Содержание

Аддитивная зависимость — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Аддитивная зависимость

Cтраница 1

Аддитивная зависимость наблюдается, если при растворении вещества в смеси не происходит никаких новых процессов по сравнению с теми, которые протекают в каждом растворителе в отдельности.  [1]

Аддитивная зависимость ( рис. 1.26, прямая 1) наблюдается, если при растворении вещества в смеси не происходит никаких новых процессов по сравнению с теми, которые протекают в каждом растворителе в отдельности.  [3]

Аддитивная зависимость ( рис. 31, линия 1) наблюдается, если при растворении вещества в смеси не происходит никаких новых процессов, по сравнении с теми, которые протекают в каждом растворителе в отдельности.  [5]

Аддитивная зависимость наблюдается, если при растворении вещества в смеси не происходит никаких новых процессов по сравнению с теми, которые протекают в каждом растворителе в отдельности.  [6]

Аддитивной зависимости теплопроводности от состава смеси на диаграмме должна соответствовать прямая линия, между тем как в действительности всегда получается кривая с выпуклостью.  [7]

При аддитивной зависимости разница между двумя графиками постоянна при любом значении фактора. Несоблюдение этих соотношений свидетельствует о невозможности использования мультипликативной или аддитивной формы уравнения. Графически это можно представить изменением величины Ks в уравнениях J. Данная зависимость ие мультипликативна и не аддитивна.  [8]

Ввиду аддитивной зависимости интеграла по цепи от цепи, доказательство этой теоремы сводится к случаю, когда сг — симплекс в евклидовом пространстве. В этой ситуации при г 1 2 3 она сводится к известным теоремам Грина и Стокса, а в общем случае доказывается совершенно так же.  [9]

Оказывается, что координаты Qa можно выбрать так, чтобы наряду с аддитивной зависимостью кинетической энергии от них ( точнее, от квадратов производных от Qa по времени) потенциальная энергия e ( Qa) также зависела от квадратов Qa аддитивно.  [10]

Экспериментально определенные значения микротвердости стеклообразных сплавов удовлетворительно согласуются с теоретически рассчитанными в предположении аддитивной зависимости микротвердости от объемного содержания структурных единиц в стекле. Максимум микротвердости у стекла состава AsSei5 свидетельствует о наличии соединения As2Se3 с трехмерным сетчатым полимерным строением. Монотонное снижение микротвердости при движении от AsSei5 к элементарному стеклообразному селену указывает на отсутствие соединения As2Ses ( Se-As Se3 / 2) у стекол системы мышьяк-селен, полученных в указанном — выше режиме синтеза.  [11]

Для способности ацидолигандов и нейтральных лигандов к оттягиванию или отдаче электронной плотности в рамках аддитивной зависимости сдвига центрального атома от лиганда ( см. разд. Степень соответствия рассчитанных и экспериментальных значений Pt4f для соединений Ptn показана в табл. 3.9. Справедливость аддитивной схемы для химических сдвигов центрального атома, несмотря на четкое проявление взаимного влияния лигандов в рентге-ноэлектронных спектрах ( см. разд. Q том, что взаимная конкуренция лигандов за электронную плотность центрального атома сводится в основном к перекачке электронной плотности через центральный атом. Эта перекачка происходит таким образом, что уменьшение способности к оттягиванию электронной плотности у одного лиганда компенсируется увеличением этой способности у другого.  [13]

Исходный вариант аддитивного метода расчета, предложенный Винкельманом и Шоттом, основан на предположении о линейной и аддитивной зависимости свойств стекол от весового содержания окислов.  [14]

Для расчета приближенного коэффициента термического расширения глазурей до недавнего времени применяли метод Вин-кельмана и Шотта, в основу которого положена аддитивная зависимость коэффициента термического расширения глазури от ее состава в весовых процентах.  [15]

Страницы:      1    2    3

аддитивный — это… Что такое аддитивный?

  • аддитивный — ая, ое. addititif дополнительный.< лат. additio прибавление. 1950. Лексис. мат. Получаемый путем сложения. | расш. Аддитивный принцип, неотъемлемый от нормандской, как и вообще всей романской архитектуры. Ювелева 50. Аддитивность и, ж. Крысин… …   Исторический словарь галлицизмов русского языка

  • аддитивный — Полученный путем сложения. Примеры сочетаний: noise аддитивный шум шум, образуемый несколькими источниками помех. [http://www.morepc.ru/dict/] Тематики информационные технологии в целом EN additive …   Справочник технического переводчика

  • АДДИТИВНЫЙ — (от лат. addere – добавлять) суммарный, не образующий цельности. Философский энциклопедический словарь. 2010 …   Философская энциклопедия

  • аддитивный — прил., кол во синонимов: 1 • аддиционный (1) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 …   Словарь синонимов

  • аддитивный — (лат. additio прибавление) получаемый путем сложения; а ная теория чисел часть арифметики, изучающая законы, по которым числа могут быть составлены из слагаемых того или иного вида; а ные величины (свойства) величины (свойства), связанные с… …   Словарь иностранных слов русского языка

  • аддитивный — ▲ способный ↑ создавать, сумма аддитивность величина совокупности всегда равна сумме слагаемых; способность суммироваться. аддитивный. суммарный. экстенсивный (# зависимость). итоговый. общий. интегральный. кумулятивный (# наказание) …   Идеографический словарь русского языка

  • аддитивный — аддитивный, аддитивная, аддитивное, аддитивные, аддитивного, аддитивной, аддитивного, аддитивных, аддитивному, аддитивной, аддитивному, аддитивным, аддитивный, аддитивную, аддитивное, аддитивные, аддитивного, аддитивную, аддитивное, аддитивных,… …   Формы слов

  • Аддитивный — …   Википедия

  • Аддитивный — (от лат. addere добавлять) то есть получаемый путем сложения, суммирования частей. Более строго под аддитивностью понимается свойство величин, состоящее в том, что значение величины, соответствующее целому объекту равно сумме значений величин… …   Физическая Антропология. Иллюстрированный толковый словарь.

  • аддитивный — аддит ивный; кратк. форма вен, вна …   Русский орфографический словарь

  • Аддитивный эффект лекарств с алкоголем: что это означает?

    Аддитивный эффект — состояние, возникающее при несовместимом употреблении алкоголя и некоторых лекарственных препаратов. Возникает в результате реакции веществ лекарства и этилового спирта, при котором наблюдается ухудшение состояния человека по нескольким показателям. Устанавливается профильным специалистом или врачом после анамнеза симптомов. Реакция обусловлена последствиями, наступающими при комплексном подходе к устранению заболевания с последовательным применением нескольких препаратов и алкоголя. В результате возникновения происходит ряд процессов,

    нарушающих естественную работу организма, влекущих за собой тяжелое состояние и общее физическое недомогание.

    Аддитивный эффект с алкоголем — что это?

    Зачастую эта ситуация возникает при приеме двух или более препаратов, несовместимых друг с другом и усиливающих эффект каждого. Но в истории медицины часто наблюдаются случаи, возникающие при совместном употреблении алкогольных напитков и лекарств. Длительные исследования показали, что спиртосодержащие напитки содействуют подобному эффекту на медикаментозное средство. Стоит отметить, что в определенных условиях, аддитивный эффект

    приводит к летальному исходу. Поэтому врачи не рекомендуют употреблять спиртные напитки тем, кто проходит лечение любых заболеваний с применением медикаментозной терапии.

    Определение аддитивного эффекта

    Чтобы определить причину плохого состояния, необходимо установить природу возникновения реакции.

    Синергизм — взаимодействие эффекта от двух и более препаратов. Другими словами, достигается результат равный сумме эффектов ингредиентов.

    Аддитивное действие — разновидность реакции, возникающей при суммировании воздействий и потенцированием эффектов.

    Суммирование — явление, при котором одновременное применение препаратов усиливает эффект обоих.

    Потенцирование — эффект совокупного воздействия выше аддитивного от лекарств по отдельности.

    Вопреки всеобщему мнению, что регулировка концентрации применяемых препаратов позволяет употреблять спиртное в небольших дозах, эта теория ошибочна. Аддитивный синдром в сочетании с алкоголем может привести к летальному исходу, независимо от количества принятого препарата и выпитого алкоголя.

    Признаки и симптомы

    Основные признаки появления этого эффекта аналогичны проявлению интоксикации алкогольными напитками. Мало кто вспоминает, что прием медикаментов, незадолго до выпитого спиртного, имел место. Отсюда следует в корне неправильная постановка определения состояния человека, который чувствует общее недомогание по другой причине. Общие признаки:

    • головокружение;
    • тошнота;
    • рвота;
    • звон в ушах;
    • потеря координации.

    Человек ощущает полную дезориентацию, недомогание и плохое самочувствие. Наблюдаются рвотные позывы, появляются покраснения на лице. Самостоятельно объяснить свое состояние человеку трудно, речь несвязная, физика тела нарушена. Нередко появляются непроизвольные сокращения мышц.

    Последствия и негативное влияние

    Сложно спрогнозировать эффект лечения комплексными методами медикаментозной терапии, при которых целью является именно аддитивный эффект. Длительный курс лечения сложно проконтролировать, поскольку пациенты зачастую нарушают режим и принимают алкоголь в небольших или внушительных количествах. Тем, кто заботится о здоровье и желает скорейшего выздоровления, необходимо отказаться от приема любых напитков, содержащих спирт. Особенно это касается беременных женщин.

    Аддитивный эффект лекарственных веществ

    Группы медицинских препаратов, несовместимых с алкоголем:

    1. Снотворные. Эффект возникший при известных условиях не ощущается. Человек засыпает в то время, когда организм борется с возникшими симптомами и провоцирует галлюцинации, апноэ, в тяжелых случаях приводит к летальному исходу.
    2. Любые группы антибиотиков. Совместное употребление сильнодействующих лекарств и спирта приводит к их полной нейтрализации. Впоследствии, организм устойчиво противостоит действию лекарств и не реагирует на их вещества.
    3. Обезболивающие. Одновременное применение может вызвать нарушения в работе ЦНС и спровоцировать тахикардию.
    4. Препараты для диабетиков. Аддитивный эффект лекарственных веществ вызывает инсулиновую кому.
    5. Кофеиновые. Приводит к повышению артериального давления.
    6. Препараты для ССС. Вызывают острую сердечную недостаточность.
    7. Антикоагулянты. Эффект способствует кровоизлиянию и появлению внутренних кровотечений.
    8. Мочегонные лекарства не природного происхождения. Понижает давление, провоцирует обмороки.

