Известковое: Известковое молоко/ Известковое тесто — Fels-Werke GmbH

Содержание

Какими насосами перекачивать известковое молоко

Основное свойство известкового молочка (оно же просто «молочко» или раствор гашеной извести, гидроксид кальция) — это нейтрализация в больших и малых количествах органических и неорганических кислот и кислотных растворов. В основном применяется в химической промышленности, в индустрии очистки воды: водоочистные сооружения, водоподготовка. К примеру, гашенную известь добавляют в сточные воды, дождевые и ливневые стоки для нейтрализации кислотной составляющей и выведению воды к нормальному водородному показателю РН 7-8.

Задачу по перекачиванию известкового «молочка» можно выполнять разными типами насосов:

Самый бюджетный вариант — самовсасывающий центробежный насос серии «S». Это отличное решение для такой задачи, так как насосы серии «S» могут качать продукты с включениями, что характерно для растворов гашеной извести, так же уплотнение насоса идет стандартно витоновой прокладкой, которая хорошо сопротивляется щелочности известкового «молочка». Эти насосы могут забирать раствор извести с подземных ёмкостей с высоты до 8 метров. Такое расположение ёмкостей не редкость для очистных сооружений.

Следующий вариант перекачивания известкового молока — с помощью винтовых насосов. Данная задача часто стоит на птицефабриках и животноводческих предприятиях на своих локальных очистных сооружениях — нейтрализация кислот. В этом случае рекомендуем ставить бачок промывки для торцевого уплотнения насоса, так как сам по себе раствор извести кроме щелочности, обладает еще и свойством абразива. Это продлевает жизнь уплотнения насоса в 3-4 раза.

Часто бывает потребность точно дозировать известковое молоко. В этом случае отлично справляется с задачей перистальтический насос. Насос не имеет уплотнений, и известь контактирует только со шлангом. Шланг подбираем устойчивый к продукту и абразиву. Перистальтические насосы обеспечивают довольно большое давление и точную дозированную подачу продукта.

Обладают высокой надежностью.

Как видите, есть среди чего выбирать, поэтому сообщите нам более точную Вашу задачу и мы рассчитаем конкретный насос для известкового молока.

Методические указания по применению хлорной извести для целей дезинфекции (не действуют на территории РФ на основании приказа Роспотребнадзора от 04.12.2020 N 797), Приказ Минздрава СССР от 21 октября 1975 года №1360-75

УТВЕРЖДЕНЫ
начальником Главного
санитарно-эпидемиологического
управления Минздрава СССР
В.Е.Ковшило
21 октября 1975 года N 1360-75

____________________________________________________________________

Не действуют на территории Российской Федерации на основании
приказа Роспотребнадзора от 4 декабря 2020 года N 797
____________________________________________________________________

I. Общие сведения

1. Хлорная известь — порошкообразный продукт белого цвета щелочной реакции, имеющий запах хлора, смесь различных солей кальция. Качество хлорной извести определяется содержанием в ней активного хлора (хлор, который вытесняется при действии на хлорную известь кислот). Продукт содержит 35-32-26% активного хлора. При растворении в воде образует взвесь. Осадок состоит из нерастворимых солей и

2. Препарат обладает сильным окисляющим действием, в связи с чем возможны снижение прочности тканей и коррозия изделий из металла.

3. Хлорная известь — нестойкое химическое соединение, быстро разлагающееся под действием углекислоты, влаги, света, высокой температуры. Даже при правильном хранении (в плотной деревянной или железной таре, защищенной от коррозии, в сухом прохладном помещении) потеря активного хлора составляет 1-3% в месяц. В связи с этим необходимо систематически (не реже 1 раза в 3 месяца) исследовать хлорную известь на содержание активного хлора.

Выпускаемая промышленностью известь белильная термостойкая стабильный продукт и при правильном хранении, согласно ТУ 6-01-589-71, потери активного хлора в течение 8 лет не превышают 7-9%.

4. Хранение допускается только в стандартной упаковке в закрытых, затемненных и хорошо вентилируемых складских помещениях, недоступных для осадков.

Полы складских помещений рекомендуется выполнять из асфальта, кирпича и глины.

Не допускается применение железа в качестве материала для конструкций крыши или кровли.

Не допускается хранение в одном помещении с хлорной известью взрывчатых веществ, огнеоопасных продуктов, смазочных масел, пищевых продуктов, металлических изделий и баллонов со сжатыми газами.

При хранении допускается укладка вторичной тары с хлорной известью по высоте шестирядная, по ширине двухрядная.

Расстояние штабеля от отопительных агрегатов должно быть не менее 1,5 м.

Температура хлорной извести в полиэтиленовых мешках, находящихся в центре штабеля, не должна превышать 40 град.С.

5. Хлорная известь обладает высокой активностью в отношении вегетативных и споровых форм микроорганизмов.

Применяется для целей дезинфекции при кишечных, капельных и других инфекциях: туберкулезе, сибирской язве в виде осветленных растворов (обычных и активированных), хлорно-известкового молока и в сухом виде.

II. Приготовление растворов хлорной извести

6. Осветленные 10-20% растворы хлорной извести готовят следующим образом: 1-2 кг растирают с добавлением небольшого количества воды до состояния равномерной кашицы. Затем добавляют остальное количество воды (до 10 л), перемешивают до образования однородной взвеси и оставляют для отстаивания в стеклянной темной или эмалированной посуде с пробкой на 24 часа. После этого осветленный раствор осторожно сливают или отфильтровывают в другую аналогичную посуду.

Из приготовленного основного осветленного раствора хлорной извести 10-20% концентрации непосредственно перед дезинфекцией готовят рабочие растворы нужных концентраций, руководствуясь следующей таблицей.*

_______________

* Таблица не приводится. Примечание «КОДЕКС».

7. Хлорно-известковое молоко 10-20% концентрации готовят из кашицы, получаемой вышеописанным способом (п.6). К кашице добавляют воду до объема ведра (10 л). В образовавшейся молочного цвета жидкости не должно быть комочков.

Хлорно-известковое молоко подлежит немедленному использованию.

8. Для приготовления активированных растворов хлорной извести к отмеренному объему рабочего осветленного раствора добавляют активатор (хлористый, азотнокислый, сернокислый аммоний, аммиак).

Аммонийные соли добавляют в количестве, равном по весу количеству активного хлора в растворе данной концентрации. Аммиак добавляют в количестве в 8 раз меньшем.*

_______________

* Таблица не приводится. Примечание «КОДЕКС».

III. Нормы расхода хлорной извести

9. Нормы расхода хлорной извести определяют в соответствии с целью применения, а также в зависимости от стойкости возбудителей инфекций, количества и характера органических веществ обеззараживаемой среды.

Для обеззараживания поверхностей при кишечных и капельных инфекциях бактериальной этиологии растворы используют из расчета 300 мл/кв.м.

Для обеззараживания при сибирской язве, натуральной оспе и туберкулезе норму расхода увеличивают до 500-900 мл/кв.м.

Расход сухой хлорной извести для обеззараживания выделений указан в пп.15 и 16.

IV. Применение хлорной извести

Применение осветленных растворов хлорной извести

10. Осветленные растворы хлорной извести применяют для дезинфекции помещения, предметов обстановки, посуды, уборочного инвентаря. Обеззараживание проводят орошением, протиранием, замачиванием. Белье и прочие ткани, а также металлические предметы, если они не защищены от коррозии, не подлежат обеззараживанию растворами хлорной извести даже слабой концентрации.

Для обеззараживания помещения и предметов обстановки при кишечных и капельных инфекциях бактериальной и вирусной этиологии используют от 0,05 до 0,5-1-3% растворы хлорной извести.

Малоценные вещи (ветошь, уборочный материал и др.) замачивают в 0,2-2% растворе.

Посуду без остатков пищи погружают в 0,05% осветленный раствор хлорной извести, а с пищевыми остатками — в 1-3%. Для дезинфекции ночной посуды после удаления ее содержимого используют 0,5-1% растворы.

Для обеззараживания при туберкулезе и сибирской язве применяют 10-20% осветленные растворы хлорной извести.

Применение активированных осветленных растворов хлорной извести

11. Дтя группы инфекций, возбудители которых обладают большой стойкостью (туберкулез, сибирская язва, вирусный гепатит, энтеровирусные инфекции, натуральная оспа), применяют активированные растворы хлорной извести при следующих условиях:

а) при туберкулезе для дезинфекции посуды (неметаллической) после удаления остатков механическим путем применяют 2% активированный раствор при экспозиции 60 минут;

б) при сибирской язве для обеззараживания кирпичных и поверхностей, оклеенных обоями, — 4% активированный осветленный раствор хлорной извести при двукратном орошении с интервалом в 30 минут;

в) при вирусном гепатите, энтеровирусных инфекциях и натуральной оспе для обеззараживания посуды из-под выделений, столовой посуды (неметаллической) после удаления остатков пищи применяют 0,5-1% активированный осветленный раствор хлорной извести при экспозиции 60-30 минут соответственно.

