Классификация тэр: 30. Классификация топливно-энергетических ресурсов

Содержание

Классификация топливно-энергетических ресурсов. Оценка энергоэффективности ТЭЦ. Оценка энергоэффективности котельных. Теплопоступления в помещение. Энергоаудит, стадии, предпосылки

Зачет по
энергосбережению

Допуск к зачету:

Цели:
изложение основ энергосбережения и эффективного использования энергоресурсов,
способов оценки и реализации потенциала энергосбережения.

Задачи:1)Изучение
критериев и методик оценки энергоэффективности

2)Изучение
нормативно-правовых и нормативно-технической базы энергосбережения

3)Изучение
методик энергоаудита и разработка энергосберегающих мероприятий

4)Изучение
энергосберегающего оборудования для систем энергоснабжения

5)Изучение
критериев и методик технико-экономической оценки энергосберегающих мероприятий

Основные
понятия: (ФЗ
№28 «Об энергосбережении» от 04.1996г.)

1)Энергосбережение
– это реализация правовых, организационных, научных, производственных,
технических и экономических мер, направленных на эффективное использование
энергоресурсов и на вовлечение в хозяйственный оборот, возобновляемых
источников энергии.

2)Энергетический
ресурс – это носитель энергии который используется в настоящее время или
может быть использован в перспективе

3)Энергоэффективность
—
эффективное (рациональное) использование энергетических ресурсов — достижение
экономически оправданной эффективности использования ТЭР при существующем
уровне развития техники и технологии и соблюдении требований к охране
окружающей среды.

4)Показатель
энергоэффективности – это абсолютная или удельная величина потребления или
потери энергоресурсов для продукции любого назначения, установленная ГОСТами.

5)Энергоаудит
– это обследование энергетических объектов с целью выявления энергетической
эффективности, определения мер по ее повышению и возможности их реализации,
включающая сбор документальной информации, инструментальное обследование,
анализ информации и разработка рекомендаций по энергосбережению.

6)Энергетический
менеджмент – это совокупность технических и организационных средств,
направленных на повышение эффективности использования энергоресурсов и
являющихся частью общей структуры управления предприятием.

(вопр
10) Основные стимулы энергосбережения: 1)Глобальные: истощение ископаемых
энергоресурсов, выбросы вредных веществ, проблемы захоронения отходов АЭС

2)Национальные:
увеличения дохода за счет экспорта энергоресурсов для стран-экспортеров.
Снижение расходов на импорт для стран-импортерев. Экономия собственных ресурсов
и т.п.

3)Корпоративные:
это снижение текущих и капитальных затрат на предприятии

4)Личные:
формируются воздействием на людей путем информации, убеждением, принуждением,
материального поощрения и наказания с целью заинтересовать в экономии
энергоресурсов.

1. Классификация
ТЭР. (топливно-энергетические ресурсы)

Различают
потенциальные и реальные топливно-энергетические ресурсы (ТЭР).

Потенциальные ТЭР — это объем запасов
всех видов топлива и энергии, которыми располагает тот или иной экономический
район, страна в целом.

Реальные ТЭР в широком смысле — это
совокупность всех видов энергии, используемых в экономике страны.

Основу классификации энергоресурсов
составляет их деление по источникам получения на первичные, природные
(геологические) и вторичные (побочные).

1)
природные ТЭР (природное топливо) — уголь, сланец, торф, газ природный и
полезный, газ подземной газификации, дрова; природная механическая энергия
воды, ветра, атомная энергия; топливо природных источников — солнца, подземного
пара и термальных вод;

2)
продукты переработки топлива — кокс, брикеты, нефтепродукты, искусственные
газы, обогащенный уголь, его отсевы и т.д.;

3)
вторичные энергетические ресурсы, получаемые в основном технологическом
процессе — топливные отходы, горючие и горячие газы, отработанный газ,
физическое тепло продуктов производства и т.д.

2.
Оценка энергоэффективности ТЭЦ.

Тепловая
экономичность ТЭЦ характеризуется двумя основными показателями:

1)- удельная комбинированная выработка эл.энергии

2)- удельный расход топлива на выработку эл.энергии по
конденсационному циклу

Эти
показатели зависят от отношения t отвода теплоты из цикла к t подвода теплоты
к циклу

Чем
ниже это отношение тем выше тепловая экономичность ТЭЦ.