    Безопасная зона

    Итог возникновения подобных состояний всегда будет негативным. Только специалисты могут усилить действие одного препарата другим, для достижения максимального эффекта воздействия на заболевание. Самостоятельно определить или спровоцировать такое состояние невозможно и даже опасно. Произвольный подбор для создания оптимальных условий возникновения этого эффекта недопустим и может привести к необратимым процессам в организме, таким как кровоизлияние, отказ органов с хронической недостаточностью и др.

    Эффективность при правильном подходе

    Взаимодействие горячительных напитков с некоторыми препаратами при нарушениях нервной системы вызывает негативные последствия. Правильная расстановка групп лекарств и их парные препараты позволяют достигать колоссального эффекта в рамках специализированной клинической терапии, которая проводится врачом или специалистом. Другие возможные варианты совместного применения в произвольном порядке строго запрещены. Аддитивный эффект алкоголя и лекарств, его негативные последствия и воздействие на организм во многом зависят от возраста человека, особенностей его метаболизма и состояния здоровья.

    Аддитивный эффект — что это означает?

    Принцип суперпозиции определяет аддитивность полей, создаваемых препаратами, применяются к теориям, основные уравнения которых линейны. Комбинированное употребление нескольких лекарств иногда проявляется в виде синергизма и антагонизма. В медицинских условиях такой эффект провоцируют, чтобы концентрация препаратов имела специфическое воздействие на рецепторы в чувствительных органах и тканях.

    Феномен науки

    Это состояние является самым противоречивым и неожиданным открытием в медицинской сфере. Усложняется всё тем, что врач должен правильно просчитать и установить оптимальное соотношение препаратов, чтобы не нанести вред человеческому организму и не спровоцировать летальный исход. Тонкости в подборе препаратов часто меняются, поскольку фармакологические средства меняют состав, свойства и группу, в результате изобретения новых, более эффективных медицинских лекарств.

    Алкоголь и лекарства

    Не зависимо от группы медикаментов, уровня заболевания и количества спиртного, это соотношение никогда не приведет к положительному результату. Указания на всех лекарственных упаковках о вреде совмещения с алкогольными напитками написаны не для выборочного применения. Это основное правило приема лекарств разных групп. Более того, прохождение медикаментозной терапии может быть безрезультатным, если пациент регулярно нарушал режим и выпивал даже небольшое количество спиртного.

    Выводы

    Аддитивный эффект имеет полезные свойства только при участии специалистов. Алкогольные и лекарственные эксперименты никогда не приводят к положительным результатам. Даже если таблетки не имеют усиленного эффекта и применяются для профилактики заболеваний, врачи не рекомендуют смешивать их со спиртным. Более того, это недопустимо с медицинской точки зрения, поскольку любой эффект от препарата перестанет действовать на организм, из-за полного купирования свойств алкоголем.

    Лаборатории

    Научные результаты:

    • Разработана лабораторная установка многоматериального селективного лазерного плавления (СЛП).
    • Исследованы из различных материалов: титановый сплав ВТ6, стали 03Х17Н14М3, 06ХН28МДТ, ОЗН18К9М5Т, 12Н18Н10Нб 12Х18Н9, Х20Н80, 40Х13, бронза БрАл9, кобальтовый сплав Co27Cr6Mo, Co30Cr8WC, медный трибологический сплав (никелевая бронза) CuNi10, никелевый суперсплав Inconel 625, Ni16Cr6AlY, интерметаллидный сплав Ni85Al15, Ni75Al23, Ni70Al30, Ti65Al35, композитные смеси и сплавы с нанометрическими порошками WC, W, TiN, что позволило охватить материалы с различными механическими, оптическими, грануломорфометрическими свойствами, полученные методом СЛП.
    • Исследованы новые и перспективные композиции (алюминий, медь, титан с медью, нержавеющая сталь и др.) в технологии холодного газодинамического напыления (ХГН).
    • Разработаны основы параметрического анализа и зависимости качества объектов от технологических параметров изготовления.
    • Исследованы технологии и возможные погрешности, а также прочность образцов аддитивного производства.
    • Проведен анализ погрешностей формы и микропогрешностей.
    • Исследованы наноструктурированные, интерметаллидные материалы, а также перенос тепла и массы методами оптической диагностики.
    • Получены результаты пирометрических исследований СЛП и трехмерного сканирования методами фотограмметрической съемки.
    • Разработан промышленный дизайн изделий, а также изготовлены примеры типичных изделий.

    Внедрение результатов исследования:

    Проведенные исследования показали чрезвычайную необходимость формирования объединений совместно с ведущими научными центрами и целевыми предприятиями для проведения прикладных исследований в области аддитивного производства (АП). Преимущества методов АП очевидны, разнообразие процессов позволяет применять их в различных областях производства: для прямого и непрямого изготовления функциональных деталей машин, моделей и прототипов, быстрой инструментовки, обратного инжиниринга и т. д. Существенным ограничением является экономическая составляющая, которая не позволит внедрить АП повсеместно. Целевыми областями внедрения методов АП являются облегченные равнопрочные конструкции, изделия с внутренними каналами (охлаждение, нагрев, сепарация, химические реакторы), изделия сложной геометрической формы, позволяющие упразднить дополнительные операции формообработки и сборки, ремонт. Целевыми отраслями внедрения являются авиаракетостроение, автомобилестроение, энергетическая отрасль, включая атомную промышленность, общее машиностроение.

    Образование и переподготовка кадров:

    • Создан образовательный курс «Аддитивное производство», включающий в себя 12 лекций, 4 семинарских и 4 лабораторных занятия. Курс включен в учебную программу подготовки бакалавров и магистров.
    • В лаборатории проводятся лабораторные занятия, подразумевающие демонстрацию и анализ процессов аддитивного производства.
    • Издано несколько учебно-методических пособий.
    • В лаборатории прошли стажировку 2 студента из Швейцарии и Франции. — Защиты: 6 кандидатских диссертации, 1 выпускная квалификационная работа магистра.

    Сотрудничество:

    • Национальная инженерная школа Сент-Этьена (Франция): совместные исследования, студенческие обмены
    • Швейцарский федеральный технологический институт Цюриха (Швейцария): стажировка студентов в лаборатории
    • Зеленогурский университет (Польша): выездные образовательные мероприятия сотрудников лаборатории

    В Волгоградской области развивается аддитивное производство

    Четыре предприятия региона готовят заявки для включения своей продукции в отечественный каталог товаров аддитивного производства, формируемый Минпромторгом России. Участие в проекте позволит волгоградским специалистам продемонстрировать потенциал, найти новых партнеров, расширить рынки сбыта.

    По данным комитета промышленности и торговли Волгоградской области, заявки для включения в федеральный каталог Минпромторга РФ формируют ООО «СтереоТек», ООО «Производственная компания «НИТ», ООО «Волтехно», ИП Козенко М.Ю.

    Отрасль аддитивного производства сегодня активно развивается, занимая новые сегменты рынка за счет возможности производства деталей с уникальными микроструктурами. Они успешно конкурируют с традиционными продуктами и обладают огромным потенциалом. Так, предприниматель Михаил Козенко занимается разработкой новых продуктов и технологий 3D-печати. Волгоградская компания «СтереоТек» производит собственные 3D- и 5D-принтеры с технологией сетевой FMD-печати. Предприятие «Волтехно» завершает разработку и подготовку к выпуску 3D-принтер для работы с высокотемпературными техническими полимерами для авиационной, автомобильной и медицинской промышленности. Производственная компания «НИТ» выпускает нити для 3D-печати на основе полиамида для производства втулок и шестеренок, а также эластичные и теплопроводные материалы для печати радиаторов и других изделий технического назначения.

    Отметим, Волгоградская область неоднократно представляла свои проекты в области аддитивных технологий на федеральных и международных выставках, в том числе на форуме ИННОПРОМ-2019, фестивале научно-технического творчества «От винта!», конференции «Цифровая индустрия промышленной России-2019». Развитию отрасли способствуют инжиниринговые центры, созданные при поддержке государства на площадках ВолгГТУ и ВолГУ — они уже успешно сотрудничают с промышленными предприятиями Волгоградской области, помогая решать различные производственные задачи.

    Добавим, по информации Минпромторга РФ, за последние два года в России произошел ощутимый скачок развития отечественных компетенций в сфере промышленного аддитивного оборудования. Выпущено более 40 промышленных и пяти тысяч настольных 3D-принтеров, что позволило значительно снизить зависимость от импорта. В настоящий момент каталог федерального ведомства содержит порядка 70 позиций аддитивной продукции с указанием технических характеристик и производственных возможностей.

    Татьяна Зубкова

    Росатом Госкорпорация «Росатом» ядерные технологии атомная энергетика АЭС ядерная медицина

    Аддитивные технологии обладают рядом неоспоримых преимуществ: они позволяют изготавливать продукцию самых сложных форм, которых сложно добиться, применяя традиционную механическую обработку или литьё. Кроме того, трехмерная печать дает возможность значительно снижать массу изделий и сроки производства прототипов. Современные 3D-принтеры также обладают способностью оперативно перенастраивать параметры печати для изготовления изделий различного назначения или размера, единичного или массового производства. Изделия, напечатанные на трёхмерных принтерах, используются в самых разных областях, от ядерных и космических технологий до медицины.

    Отраслевой интегратор по направлению «Аддитивные технологии», консолидирующий усилия предприятий отрасли в области аддитивных технологий, создан в структуре Топливной компании Росатома «ТВЭЛ». «Русатом – Аддитивные технологии» (ООО «РусАТ») объединяет компетенции научных и производственных предприятий Росатома в рамках проекта по развитию аддитивного производства в России. Оно курирует проектирование и организацию производства 3D-принтеров, аддитивных порошков, комплектующих, программного обеспечения, а также предоставлением услуг по 3D-печати. ООО «РусАТ» координирует работу пула предприятий, среди которых ООО «НПО «Центротех» (предприятие Топливной компании Росатома «ТВЭЛ» в Новоуральске Свердловской области), АО «ЧМЗ» (предприятие Топливной компании в Глазове, Удмуртия), ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», ФГУП «РФЯЦ-ВНИИТФ им. Е.И. Забабахина», ФГУП «НИИ НПО «Луч», ОАО «НПО «ЦНИИТМАШ» и другие.