Применение хлорно-известкового молока

12. Хлорно-известковое молоко применяют для грубой дезинфекции, для обеззараживания выделений инфекционных больных, а также объектов, зараженных возбудителями сибирской язвы, не портящихся от хуторной извести (почва, подстилки и корм животных и т. д.).

13. Хлорно-известковое молоко 10 и 20% концентрации применяют:

а) для побелки стен при всех видах инфекций: однократно при группе кишечных и капельных инфекций, грибковых заболеваниях и двукратно при туберкулезе;

б) для обеззараживания деревянных частей дворовых уборных при кишечных инфекциях;

в) для обеззараживания деревянных частей нежилых помещений;

г) для обеззараживания грузовых вагонов после перевозки животных или каких-либо заразных материалов;

д) при сибирской язве для обеззараживания почти всех видов поверхностей путем побелки 40% хлорно-известковым молоком при 24-часовой экспозиции при температуре 18 град. С и 48-часовой экспозиции при температуре не ниже 10 град.С (деревянные поверхности белят два раза).

Применение сухой хлорной извести

14. Для обеззараживания фекальных масс больных и носителей инфекций кишечной группы, а также мокроты туберкулезных больных используют хлорную известь в сухом виде.

15. Сухую хлорную известь применяют для обеззараживания:

а) мочи — в количестве 1 г/л в течение 60 минут;

б) для дезинфекции оформленных фекальных масс (в ночной посуде, судне) или смеси кала с мочой, содержащей оформленный кал, для дезинфекции рвотных масс — 200 г хлорной извести на 1 литр массы, срок действия 1 час.

Плотный кал до добавления сухой хлорной извести размешивают с половинным количеством воды.

16. Сухую хлорную известь применяют для дезинфекции мокроты, собранной от туберкулезных больных при опорожнении плевательниц. В этом случае расходуют 200 г хлорной извести на 1 л мокроты, срок действия 1 час. При обеззараживании мокроты в плевательницах расходуют 12 г хлорной извести при условии заполнения их мокротой до отметки не выше 60 мл.

V. Меры личной предосторожности при работе с хлорной известью

При работе с хлорной известью должны быть приняты меры для защиты органов дыхания, зрения и кожных покровов (респиратор РУ-60, перчатки резиновые, защитные очки, фартук из прорезиненной ткани).

Инструкцию по применению хлорной извести для дезинфекции от 8 октября 1953 года с момента утверждения данных методических указаний считать утратившей силу.

Текст документа сверен по:
«Дезинфицирующие средства».
Сборник нормативных документов.
М.: ГРАНТЪ, 1999 год

404 — Документ не найден

Документ не найден.
Пожалуйста, воспользуйтесь поиском или нижним меню.

Обжимные фитинги муфты, штуцера, адаптеры, уголки, кресты, тройники Резьбовые фитинги ниппели, муфты, тройники. . Приварные фитинги VCR, VCO, БРС

Фитинги

Запорная арматура Игольчатые вентили Шаровые краны Мембранные клапаны Сильфонные вентили Манометрические вентили

Клапаны

Баллонные
Общепромышленные
Высокоточные
До себя
Для чистых сред
Двухступенчатые

Регуляторы давления

Фильтры и фильтрующие элементы
фильтры финишной очистки
Промышленные фильтры
Микронные фильтры

Фильтры

Калиброванные бесшовные трубки
Инструмент для труб
полимерные трубки
зажимы и крепления для труб
гибкие рукава

Зажимы, трубы, рукава и аксессуары

Изделия собственного производства газоразрядные рампы атмосферные испарители газовые шкафы устройства отбора пробы

Изделия

Поточные нагреватели жидкостей и газов

Нагреватели

Расходомеры Ротаметры

Средства контроля расхода

Уровнемеры Смотровые стёкла

Средства измерения уровня

Манометры
Преобразователи давления
Реле давления
Разделительные мембраны

Средства измерения давления

Средства измерения температуры

Анализаторы газов

Алюминиевые газовые баллоны:
— Одногорловые
— Двугорловые

Баллоны и Сосуды

Кабельные вводы

Интерфакс-Недвижимость / «БазэлЦемент» до 2012 г. намерен вложить в известковое производство $26 млн

30 сентября 2008, 16:04

Санкт-Петербург. 30 сентября. ИНТЕРФАКС — ООО «БазэлЦемент» консолидирует активы по производству извести и намерено вложить в это направление до 2012 года не менее $26 млн, говорится в сообщении пресс- службы компании.

В пресс-релизе отмечается, что «БазэлЦемент» вступил в управление Восточно-Пятницким карьером в Тульской области, приобретенным группой компаний «Базовый Элемент». Это третья за 2008 год сделка «Базового Элемента» по приобретению известкового производства. «БазэлЦемент» уже управляет Угловским известковым комбинатом (УИК) в Новгородской области (один из крупнейших поставщиков извести на российский рынок, проектная мощность — 400 тыс. тонн извести в год) и Пикалевским глиноземным заводом (ПГЗ) в Ленинградской области (проектная мощность — 150 тыс. тонн извести в год).

Инвестиции в реконструкцию и запуск производства на Восточно- Пятницком карьере составят $5 млн. «БазэлЦемент» планирует восстановить производство извести и мела, остановленное в 2005 году. Восточно- Пятницкий карьер располагает мощной сырьевой базой, запасы составляют 30 млн тонн высококачественного известняка, в породе которого содержится 93-95% кальция. После реконструкции технологических линий в 2009 мощность актива составит 150 тыс. тонн извести и 24 тыс. тонн мела в год.

В 2008-2009 годах все известковые производства «БазэлЦемента» будут реконструированы и модернизированы. Инвестиции в наращивание мощностей ПГЗ по выпуску извести составят $5 млн, инвестиции в модернизацию УИК — $16 млн. В результате суммарная мощность активов под управлением «БазэлЦемента» в 2009 году составит более 750 тыс. тонн продукции в год.

«Этот объем продукции, произведенной для нужд других производств, частично покроет дефицит местных российских мощностей и позволит «БазэлЦементу» стать крупнейшим российским поставщиком извести на рынок», — говорится в пресс-релизе.

Компания «БазэлЦемент» создана в 2006 году, входит в строительный сектор инвестиционного холдинга «Базовый элемент», занимается производством цемента, добычей и переработкой нерудных материалов (известь, щебень, песок).

Промышленные шланговые насосы Bredel для дозирования известкового молока

Промышленные шланговые насосы Bredel – безотказные насосы при работе 24 часа 7 дней в неделю для перекачивания/дозирования известкового молока.

Ежедневно более 30000 м³ воды проходит трехступенчатый процесс очистки, который включает: флотацию, первую ступень фильтрации и последующее удаление примесей марганца и хлора. Данный процесс был эффективно применен для очистки вод горных источников, что значительно повысило качество воды.

Критическим моментом процесса водоочистки стало добавление известкового молока для контроля уровня pH в воде. Вода поступает на водоочистку с pH примерно равным 6, после стадии дозирования сульфата железа pH опускается до 3,5. Затем на первой стадии фильтрации в процессе флоакуляции добавляется известковое молоко, что поднимает уровень pH до 4,2 и при большем количестве извести до 6,8. На второй стадии фильтрации также подается щелочной известковый раствор, что позволяет поддерживать уровень pH на нужном уровне. С помощью извести уровень pH достигает значения 9,2, что помогает удалить природное содержание марганца в воде.

По словам инженеров-технологов на очистных сооружениях, перистальтические технологии имеет явные преимущества перед другими типами насоса. «Мы используем насосы Бредель (Bredel) уже более семи лет и они действительно обеспечивают бесперебойную работу. Это не может быть сказано о всех перистальтических насосах, которые мы когда-либо использовали на других участках: мы обнаружили, что насосы других известных поставщиков зачастую могут выходить из строя, особенно это касается редукторов и двигателей. Это приводит к нежелательным простоям и высоким затратам на обслуживание».

Шесть шланговых насосов серии Bredel40 используются для дозирования известкового молока: три насоса работают 24 часа в сутки, остальные три насосы используются как резервные.