1) показывает количество эл.энергии произведенной на ТЭЦ
в одном технологическом цикле с отпуском единицы теплоты внешним потребителям.

Для
практических расчетов существует зависимость от t насыщения,
соответствующей давлению отработавшего пара

— внутренний относ кпд конденсационного потока
теплофикационной турбины

— термический кпд конденсационного цикла
теплофикационной турбины

— кпд котельной электростанции с учетом потерь
теплоты в паропроводах между котельной и машинным залом

0,123
– кол-во условного топлива в кг, затрачиваемого на выработку 1 кВт*ч

Для
определения для Т турбин существуют зависимости

Оценка экспортного потенциала топливно-энергетических ресурсов

Темукуев Т.Б.

Российское предпринимательство — Том 19, Номер 10 (Октябрь 2018)

Темукуев Т.Б.¹
¹ Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

Скачать PDF

В статье рассматривается вариант энергетической оценки экспортного потенциала топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) при сложившейся товарной структуре экспорта и импорта в России, когда 60,37% экспорта составляют минеральные продукты, а 45,62% импорта – машины, оборудование и транспортные средства. Экспортная выручка от каменного угля и нефти определяется как произведение цены на их общую массу, а для природного газа – как произведение его цены на общий экспортируемый объем. На средства, полученные от продажи ТЭР, импортируется определенное количество различных товаров. При учете полных энергетических затрат может оказаться, что некоторые товары выгоднее производить в стране, чем экспортировать ТЭР для их покупки. Для определения этого, необходимо произвести энергетическую оценку проекта, то есть определить, сколько энергии будет израсходовано на производство аналога импортного товара. Количество израсходованного топлива за расчетный период вычисляется путем деления суммарной затраченной энергии на низшую теплоту сгорания используемого топлива. Затем определяется сумма валютной выручки, которую можно получить при ее экспорте. Если на вырученные средства можно приобрести иностранного товара больше, чем планируется выпускать на предприятии его аналога, то с энергетической точки зрения не оправдается строительство предприятия в стране. Таким же методом можно решить обратную задачу, выяснив, какие отечественные товары не следует выпускать, перейти на закупку их иностранных аналогов. Это будет оправдано в том случае, если на экспортную выручку, от реализованных ТЭР, можно будет приобрести значительно больше аналогичного товара, чем на отечественном предприятии.

Статья может представлять интерес для специалистов, занимающихся энергетическим обоснованием целесообразности экспорта и импортом различных товаров.

экспортный потенциал, топливо-энергетические ресурсы, энергетическая оценка экспортного потенциала, EROEI

JEL-классификация: Q30, Q37, Q35

Закон РФ «О валютном регулировании и валютном контроле» от 10.12.03 г. № 173-ФЗ (ред. от 07.03.2018). Консультант Плюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_45458.

Закон РФ от 21.05.1993 № 5003-1 «О таможенном тарифе» (ред. от 28.12.2016). Консультант Плюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_1995.

Таможенный кодекс Евразийского экономического союза (ред. 01.01.2018). Kodeks. [Электронный ресурс]. URL: http://kodeks.systecs.ru/tk_eaes.

4. Полбин А.В., Андреев М.Ю., Зубарев А.В. Зависимость стран – членов ЕАЭС от цен на сырьевые товары // Экономика региона. – 2018. – № 2. – С. 623-637.

5. Гнидченко А.А. Структурная трансформация в международной торговле (2001—2015 гг.): на пути к новой классификации // Журнал новой экономической ассоциации. – 2018. – № 1(37). – С. 62-86.

6. Домащенко Е.В. Взаимосвязь экономического роста цен на нефть и уровня монетизации экономики в странах нефтегазового экспорта: выводы для России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2016. – № 1(43). – С. 96-107.

7. Требова С.В. Сотрудничество России и Евросоюза: от импорта технологий к экспорту // Проблемы прогнозирования. – 2017. – № 3. – С. 119-132.

Российский статистический ежегодник. 2017. / Стат.сб. — М.: Росстат, 2017. – 686 с.

Подолинский С.А. Труд человека и его отношение к распределению энергии. / Т. IV-V. — М.: Слово, 1880. – 135-211 с.

Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. / Т. 35. — М.: Политиздат, 1955. – 110 с.

Больцман Л. Статьи и речи. — М., 1970. – 17-18 с.

Умов Н.А. Физико-химическая модель живой материи. / Т. III. — М., 1916. – 200 с.

Тимирязев К.А. Избранные сочинения в 4-х томах. Солнце, жизнь и хлорофил. Публичные лекции, речи и научные исследования. — М.: ОГИЗ-СЕЛЬХОЗГИЗ, 1948.

Вернадский В.И. О задачах и организации прикладной научной работы АН СССР. — Л.: Изд-во АН СССР, 1928. – 44(8) с.

Федоровский Н.М. Классификация полезных ископаемых по энергетическим показателям. — М.-Л.: Изд-во Акад. наук СССР, тип. «Печатня», 1935. – 96 с.

Ферсман А.Е. Геохимия. / Т. III. — М., 1937. – 432 с.

17. Кузнецов П.Г. Система питания: разум против геноцида // Журнал межрегиональной государственности. – 1994. – № 5. – С. 182-184.

M. KING HUBBERT Атомная (ядерная) энергия и ископаемые топлива. Resilience.org. [Электронный ресурс]. URL: https://www.resilience.org/stories/2006-03-08/nuclear-energy-and-fossil-fuels/.

Hall C. Why EROI matters. The Oil Drum. [Электронный ресурс]. URL: http://www.theoildrum.com/node/3786.

20. Сафронов А.Ф., Голоскоков А.Н. EROEI как показатель эффективности добычи и производства энергоресурсов // Бурение и нефть. – 2010. – № 12. – С. 48-51.

21. Сафронов А.Ф., Соколов А.Н., Черненко В.Б. Методика расчета EROEI на примере разработки Средневилюйского газоконденсатного месторождения // Электронный научный журнал. – 2011. – № 6. – С. 197-209. – url: http://www.ogbus.ru.

22. Темукуев Т.Б. О методе расчета EROEI с учетом коэффициента полезного использования энергии // Экономические науки. – 2014. – № 3(112). – С. 62-66.

23. Кнобель А.Ю., Кузнецов Д.Е. Некоторые показатели российского экспорта на уровне отдельных экспортеров // Российское предпринимательство. – 2016. – № 3. – С. 339-350. – doi: 10.18334/rp.17.3.2230.

24. Спартак А.Н., Лихачев А.Е. Экспортный потенциал России в инновационных сегментах мирового рынка // Российский внешнеэкономический вестник. – 2017. – № 10. – С. 3-22.

Официальный сайт Министерства энергетики РФ URL: https://minenergo.gov.ru.

Приказ Росстата от 20.07.2009 № 146 «Об утверждении указаний по заполнению форм федерального статистического наблюдения № 11-ТЭР Консультант Плюс URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_90828.

Приказ Минэкономразвития РФ и Федеральной службы государственной статистики от 16.11.2017 № 761 «Об утверждении указаний по заполнению форм федерального статистического наблюдения № 4-ТЭР “Сведения об использовании топливно-энергетических ресурсов”» Консультант Плюс URL: http://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_283734.

Актуальные статьи от наших партнеров:

Политика ОПЕК в условиях современного энергетического кризиса (Маркелова Э.А.) // Экономические отношения. № 4 / 2022

Оценка прогнозно-экономических показателей Российской Федерации в период частичной мобилизации (Караваева И.В., Быковская Ю.В. и др.) // Экономика, предпринимательство и право. № 10 / 2022

Социально-экономические предпосылки трансформации рынка труда в условиях введения беспрецедентных санкций (Былков В.Г.) // Экономика труда. № 10 / 2022

Современные глобальные вызовы и риски для трансграничного сотрудничества регионов (Хмелева Г.А., Неделька Э.) // Экономические отношения. № 3 / 2022

Санкционная политика США и европейских стран в отношении России: поворот начала 2022 года (Бегларян Г.А., Иванов Г.Н. и др.) // Экономические отношения.

