
 CHAS 0,36 
 PTRATIO -0.25 
 RAD 0,17 
 AGE 0,13 
 INDUS -0,03 
 random -0,01 
 ZN 0,0 
 --------------------- 

Чтобы погрузиться еще глубже, мы могли бы также интересоваться объединенным вкладом многих переменных (как объясняется здесь в случае XOR). Я сразу перейду к примеру, дополнительную информацию можно найти по ссылке.

Большая часть различий между наилучшим и наихудшим прогнозом происходит из-за количества комнат ( RM ) в сочетании с взвешенными расстояниями до пяти бостонских центров занятости ( DIS ).

LIME (Локальные интерпретируемые независимые от модели объяснения) - это метод, объясняющий предсказания любого классификатора / регрессора интерпретируемым и достоверным образом. Для этого объяснение получается путем локальной аппроксимации выбранной модели интерпретируемой (например, линейными моделями с регуляризацией или деревьями решений). Интерпретируемые модели обучаются на небольших возмущениях (добавлении шума) исходного наблюдения (строка в случае табличных данных), поэтому они обеспечивают только хорошее локальное приближение.

Некоторые недостатки, о которых следует помнить:

• Для аппроксимации локального поведения используются только линейные модели
• Тип возмущений, которые необходимо выполнить для данных для получения правильных объяснений, часто зависит от конкретного случая использования
• простой (по умолчанию) возмущений часто бывает недостаточно. В идеальном случае изменения были бы вызваны изменением, наблюдаемым в наборе данных

Ниже вы можете увидеть результат интерпретации LIME.

Вывод состоит из 3 частей:
1.Прогнозируемое значение
2. Важность признака - в случае регрессии показывает, оказывает ли он отрицательное или положительное влияние на прогноз, отсортированный по убыванию абсолютного воздействия.
3. Фактические значения этих характеристик для объясненных строк.

Обратите внимание, что LIME дискретизирует функции в объяснении. Это из-за установки distize_continuous = True в конструкторе выше. Причина дискретизации заключается в том, что она дает непрерывным функциям более интуитивное объяснение.

Интерпретация LIME соглашается, что для этих двух наблюдений наиболее важными характеристиками являются RM и LSTAT , на что также указали предыдущие подходы.

Обновление : Я получил интересный вопрос: какому подходу на уровне наблюдения мы должны доверять, поскольку может случиться так, что результаты будут другими? Это сложный вопрос, на который нет четкого ответа, поскольку эти два подхода концептуально различны и поэтому их трудно сравнивать напрямую.Я бы отослал вас к этому ответу, в котором аналогичный вопрос был затронут и хорошо объяснен.

В этой статье я показал несколько подходов к определению важности функций из моделей машинного обучения (не ограничиваясь случайным лесом). Я считаю, что понимание результатов часто так же важно, как и хорошие результаты, поэтому каждый специалист по данным должен сделать все возможное, чтобы понять, какие переменные являются наиболее важными для модели и почему. Это может не только помочь лучше понять бизнес, но и привести к дальнейшим улучшениям модели.

Вы можете найти код, использованный для этой статьи, на моем GitHub. Как всегда, приветствуются любые конструктивные отзывы. Вы можете связаться со мной в Twitter или в комментариях.

Смотрите также

• 
  Как заделать щель между дверной коробкой и ламинатом
• 
  Что можно сделать если вздулся ламинат от воды
• 
  Как вклеить кусок линолеума
• 
  Как склеить линолеум без шва
• 
  Как помыть линолеум на кухне
• 
  Как правильно стелить линолеум с рисунком
• 
  Чем можно резать ламинат в домашних условиях
• 
  Ламинат как уложить вдоль или поперек
• 
  Чем придать блеск линолеуму
• 
  Ламинат проминается что делать
• 
  Как помыть линолеум без разводов