Узнайте больше о насосах Bredel

Контроль и измерение уровня гидроксида кальция (гашёная известь, известковое молоко)

Гидроксид кальция (гашёная известь) это химическое вещество с формулой Ca(OH)2, представляет собой мелкокристаллический порошок белого цвета, малорастворимый в воде. Хранят раствор гидроксида кальция (гашёной извести, известкового молока) в различных емкостях, и для непрерывного контроля и измерения уровня раствора гидроксида кальция в различных емкостях, можно применять следующие уровнемеры. Уровнемеры будут непрерывно контролировать уровень раствора гидроксида кальция в емкости и с помощью выходного сигнала 4-20 мА передавать его на контроллер АСУТП или на любой вторичный прибор, на котором будет отображаться уровень раствора гидроксида кальция в емкости в режиме реального времени. Для отображения данной информации можно использовать щитовой индикатор или видеографический регистратор.

Радарный уровнемер Pilotrek

Диапазон измерения до 23 метров
Аналоговый выходной сигнал 4-20 мА
Точность измерения от ± 3 мм

На картинке ниже приведены основные технические характеристики датчика уровня и его внешний вид.

Микроволновый уровнемер Microtrek

Диапазон измерения до 24 метров
Аналоговый выходной сигнал 4-20 мА
Точность измерения от ± 5 мм

На картинке ниже приведены основные технические характеристики датчика уровня и его внешний вид.

Ультразвуковой уровнемер Easytrek

Диапазон измерения до 25 метров
Аналоговый выходной сигнал 4-20 мА
Точность измерения от ± 10 мм

На картинке ниже приведены основные технические характеристики датчика уровня и его внешний вид.

Для сигнализации о переполнении или опустошении емкостей с раствором гидроксида кальция (гашёной извести, известкового молока), можно использовать следующие сигнализаторы уровня. Сигнализатор уровня при достижении определенной точки срабатывания, будет замыкать или размыкать реле, которое будет заведено на механизм, который будет отключать или включать подачу раствора гидроксида кальция (гашёной извести, известкового молока) в емкость, или предупреждать звуковым сигналом.

Емкостной сигнализатор уровня NivoCAP CK

Длина контактной части до 10 метров
Сигнализация о переполнении или опустошении емкости по средством реле
Температура измеряемой среды до 235 С

На картинке ниже приведены основные технические характеристики датчика уровня и его внешний вид.

Для консультации связывайтесь с нашими специалистами по телефону 8(495) 960-28-32 или отправляйте запрос на электронную почту [email protected]

Мокрая десульфурация | Lechler

Для впрыска известкового молока в абсорбер используются специальные форсунки из керамики. Эти форсунки формируют из закачанной суспензии множество мелких капель и таким образом создают большую поверхность реакции для хорошей массопередачи. Керамика гарантирует долгий срок службы несмотря на то, что известковая суспензия с содержанием гипса обладает абразивными свойствами. При расчете параметров мы делаем упор на свободном поперечном сечении, чтобы небольшие загрязнения в суспензии не засоряли форсунки. Для обеспечения экономичности работы эти форсунки можно настроить так, чтобы насос работал в диапазоне максимального КПД. Нужные параметры форсунки можно подобрать (почти) для любой технологической системы. На выбор доступны форсунки с полным конусом и вогнуто-конические форсунки с разными углами струи и ступенями объемного расхода, в т. ч. в исполнении TwinAbsorb^{-Серия с запатентованной компенсацией завихрения.}

Зона абсорбции состоит из нескольких расположенных друг над другом ярусов форсунок и одной установленной в горизонтальном положении системы каплеотделения, чтобы возвращать в процесс попадающие в поток газа мельчайшие капли. Наши высокоэффективные системы каплеотделения позволят повысить эффективность вашей установки.

Содержащиеся в суспензии твердые вещества могут приводить к возникновению отложений, например в каплеотделителе, во впускном канале или в трубах, что, в свою очередь, приведет к неисправностям в процессе эксплуатации. Поскольку вследствие испарения из контура постоянно забирается вода, необходимо обеспечить подачу в абсорбер воды, которая сразу же будет использоваться и для очистки. Для очистки участка впуска дымового газа отлично зарекомендовали себя язычковые форсунки Lechler. Для очистки каплеотделителей обычно используются форсунки Lechler с полным конусом.

Зачастую в конструкции абсорбера используется пластик (например, для трубопроводов) и резина (например, уплотнения, обрезинивание и пр.), термостойкость которых ниже температуры неохлажденного дымового газа. Обычно находящаяся в контуре суспензия достаточно охлаждает дымовой газ; но если, например, откажет подающий насос, пластик и резина могут разрушиться. В данной ситуации хорошо зарекомендовали себя металлические форсунки, выполненные из специальных сплавов, берущие охлаждение на себя и, таким образом, оправдывающие инвестиции в установку для обессеривания дымовых газов.

Uber инвестирует 170 млн долларов в лайм, разгрузив Jump to Lime — TechCrunch

Lime объявила о привлечении финансирования в размере 170 миллионов долларов. Uber — ведущий инвестор, в котором также участвуют существующие инвесторы Alphabet, Bain Capital Ventures, GV и другие. The Information впервые сообщила о новом раунде финансирования до официального объявления.

В рамках сделки Lime также приобретает дочернюю компанию Uber, занимающуюся микромобильностью, Jump. В будущем будет больше интеграции между Uber и Jump, но оба приложения пока останутся активными.Пока неясно, сможете ли вы разблокировать электросамокаты Lime в приложении Uber, а самокаты Jump и электрические велосипеды — в приложении Lime.

«Мы рады, что наши клиенты по-прежнему будут иметь доступ к велосипедам и скутерам в обоих наших приложениях, потому что мы считаем, что микромобильность является важной частью городского пейзажа, сейчас более, чем когда-либо», — сказал генеральный директор Uber Дара Хосровшахи в интервью пресс-релиз.

Вчера Uber объявил о массовых увольнениях. Около 14% компании уволено — это 3700 сотрудников.Сокращения происходят в основном из-за деятельности сообщества, приема на работу и центров Greenlight, центров личной помощи компании для водителей. Uber Eats также уходит с семи рынков по всему миру.

Uber пытается сократить расходы, поскольку использование услуг резко падает из-за пандемии COVID-19 и ограничений по всему миру. Благодаря сегодняшней сделке компания также собирается сэкономить на операционных расходах, поскольку сотрудники Jump переходят с Uber на Lime.

30 апреля Lime также уволила 13% своих сотрудников, что составляет около 80 сотрудников.«Практически в мгновение ока наша компания прошла путь от достижения беспрецедентного рубежа — первой компании нового поколения, достигшей рентабельности, — к ситуации, когда нам пришлось приостановить операции на 99% наших рынков по всему миру для поддержки городов» усилия по социальному дистанцированию. Излишне говорить, что, хотя мы думали, что мы запланировали все возможности в этом году, мы не ожидали глобальной пандемии », — написал тогда генеральный директор компании.

Согласно отчету The Information, в этом раунде оценка Lime снизилась на 79% до 510 миллионов долларов.В апреле 2019 года стоимость акций Lime составила 2,4 миллиарда долларов.

Из других новостей, у Lime новый главный исполнительный директор — Уэйн Тинг получает повышение, когда он присоединился к Lime в октябре 2018 года в качестве глобального руководителя по операциям и стратегии.

В прошлом году соучредитель Lime Тоби Сан ушел с поста генерального директора. Брэд Бао, еще один соучредитель компании, взял на себя главные обязанности. После сегодняшних новостей Бао останется председателем совета директоров, а Тинг займет должность генерального директора.

Акции

Uber в настоящее время выросли на 6.61% по сравнению со вчерашней ценой закрытия на премаркете.

Лайм

ArgentinaAustraliaAustriaBelgiumBrazilBulgariaCanadaChileColombiaCyprusCzech RepublicDenmarkFinlandFranceGermanyGreeceHungaryIsraelItalyKorea, Республика ofMexicoNetherlandsNew ZealandNorwayPeruPolandPortugalRomaniaSpainSwedenSwitzerlandTurkeyUnited Арабские EmiratesUnited KingdomUnited Штаты

Выберите город вы хотите, чтобы сок inBuenos Aires, Buenos AiresI не может найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите выпить сок в Аделаиде, SABrisbane, QLDGold Coast, QLDMelbourne, VICPerth, WASydney, NSWI не могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите приготовить сок в Линце, Оберостеррайх, Вена, Вена Я не могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите выпить сок в Антверпене, VlaanderenBrussels, Brussels Hoofdstedelijk GewestLiege, WallonieNamur, WallonieЯ не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок в Рио-де-Жанейро, RJSao Paulo, SPI не могу найти мой город

Выберите город, в котором вы хотите приготовить сок, в Софии, София, область Я не могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите выпить сок в Сантьяго, Región Metropolitana Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок, в Боготе, Боготе-Кали, Валле-дель-Каука Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором хотите попробовать сок в Larnaca, Lefkoşa kazasıЯ не могу найти свой город