№ 3 / 2022

Новые статьи от наших партнеров:

Развитие и эффективность скотоводства в сельскохозяйственных организациях Омской области (Асташова Е.А., Кошелев Б.С.) // Экономика, предпринимательство и право. № 12 / 2022

Тенденции и перспективы экспорта мяса птицы (Хайруллина О.И.) // Экономика, предпринимательство и право. № 1 / 2023

Нормирование труда как фактор повышения производительности труда (Асташова Е.А., Дмитренко Е.А.) // Экономика труда. № 12 / 2022

Управление рекламной интернет-кампанией на основе прогнозирования экономического эффекта методом нечеткой логики (Лугерт Н.Е.) // Лидерство и менеджмент. № 4 / 2022

Экономическое обоснование территориального размещения и отраслевой специализации АПК региона (Евдохина О.С., Грицько В.В.) // Экономика, предпринимательство и право. № 12 / 2022

Проблемы оценки стоимости объектов культурного наследия: от вопросов совершенствования методологии до разработки алгоритма их вовлечения в гражданский оборот (Нежданова-Байковская А. В.) // Экономика, предпринимательство и право. № 1 / 2023

Влияние инновационного развития на энергоемкость экономики Арктической зоны Российской Федерации (Наливайченко Е.В., Тишков С.В. и др.) // Вопросы инновационной экономики. № 1 / 2023

Исследование вклада контекста, сетевой активности и самоорганизации в формирование человеческого капитала на основе самообучения в цифровой среде (Черненко И.М., Пелымская И.С.) // Экономика труда. № 1 / 2023

Теоретико-методологические основы промышленной политики и основные направления их совершенствования в современной России (Афанасьев А.А.) // Экономика, предпринимательство и право. № 1 / 2023

Определение оптимального пространственного размещения предприятий по производству молочной продукции (Зинич Л.В., Кузнецова Н.А. и др.) // Экономика, предпринимательство и право. № 1 / 2023

Применение компетентностного подхода в общей системе управления инновационными предприятиями (Вереникина А. О.) // Лидерство и менеджмент. № 4 / 2022

Цифровизация финансовых услуг как направление инновационного развития России (Баранова И.В., Гапон М.Н. и др.) // Вопросы инновационной экономики. № 4 / 2022

Государственные закупки в Китае: роль цифровых инструментов и платформ в поддержке малого и среднего бизнеса (Умнова М.Г., Лю Ясинь) // Вопросы инновационной экономики. № 4 / 2022

Математические модели и алгоритмы интеллектуальной платформы нового типа для реализации индивидуальной траектории обучения с учетом психотипа обучающегося (Сахарова Л.В., Арапова Е.А. и др.) // Информатизация в цифровой экономике. № 2 / 2023

Оценка в Lp-нормах решения задач линейного программирования с приближенными данными (Чувенков А.Ф., Рутта Н.А. и др.) // Информатизация в цифровой экономике. № 1 / 2023

Модель прогнозирования плохой выживаемости у пациентов, перенесших трансъюгулярное внутрипеченочное портосистемное шунтирование

Сравнительное исследование

. 2000 Апрель; 31 (4): 864-71.

doi: 10.1053/he.2000.5852.

М Малинчок ¹ , П. С. Камат, Ф. Д. Гордон, К. Дж. Пейн, Дж. Ранк, П. С. тер Борг

Принадлежности

принадлежность

¹ Отделение гастроэнтерологии, гепатологии и внутренних болезней и отделение биостатистики, клиника Майо, Рочестер, Миннесота, США.

PMID:

10733541
DOI:

10.1053/he.2000.5852

Сравнительное исследование

M Malinchoc et al.

Гепатология.

2000 9 апреля0003

. 2000 Апрель; 31 (4): 864-71.

doi: 10.1053/he.2000.5852.

Авторы

М Малинчок ¹ , П. С. Камат, Ф. Д. Гордон, С. Дж. Пейн, Дж. Ранк, П. С. тер Борг

принадлежность

¹ Отделение гастроэнтерологии, гепатологии и внутренних болезней и отделение биостатистики, клиника Майо, Рочестер, Миннесота, США.