    «РусАТ» развивает две технологии аддитивной печати — селективного лазерного плавления (так называемое «послойное» плавление) и прямого металлического наплавления, когда металлический порошок доставляется в зону наплавки одновременно с лазерным лучом. В НПО «Центротех» создана опытно-промышленная установка по производству порошков из сплавов цветных металлов и нержавеющей стали. Полезный выход фракций аддитивных порошков от 20 до 60 микрон составит не менее 55%. Производство порошков планируется также запустить в АО «ЧМЗ».

    В «РусАТ» разработана линейка принтеров с разными объемами построения. В качестве базовой модели выбран трехмерный принтер с размером объема построения 300х300х400 мм. Кроме того, в линейке присутствуют 3D-принтеры с размерами объёмов построения 600х600х500 мм и 160х160х250 мм. В линейке присутствуют модели, способные работать с двумя порошками при изготовлении одной детали, что дает возможность комбинировать материалы при производстве изделий. В зависимости от модели на один 3D-принтер можно установить от одного до четырех лазеров для увеличения производительности при печати металлических изделий.

    В конце 2020 года на территории АО «Московский завод полиметаллов» (предприятие Топливной компании Росатома «ТВЭЛ») был открыт Технологический центр по аддитивным технологиям (ЦАТ) – демонстрационная научно-технологическая площадка, где отрабатываются технологии и предоставляются услуги 3D-печати. В рамках Центра созданы участки печати, постобработки, лаборатория по проведению исследований изделий и тестированию образцов. Благодаря этому специалисты ООО «РусАТ» имеют возможность проверять принятые конструктивные и технологические решения сразу после выпуска оборудования, оперативно вносить корректировки и доработки в его конструкцию.

    В Центре установлен 3D-принтер RusMelt-600 производства НПО «Центротех». Он работает по технологии селективного лазерного плавления с объемом построения 600*600*500 мм для печати изделий металлическими порошками. Металлический порошок для печати изделий также произведен НПО «Центротех».

    Кроме того, Центр будет оснащен еще двумя принтерами производства НПО «Центротех». Данное оборудование соответствует требованиям международных стандартов. Все принтеры выполнены в компоновке «моноблок», оборудованы встроенной системой регенерации порошка, имеют возможность выгрузки и загрузки платформы построения в отдельной камере без разгерметизации рабочего объема, работают на программном обеспечении, разработанном специалистами ООО «РусАТ». В конструкции данной модели принтера используется оригинальная система загрузки порошкового материала, исключающая холостой ход каретки, что увеличивает производительность оборудования.

    «Открытие ЦАТ в Москве – первый шаг на пути создания целой сети подобных центров в рамках реализации «дорожной карты» развития высокотехнологичной области «Технологии новых материалов и веществ» до 2024 года, подписанной Госкорпорацией «Росатом» и Правительством России. Следующий ЦАТ будет сформирован в 2021 году на базе НПО «Центротех», где планируется НИОКР по отработке технологии изготовления серийных изделий для производства автокатализаторов и реализации программы по водородной энергетике. Мы также планируем открыть центры аддитивных технологий в Санкт-Петербурге, Новосибирске, Перми, Томске, Казани, Ханты-Мансийске, Ростове-на-Дону», – отметил генеральный директор ООО «РусАТ» Михаил Турундаев.

    Кроме того, специалистами Росатома разрабатываются новые национальные стандарты ГОСТ Р для применения аддитивных технологий. На их основе формируется нормативная база сертификации материалов и изделий, актуальных для аддитивного производства в атомной отрасли и других сферах.

    Более подробную информацию можно получить на сайте ООО «РусАТ»

    В Росатоме началось изготовление двух новых мультилазерных 3D-принтеров собственной разработки на площадке НПО «Центротех»

    На площадке ООО «НПО «Центротех» (предприятие Топливной компании Росатома «ТВЭЛ» в г. Новоуральск Свердловской области) по заказу ООО «РусАТ» («Русатом – Аддитивные технологии») началось производство двух машинокомплектов мультилазерных 3D-принтеров с рабочим объемом построения 600x600x500 мм3 разработки Росатома.

    Преимущества данной модели – компактный размер, большая область построения, встроенная система регенерации порошка, выгрузка и загрузка платформы построения в отдельной камере без разгерметизации рабочего объема. На оборудовании устанавливается программное обеспечение следующей версии открытого типа, которое позволяет работать как в автоматическом режиме без дополнительных настроек (в зависимости от используемого «стандартного» материала – металлического порошка), так и в режимах подбора параметров сплавления при использовании новых материалов. Кроме того, в конструкции данной модели принтера используется оригинальная система загрузки порошкового материала, исключающая холостой ход каретки – раскладчика порошка при построении детали, что сокращает время изготовления.

    Установка опционно оснащается различными системами контроля процесса.

    По своим технологическим возможностям новинка воплотила в себя опыт разработок российских 3D-принтеров: мультилазерная (трехлазерная) оптическая система, трехосевая система сканирования с возможностью автоматической компенсации фокуса лазерного луча в любой области построения, которые позволяют значительно увеличить производительность системы при изготовлении деталей. Время печати одного изделия также сокращается за счет одновременного использования лазеров в различных режимах сплавления материала – прорисовки контуров детали и штриховки внутреннего объема детали расфокусированным лазерным лучом.

    В сентябре машинокомплекты, система управления и гидравлическая система будут отгружены в Москву для окончательной сборки и наладки специалистами ООО «РусАТ». Готовые 3D-принтеры планируется разместить в Москве в Центре аддитивных технологий Госкорпорации «Росатом».

    Справочно:
    Первый российский экспериментальный двухпорошковый двухлазерный 3D-принтер, созданный специалистами Росатома, запущен в опытную эксплуатацию на площадке ООО «НПО «Центротех». Это результат совместной работы АО «УЭХК», ООО «НПО «Центротех», АО «НПО «ЦНИИТМАШ» и еще нескольких предприятий, научных институтов Госкорпорации «Росатом» и Министерства образования и науки, полученные компетенции в результате этой работы стали основой при создании интегратора — ООО «Русатом — Аддитивные технологии» (ООО «РусАТ»).

    ООО «РусАТ» (предприятие Топливной компании Росатома «ТВЭЛ») — специализированная компания – интегратор атомной отрасли в области аддитивных технологий (трёхмерной печати). Деятельность компании сосредоточена на четырех ключевых направлениях: производство линейки 3D-принтеров и их компонентов, создание материалов и металлических порошков для 3D-печати, разработка комплексного программного обеспечения для аддитивных систем, а также выполнение услуг по 3D-печати и внедрению аддитивных технологий в производство (в том числе, в части организации центров производства).

    ООО «НПО «Центротех» – предприятие Новоуральской промышленной площадки. Входит в состав Топливной компании Росатома «ТВЭЛ». Обладает уникальными компетенциями в атомной, военной, авиакосмической, нефтегазовой и приборостроительной областях. Специализируется на выпуске газовых центрифуг для обогащения урана, а также продукции общепромышленного назначения. Предприятие осуществляет полный технологический цикл продукции: от разработки до утилизации.

    Топливная компания Росатома «ТВЭЛ» включает предприятия по фабрикации ядерного топлива, конверсии и обогащению урана, производству газовых центрифуг, а также научно-исследовательские и конструкторские организации. Является единственным поставщиком ядерного топлива для российских АЭС. Топливная компания Росатома «ТВЭЛ» обеспечивает ядерным топливом 73 энергетических реакторов в 13 странах мира, исследовательские реакторы в восьми странах мира, а также транспортные реакторы российского атомного флота. http://www.tvel.ru

    моделирование — аддитивные и неаддитивные (мультипликативные) взаимодействия — мягкий вопрос —

    мы используем модели с мультипликативными эффектами взаимодействия, когда отношения между независимой переменной и зависимой переменной не аддитивны.

    Мой вопрос: все ли модели с мультипликативными эффектами взаимодействия нелинейны? а все модели с аддитивными эффектами взаимодействия линейны?

    Ответ на такой вопрос зависит от того, что вы имеете в виду, когда говорите «линейный» и «нелинейный», и от того, какой областью моделей вы себя ограничиваете.* = \ ехр (- \ альфа) $.

    Таким образом, стандартная общая линейная модель (модель регрессионного типа) с мультипликативным взаимодействием является линейной по параметрам , хотя она не является линейной ни по одному из предикторов (IV). Однако обратите внимание, что даже с точки зрения IV это условно линейный — зафиксируйте один из IV, и соотношение будет линейным для другого.

    [Незначительное математическое в сторону: следует отметить, что когда мы рассматриваем отношения $ y $ и некоторого $ x $, которые являются линейными (в этом смысле, а не в смысле «имеет прямолинейный»), если мы признаем мы используем однородные координаты в регрессии, это линейно .Я упоминаю об этом, потому что видел людей с достаточным математическим образованием, которые были знакомы с математическим определением объекта линейности, что «линейная регрессия не является линейной».]

    все модели с аддитивными эффектами взаимодействия линейны?

    Если я понимаю, о чем вы спрашиваете, говоря о «аддитивных эффектах взаимодействия», на самом деле такого нет. Если он аддитивный, то он уже присутствует в основных эффектах, и для некоторого условного «взаимодействия» ничего не остается.

    Кроме того, при нелинейности влияние независимой переменной на зависимую переменную зависит от значения независимой переменной,

    Только если вы думаете о «эффекте» как о линейном по своей сути

    по сути, независимая переменная каким-то образом взаимодействует сама с собой.

    Этот путь кроется в большой путанице. Почему бы просто не подумать о существовании отношений, описываемых некоторой кривой, а не прямой линией?

    Отредактируйте, чтобы ответить на дополнительные вопросы:

    Что вы имеете в виду, когда говорите «какой областью моделей вы ограничиваете себя»?

    Когда вы сказали «все модели с мультипликативными эффектами взаимодействия», вы, вероятно, имели в виду «все модели» в каком-то классе, например, регрессионные модели или общие линейные модели, или обобщенные линейные модели , или… список можно продолжать в течение некоторого времени.

    Спасибо! за то, что отметили линейность. Долгое время даже я думал, что линейность означает, что отношения являются прямой линией.

    Я тоже.