Выберите город вы хотите, чтобы сок inBrno, Jihomoravský krajCeske Будеевице, Jihočeský krajHradec Кралове, Královéhradecký krajKarlovy Варах, Карловарский krajLiberec, Liberecký krajOlomouc, Olomoucký krajOstrava, Моравскосилезского RegionPardubice, Pardubický krajPilsen, Plzeňský krajPrague, Главни město PrahaZlin, Злин Regioni не могу найти мой город

Выберите город, в котором хотите попробовать сок в Копенгагене Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок в ХельсинкиЯ не могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите выпить сок в Бордо, Нувель-Аквитания, Лилль, Верх-де-Франс, Лион, Овернь-Рона-Альпы, Марсель, Прованс-Альпы-Лазурный берег, Монпелье, Окситани, Нант, Пэи-де-ла-Луар-Нис, Альпы-Прованс ‘AzurParis, IDFReims, Grand EstRennes, BrittanyStrasbourg, Grand EstToulouse, OccitanieЯ не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок, в Берлине, Берлине, Бремене, HBCologne, NRWDresden, SNDusseldorf, NRWFrankfurt, HEHamburg, HHHannover, NDSKarlsruhe, BWMunich, BYNuremberg, BYRuhrpott, NRWStuttgart,

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок в Афинах, Ираклион, Ретимно, Салоники, я не могу найти свой город

Выберите город, в котором хотите попробовать сок в Балатоне, БудапештЯ не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок, в Гиватаим, Тель-Авивский округ, Иерусалим, Иерусалимский округ, Петах-Тиква, Тель-Авивский округ, Рамат-Ган, Тель-Авивский округ, Тель-Авив, Тель-Авивский округ, Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите приготовить сок, в Милане, Ломбардии, Палермо, Сицилии, Римини, Эмилии-Романье, Риме, Лацио, Турине, Пьемонте, Вероне, Венето Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок в Пусане, Кёнсан-Нам-до-Дэгу, Тэгу-Дэджон, Тэджон-Кванджу, Чолла-Нам-до-Инчхон, Инчхон, Сеул, Сеул, Ульсан, УльсанЯ не могу найти свой город

Выберите город, в котором хотите попробовать сок Канкуна, Q.

Р. Гвадалахара, Джал. Мексика, CDMX, Монтеррей, Н. Л. Пуэрто Валларта, Джал. Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок в Роттердаме, ZHI не могу найти мой город

Выберите город, из которого вы хотите выпить сок в Окленде, Окленде, Кристчерч, Кентербери, Данедин, Ота, Гамильтон, Вайкато-Хатт, Веллингтон, Квинстаун, ОТАТ, Город Ауранга, Вайкато Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором хотите приготовить сок в Oslo, Viken fylke Я не могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите приготовить сок в Лиме, столичный муниципалитет Лимы Я не могу найти свой город

Выберите город вы хотите, чтобы сок inBialystok, PodlaskieBydgoszcz, Куявско-PomorskieKatowice, ŚląskieKrakow, MałopolskieLodz, Лодзи VoivodeshipLublin, LubelskiePoznan, WielkopolskieTorun, Куявско-PomorskieTricity, Поморского VoivodeshipWarsaw, MazowieckieWroclaw, DolnośląskieI не может найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок, в Коимбре, Коимбре, Лиссабоне, Лиссабоне, Порту, округе Порту Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите приготовить сок, в Alba Iulia, ABArad, ARBrasov, BVBucharest, BucureștiCluj-Napoca, CJConstanta, CTIasi, ISOradea, BHPitesti, AGPloiesti, PHSibiu, SBTargovisures, DBTarguis не могу найти 900

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок, в Барселоне, CTBilbao, PVMadrid, MDMalaga, ALPalma, PMPamplona, NavarraSeville, ALValencia, Comunidad ValencianaZaragoza, AragónЯ не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок, в Гётеборге, Västra Götalands länHelsingborg, Skåne länMalmo, Skåne länStockholm, Stockholms länUppsala, Uppsala länНе могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите приготовить сок в Базеле, BLZurich, ZH Я не могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите выпить сок в Стамбуле, Стамбул Я не могу найти свой город

Выберите город, из которого вы хотите выпить сок в Абу-Даби, Абу-Даби Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите приготовить сок, в Борнмуте, Англия, Брайтон, Англия, Бристоль, Англия, Кембридж, Англия, Кардифф, Уэльс, Ковентри, Англия, Эдинбург, Шотландия, Глазго, Шотландия, Остров Уайт, Англия, Лидс, Англия, Ливерпуль, Англия, Лондон, Англия, Манчестер, Англия, Англия, Ньюкас, Англия, Англия.

Англия Шеффилд, Англия Саутгемптон, Англия Я не могу найти свой город

Выберите город, в котором вы хотите попробовать сок, в Альбукерке, Нью-Мексико, Арлингтон, Вирджиния, Атланта, Джорджия, Остин, Техас, Балтимор, MDBaton Rouge, LABloomington, INBoise, IDBoston, MAChapel Hill, NCCharlotte, NCCharlottesville, OHChattanooga, TNChicatiago, OHC , TXDallas, TXDavis, CADenver, CODetroit, MIElizabeth — Downtown, NJElizabeth — Elizabeth Proper, NJElizabeth — Elmora, NJElizabeth — Mall, NJElizabeth — Newark Airport, NJElizabeth — North Elizabeth, NJElizabeth — Port, NJElizabeth — West Side, NJElizabeth — Port, NJElizabeth — Train Station, NJElizabeth — Port, NJElizabeth Нью-Джерси, Вашингтон, Фейетвилл, AR, ARFresno, CAFt Lauderdale, FLGainesville, FL, FLGalveston, TXGreensboro, NCGreenville, NCHarrisonburg, VAHartford, CTHoboken, NJHonolulu, NYIHouston, TXIndianapolis City, NCI Луизиана, LALake Tahoe, NVLansing, MILas Vegas, NV Лексингтон, KYLittle Rock, ARLong Beach, CALos Angeles, CALouisville, KYLubbock, TXMemphis, TNMiami, FLMilwaukee, WIMinneapolis / St.Пол, MNMobile, ALMonterey, CAMontgomery County, VANashville, TN, Новый Орлеан, LANorfolk, VA, VAOakland, CAOgden, UTOklahoma City, OKOmaha, IAOrlando, FLOxford, OHPeoria, ILPhiladelphrov, PAPitanscir, PAPhoenix, Texas, PAPhoenix, TX , NVRichmond, VA, VARio Grande Valley, TXRoanoke, VA, VARochester, MNSacramento, CASalt Lake City, UTSan Antonio, TXSan Diego, CASan Jose, CASan Luis Obispo, CASanta Barbara, CASeattle, WASouth Bend, INSpokane, WASt. Джордж, UTSt. Louis, ILStarkville, MSStatesboro, GAStillwater, OKTacoma, WATallahassee, FL, FLTampa, FLTempe, AZToledo, OHTopeka, KSTulsa, OKTuscaloosa, ALVirginia Beach Proper, VAWaco Region, TX Вашингтон, округ Колумбия, VAWest Can’t find Lafayette City, INI,

marcotcr / lime: Lime: объяснение прогнозов любого классификатора машинного обучения

Этот проект посвящен объяснению того, что делают классификаторы (или модели) машинного обучения. На данный момент мы поддерживаем объяснение индивидуальных прогнозов для текстовых классификаторов или классификаторов, которые действуют на таблицы (многочисленные массивы числовых или категориальных данных) или изображения, с помощью пакета под названием «лайм» (сокращение от локальных интерпретируемых объяснений, не зависящих от модели). Известь основана на работе, представленной в этой статье (bibtex здесь для цитирования). Ссылка на промо-ролик:

Мы планируем добавить больше пакетов, которые помогут пользователям понимать машинное обучение и осмысленно взаимодействовать с ним.

Лайм может объяснить любой классификатор черного ящика с двумя или более классами. Все, что нам нужно, это чтобы классификатор реализовал функцию, которая принимает необработанный текст или массив numpy и выводит вероятность для каждого класса. Встроенная поддержка классификаторов scikit-learn.

Установка

Пакет Lime находится на PyPI. Просто запустите:

Или клонируйте репозиторий и запустите:

Мы отказались от поддержки python2 в 0.2.0 , 0.1.1.37 была последней версией перед этим.

Скриншоты

Ниже приведены некоторые скриншоты с пояснениями извести. Они создаются в формате html и могут быть легко созданы и встроены в записные книжки ipython. Мы также поддерживаем визуализации с использованием matplotlib, хотя они выглядят не так хорошо, как эти.

Шкаф двухклассный, текст

Отрицательные (синие) слова указывают на атеизм, а положительные (оранжевые) — на христианство. Способ интерпретации весов, применяя их к вероятностям предсказания. Например, если мы удалим из документа слова Host и NNTP, мы ожидаем, что классификатор предсказывает атеизм с вероятностью 0.58 — 0,14 — 0,11 = 0,31.