PMID:

10733541
DOI:

10.1053/he.2000.5852

Абстрактный

Трансъюгулярные внутрипеченочные портосистемные шунты (TIPS) могут ухудшить функцию печени и снизить выживаемость у некоторых пациентов. Классификация Чайлд-Пью имеет несколько недостатков при использовании для определения выживаемости у таких пациентов. Выживаемость 231 пациента в 4 медицинских центрах в Соединенных Штатах, которым была проведена плановая TIPS, была изучена с целью разработки статистических моделей для (1) прогнозирования выживаемости пациентов и (2) выявления тех пациентов, у которых смертность, связанная с печенью, после TIPS составила бы 3 месяца или более. меньше. Среди этих плановых пациентов с TIPS 173 прошли процедуру для предотвращения повторного кровотечения из варикозно расширенных вен и 58 для лечения рефрактерного асцита. Смерть, связанная с заболеванием печени, наступила у 110 пациентов, 70 — в течение 3 мес. Регрессия пропорциональных рисков Кокса определила сывороточные концентрации билирубина и креатинина, международное нормализованное отношение протромбинового времени (МНО) и причину основного заболевания печени в качестве предикторов выживаемости у пациентов, подвергающихся плановой TIPS либо для предотвращения повторного кровотечения из варикозно расширенных вен, либо для лечения. рефрактерного асцита. Эти переменные можно использовать для расчета оценки риска (R) для пациентов, которым планируют TIPS. У пациентов с R > 1,8 медиана выживаемости составляла 3 месяца или менее. Эта модель превосходила как классификацию Чайлд-Пью, так и шкалу Чайлд-Пью в прогнозировании выживаемости. Используя логистическую регрессию и те же переменные, мы также разработали номограмму, которая показывает, какие пациенты выживают менее 3 месяцев. Наконец, модель была проверена среди независимой группы из 71 пациента из Нидерландов. Эта модель TIPS Мейо может предсказать раннюю смерть после плановой TIPS либо для предотвращения повторного кровотечения из варикозно расширенных вен, либо для лечения рефрактерного асцита.

Цитируется

Выжившие после портоэнтеростомии по поводу атрезии желчевыводящих путей с нативной печенью с отличным результатом: новое определение «успешной» портоэнтеростомии.

Цубои К., Ватаё Х., Цукуи Т., Суда К., Абэ Э., Фудзимото Т., Оти Т., Лейн Г.Дж., Кога Х., Яматака А.
Цубои К. и др.
Pediatr Surg Int. 2022 1 декабря; 39 (1): 24. doi: 10.1007/s00383-022-05313-w.
Pediatr Surg Int. 2022.

PMID: 36454515
Модель прогнозирования машинного обучения для постгепатэктомической печеночной недостаточности при гепатоцеллюлярной карциноме: многоцентровое исследование.

Ван Дж., Чжэн Т., Ляо И., Гэн С., Ли Дж., Чжан З., Шан Д., Лю С., Ю. П., Хуан И., Лю С., Лю И., Лю С., Ван М., Лю Д., Мяо Х., Ли С., Чжан Б., Хуан А., Чжан Ю., Ци С., Чен С.
Ван Дж. и др.
Фронт Онкол. 2022 ноябрь 2;12:986867. doi: 10.3389/fonc.2022.986867. Электронная коллекция 2022.
Фронт Онкол. 2022.

PMID: 36408144
Бесплатная статья ЧВК.
Исходы и прогностические маркеры пациентов с циррозом и без цирроза, поступивших в гепатологическое отделение интенсивной терапии в университетской больнице третичного уровня.

Абделлатиф З., Элетреби Р., Самир Р., Абдалла М., Лити Р., Зайед Н.
Абдельлатиф З. и др.
Afr Health Sci. 2022 июнь; 22 (2): 377-383. дои: 10.4314/ahs.v22i2.43.
Afr Health Sci. 2022.

PMID: 36407342
Бесплатная статья ЧВК.
Предоперационная оценка MELD предсказывает смертность и неблагоприятные исходы после радикальной цистэктомии: анализ Национальной программы повышения качества хирургии Американского колледжа хирургов.

Аюб Ч., Дакроуб А., Эль-Асмар Дж. М., Али А. Х., Беаини Х., Абдулфаттах С., Эль Хадж А.
Ayoub CH, et al.
Тер Ад Урол. 2022 15 ноя;14:17562872221135944. дои: 10.1177/17562872221135944. электронная коллекция 2022 янв-дек.
Тер Ад Урол. 2022.

PMID: 36407007
Бесплатная статья ЧВК.
MELD или MELD-Na как прогностическая модель смертности после установки трансъюгулярного внутрипеченочного портосистемного шунта.