    Это действительно устраняет некоторые сомнения, но вызывает несколько вопросов. Итак, если мы осознаем, что используем однородные координаты в регрессии, это будет линейно.

    С точки зрения $ x $ — фактических столбцов матрицы $ X $ в регрессии — это линейно в том связанном математическом смысле, если вы понимаете, что работаете с однородными координатами.2 $), без такой необходимости вызывать однородные координаты. То, что я имел в виду отношения с $ x $, когда я поднимал однородные координаты, было явно указано.

    Кроме того, вы хотели сказать: «Только если вы думаете о« эффекте »как о по своей сути нелинейном, а не линейном?

    Нет. То, как вы сформулировали вопрос, на который я отвечал, имеет смысл только в том случае, если вы понимаете, что слово «эффект» подразумевает линейность, в противном случае само понятие «взаимодействия с самим собой» кажется совершенно бессмысленным.Как интерпретировать фразу?

    Я хотел спросить. Я где-то читал, что «при нелинейности влияние X на Y зависит от значения X, а X каким-то образом взаимодействует с самим собой».

    Я считаю это утверждение бесполезной попыткой провести аналогию и, как уже объяснялось, думаю, вам не следует думать об этом таким образом. Не все, что кто-то записывает, полезно.

    Означает ли это, что X взаимодействует сам с собой (X)? или это означает, что X взаимодействует с другими переменными (X, W и т. д.) если есть?

    Я не собираюсь предпринимать дальнейших попыток интерпретировать то, что на самом деле не имеет смысла, как простое, общее утверждение, не получив сначала более подробного разъяснения его цели. Я предложил и способ интерпретации, который имеет хоть какой-то смысл. Если вы хотите интерпретировать его в более общем плане, объяснение того, что это означает, зависит от вас или от автора.

    Я ожидаю, что если бы вы спросили: «Что именно это означает?», Вы бы получили ответ, содержащий ряд скрытых предпосылок, и одно из этих посылок прямо или косвенно основывалось бы на понимании основного значения «эффектов ‘быть линейным, когда у нас нет для этого веских причин.

    Использование обобщенных аддитивных моделей для исследования воздействия на окружающую среду при отказе труб в сетях чистой воды

  • 1.

    Агентство по охране окружающей среды. Агентство окружающей среды призывает к действиям по повышению эффективности использования воды — GOV.UK. https://www.gov.uk/government/news/environment-agency-calls-for-action-on-water-efficiency (2018).

  • 2.

    Фэруэлл, Т.С., Джуд, С. и Притчард, О.Г. Как содержание песка в почве влияет на воздействие прорыва водопровода. Nat.Опасности Earth Syst. Sci. 18 , 2951–2968 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 3.

    Причард, О. Г., Халлетт, С. Х. и Фэруэлл, Т. С. Воздействие почвы на инфраструктуру Великобритании: текущий и будущий климат. Proc. Inst. Civ. Англ. — англ. Поддерживать. 167 , 170–184 (2014).

    Google Scholar

  • 4.

    Scheidegger, A., Leitão, J.П. и Шолтен, Л. Статистические модели отказов для водораспределительных труб — обзор с единой точки зрения. Water Res. 83 , 237–247 (2015).

    CAS Статья Google Scholar

  • 5.

    Пеллетье, А., Майлхот, А. и Вильнёв, Дж. П. Моделирование разрывов водопроводных труб — три тематических исследования. J. Water Resour. Строить планы. Manag. 129 , 115–123 (2003).

    Артикул Google Scholar

  • 6.

    Вольс Б. А. и ван Тинен П. Влияние погодных условий на разрушение трубопровода: статистический анализ. J. Water Supply Res. Technol. 63 , 212–223 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 7.

    Гулд, С. Дж. Ф., Булер, Ф. А., Берн, С., Чжао, X. Л. и Кодикара, Дж. К. Сезонные факторы, влияющие на выход из строя сетчатых труб заглубленной воды. Water Sci. Technol. 63 , 2692–2699 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 8.

    Волс, Б. А., Фогелаар, А., Моерман, А. и Ратерман, Б. Влияние погодных условий на выход из строя распределительных трубопроводов питьевой воды в Нидерландах. Water Sci. Technol. Водоснабжение 19 , 404–416 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 9.

    Fuchs-Hanusch, D., Friedl, F., Scheucher, R., Когседер Б. и Мушалла Д. Влияние сезонных климатических колебаний на частоту отказов водоснабжения в регионах с умеренным климатом. Water Sci. Technol. Водоснабжение 13 , 435–446 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 10.

    Какудакис, К., Бехзадиан, К., Фармани, Р. и Батлер, Д. Прогнозирование отказов трубопровода в водораспределительных сетях с использованием эволюционной полиномиальной регрессии в сочетании с кластеризацией K-средних. Urban Water J. 14 , 737–742 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 11.

    Бартон, Н. А., Фэруэлл, Т. С., Халлет, С. Х. и Акланд, Т. Ф. Улучшение прогнозов отказов труб: факторы, влияющие на отказ труб в сетях питьевого водоснабжения. Water Res. 164 , 114926 (2019).

    CAS Статья Google Scholar

  • 12.

    Bruaset, S. & Sgrov, S. Анализ потенциального воздействия изменения климата на конструктивную надежность трубопроводов питьевой воды в регионах с холодным климатом. Вода 10 , 411 (2018).

  • 13.

    Rajani, B., Kleiner, Y. & Sink, J.-E. Изучение взаимосвязи между разрывами водопроводных магистралей и температурными ковариатами. Urban Water J. 9 , 67–84 (2012).

    CAS Статья Google Scholar

  • 14.

    Прощай, Т. С., Халлет, С. Х. и Тракелл, И. Г. Почвенные и климатические причины разрывов инфраструктуры водопроводных сетей. Natl. Soils Res. Ins. (2012).

  • 15.

    Хайнце Г., Уоллиш К. и Дунклер Д. Выбор переменных — обзор и рекомендации для практикующих статистиков. Biometrical J. 60 , 431–449 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 16.

    Ратнер, Б.Методы выбора переменных в регрессии: игнорируемая проблема, выдающееся решение. J. Targeting, Meas. Анальный. Отметка. 18 , 65–75 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • 17.

    Марра, Г. и Вуд, С. Н. Практический выбор переменных для обобщенных аддитивных моделей. Comput. Стат. Data Anal. 55 , 2372–2387 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 18.

    Фазиоло М., Неделлек Р., Гуд Ю. и Вуд С. Н. Методы масштабируемой визуализации для современных обобщенных аддитивных моделей. J. Comput. График. Стат . 29 , 78–86 (2019).

  • 19.

    Какудакис, К., Фармани, Р. и Батлер, Д. Прогнозирование отказов трубопровода в водораспределительных сетях с использованием погодных условий в качестве объясняющих факторов. J. Hydroinformatics 20 , 1191–1200 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 20.

    Беккер Б. Р., Мисра А. и Фрике Б. А. Разработка корреляций для теплопроводности почвы. Внутр. Commun. Тепло-массообмен. 19 , 59–68 (1992).

    Артикул Google Scholar

  • 21.

    Трики, С. А., Мур, И. Д., Балкая, М. Параметрическое исследование изгибающих моментов, вызванных морозом, в подземных чугунных водопроводных трубах. Tunn. Undergr. Sp. Technol. 51 , 291–300 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 22.

    Прощай, Т. С., Халлетт, С. Х., Ханнэм, Дж. А. и Джонс, Р. Дж. А. Воздействие почвы на национальную инфраструктуру в Великобритании. Infrastructure Transitions Res. Консорт. 1–45 (2012).

  • 23.

    Притчард, О., Фарвелл, Т. и Халлетт, С. Оценка геологических опасностей, связанных с почвами, для устойчивой к изменению климата инфраструктуры Великобритании. Cranf. Univ. 1–400 (2015).

  • 24.

    Притчард, О. Г., Халлет, С. Х. и Фэруэлл, Т. С. Вероятностные прогнозы влажности почвы для оценки будущей опасности проседания в Великобритании, связанной с глиной. Клим. Измените 133 , 635–650 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 25.

    Волс Б. А. и ван Тьенен П. Моделирование влияния изменения климата на оседание почвы на распределительных трубопроводах питьевой воды. Comput. Геотех. 55 , 240–247 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 26.

    Арсенио, А. М., Питерс, И., Фрибург, Дж., Де Бонт, Р., Ритвельд, Л. Механизмы разрушения и оценка состояния вставных соединений ПВХ в сетях питьевого водоснабжения. J. Water Supply Res. Technol. — AQUA 62 , 78–85 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 27.

    Сундберг, К. Основы дифференциального расчета трубопроводов.В сессиях конференции Pipelines, Феникс, Аризона, 06 августа 09, 2017 (ред. Pridmore, AB и Geisbush, J.) 469–481 (Pipelines 2017. Планирование и проектирование: материалы сессий Pipelines 2017 Конференция, 6–9 августа 2017 г., Феникс, Аризона, 2017 г.).

  • 28.

    Причард, О., Халлетт, С. Х. и Фэруэлл, Т. С. Коррозия почвы в Великобритании — воздействие на критически важную инфраструктуру. Ifrastructure Transitions Res. Консорт . 1–55 (2013).

  • 29.

    Рухти, Г. Ф. Оценка состояния водопровода (Американское общество инженеров-строителей (ASCE), 2017).

  • 30.

    Халлетт, С. Х., Сакрабани, Р., Кей, К. А. и Ханнэм, Дж. А. Развитие земельных информационных систем: примеры, демонстрирующие возможности и варианты управления земельными ресурсами. Управление использованием почвы. 33 , 514–529 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 31.

    Бурман Д.Б., Холлис, Дж. М. и Лилли, А. Гидрология типов почв: гидрологическая классификация почв Соединенного Королевства. (Институт гидрологии, 1995).

  • 32.

    Метеорологическая служба. Восточная Англия Дни Воздушного Мороза. https://www.metoffice.gov.uk/pub/data/weather/uk/climate/datasets/AirFrost/ranked/East_Anglia.txt (2019).

  • 33.

    ESRI. ArcGIS Online | Интерактивные карты, соединяющие людей, места и данные. https://www.arcgis.com/index.html (2019).

  • 34.

    R Основная группа. R: Проект R для статистических вычислений. https://www.r-project.org/ (2018).

  • 35.