Чемодан Multiclass

Табличные данные

Изображения (поясняющие предсказание «Кошки» в плюсах и минусах)

Руководства и API

Для примера использования текстовых классификаторов взгляните на следующие два руководства (сгенерированных из записных книжек ipython):

Для классификаторов, которые используют числовые или категориальные данные, взгляните на следующий учебник (он более новый, поэтому сообщите мне, если вы обнаружите что-то не так):

Для классификаторов изображений:

Для регрессии:

Субмодульный звукосниматель:

Необработанные записные книжки (не в формате HTML) для этих руководств доступны здесь.

Справочник по API доступен здесь.

Какие объяснения?

Интуитивно объяснение — это локальная линейная аппроксимация поведения модели. Хотя модель может быть очень сложной в глобальном масштабе, ее легче аппроксимировать вблизи конкретного экземпляра. Рассматривая модель как черный ящик, мы возмущаем экземпляр, который хотим объяснить, и изучаем разреженную линейную модель вокруг него в качестве объяснения. Рисунок ниже иллюстрирует интуицию этой процедуры.Решающая функция модели представлена синим / розовым фоном и явно нелинейна. Ярко-красный крест — это объясняемый случай (назовем его X). Мы отбираем экземпляры вокруг X и взвешиваем их в зависимости от их близости к X (вес здесь указывается размером). Затем мы изучаем линейную модель (пунктирная линия), которая хорошо аппроксимирует модель вблизи X, но не обязательно глобально. Для получения дополнительной информации прочтите нашу статью или посмотрите этот пост в блоге.

Содействие

Пожалуйста, прочтите это.

5.7 Местный суррогат (LIME) | Интерпретируемое машинное обучение

Местный суррогат (LIME)

Локальные суррогатные модели — это интерпретируемые модели, которые используются для объяснения индивидуальных прогнозов моделей машинного обучения черного ящика. Локальные интерпретируемые независимые от модели объяснения (LIME) — это статья, в которой авторы предлагают конкретную реализацию локальных суррогатных моделей. Суррогатные модели обучаются приближать предсказания базовой модели черного ящика.Вместо обучения глобальной суррогатной модели LIME фокусируется на обучении локальных суррогатных моделей для объяснения индивидуальных прогнозов.

Идея довольно интуитивная. Во-первых, забудьте об обучающих данных и представьте, что у вас есть только модель черного ящика, где вы можете вводить точки данных и получать прогнозы модели. Вы можете прощупывать коробку так часто, как захотите. Ваша цель — понять, почему модель машинного обучения сделала определенный прогноз. LIME проверяет, что происходит с прогнозами, когда вы вводите вариации своих данных в модель машинного обучения.LIME генерирует новый набор данных, состоящий из возмущенных выборок и соответствующих прогнозов модели черного ящика. На этом новом наборе данных LIME затем обучает интерпретируемую модель, которая взвешивается по близости отобранных экземпляров к интересующему экземпляру. Интерпретируемой моделью может быть что угодно из главы, посвященной интерпретируемым моделям, например лассо или дерево решений. Изученная модель должна быть хорошим приближением к предсказаниям модели машинного обучения локально, но не обязательно хорошим глобальным приближением.Такого рода точность также называется локальной верностью.

Математически локальные суррогатные модели с ограничением интерпретируемости могут быть выражены следующим образом:

\ [\ text {объяснение} (x) = \ arg \ min_ {g \ in {} G} L (f, g, \ pi_x) + \ Omega (g) \]

Модель объяснения, например, x — это модель g (например, модель линейной регрессии), которая минимизирует потери L (например, среднеквадратическая ошибка), которая измеряет, насколько близко объяснение к прогнозу исходной модели f (например, модели xgboost), в то время как сложность модели \ (\ Omega (g) \) остается низкой (например,грамм. предпочитаю меньшее количество функций). G — это семейство возможных объяснений, например, все возможные модели линейной регрессии. Мера близости \ (\ pi_x \) определяет, насколько велика окрестность вокруг экземпляра x, которую мы рассматриваем для объяснения. На практике LIME оптимизирует только часть потерь. Пользователь должен определить сложность, например путем выбора максимального количества функций, которые может использовать модель линейной регрессии.

Рецепт обучения местных суррогатных моделей:

Выберите интересующий вас экземпляр, для которого вы хотите получить объяснение его прогноза черного ящика.
Измените свой набор данных и получите прогнозы черного ящика для этих новых точек.
Взвесьте новые образцы в зависимости от их близости к интересующему экземпляру.
Обучите взвешенную интерпретируемую модель на наборе данных с вариациями.
Объясните прогноз, интерпретируя локальную модель.

В текущих реализациях на R и Python, например, линейная регрессия может быть выбрана в качестве интерпретируемой суррогатной модели. Заранее вы должны выбрать K, количество функций, которые вы хотите иметь в своей интерпретируемой модели.Чем меньше K, тем легче интерпретировать модель. Более высокий K потенциально дает модели с более высокой точностью воспроизведения. Существует несколько методов обучения моделей с ровно K функциями. Хороший выбор — лассо. Модель лассо с высоким параметром регуляризации \ (\ lambda \) дает модель без каких-либо функций. Переобучая модели лассо с медленно убывающим \ (\ lambda \), одну за другой, функции получают оценки веса, отличные от нуля. Если в модели есть K элементов, вы достигли желаемого количества функций.Другие стратегии — прямой или обратный выбор функций. Это означает, что вы либо начинаете с полной модели (= содержащей все функции), либо с модели только с перехватом, а затем проверяете, какая функция принесет наибольшее улучшение при добавлении или удалении, пока не будет достигнута модель с K функциями.

Как получить вариации данных? Это зависит от типа данных, которые могут быть текстовыми, графическими или табличными. Для текста и изображений решение состоит в том, чтобы включить или выключить отдельные слова или суперпиксели.В случае табличных данных LIME создает новые выборки, изменяя каждый объект индивидуально, используя нормальное распределение со средним значением и стандартным отклонением, взятыми из объекта.

LIME для табличных данных

Табличные данные — это данные, которые поступают в таблицы, где каждая строка представляет экземпляр, а каждый столбец — функцию. Образцы LIME берутся не вокруг интересующего экземпляра, а из центра масс обучающих данных, что проблематично. Но это увеличивает вероятность того, что результат для некоторых прогнозов точек выборки будет отличаться от интересующей точки данных и что LIME может получить хоть какое-то объяснение.

Лучше всего наглядно объяснить, как работает выборка и обучение локальной модели:

РИСУНОК 5.33: Алгоритм LIME для табличных данных. A) Прогнозы случайного леса с учетом характеристик x1 и x2. Прогнозируемые классы: 1 (темный) или 0 (светлый). Б) Интересующий экземпляр (большая точка) и данные, отобранные из нормального распределения (маленькие точки). C) Присвойте больший вес точкам рядом с интересующим вас экземпляром. D) Знаки сетки показывают классификации модели, полученной локально из взвешенных выборок.Белая линия отмечает границу решения (P (class = 1) = 0,5).

Как всегда, дьявол кроется в деталях. Определить значимое соседство вокруг точки сложно. LIME в настоящее время использует ядро экспоненциального сглаживания для определения окрестности. Ядро сглаживания — это функция, которая принимает два экземпляра данных и возвращает меру близости. Ширина ядра определяет, насколько велико соседство: маленькая ширина ядра означает, что экземпляр должен быть очень близко, чтобы влиять на локальную модель, большая ширина ядра означает, что экземпляры, которые находятся дальше, также влияют на модель.Если вы посмотрите на реализацию Python в LIME (файл lime / lime_tabular.py), вы увидите, что в нем используется ядро экспоненциального сглаживания (на нормализованных данных), а ширина ядра равна 0,75, умноженному на квадратный корень из числа столбцов обучающих данных. . Это похоже на невинную строчку кода, но похоже на слона, сидящего в вашей гостиной рядом с хорошим фарфором, который вы получили от бабушки и дедушки. Большая проблема в том, что у нас нет хорошего способа найти лучшее ядро или ширину. И причем тут 0.75 хоть откуда взяться? В определенных сценариях вы можете легко изменить свое объяснение, изменив ширину ядра, как показано на следующем рисунке:

РИСУНОК 5. 34: Объяснение прогноза для экземпляра x = 1.6. Прогнозы модели черного ящика в зависимости от одной функции показаны жирной линией, а распределение данных показано с помощью ковриков. Вычисляются три локальные суррогатные модели с различной шириной ядра. Результирующая модель линейной регрессии зависит от ширины ядра: имеет ли функция отрицательный, положительный или нулевой эффект для x = 1.6?