Кришнан А., Ворета Т.А., Вайдья Д., Лю Ю., Гамильтон Дж.П., Хонг К., Дадабхай А., Ма М.
Кришнан А. и др.
J Clin Transl Гепатол. 2023 28 февраля; 11(1):38-44. doi: 10.14218/JCTH.2021.00513. Epub 2022 13 июля.
J Clin Transl Гепатол. 2023.

PMID: 36406309
Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

41
41

вещества
Грантовая поддержка
- DK34238/DK/NIDDK NIH HHS/США
Введение в вероятностную классификацию: перспектива машинного обучения | by Lars ter Braak

Руководство по переходу от предсказания меток к предсказанию вероятностей

Источник: Насер Тамими на Unsplash.

Вы способны обучать и оценивать модели классификации, как линейные, так и нелинейные структуры моделей. Отличная работа! Теперь вам нужны вероятности классов вместо меток классов. Больше не читай. Это статья, которую вы ищете. В этой статье вы узнаете о различных метриках оценки, их плюсах и минусах, а также об оптимальном обучении моделей для нескольких моделей машинного обучения.

Представьте себе создание модели с единственной целью классификации кошек и собак. Модель классификации не будет идеальной и, следовательно, неправильно классифицирует некоторые наблюдения. Некоторые кошки будут классифицированы как собаки и наоборот. Такова жизнь. В этом примере модель классифицирует 100 кошек и собак. Матрица путаницы является широко используемым инструментом визуализации для демонстрации точности предсказания, и на рисунке 1 показана матрица путаницы для этого примера.

Рисунок 1: Матрица путаницы для классификации 100 кошек и собак. Источник: Автор.

Давайте сосредоточимся на 12 наблюдениях, где модель предсказывает кошку, хотя на самом деле это собака. Если модель предсказывает вероятность кошки 51%, а это оказывается собака, то это возможно. Однако если модель с вероятностью 95% предсказывает кошку, а она окажется собакой? Это кажется крайне маловероятным.

Рисунок 2: Прогнозируемая вероятность появления кошки и порог классификации. Источник: Автор.

Классификаторы используют прогнозируемую вероятность и порог для классификации наблюдений. Рисунок 2 визуализирует классификацию для порога 50%. Использование порога 50% кажется интуитивно понятным, но ограничений на настройку порога нет. Итак, в конце концов, единственное, что имеет значение, — это порядок наблюдений. Изменение цели для прогнозирования вероятностей вместо меток требует другого подхода. Для этого вводим поле вероятностная классификация .

Давайте обобщим от кошек и собак до меток классов 0 и 1. Вероятности класса — это любое действительное число от 0 до 1. Цель модели — сопоставить предсказанные вероятности с метками классов, т. е. максимизировать вероятность, заданную в уравнении. 1, наблюдения меток классов с учетом предсказанных вероятностей.

Уравнение 1: Вероятность для меток классов y и предсказанные вероятности на основе признаков x .

Основным недостатком вероятности является то, что по мере роста числа наблюдений произведение отдельных вероятностей становится все меньше. Таким образом, при достаточном количестве данных вероятность будет ниже численной точности любого компьютера. Кроме того, произведение параметров трудно дифференцировать. Вот почему предпочтение отдается логарифму правдоподобия, обычно называемому логарифмическим правдоподобием. Логарифм — это монотонно возрастающая функция своего аргумента. Следовательно, максимизация журнала функции эквивалентна максимизации самой функции .

Уравнение 2: Logloss для меток классов y и предсказанные вероятности на основе признаков x .

Тем не менее, логарифмическая вероятность по-прежнему масштабируется с количеством наблюдений, поэтому средняя логарифмическая вероятность является лучшей метрикой для объяснения наблюдаемой вариации. Однако на практике большинство людей минимизируют отрицательное среднее логарифмическое правдоподобие вместо того, чтобы максимизировать среднее логарифмическое правдоподобие, потому что оптимизаторы обычно минимизируют функции. Исследователи данных обычно называют эту метрику Logloss, как указано в уравнении. 2. Для более подробного обсуждения Logloss и его связи с метриками оценки, обычно используемыми при оценке модели классификации, я отсылаю вас к этой статье.