    Хаф, М. Н. и Джонс, Р. Дж. А. Система расчета осадков и испарения метеорологического бюро Соединенного Королевства: MORECS версия 2.0 — обзор. Hydrol. Earth Syst. Sci. 1 , 227–239 (1997).

    Артикул Google Scholar

  • 36.

    Чжоу Ю. Моделирование разрушения и оптимального восстановления для городских систем распределения воды. Делфтский технологический университет. 1–249 (2018).

  • 37.

    Раджани Б. Б. и Кляйнер Ю. Использование ограниченных данных для оценки будущих потребностей. Am. Водные работы. Доц. 91 , 47–61 (1999).

    Артикул Google Scholar

  • 38.

    Wiley, M. & Wiley, J. F. GAMs. В Advanced R Статистическое программирование и модели данных 165–224 (Apress, 2019).

  • 39.

    Буя, А., Хасти, Т. и Тибширани, Р. Линейные сглаживающие устройства и аддитивные модели. Ann. Стат. 17 , 453–510 (1989).

    Артикул Google Scholar

  • 40.

    Хасти Т. и Тибширани Р. Обобщенные аддитивные модели. Stat. Sci. 1 , 297–310 (1986).

    Артикул Google Scholar

  • 41.

    Вуд, С. Н. и Августин, Н. Х.GAM с интегрированным выбором модели с использованием штрафных регрессионных сплайнов и приложений для моделирования окружающей среды. Ecol. Modell. 157 , 157–177 (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 42.

    Wood, S. N. Обобщенные аддитивные модели: введение с R . (Чепмен и Холл / CRC, 2006).

  • 43.

    Wood, S. N., Goude, Y. & Shaw, S. Обобщенные аддитивные модели для больших наборов данных. J. R. Stat. Soc. Сер. C Прил. Стат. 64 , 139–155 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 44.

    He, S. Обобщенные аддитивные модели для данных с совпадающими данными: статистические вопросы и новый подход к подгонке моделей. Питтсбургский университет. 1–51 (2004).

  • 45.

    Goldstein, A., Kapelner, A., Bleich, J. & Pitkin, E. Заглядывание внутрь черного ящика: визуализация статистического обучения с графиками индивидуального условного ожидания. J. Comput. График. Стат. 24 , 44–65 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 5.10 SHAP (Вспомогательные добавки SHapley)

    SHAP (Расшифровка добавок SHapley)

    В настоящее время эта глава доступна только в веб-версии. электронная книга и распечатка последуют.

    SHAP (Аддитивные объяснения Шэпли) Лундберга и Ли (2016) — это метод объяснения индивидуальных прогнозов.SHAP основан на игре теоретически оптимальных значений Шепли.

    Есть две причины, по которым SHAP имеет отдельную главу и не является подразделом ценностей Шепли. Во-первых, авторы SHAP предложили KernelSHAP, альтернативный подход к оценке значений Шепли на основе ядра, вдохновленный локальными суррогатными моделями. И они предложили TreeSHAP, эффективный подход к оценке древовидных моделей. Во-вторых, SHAP имеет множество глобальных методов интерпретации, основанных на агрегировании значений Шепли.В этой главе объясняются как новые подходы к оценке, так и методы глобальной интерпретации.

    Заинтересованы в подробном практическом курсе о ценностях SHAP и Шепли? Перейдите на страницу курса Shapley и получите уведомление, когда курс станет доступен.

    Я рекомендую сначала прочитать главы о ценностях Шепли и локальных моделях (LIME).

    Определение

    Цель SHAP — объяснить предсказание экземпляра x путем вычисления вклада каждой функции в предсказание.Метод объяснения SHAP вычисляет значения Шепли из коалиционной теории игр. Значения признаков экземпляра данных действуют как игроки в коалиции. Значения Шепли говорят нам, как справедливо распределить «выплату» (= прогноз) между функциями. Игрок может иметь индивидуальное значение функции, например для табличных данных. Игрок также может быть группой значений характеристик. Например, для объяснения изображения пиксели могут быть сгруппированы в суперпиксели, а прогноз распределяется между ними. Одним из нововведений, которые предлагает SHAP, является то, что объяснение ценности Шепли представлено как метод атрибуции аддитивных признаков, линейная модель.M \) — вектор коалиции, M — максимальный размер коалиции, а \ (\ phi_j \ in \ mathbb {R} \) — атрибуция признака j, значения Шепли. То, что я называю «коалиционным вектором», в статье SHAP называется «упрощенными функциями». Я думаю, это название было выбрано, потому что, например, данные изображения, изображения не представлены на уровне пикселей, а агрегируются в суперпиксели. Я считаю, что полезно думать о z как об описании коалиций: в векторе коалиции запись 1 означает, что соответствующее значение признака «присутствует», а 0 — что оно «отсутствует».M \ phi_j \]

    Вы можете найти эту формулу в аналогичной нотации в главе о значениях Шепли. Более подробная информация о фактической оценке будет позже. Давайте сначала поговорим о свойствах \ (\ phi \), прежде чем мы перейдем к деталям их оценки.

    Значения Шепли — единственное решение, которое удовлетворяет свойствам эффективности, симметрии, фиктивности и аддитивности. SHAP также удовлетворяет этим требованиям, поскольку вычисляет значения Шепли. В статье SHAP вы обнаружите расхождения между свойствами SHAP и свойствами Шепли.M \ phi_j \]

    2) Отсутствие

    \ [x_j ‘= 0 \ Rightarrow \ phi_j = 0 \]

    Отсутствие говорит о том, что недостающий элемент получает нулевую атрибуцию. Обратите внимание, что \ (x_j ‘\) относится к коалициям, где значение 0 представляет отсутствие значения функции. В коалиционной нотации все значения характеристик \ (x_j ‘\) экземпляра, который нужно объяснить, должны быть равны «1». Наличие 0 означало бы, что значение функции для интересующего экземпляра отсутствует. Этого свойства нет среди свойств «нормальных» значений Шепли.Так зачем нам это нужно для SHAP? Лундберг называет это «мелкой бухгалтерией». Теоретически отсутствующая функция может иметь произвольное значение Шепли без ущерба для свойства локальной точности, поскольку оно умножается на \ (x_j ‘= 0 \). Свойство Missingness требует, чтобы отсутствующим элементам присваивалось значение Shapley, равное 0. На практике это актуально только для постоянных функций.

    3) Согласованность

    Пусть \ (f_x (z ‘) = f (h_x (z’)) \) и \ (z _ {\ setminus {} j} ‘\) указывают, что \ (z_j’ = 0 \).M \), тогда:

    \ [\ phi_j (f ‘, x) \ geq \ phi_j (f, x) \]

    Свойство согласованности говорит о том, что если модель изменяется так, что предельный вклад значения функции увеличивается или остается неизменным (независимо от других функций), значение Шепли также увеличивается или остается неизменным. Из согласованности следуют свойства Шепли: линейность, фиктивность и симметрия, как описано в Приложении Лундберга и Ли.

    ЯдроSHAP

    KernelSHAP оценивает для экземпляра x вклад каждого значения функции в прогноз.M, \ quad {} k \ in \ {1, \ ldots, K \} \) (1 = функция присутствует в коалиции, 0 = функция отсутствует).

  • Получите прогноз для каждого \ (z_k ‘\), сначала преобразовав \ (z_k’ \) в исходное пространство признаков, а затем применив модель f: \ (f (h_x (z_k ‘)) \)
  • Вычислите вес для каждого \ (z_k ‘\) с помощью ядра SHAP.
  • Подгонка взвешенной линейной модели.
  • Возвращает значения Шепли \ (\ phi_k \), коэффициенты из линейной модели.
  • Мы можем создать случайную коалицию, повторяя подбрасывание монеты, пока не получим цепочку из нулей и единиц.п\). Функция \ (h_x \) отображает единицы в соответствующее значение из экземпляра x, который мы хотим объяснить. Для табличных данных он сопоставляет 0 со значениями другого экземпляра, который мы выбираем из данных. Это означает, что мы приравниваем «значение признака отсутствует» к «значение признака заменено случайным значением признака из данных». Для табличных данных на следующем рисунке показано сопоставление коалиций со значениями признаков:

    РИСУНОК 5.48: Функция \ (h_x \) сопоставляет коалицию с допустимым экземпляром.Для текущих характеристик (1) \ (h_x \) отображается в значения свойств x. Для отсутствующих функций (0) \ (h_x \) сопоставляется со значениями экземпляра случайно выбранных данных.

    \ (h_x \) для табличных данных рассматривает \ (X_C \) и \ (X_S \) как независимые и интегрирует по предельному распределению:

    \ [f (h_x (z ‘)) = E_ {X_C} [f (x)] \]

    Выборка из предельного распределения означает игнорирование структуры зависимости между присутствующими и отсутствующими характеристиками. Таким образом, KernelSHAP страдает той же проблемой, что и все методы интерпретации на основе перестановок.В оценке слишком много внимания уделяется маловероятным случаям. Результаты могут стать ненадежными. Но необходимо отбирать образцы из предельного распределения. Если отсутствующие значения признаков будут выбраны из условного распределения, то результирующие значения больше не будут значениями Шепли. Полученные значения будут нарушать аксиому Шепли для пустышки, которая гласит, что функция, не влияющая на результат, должна иметь нулевое значение Шепли.

    Для изображений на следующем рисунке описана возможная функция сопоставления:

    РИСУНОК 5.49: Функция \ (h_x \) отображает коалиции супер пикселей (sp) в изображения. Супер-пиксели — это группы пикселей. Для имеющихся функций (1) \ (h_x \) возвращает соответствующую часть исходного изображения. Для отсутствующих элементов (0), \ (h_x \) закрашивает соответствующую область серым. Также можно было бы назначить средний цвет окружающих пикселей или что-то подобное.