В примере показана только одна функция. Ситуация ухудшается в пространствах пространственных объектов большой размерности. Также очень неясно, должна ли мера расстояния относиться ко всем объектам одинаково. Идентична ли единица расстояния для объекта x1 единице измерения для объекта x2? Меры расстояния довольно произвольны, и расстояния в разных измерениях (также называемых функциями) могут вообще не быть сопоставимыми.

Пример

Рассмотрим конкретный пример. Мы возвращаемся к данным по аренде велосипедов и превращаем задачу прогнозирования в классификацию: приняв во внимание тенденцию к тому, что аренда велосипедов со временем становится все более популярной, мы хотим знать в определенный день, будет ли количество взятых напрокат велосипедов выше или ниже линии тренда.Вы также можете интерпретировать «выше» как превышающее среднее количество велосипедов, но с поправкой на тенденцию.

Сначала мы обучаем случайный лес из 100 деревьев задаче классификации. В какой день количество велосипедов, взятых напрокат, будет выше среднего значения без тренда, исходя из погоды и календарной информации?

Пояснения состоят из 2 функций. Результаты обучения разреженных локальных линейных моделей для двух экземпляров с разными предсказанными классами:

РИСУНОК 5.35: Объяснения LIME для двух экземпляров набора данных проката велосипедов. Более теплая температура и хорошая погодная ситуация положительно влияют на прогноз. Ось X показывает эффект функции: вес, умноженный на фактическое значение функции.

Из рисунка становится ясно, что категориальные признаки легче интерпретировать, чем числовые. Одно из решений — распределить числовые характеристики по ячейкам.

LIME для текста

LIME для текста отличается от LIME для табличных данных.Варианты данных генерируются по-разному: начиная с исходного текста, новые тексты создаются путем случайного удаления слов из исходного текста. Набор данных представлен двоичными функциями для каждого слова. Признак равен 1, если соответствующее слово включено, и 0, если оно было удалено.

Пример

В этом примере мы классифицируем комментарии YouTube как спам или обычные.

Модель черного ящика — это глубокое дерево решений, обученное на матрице слов документа. Каждый комментарий — это один документ (= одна строка), а каждый столбец — это количество вхождений данного слова.Краткие деревья решений легко понять, но в данном случае дерево очень глубокое. Также вместо этого дерева могла бы быть рекуррентная нейронная сеть или машина опорных векторов, обученная вложениям слов (абстрактным векторам). Давайте посмотрим на два комментария этого набора данных и соответствующие классы (1 для спама, 0 для обычного комментария):

267	PSY хороший парень	0
173	За рождественской песней заходи на мой канал! 😉	1

Следующим шагом является создание некоторых вариантов наборов данных, используемых в локальной модели.Например, некоторые варианты одного из комментариев:

2	1	0	1	1	0	0	1	0,17	0,57
3	0	1	1	1	1	0	1	0,17	0,71
4	1	0	0	1	1	1	1	0. 99	0,71
5	1	0	1	1	1	1	1	0,99	0,86
6	0	1	1	1	0	0	1	0,17	0,57

Каждый столбец соответствует одному слову в предложении. Каждая строка представляет собой вариант, 1 означает, что слово является частью этого варианта, а 0 означает, что слово было удалено.Соответствующее предложение для одной из вариаций: « Рождественская песня в гостях у меня;) ». В столбце «проблема» отображается прогнозируемая вероятность спама для каждого из вариантов предложения. Столбец «Вес» показывает близость вариации к исходному предложению, рассчитанную как 1 минус доля слов, которые были удалены, например, если было удалено 1 из 7 слов, близость составляет 1 — 1/7 = 0,86.

Вот два предложения (одно спам, одно без спама) с их оценочными локальными весами, найденными алгоритмом LIME:

1	0.1701170	это	0,000000
1	0,1701170	хорошо	0,000000
1	0,1701170	a	0,000000
2	0.9939024	канал!	6,180747
2	0. 9939024	Рождество	0,000000
2	0.9939024	Песня	0.000000

Слово «канал» указывает на высокую вероятность спама. Для комментария, не связанного со спамом, не был оценен ненулевой вес, потому что независимо от того, какое слово было удалено, прогнозируемый класс остается неизменным.

LIME для изображений

Этот раздел написала Верена Хауншмид.

LIME для изображений работает иначе, чем LIME для табличных данных и текста. Интуитивно не имеет большого смысла изменять отдельные пиксели, поскольку в один класс вносят вклад более одного пикселя.Случайное изменение отдельных пикселей, вероятно, не сильно изменит прогнозы. Следовательно, вариации изображений создаются путем сегментирования изображения на «суперпиксели» и включения или выключения суперпикселей. Суперпиксели — это взаимосвязанные пиксели с похожими цветами, которые можно отключить, заменив каждый пиксель заданным пользователем цветом, например серым. Пользователь также может указать вероятность отключения суперпикселя в каждой перестановке.

Пример

В этом примере мы рассмотрим классификацию нейронной сети Inception V3.На изображении показан хлеб, который я испекла в миске. Поскольку у нас может быть несколько прогнозируемых меток для каждого изображения (отсортированных по вероятности), мы можем объяснить основные метки. Верхний прогноз — «Бублик» с вероятностью 77%, за ним следует «Клубника» с вероятностью 4%. На следующих изображениях показано объяснение ИЗВЕСТИ для «Бублика» и «Клубники». Пояснения могут отображаться прямо на образцах изображений. Зеленый цвет означает, что эта часть изображения увеличивает вероятность метки, а красный означает уменьшение.

РИСУНОК 5.36: Слева: изображение миски с хлебом. В центре и справа: пояснения LIME для двух верхних классов (бублик, клубника) для классификации изображений, сделанные нейронной сетью Google Inception V3.

Прогноз и объяснение «Бублика» очень разумны, даже если прогноз неверен — это явно не рогалики, так как отверстие в середине отсутствует.

Преимущества

Даже если вы замените базовую модель машинного обучения , вы все равно сможете использовать ту же локальную интерпретируемую модель для объяснения.Предположим, люди, которые смотрят на объяснения, лучше всего понимают деревья решений. Поскольку вы используете локальные суррогатные модели, вы используете деревья решений в качестве объяснений без фактического использования дерева решений для прогнозирования. Например, вы можете использовать SVM. И если окажется, что модель xgboost работает лучше, вы можете заменить SVM и по-прежнему использовать в качестве дерева решений для объяснения прогнозов.

Для локальных суррогатных моделей используются литература и опыт обучения и интерпретации интерпретируемых моделей.

При использовании лассо или коротких деревьев результирующие объяснения будут короткими (= выборочными) и, возможно, контрастными . Поэтому они дают понятные для человека объяснения. Вот почему я чаще вижу LIME в приложениях, где получателем объяснения является непрофессионал или человек, у которого очень мало времени. Этого недостаточно для полной атрибуции, поэтому я не вижу LIME в сценариях соответствия, где от вас может потребоваться полное объяснение прогноза по закону. Также для отладки моделей машинного обучения полезно иметь все причины вместо нескольких.

LIME — один из немногих методов, который работает с табличными данными, текстом и изображениями .

Показатель верности (насколько хорошо интерпретируемая модель аппроксимирует предсказания черного ящика) дает нам хорошее представление о том, насколько надежна интерпретируемая модель в объяснении предсказаний черного ящика в окрестности интересующего экземпляра данных.

LIME реализован на Python (библиотека Lime) и R (пакет Lime и пакет iml) и очень прост в использовании .

Объяснения, созданные с помощью локальных суррогатных моделей , могут использовать другие (интерпретируемые) функции, чем были обучены исходной модели. . Конечно, эти интерпретируемые функции должны быть получены из экземпляров данных. Классификатор текста может полагаться на встраивание абстрактных слов в качестве признаков, но объяснение может основываться на наличии или отсутствии слов в предложении. Модель регрессии может полагаться на неинтерпретируемое преобразование некоторых атрибутов, но объяснения могут быть созданы с использованием исходных атрибутов.Например, регрессионная модель может быть обучена на компонентах анализа главных компонентов (PCA) ответов на опрос, но LIME может быть обучена на исходных вопросах опроса. Использование интерпретируемых функций для LIME может быть большим преимуществом по сравнению с другими методами, особенно когда модель была обучена с неинтерпретируемыми функциями.

Недостатки

Правильное определение окрестности — очень большая, нерешенная проблема при использовании LIME с табличными данными. На мой взгляд, это самая большая проблема с LIME и причина, по которой я бы рекомендовал использовать LIME только с большой осторожностью.Для каждого приложения вы должны попробовать разные настройки ядра и убедиться, что объяснения имеют смысл. К сожалению, это лучший совет, который я могу дать, чтобы найти подходящую ширину ядра.