Рядом с Logloss, Оценка Брайера , , как указано в уравнении. 3, обычно используется в качестве метрики оценки прогнозируемых вероятностей. По сути, это квадратичная потеря предсказанных вероятностей и меток классов. Обратите внимание на сходство между среднеквадратичной ошибкой (MSE), используемой при оценке регрессионной модели.

Уравнение 3: Оценка Брайера для меток классов y и предсказанные вероятности на основе признаков x .

Однако заметным отличием MSE является то, что минимальный показатель Брайера не равен 0. Оценка Брайера представляет собой квадрат потерь на метки и вероятности , и поэтому по определению не равен 0. Проще говоря, минимум не равен 0, если основной процесс недетерминирован, что является причиной использования вероятностной классификации в первую очередь. Чтобы справиться с этой проблемой, вероятности обычно оцениваются на относительной основе с другими вероятностными классификаторами с использованием, например, оценки навыков Брайера.

В этом разделе я покажу пример шагов перехода от классификации к оценке вероятности с использованием фиктивных данных. В примере будет показано несколько моделей ML, от логистической регрессии до случайных лесов. Давайте сначала создадим фиктивные данные, используя Sklearn. Набор фиктивных данных содержит как информативные, так и избыточные функции, и вводится несколько кластеров для каждого класса.

Фиктивные данные классифицируются с использованием структур модели ML:
- Логистическая регрессия (LR),
- Машина опорных векторов (SVM),
- Дерево решений (DT),
- Случайный лес (RF).
Способность модели ML правильно классифицировать оценивается с использованием показателя ROC-AUC. На рисунке 3 показано, что все модели ML довольно хорошо справляются с классификацией фиктивных данных, т. е. ROC-AUC > 0,65, тогда как RBF SVM и RF работают лучше всего.

Рисунок 3. Оценка ROC-AUC для данных вне выборки для различных структур модели машинного обучения. Источник: Автор.

Однако напомните, что целью модели является предсказание вероятностей. Хорошо, что модели машинного обучения точно классифицируют наблюдения, но насколько хорошо модели предсказывают вероятности классов? Существует два способа оценки предсказанных вероятностей:
- Количественно с помощью оценки Брайера и логарифма потерь;
- Качественно с калибровочным графиком.
Во-первых, модели машинного обучения количественно оцениваются с использованием оценки Брайера и логарифмических потерь. На рисунке 4 показано, что RBF SVM и RF лучше всего справляются с оценкой вероятностей на основе оценки Брайера (слева) и логарифма потерь (справа). Обратите внимание, что Logloss DT относительно высок, и чтобы понять причину этого, я отсылаю вас к этой статье.

Рисунок 4: Оценка Брайера (слева) и логарифмическая потеря (справа) для данных вне выборки для различных структур модели машинного обучения. Источник: Автор.

Во-вторых, модели машинного обучения качественно оцениваются с использованием калибровочного графика. Цель калибровочного графика — показать и оценить, соответствуют ли предсказанные вероятности фактической доле положительных результатов. График объединяет прогнозируемые вероятности в одинаковые сегменты и сравнивает прогнозируемое среднее значение с долей положительных результатов. На рис. 5 показан калибровочный график для нашего примера. Вы можете видеть, что SVM LR и RBF хорошо откалиброваны, т. Е. Средняя прогнозируемая вероятность хорошо соответствует доле положительных результатов. Однако проверка распределения предсказанных вероятностей для LR показывает, что предсказанные вероятности более центрированы, чем для SVM RBF. Кроме того, вы видите, что DT плохо откалиброван, и распределение предсказанных вероятностей кажется неправильным.

Рисунок 5: Калибровочный график (вверху) и распределение вероятностей (внизу) для различных моделей машинного обучения. Источник: Автор.