    Большим отличием от LIME является взвешивание экземпляров в регрессионной модели. LIME взвешивает экземпляры в зависимости от того, насколько они близки к исходному экземпляру.Чем больше нулей в векторе коалиции, тем меньше вес в LIME. SHAP взвешивает выбранные экземпляры в соответствии с весом, который коалиция получит при оценке значения Шепли. Малые коалиции (несколько единиц) и большие коалиции (то есть много единиц) получают наибольший вес. Интуиция, лежащая в основе этого, такова: мы больше всего узнаем об отдельных функциях, если можем изучать их влияние изолированно. Если коалиция состоит из одной функции, мы можем узнать об изолированном основном влиянии этих функций на прогноз.Если коалиция состоит из всех функций, кроме одной, мы можем узнать об общем эффекте этих функций (основной эффект плюс взаимодействие функций). Если коалиция состоит из половины функций, мы мало узнаем о вкладе отдельных функций, поскольку существует множество возможных коалиций с половиной функций. Чтобы добиться взвешивания, соответствующего Шепли, Lundberg et. Я предлагаю ядро ​​SHAP:

    \ [\ pi_ {x} (z ‘) = \ frac {(M-1)} {\ binom {M} {| z’ |} | z ‘| (M- | z’ |)} \]

    Здесь M — максимальный размер коалиции, а \ (| z ‘| \) — количество имеющихся функций в экземпляре z’.Лундберг и Ли показывают, что линейная регрессия с этим весом ядра дает значения Шепли. Если вы будете использовать ядро ​​SHAP с LIME для данных коалиции, LIME также оценит значения Shapley!

    Мы можем быть немного умнее в выборе коалиций: самая маленькая и самая большая коалиции берут на себя большую часть веса. Мы получаем более точные оценки значений Шепли, используя часть бюджета выборки K для включения этих высоконадежных коалиций вместо выборки вслепую. Мы начинаем со всех возможных коалиций с характеристиками 1 и M-1, что в сумме составляет 2 раза M коалиций.2 \ pi_ {x} (z ‘) \]

    , где Z — данные обучения. Это старая добрая скучная сумма квадратов ошибок, которую мы обычно оптимизируем для линейных моделей. Предполагаемые коэффициенты модели, \ (\ phi_j \) — это значения Шепли.

    Поскольку мы находимся в настройке линейной регрессии, мы также можем использовать стандартные инструменты для регрессии. Например, мы можем добавить условия регуляризации, чтобы сделать модель разреженной. Если мы добавим штраф L1 к потере L, мы сможем создать разреженные объяснения. (Я не уверен, что полученные коэффициенты будут по-прежнему действительными значениями Шепли)

    TreeSHAP

    Lundberg et.al (2018) предложил TreeSHAP, вариант SHAP для моделей машинного обучения на основе деревьев, таких как деревья решений, случайные леса и деревья с градиентным усилением. TreeSHAP был представлен как быстрая, зависящая от модели альтернатива KernelSHAP, но оказалось, что он может производить неинтуитивную атрибуцию функций.

    TreeSHAP определяет функцию значения, используя условное ожидание \ (E_ {X_S | X_C} (f (x) | x_S) \) вместо предельного ожидания. Проблема с условным ожиданием состоит в том, что функции, не влияющие на функцию прогнозирования f, могут получить оценку TreeSHAP, отличную от нуля.2) \), где T — количество деревьев, L — максимальное количество листьев в любом дереве, а D — максимальная глубина любого дерева.

    TreeSHAP использует условное ожидание \ (E_ {X_S | X_C} (f (x) | x_S) \) для оценки эффектов. Я дам вам некоторую интуицию о том, как мы можем вычислить ожидаемый прогноз для одного дерева, экземпляра x и подмножества функций S. Если мы обусловим все функции — если S был набором всех функций — тогда прогноз на основе узел, в который попадает экземпляр x, будет ожидаемым предсказанием.Если бы мы не задавали условия для какой-либо функции — если S было пусто — мы использовали бы средневзвешенное значение прогнозов всех конечных узлов. Если S содержит некоторые, но не все функции, мы игнорируем прогнозы недоступных узлов. Недостижимость означает, что путь решения, ведущий к этому узлу, противоречит значениям в \ (x_S \). По оставшимся конечным узлам мы усредняем прогнозы, взвешенные по размерам узлов (т. Е. Количеству обучающих выборок в этом узле). Среднее значение оставшихся терминальных узлов, взвешенное по количеству экземпляров на узел, является ожидаемым прогнозом для x, заданного S.Проблема в том, что мы должны применить эту процедуру для каждого возможного подмножества S значений признаков. TreeSHAP выполняет вычисления за полиномиальное время вместо экспоненциального. Основная идея состоит в том, чтобы одновременно сдвинуть вниз по дереву все возможные подмножества S. Для каждого узла решения мы должны отслеживать количество подмножеств. Это зависит от подмножеств в родительском узле и функции разделения. Например, когда первое разбиение в дереве относится к объекту x3, тогда все подмножества, содержащие объект x3, перейдут в один узел (тот, где идет x).Подмножества, не содержащие признака x3, идут к обоим узлам с уменьшенным весом. К сожалению, подмножества разных размеров имеют разный вес. Алгоритм должен отслеживать общий вес подмножеств в каждом узле. Это усложняет алгоритм. Я обращаюсь к исходной статье для получения подробной информации о TreeSHAP. Вычисление может быть расширено до большего количества деревьев: благодаря свойству Аддитивности значений Шепли, значения Шепли ансамбля деревьев являются (взвешенными) средними значениями Шепли отдельных деревьев.

    Далее мы рассмотрим объяснения SHAP в действии.

    Примеры

    Я обучил случайный лесной классификатор со 100 деревьями предсказывать риск рака шейки матки. Мы будем использовать SHAP для объяснения индивидуальных прогнозов. Мы можем использовать быстрый метод оценки TreeSHAP вместо более медленного метода KernelSHAP, поскольку случайный лес представляет собой ансамбль деревьев. Но вместо того, чтобы полагаться на условное распределение, в этом примере используется маржинальное распределение. Это описано на упаковке, но не в оригинальной статье.Функция Python TreeSHAP работает медленнее с маржинальным распределением, но все же быстрее, чем KernelSHAP, поскольку она масштабируется линейно вместе со строками в данных.

    Поскольку здесь мы используем маржинальное распределение, интерпретация такая же, как и в главе о стоимости Шепли. Но с пакетом Python shap поставляется другая визуализация: вы можете визуализировать атрибуты функций, такие как значения Шепли, как «силы». Каждое значение функции — это сила, которая либо увеличивает, либо уменьшает прогноз.Прогноз начинается с базовой линии. Базовый уровень для значений Шепли — это среднее значение всех прогнозов. На графике каждое значение Шепли представляет собой стрелку, которая толкает, чтобы увеличить (положительное значение) или уменьшить (отрицательное значение) прогноз. Эти силы уравновешивают друг друга при фактическом прогнозе экземпляра данных.

    На следующем рисунке показаны графики силы объяснения SHAP для двух женщин из набора данных по раку шейки матки:

    РИСУНОК 5.50: Значения SHAP для объяснения прогнозируемой вероятности рака у двух человек.Базовый уровень — средняя прогнозируемая вероятность — составляет 0,066. Прогнозируемый риск первой женщины составляет 0,06. Эффекты увеличения риска, такие как ЗППП, компенсируются уменьшающимися эффектами, такими как возраст. Вторая женщина имеет высокий прогнозируемый риск 0,71. 51 год и 34 года курения увеличивают ее прогнозируемый риск рака. {(i)} | \]

    Затем мы сортируем объекты по убыванию важности и наносим их на график.На следующем рисунке показана важность функции SHAP для случайного леса, обученного ранее для прогнозирования рака шейки матки.

    РИСУНОК 5.51: Важность функции SHAP, измеренная как средние абсолютные значения Шепли. Количество лет использования гормональных контрацептивов было наиболее важной характеристикой, изменившей прогнозируемую абсолютную вероятность рака в среднем на 2,4 процентных пункта (0,024 по оси абсцисс).

    Важность функции SHAP является альтернативой важности функции перестановки.Между обоими показателями важности существует большая разница: важность перестановочных признаков основана на снижении производительности модели. SHAP основан на значении атрибуции функций.

    График важности функции полезен, но не содержит никакой информации, кроме важности. Для более информативного сюжета мы теперь рассмотрим сводный сюжет.

    Сводный участок SHAP

    Сводный график сочетает в себе важность характеристик с эффектами свойств. Каждая точка на сводном графике представляет собой значение Шепли для объекта и экземпляра.Положение по оси Y определяется функцией, а по оси X — значением Шепли. Цвет представляет ценность функции от низкого до высокого. Перекрывающиеся точки колеблются в направлении оси Y, поэтому мы получаем представление о распределении значений Шепли для каждой функции. Функции упорядочены по степени важности.

    РИСУНОК 5.52: Сводный график SHAP. Малое количество лет на гормональных контрацептивах снижает прогнозируемый риск рака, большое количество лет увеличивает риск.Ваше обычное напоминание: все эффекты описывают поведение модели и не обязательно являются причинными в реальном мире.

    На итоговом графике мы видим первые признаки взаимосвязи между значением функции и влиянием на прогноз. Но чтобы увидеть точную форму связи, мы должны взглянуть на графики зависимости SHAP.

    Участок зависимости SHAP

    Зависимость объекта SHAP может быть простейшим графиком глобальной интерпретации: 1) Выберите объект.п \)

    На следующем рисунке показана зависимость характеристики SHAP от гормональных контрацептивов в течение многих лет:

    РИСУНОК 5.53: График зависимости SHAP в течение многих лет от гормональных контрацептивов. По сравнению с 0 годами прогнозируемая вероятность на несколько лет ниже, а при большом количестве лет прогнозируемая вероятность рака увеличивается.

    Графики зависимости SHAP

    являются альтернативой графикам частичных зависимостей и накопленных локальных эффектов. В то время как графики PDP и ALE показывают средние эффекты, зависимость SHAP также показывает дисперсию по оси y.Особенно в случае взаимодействий график зависимости SHAP будет гораздо более рассредоточенным по оси ординат. График зависимости можно улучшить, выделив эти взаимодействия функций.

    Значения взаимодействия SHAP

    Эффект взаимодействия — это дополнительный комбинированный эффект функции после учета эффектов отдельных функций. Индекс взаимодействия Шепли из теории игр определяется как:

    \ [\ phi_ {i, j} = \ sum_ {S \ substeq \ setminus \ {i, j \}} \ frac {| S |! (M- | S | -2)!} {2 (M- 1)!} \ Delta_ {ij} (S) \]

    , когда \ (i \ neq {} j \) и:

    \ [\ delta_ {ij} (S) = f_x (S \ cup \ {i, j \}) — f_x (S \ cup \ {i \}) — f_x (S \ cup \ {j \}) + f_x (S) \]

    Эта формула вычитает основной эффект функций, так что мы получаем чистый эффект взаимодействия после учета отдельных эффектов.Мы усредняем значения по всем возможным коалициям признаков S, как при вычислении значений Шепли. Когда мы вычисляем значения взаимодействия SHAP для всех функций, мы получаем по одной матрице для каждого экземпляра с размерами M x M, где M — количество функций.