Выборка может быть улучшена в текущей реализации LIME. Точки данных выбираются из распределения Гаусса без учета корреляции между функциями. Это может привести к получению маловероятных точек данных, которые затем можно будет использовать для изучения местных моделей объяснения.

Сложность модели объяснения должна быть определена заранее.Это всего лишь небольшая претензия, потому что в конечном итоге пользователь всегда должен искать компромисс между точностью и разреженностью.

Еще одна действительно большая проблема — нестабильность объяснений. В статье авторы показали, что объяснения двух очень близких моментов сильно различаются в смоделированных условиях. Кроме того, по моему опыту, если вы повторите процесс выборки, тогда появятся другие объяснения. Нестабильность означает, что объяснениям трудно доверять, и нужно быть очень критичным.

Специалист по анализу данных может манипулировать объяснениями

LIME, чтобы скрыть предвзятость. Возможность манипуляций затрудняет доверие объяснениям, созданным с помощью LIME.

Заключение: Локальные суррогатные модели с LIME в качестве конкретной реализации очень многообещающие. Но этот метод все еще находится в стадии разработки, и необходимо решить многие проблемы, прежде чем его можно будет безопасно применять.

Энергетическая Консультационная Служба | Лайм Энергия

Наша уникальность заключается в том, что мы предлагаем решения «под ключ», а это значит, что мы справимся с каждым этапом вашего нового проекта в области энергоэффективных технологий — проведем энергоаудит, предоставим продукты для умных зданий и энергоэффективное оборудование, специально разработанное для удовлетворения ваших индивидуальных потребностей и переноски. первоклассные услуги по установке.Но это еще не все: мы также обрабатываем ваши гарантийные документы, скидки за энергоэффективность и специальные пакеты финансирования, включая финансирование модернизации светодиодов.

Lime гордится своей 25-летней историей работы с коммунальными предприятиями по всей стране для реализации рентабельных и революционных проектов в области энергоэффективности для коммерческих клиентов. Мы также гордимся своими прямыми отношениями с малым и средним бизнесом.

В Lime мы понимаем уникальные проблемы широкого круга предприятий, включая супермаркеты, заправочные станции, магазины повседневного спроса, склады, фабрики, офисы, рестораны, автосалоны, боулинг, парикмахерские и маникюрные салоны и многое другое.Мы можем настроить повышение энергоэффективности в соответствии с вашими потребностями и бюджетом.

Энергоэффективность — это не только экономия денег. Это также касается использования услуг по энергосбережению в долгосрочной перспективе, в том числе более теплого и приятного окружения; более счастливые и продуктивные сотрудники; рост продаж; более низкие затраты на обслуживание; и большая безопасность. В Lime мы разрабатываем проекты, которые также максимально используют эти преимущества. Мы гордимся нашим опытом оказания консультационных услуг в области энергетики в 46 штатах по всей стране, включая Пенсильванию, Мэриленд, Нью-Джерси, Нью-Йорк, Северную Каролину и Огайо.

Где бы вы ни находились, до нас легко добраться. У нас есть офисы по всей стране и торговый персонал, состоящий из более чем 150 обученных и сертифицированных представителей энергетических служб (ESR). У нас также есть надежное партнерство торговых союзников — более 500 подрядчиков и распределительных центров, приверженных делу изменения способа ведения бизнеса в Америке с помощью инициатив в области экологически чистой энергии.

… Читать меньше

Определение лайма по Merriam-Webster

\ ˈLīm \ 2а : едкое высокоплавкое твердое вещество, состоящее из оксида кальция, часто вместе с оксидом магния, которое получают путем кальцинирования форм карбоната кальция (например, ракушек или известняка), и которое используется в строительстве (например, в растворах и штукатурках) и в сельском хозяйстве

— также называется негашеная известь

б : сухой белый порошок, состоящий в основном из гидроксида кальция, который получают путем обработки негашеной извести водой.

переходный глагол

1 : для смазывания липким веществом (например, птичьей известью)

2 : опутывать птичьей известью или как бы с ней

3 : для обработки или покрытия известью известь лужайку весной

: , относящиеся к извести или известняка, или содержащие их

1 : маленький шаровидный желтовато-зеленый плод широко культивируемого колючего тропического азиатского цитрусового дерева ( Citrus aurantifolia ) с обычно кислой сочной мякотью, используемой в качестве ароматизатора и как источник витамина С.

2 : дерево, на котором растет лип

лайм — Викисловарь

Английский [править]

Произношение [править]

Этимология 1 [править]

со среднеанглийского лайм , лайм , лайм , со староанглийского līm , с протогерманского * līmaz . Соответствует Saterland фризскому Liem («клей»), голландскому lijm , немецкому Leim («клей»), датскому lim (от древнескандинавского lím ), латинскому limus («грязь») .

Существительное [править]

лайм ( счетных и бесчисленных , множественного числа лаймов )

(химия) Любой неорганический материал, содержащий кальций, обычно оксид кальция (негашеная известь) или гидроксид кальция (гашеная известь).
- 1952 , L.F. Salzman, Building in England , page 149.
  Известь , которая является продуктом обжига мела или известняка, может быть куплена уже обожженной или обожженной в печах, специально построенных по соседству со строительными работами.
(поэтический) Любое липкое или липкое вещество; то, что кого-то заманивает в ловушку или захватывает; иногда синоним птичьей извести.
- 1610 , Буря , Уильям Шекспир, акт 4 сцена 1
  Монстр, давай, нанеси на пальцы лайма , а остальное — прочь.
- 1835 , Уильям Вордсворт, В старину они звали Тебя Веселой Англией [первая строка безымянного стихотворения]
  Как липа , на которую ловят глупых птиц.

Производные термины [править]

терминов, производных от извести (существительное), щелочного вещества

Переводы [править]

неорганический материал, содержащий кальций

клейкое или липкое вещество

Приведенные ниже переводы необходимо проверить и вставить выше в соответствующие таблицы переводов, удалив все цифры.Числа не обязательно совпадают с числами в определениях. См. Инструкции в Викисловаре: Макет статьи § Переводы.

Проверяемые переводы

См.

Также [править]

Глагол [править]

лайм ( третье лицо единственного числа простое настоящее лайм , причастие настоящего известкование , простое причастие прошедшего и прошедшего времени известняковое )

(переходный) Для обработки гидроксидом кальция или оксидом кальция (известь).
(переходный) Намазать птичьей известью.
1. (редко) Чтобы поймать, поймать, заманить в ловушку.
  - 1599 , Уильям Шекспир, Много шума из ничего , Акт 3 Сцена 1
    УРСУЛА. У нее lim’d , ручаюсь: мы поймали ее, мадам.
    ГЕРОЙ. Если это так, то любовь проходит случайно:
    Некоторые купидоны убивают стрелами, некоторые — ловушками.
  - 1891 , Thomas Hardy, Tess of the d’Urbervilles , volume 1, London: James R.Osgood, McIlvaine and Co., page 39:
    Авраам, как и его родители, , казалось, был измазан известью, и пойман в ловушку трактира.
(переходный) Для применения известкового раствора.

Переводы [править]

мазать птичьей известью

китайский:
Китайский: пожалуйста, добавьте этот перевод, если можете

для применения известковой промывки

китайский:
Китайский: пожалуйста, добавьте этот перевод, если можете
финский: kalkita (fi)

Этимология 2 [править]

Проспект лип (Тилия) в Праге.

Переделка строки , вариант формы lind .

Существительное [править]

лайм ( счетных и бесчисленных , множественного числа лаймов )

Листопадное дерево рода Tilia , особенно Tilia × europaea ; липа.
- 1871 , Джордж Элиот [псевдоним; Мэри Энн Эванс], глава III, в Миддлмарч: исследование провинциальной жизни, , том I, Эдинбург; Лондон: Уильям Блэквуд и сыновья, OCLC 948783829 , книга I (мисс Брук), стр. 38:
  . поглощая накал ее настроения, торжественное величие дня с его длинными полосами света между дальними рядами лаймов , тени которых касались друг друга.
Древесина этого дерева.

Примечания по использованию [править]

И это, и цитрусовые деревья с ароматными цветами, но это более умеренный климат, а цитрусовые — более тропические и субтропические. За пределами Европы и прилегающих частей Азии чувство цитрусовых встречается гораздо чаще.

Производные термины [править]

Связанные термины [править]

Переводы [править]

Этимология 3 [править]

с французского лайм , с испанского лима , с арабского لِيمَة (лима), с персидского لیمو (лиму).

Существительное [править]

лайм ( множественное число лайм )

Любой из нескольких зеленых цитрусовых, немного меньше и острее лимона.
Любое из деревьев, на которых растет лайм, особенно лайм ключевой, Citrus aurantiifolia .
Яркий, иногда желтовато-зеленый цвет, связанный с плодами липы.
лайм:
сетка извести:
(фандомный жаргон) Фан-фантастический рассказ, который содержит ссылки на сексуальные темы, но не содержит полных, явных описаний сексуальной активности (придуман по аналогии с лимон ).
- 1998 8 июня, Гэри Клеппе, «[Ranma] [Fanfic] Tangled Web», в rec.arts.anime.creative , Usenet ^[1]:
  ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ. лайм . Хотя в нем не показан явный секс, как в лимоне, упоминаний о сексуальных ситуациях предостаточно.
- 1998 29 декабря, jiml … @ earthlink.net, «[EVA] [FanFic] [Lemon] Garden of EVA 0: 6x — Wet Dreams Bite!», В rec.arts.anime.creative , Usenet ^[2]:
  Даже несмотря на весь секс в Garden of EVA, я все же думаю, что главные истории лучше, если они будут просто ароматными лимоном лаймов , что они .
- 2001 27 ноября, Schemer, «[Ranma / SF] [FanFic] A Learning Experience — Chapter 01», в rec.arts.anime.creative , Usenet ^[3]:
  У меня нет намерения писать какие-либо лимонные сцены, лаймов возможны, но маловероятны, и если они произойдут, их будет немного.

Примечания по использованию [править]

И это, и липа — деревья с ароматными цветами, но липа более умеренная, а она более тропическая и субтропическая. За пределами Европы и прилегающих частей Азии это чувство гораздо более распространено.

Производные термины [править]

Переводы [править]

зеленые цитрусовые

Африкаанс: lemmetjie
Арабский: لَيْم m (laym), بَنْزَهِير m (banzahīr)
Египетский арабский: ^{(пожалуйста, проверьте)} لمون m pl (lamōn), ^{(пожалуйста, подтвердите)} لمون بنزهير m pl (lamōn banzahīr), 90ي89 m pl (līm), ^{(уточните)} لمون اخضر m (lamōn aḵḍar)
Хиджази Арабский: بنزهير m (banzahēr), ليم m (līm)
Белорусский: лайм м (лайм)
Белизский креол: laim
Бруней Малайский: limau nipis
Болгарка: лайм м (лайм)
Бирманский: သံပရာ (мой) (сампа. ra)
Каталанский: ^{(уточните)} llima (ca) f
китайский:
Кантонский диалект: 青檸, 青柠 (ceng ¹ ning ^4-2)
Мандаринский диалект: 萊檬 (чж), 莱檬 (чж) (лаимэн), 萊姆 (чж), 莱姆 (чж) (лаим酸橙), (чж) (суаньчэн), 青檸 (чж), 青柠(чж) (qīngníng)
Корнуолл: Лимавал м
Чешский: Limetka (CS) F , Limeta F
датский: лайм (da)
Голландский: лимузин (nl) f
финский: лиметти (фи), лайм (фи)
Французский: лайм (фр) ф , лиметт (фр) ф , цитрон верт (фр) м
Грузинский: ლაიმი (laimi)
Немецкий язык: Limone (de) f , Limette (de) f
Греческий: μοσχολέμονο (el) n (moscholémono)
Еврейский: ^{(уточните)} ליים (laim)
Венгерский: zöldcitrom
Исландский: límóna (is) f , súraldin n
индонезийский: ^{(уточните)} нипи (id)
Ирландский: líoma m

Проверяемые переводы

См. Также [править]

проценты по лайму (существительное) и цвету

Прилагательное [править]

лайм ( не сопоставимо )

Содержит лайм или сок лайма.
Имеет аромат или вкус лайма.
Желто-зеленый.

Переводы [править]

, содержащий лайм или сок лайма

с ароматом или вкусом лайма

Этимология 4 [править]

Подкладка из лимер .

Глагол [править]

(Карибский бассейн, Ямайка) Для тусовки / общения в неформальной, непринужденной обстановке, особенно с друзьями, например, на вечеринке или на пляже.

Этимология 5 [править]

Существительное [править]

лайм ( множественное число лайм )

Альтернативная форма лям (поводок)

Производные термины [править]

Анаграммы [править]

Существительное [править]

лайм c ( единственное определенное число Limen , неопределенное множественное число лайм или лайм )

лайм (фрукты)

перегиб [править]

Глагол [править]

лайм ( императив lim , инфинитив в лайм , настоящее время Limer , прошедшее время Limede , 8 Limet

для приклеивания

финский [править]

Произношение [править]

IPA ^(ключ): / ˈlime /, [lime̞]
рифмуется: -ime
Силлабификация: li‧me

Существительное [править]

лайм

лайм (цитрусовое дерево и его плоды)

Примечания по использованию [править]

Это слово сейчас встречается чаще, чем лиметти, но все еще считается менее правильным, например, в Kielitoimiston sanakirja. Некоторые флективные формы действительно довольно неудобны в использовании.

Cклонение [править]

Синонимы [править]

Анаграммы [править]

Произношение [править]

Этимология 1 [править]

С латинского līma .

Существительное [править]

лайм f ( множественное число лайм )

файл (инструмент)

Производные термины [править]

Этимология 2 [править]

С испанского лима , с арабского لِيمَة (лима).

Существительное [править]

лайм f ( множественное число лайм )

лайм (плод, дерево)

Синонимы [править]

Анаграммы [править]

Дополнительная литература [править]

Галицкий [править]

Глагол [править]

лайм

первое / третье лицо единственного числа настоящее сослагательное наклонение limar

итальянский [править]

Произношение [править]

Этимология 1 [править]

Существительное [править]

лайм f pl

множественное число от lima

Этимология 2 [править]

Заимствовано с англ.

Существительное [править]

известь м ( неизмен. )

лайм (цитрусовое дерево)

Анаграммы [править]

Ямайский креол [править]

Этимология [править]

(Эта этимология отсутствует или неполна. Пожалуйста, дополните ее или обсудите в скриптории этимологии.)

Произношение [править]

IPA ^(ключ): / ˈlaɪm /
Расстановка переносов: лайм

Существительное [править]

лайм ( множественное число : лайм дем, количественно : лайм)

лайм (маленькие зеленые цитрусовые)
Кислый, как лайм. — Кислый, как лайм.
Когда вирус становится сильным, ми гух нарисуй чеснок и лайм.
Когда вирус станет хуже, я начну принимать чеснок и лайм.
тусовка, тусовка (общественная встреча)

Глагол [править]

лайм

болтаться
бездействие, холостой ход

Дополнительная литература [править]

Произношение [править]

Существительное [править]

лим

звательный падеж единственного числа от līmus

Среднеанглийский язык [править]

Этимология 1 [править]

Из староанглийского lim .

Существительное [править]

лайм

Альтернативная форма лайма («конечность»)

Этимология 2 [править]

Из староанглийского līm .

Существительное [править]

лайм

Альтернативная форма лайм («негашеная известь»)

Норвежский букмол [править]

Этимология 1 [править]

С персидского لمو (līmū), через арабский لِيمَة (līma), испанский лима и английский лайм

Произношение [править]

Существительное [править]

lime m ( определенное единственное число limen , неопределенное множественное число limer , определенное множественное число limene )

лайм (цитрусовые)

Этимология 2 [править]

Из древнескандинавского líma

Произношение [править]

Глагол [править]

лайм ( императив лим , настоящее время лаймер , пассивный лаймз , простое прошлое лима или лайм 1 или лаймэ

лима или лимет или лимит , причастие настоящего времени лимит )
, чтобы приклеить или вставить (что-нибудь)
Связанные термины [править]
Источники [править]
норвежский нюнорск [править]
Этимология 1 [править]
Из древнескандинавского líma .
Альтернативные формы [править]
Глагол [править]
лайм ( настоящее время limer , прошедшее время limde / limte , причастие прошедшего времени limt , пассивный инфинитив limast , 16 limast лим )
(переходный) для склеивания
Производные термины [править]
Связанные термины [править]
Этимология 2 [править]
Заимствовано из английского языка Lime .С персидского لمو (līmū), через арабский لِيمَة (līma).
Существительное [править]
лайм m ( определенное единственное число limen , неопределенное множественное число limar , определенное множественное число limane )
(цитрусовые) лайм
сок лайма
Синонимы [править]
Производные термины [править]
Этимология 3 [править]
Из древнескандинавского lími .
Существительное [править]
лайм m ( определенное единственное число limen , неопределенное множественное число limar , определенное множественное число limane )
метла
Производные термины [править]
Источники [править]
Анаграммы [править]
Португальский [править]
Глагол [править]
лайм
первое лицо единственного числа ( eu ) настоящее сослагательное наклонение limar
от третьего лица единственного числа ( ele и ela , также используется с voiceê и др.