Почему предсказанные вероятности не совпадают с апостериорными вероятностями?
Никулеску-Мизиль и Каруано объясняют в своей статье 2005 года «Прогнозирование хороших вероятностей с помощью обучения с учителем» , почему некоторые модели машинного обучения обнаруживают искаженные предсказанные вероятности по сравнению с апостериорными вероятностями. Начнем с объяснения первопричины. Когда модель классификации не обучена уменьшать Logloss, прогнозируемые вероятности не совпадают с апостериорными вероятностями. Решением этой проблемы является сопоставление предсказанных вероятностей после обучения модели с апостериорными вероятностями, что известно как калибровка после обучения. Часто используемые методы калибровки вероятности:
- Шкала Платта (Platt, 1999)
- Изотоническая регрессия (Задрозный, 2001)
Источник: (Niculescu et al. , 2005)

Калибровка дерева решений и случайного леса

Модели машинного обучения калибруются с использованием шкалы Платта и изотонической регрессии, которые легко кодируются в Sklearn. Обратите внимание, что LR не откалиброван, потому что эта структура модели обучена уменьшать Logloss и, следовательно, имеет откалиброванные вероятности по умолчанию.

Единственный настраиваемый параметр — количество перекрестных проверок для калибровки вероятности. Никулеску (2005) показывают, что небольшой размер калибровочного набора может ухудшить производительность и что улучшение производительности наиболее положительно для деревьев решений с усилением и пакетированием и машин опорных векторов. Наш пример содержит 8000 наблюдений в тестовом наборе данных. Для 5-кратной перекрестной проверки 1600 наблюдений зарезервированы для размера калибровочного набора.

Рис. 7. Оценка Брайера для шкалы Платта и изотонической регрессии для разных моделей машинного обучения и разных размеров калибровочных наборов. Источник: (Никулеску и др., 2005 г.)

Давайте посмотрим, улучшит ли калибровка вероятности оценку Брайера, логарифмическую потерю и калибровочный график. На рис. 7 показаны оценка Брайера и логарифмическая потеря после калибровки вероятности. Изотоническая регрессия имеет эквивалентную производительность по сравнению с масштабированием Платта, поскольку набор данных содержит достаточное количество наблюдений. Учитывая непараметрический характер изотонической регрессии, я должен предупредить о случаях с небольшими размерами калибровочного набора. Однако, если вы собираетесь выполнять вероятностную классификацию для небольших объемов данных, я предлагаю вам использовать предварительную информацию и изучить область байесовской классификации.

Рисунок 7: Оценка Брайера (слева) и Logloss (справа) после калибровки после обучения на данных вне выборки. Источник: Автор.

На рис. 8 показаны графики калибровки после калибровки после обучения. Вы видите улучшение предсказанных вероятностей для SVM, DT и RF. Кроме того, распределение прогнозируемых вероятностей полностью покрывает диапазон [0, 1] и обеспечивает точные средние прогнозируемые вероятности.

Рисунок 8: Калибровочный график (вверху) и вероятности (внизу) после калибровки моделей машинного обучения после обучения. Источник: Автор.

Влияет ли калибровка вероятности на способность классификации?

Калибровка не меняет порядок предсказанных вероятностей. Калибровка только изменяет предсказанные вероятности, чтобы лучше соответствовать наблюдаемой доле положительных результатов. На рисунке 9 показано, что после калибровки вероятности классификационная способность модели, измеренная показателем ROC-AUC, либо равна, либо лучше.

Рис. 9. Оценка ROC-AUC после калибровки после обучения для различных структур модели машинного обучения. Источник: Автор.

Прогнозировать вероятности? Откалибруйте модель!

На фиктивном примере ясно показано, что калибровка после обучения необходима для точной оценки вероятностей классов для обсуждаемых моделей машинного обучения.

Дополнительные ресурсы

Следующие учебные пособия/лекции были очень полезны для моего понимания вероятностной классификации. Я ранжировал ресурсы по (личной) важности и настоятельно рекомендую проверить эти ресурсы.

Академия
1. Профессор Санджай Лалл, электротехника в Стэнфорде.
2. Научный сотрудник Андреас Мюллер, компьютерные науки, Колумбия.
Промышленность
1. Специалист по данным Бекки Такер, @ Netflix.
2. Специалист по обработке данных Гордон Чен, @ Oracle.
Ссылки

[1] Platt, J. (1999). Вероятностные результаты для машин опорных векторов и сравнение с методами регуляризованного правдоподобия. Достижения в классификаторах с большой маржой (стр. 61–74).

[2] Задрозный Б. и Элкан К. (2001). Получение калиброванных оценок вероятностей из деревьев решений и наивных байесовских классификаторов. ICML (стр. 609–616).