    Как мы можем использовать индекс взаимодействия? Например, чтобы автоматически раскрасить график зависимости характеристик SHAP с наиболее сильным взаимодействием:

    РИСУНОК 5.54: График зависимости характеристик SHAP с визуализацией взаимодействия. Годы на гормональных контрацептивах взаимодействуют с ЗППП.В случаях, близких к 0 годам, возникновение ЗППП увеличивает прогнозируемый риск рака. При более длительном использовании противозачаточных средств возникновение ЗППП снижает прогнозируемый риск. Опять же, это не причинно-следственная модель. Эффект может быть вызван смешением (например, ЗППП и более низкий риск рака могут быть связаны с увеличением количества посещений врача).

    Кластеризация значений SHAP

    Вы можете кластеризовать свои данные с помощью значений Шепли. Цель кластеризации — найти группы похожих экземпляров.Обычно кластеризация основана на функциях. Характеристики часто бывают разных масштабов. Например, высота может измеряться в метрах, интенсивность цвета — от 0 до 100, а выходной сигнал датчика — от -1 до 1. Сложность состоит в том, чтобы вычислить расстояния между экземплярами с такими разными, несопоставимыми характеристиками.

    Кластеризация

    SHAP работает путем кластеризации значений Shapley каждого экземпляра. Это означает, что вы группируете экземпляры по схожести объяснений. Все значения SHAP имеют одну и ту же единицу — единицу пространства прогнозов.Вы можете использовать любой метод кластеризации. В следующем примере для упорядочивания экземпляров используется иерархическая агломеративная кластеризация.

    График состоит из множества графиков сил, каждый из которых объясняет предсказание конкретного случая. Мы вращаем графики силы по вертикали и размещаем их рядом в соответствии с их сходством кластеризации.

    РИСУНОК 5.55: Составные объяснения SHAP, сгруппированные по сходству объяснений. Каждая позиция на оси x является экземпляром данных. Красные значения SHAP увеличивают прогноз, синие значения уменьшают его.Выделяется кластер: справа группа с высоким прогнозируемым риском рака.

    Преимущества

    Поскольку SHAP вычисляет значения Шепли, применяются все преимущества значений Шепли: SHAP имеет прочную теоретическую основу в теории игр. Прогноз справедливо распределен между значениями признаков. Мы получаем контрастных объяснений , которые сравнивают прогноз со средним прогнозом.

    SHAP соединяет значения LIME и Shapley .Это очень полезно для лучшего понимания обоих методов. Это также помогает объединить область интерпретируемого машинного обучения.

    SHAP имеет быструю реализацию для древовидных моделей . Я считаю, что это было ключом к популярности SHAP, потому что самым большим препятствием для принятия значений Шепли являются медленные вычисления.

    Быстрое вычисление позволяет вычислить множество значений Шепли, необходимых для интерпретации глобальной модели . Методы глобальной интерпретации включают важность характеристик, зависимость характеристик, взаимодействия, кластеризацию и сводные графики.С SHAP глобальные интерпретации согласуются с локальными объяснениями, поскольку значения Шепли являются «атомарной единицей» глобальных интерпретаций. Если вы используете LIME для локальных объяснений и графиков частичной зависимости плюс важность перестановки для глобальных объяснений, у вас не будет общего основания.

    Недостатки

    KernelSHAP работает медленно . Это делает KernelSHAP непрактичным для использования, когда вы хотите вычислить значения Shapley для многих экземпляров. Кроме того, все глобальные методы SHAP, такие как важность функции SHAP, требуют вычисления значений Shapley для множества экземпляров.

    KernelSHAP игнорирует зависимость функции . У большинства других методов интерпретации, основанных на перестановках, есть эта проблема. Заменяя значения признаков значениями из случайных экземпляров, обычно проще произвести случайную выборку из предельного распределения. Однако, если функции зависят, например коррелированных, это приводит к приданию слишком большого значения маловероятным точкам данных. TreeSHAP решает эту проблему, явно моделируя условное ожидаемое предсказание.

    TreeSHAP может производить неинтуитивную атрибуцию функций .Хотя TreeSHAP решает проблему экстраполяции к маловероятным точкам данных, он создает новую проблему. TreeSHAP изменяет функцию значения, полагаясь на условное ожидаемое предсказание. При изменении функции значения функции, не влияющие на прогноз, могут получить значение TreeSHAP, отличное от нуля.

    Недостатки значений Shapley также применимы к SHAP: значения Shapley могут быть неправильно истолкованы , и необходим доступ к данным для их вычисления для новых данных (кроме TreeSHAP).

    С помощью SHAP можно создать намеренно вводящие в заблуждение интерпретации, которые могут скрыть предвзятость. Если вы специалист по данным, создающий объяснения, это не актуальная проблема (это было бы даже преимуществом, если вы злой ученый по данным, который хочет создавать вводящие в заблуждение объяснения). Это недостаток как получателя объяснений, так как вы можете быть менее уверены в их правдивости.

    Программное обеспечение

    Авторы реализовали SHAP в пакете shap Python.Эта реализация работает с древовидными моделями в библиотеке машинного обучения scikit-learn для Python. Пакет shap также использовался для примеров в этой главе. SHAP интегрирован в фреймворки для улучшения деревьев xgboost и LightGBM. В R есть пакеты shapper и fastshap. SHAP также включен в пакет R xgboost.

    Анализ аддитивных зависимостей и совпадений с использованием наименьших основных аддитивных компонентов в JSTOR

    Аддитивные главные компоненты — это нелинейное обобщение линейных главных компонент.Их отличительная особенность состоит в том, что линейные формы ∑ia i Xi заменяются аддитивными функциями ∑iφi (Xi). Значительная гибкость при подборе данных достигается, когда линейные методы заменяются аддитивными. Нас интересуют мельчайшие основные компоненты, что довольно редко. Наименьшие аддитивные главные компоненты представляют собой описания данных в терминах приближенных неявных уравнений: ∑iφi (Xi) ≈ 0. Оценка таких уравнений является самостоятельным методом анализа данных, в некоторых случаях конкурирующим с более привычными подходами регрессии.Это также диагностический инструмент в аддитивной регрессии для обнаружения так называемого «совпадения». Этот термин описывает вырождение переменных-предикторов в моделях аддитивной регрессии, подобное коллинеарности в моделях линейной регрессии. Согласованность может приводить к статистически нестабильным вкладам переменных в аддитивные модели. В качестве примера мы показываем в повторном анализе данных по озону от Бреймана и Фридмана, что совпадение действительно существует в этих конкретных данных, факт, который может повлиять на интерпретацию соответствия добавок.Во второй половине этой статьи мы даем некоторую теорию второго порядка, включая описание нулевых ситуаций и собственных расширений, полученных из связанных собственных задач. Мы показываем, как связаны ACE и аддитивные главные компоненты, и описываем некоторые аналитические методы теоретических расчетов аддитивных главных компонентов. Наконец, мы рассматриваем методы оценки и расчета. Аддитивные главные компоненты имеют давнюю традицию психометрических исследований и анализа соответствий.Статистики начали уделять им внимание только в последние годы.

    Информация о журнале

    The Annals of Statistics публикует научно-исследовательские работы самого высокого уровня. качество, отражающее многие аспекты современной статистики. Основной упор придается важность и оригинальность, а не формализм. Дисциплина статистики имеет глубокие корни как в математике, так и в основные научные направления. Математика дает язык, на котором сформулированы модели и свойства статистических методов.Это важно за строгость, последовательность, ясность и понимание. Следовательно, наша политика будет продолжать играть особую роль в представлении исследований на переднем крае математической статистики, особенно теоретических достижений, которые, вероятно, оказывать значительное влияние на статистическую методологию или понимание. Основные области важны для сохранения жизнеспособности статистики, поскольку они обеспечивают мотивацию и направление для большинства будущих разработок в статистике.Таким образом, мы намерены также публиковать статьи, касающиеся роли статистики в междисциплинарных исследованиях во всех областях естественной, технические и социальные науки. Третья сила, меняющая статистику вычислительная революция, и Анналы также приветствуют разработки в этой области.

    Информация об издателе

    Целью Института математической статистики (IMS) является содействие развитие и распространение теории и приложений статистики и вероятность.Институт сформирован на встрече заинтересованных лиц. 12 сентября 1935 года в Анн-Арборе, штат Мичиган, вследствие чувства что теория статистики будет продвинута с образованием организации тех, кто особенно интересуется математическими аспектами предмета. Летопись статистики и Анналы вероятности (которые заменяют «Анналы математической статистики»), Статистические Наука и Анналы прикладной вероятности — это научные журналы института.Они и Бюллетень IMS включают официальные журналы института. Институт имеет индивидуальное и организационное членство. Сборы оплачиваются ежегодно и включают подписку на информационный бюллетень организации, Бюллетень IMS. Участники также получают приоритетные цены на все другие публикации IMS.

    Может ли марихуана вызывать привыкание? | Национальный институт злоупотребления наркотиками (NIDA)

    Употребление марихуаны может привести к развитию проблемного употребления, известного как расстройство, связанное с употреблением марихуаны, которое в тяжелых случаях принимает форму зависимости.Последние данные показывают, что 30% тех, кто употребляет марихуану, могут иметь определенную степень расстройства, связанного с употреблением марихуаны. 18 У людей, которые начинают употреблять марихуану до 18 лет, вероятность развития расстройства, связанного с употреблением марихуаны, в четыре-семь раз выше, чем у взрослых. 19

    Расстройства, связанные с употреблением марихуаны, часто связаны с зависимостью , при которой человек ощущает абстинентный синдром, когда не принимает наркотик. Люди, употребляющие марихуану, часто сообщают о раздражительности, проблемах с настроением и сном, снижении аппетита, тяге, беспокойстве и / или различных формах физического дискомфорта, которые достигают пика в течение первой недели после отказа от курения и длятся до 2 недель. 20,21 Зависимость от марихуаны возникает, когда мозг адаптируется к большим дозам наркотика за счет снижения выработки собственных эндоканнабиноидных нейромедиаторов и чувствительности к ним. 22,23

    Расстройство, связанное с употреблением марихуаны, перерастает в зависимость, когда человек не может прекратить употребление наркотика, даже если это мешает многим аспектам его или ее жизни. Оценки количества людей, пристрастившихся к марихуане, противоречивы, отчасти потому, что в эпидемиологических исследованиях употребления психоактивных веществ зависимость часто используется как показатель зависимости, даже если зависимость может быть и без зависимости.Эти исследования показывают, что 9% людей, употребляющих марихуану, станут зависимыми от нее, 24,25 возрастает примерно до 17% среди тех, кто начинает употреблять марихуану в подростковом возрасте. 26,27

    В 2015 году около 4,0 миллионов человек в США соответствовали диагностическим критериям расстройства, связанного с употреблением марихуаны; 3 138 000 добровольно обратились за лечением из-за употребления марихуаны. 28

    Повышение потенции

    Активность марихуаны, обнаруженная в конфискованных образцах, неуклонно повышалась за последние несколько десятилетий.В начале 1990-х годов среднее содержание ТГК в конфискованных образцах марихуаны составляло менее 4%. 2 В 2018 году было более 15%. 29 Концентраты марихуаны могут иметь гораздо более высокий уровень ТГК (см. Факты о концентратах марихуаны). Возрастающая эффективность марихуаны в сочетании с использованием концентратов с высоким содержанием ТГК вызывает опасения, что последствия употребления марихуаны сегодня могут быть хуже, чем в прошлом, особенно среди тех, кто впервые употребляет марихуану, и среди молодых людей, чей мозг все еще развивается (см. «Какое влияние марихуана оказывает на мозг в долгосрочной перспективе?»).

    Исследователи еще не знают в полной мере последствий, когда тело и мозг (особенно развивающийся мозг) подвергаются воздействию высоких концентраций ТГК, или связано ли недавнее увеличение числа посещений отделений неотложной помощи людьми с положительным результатом на марихуану с повышением потенции. . Также неизвестно, насколько люди приспосабливаются к повышенной потенции, употребляя меньше или куря по-другому. Недавние исследования показывают, что опытные люди могут регулировать количество, которое они курят, и сколько они вдыхают, исходя из предполагаемой силы марихуаны, которую они используют, но они не могут полностью компенсировать различия в потенции. 30,31

    Построение интерпретируемых моделей с помощью обобщенных аддитивных моделей на Python | Ян ШЕН | Просто еще один специалист по данным

    Чтобы понять, как построить GAM, нам нужно кое-что знать о структуре GAM и некоторых важных концепциях в ней. Структуру GAM можно записать как:

    • g (E (Y)) — функция связи, которая связывает ожидаемое значение с переменными предиктора x1, x2,…, xm. Он сообщает, как ожидаемое значение ответа соотносится с переменными-предикторами.GAM поддерживает несколько функций ссылок.
    • f1 (x1) + f2 (x2) +… + fm (xm) — функциональная форма с аддитивной структурой, которая состоит из ряда членов f1 (x1), f2 (x2),…, fm (xm) ). Термины обозначают гладкие непараметрические функции.
    • Распределение относится к распределению переменной отклика Y. Это может быть любое распределение из экспоненциального семейства, такое как гауссово, биномиальное Пуассона и т. Д.

    GAM позволяет нам легко исследовать частичные отношения между переменной отклика и предикторы.Прежде всего, его захватывающий характер гарантирует, что предельное влияние одной переменной не зависит от других в модели. Более того, его способность контролировать гладкость хищников может помочь нам получить более четкие отношения. Графики частичной зависимости используются для демонстрации частичных взаимосвязей.

    pyGAM — это пакет для сборки GAM на Python. Насколько мне известно, это может быть единственный пакет Python, доступный для GAM. pyGAM находится на pypi и может быть установлен с помощью pip:

     pip install pygam 

    Чтобы обучить GAM с помощью pyGAM, нам нужно указать функцию ссылки, функциональную форму и распределение следующим образом:

     из pygam import GAM, s, fgam = GAM (s (0, n_splines = 5) + s (1) + f (2) + s (3), distribution = 'gamma', link = 'log') 

    pyGAM также имеет встроенную в общих моделях, с помощью которых можно легко создавать GAM.Распространенными моделями являются LinearGAM, LogisticGAM, PoissonGAM, GammaGAM, InvGuss . Обучение модели упрощается следующим образом:

     из импорта pygam PoissonGAMgam = PoissonGAM (s (0, n_splines = 5) + s (1) + f (2) + s (3)) 

    Автоматическая настройка модели с помощью `gridsearch ( ) `

    Поиск лучшей модели требует настройки нескольких ключевых параметров, включая n_splines , lam и ограничения . Среди них lam имеет большое значение для работы GAM.Он контролирует силу штрафа за регуляризацию для каждого члена. PyGAM построил функцию поиска по сетке, которая создает сетку для поиска по нескольким значениям lam, чтобы модель с самым низким показателем обобщенной перекрестной проверки (GCV).

    Графики частичной зависимости

    pyGAM поддерживает график частичной зависимости с matplotlib. Частичная зависимость для каждого члена в GAM может быть визуализирована с 95% доверительным интервалом для функции оценки.

    Более подробная информация о pyGAM находится здесь.

    Регрессия

    Этот набор данных относится к красным вариантам португальского вина «Винью Верде», доступным в репозитории машинного обучения UCI. Входными характеристиками являются 11 физико-химических переменных, описывающих варианты красного вина с различных точек зрения. Целевой характеристикой является оценка качества в диапазоне от 0 до 10, которая указывает, насколько хорошее красное вино.

    Обзор набора данных

    Подготовьте данные

     redwine_X = redwine.drop (['quality'], axis = 1) .values ​​
    redwine_y = redwine ['quality']

    Постройте модель с помощью gridsearch

     ламп = np.random.rand (100, 11) 
    lams = lams * 11 - 3
    lams = np.exp (lams)
    print (lams.shape)
    gam = LinearGAM (n_splines = 10) .gridsearch (redwine_X, redwine_y, lam = lams)

    Графики частичной зависимости

     title = redwine.columns [0:11] 
    plt.figure ()
    fig, axs = plt.subplots (1,11, figsize = (40, 8)) для i , ax in enumerate (axs):
    XX = gam.generate_X_grid (term = i)
    ax.plot (XX [:, i], gam.partial_dependence (term = i, X = XX))
    ax.plot (XX [:, i], гам.partial_dependence (term = i, X = XX, width = .95) [1], c = 'r', ls = '-')
    , если i == 0:
    ax.set_ylim (-30,30)
    ax.set_title (title [i])

    Участие в программе взаимопомощи имеет дополнительные преимущества для тех, кто получает лечение агонистами от опиоидной зависимости по рецепту

    Исследование по лечению опиоидной зависимости по рецепту (POATS), проведенное в рамках сети клинических испытаний NIDA, является крупнейшим исследованием результатов лечения, проведенным на сегодняшний день для лиц, зависимых от опиоидов, отпускаемых по рецепту.

    Он изучил различную продолжительность лечения бупренорфин-налоксоном (bup-nx) и разные уровни интенсивности консультирования при лечении участников, зависимых от рецептурных опиоидов, и обнаружил более высокие показатели воздержания от опиоидов среди тех, кто стабилизировался на bup-nx (49%) по сравнению с теми, кто был сужен (7-9%).

    Также было проведено долгосрочное 42-месячное наблюдение около 57% участников первоначального исследования. Он обнаружил высокие показатели самоотчетного воздержания от опиоидов среди обеих групп после 42 недель: 80% для тех, кто все еще принимает лечебные препараты, такие как бупренорфин, и, что удивительно, 50% для тех, кто прекратил прием лекарств.

    Это последующее исследование подтвердило, что лечение такими лекарствами, как бупренорфин или метадон, связано с более высоким уровнем воздержания. Однако связь между воздержанием от опиоидов и психосоциальным лечением, полученным в течение этого периода наблюдения, не исследовалась.

    В этой статье рассказывается об исследовании продольных данных POATS с целью изучения этой связи, исследования роли медикаментозного лечения, формального поведенческого лечения и взаимопомощи (например, 12-шагового) посещения собраний по вопросам воздержания от опиоидов.

    В течение 42-месячного периода наблюдения участники (N = 375) были опрошены в 3 временных точках: 18, 30 и 42 месяца после начала лечения. На каждом собеседовании около половины участников сообщили о том, что они в настоящее время проходят курс лечения от наркозависимости (47-50%).

    Наиболее распространенными видами лечения, о которых сообщалось, были:

    • поддерживающая терапия бупренорфином (27-35% участников),
    • посещаемость групп взаимопомощи (27-30%),
    • амбулаторных консультаций (18-23%) и
    • поддерживающая метадоновая терапия (4%).

    Из этих методов лечения текущее лечение такими лекарствами, как бупренорфин, имело наиболее сильную связь с нынешним воздержанием от опиоидов. Текущее присутствие на собраниях групп взаимопомощи также было в значительной степени связано с воздержанием на каждом этапе последующего наблюдения — даже при контроле эффектов лечения с помощью лекарств или амбулаторного консультирования. Однако амбулаторное консультирование не было связано с абстиненцией от опиоидов ни в какой период последующего наблюдения при контроле двух других методов.

    Выводы : В этом исследовании с использованием данных долгосрочного наблюдения из крупнейшего на сегодняшний день рандомизированного исследования лечения опиоидной зависимости по рецепту было обнаружено, что продолжающееся лечение тесно связано с воздержанием от опиоидов в течение 42 месяцев после начала лечения. . Хотя текущее лечение такими лекарствами, как бупренорфин или метадон, имело сильнейшую связь с воздержанием, взаимопомощь также была в значительной степени связана с воздержанием.Важно отметить, что взаимопомощь была связана с дополнительным преимуществом среди тех, кто получал лечебные препараты, а также была связана с воздержанием у тех , не получавших лечебные препараты. Взрослые с опиоидной зависимостью по рецепту, по-видимому, выиграют от продолжения приема лекарств и взаимопомощи в рамках длительного постоянного ухода.

    Ссылка : Weiss RD, et al. Корреляты опиоидной абстиненции в 42-месячном натуралистическом последующем исследовании опиоидной зависимости по рецепту после лечения.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *