×
Авиамоторная
Академическая
Алексеевская
Алтуфьево
Андроновка
Арбатская
Бабушкинская
Багратионовская
Балашиха
Баррикадная
Бауманская
Беговая
Белорусская
Беляево
Бибирево
Битцевский парк
Ботанический сад
Братиславская
Бульвар Адмирала Ушакова
Бунинская аллея
Верхние Лихоборы
Владыкино
Волгоградский проспект
Волжская
Володарского
Волоколамская
Воробьевы Горы
Выхино
Жулебино
Измайлово
Измайловская
Калужская
Кантемировская
Каховская
Каширская
Киевская
Китай-город
Коломенская
Комсомольская
Коньково
Косино
Котельники
Красногорск
Краснопресненская
Красные Ворота
Крылатское
Кузнецкий мост
Кузьминки
Кунцевская
Курская
Ленинский проспект
Лермонтовский проспект
Лесопарковая
Лефортово
Локомотив
Ломоносовский проспект
Лубянка
Люблино
Медведково
Митино
Мичуринский проспект
Молодежная
Мякинино
Нагатинская
Нагорная
Нахимовский проспект
Некрасовка
Нижегородская
Новогиреево
Новокосино
Новослободская
Новохохловская
Новые Черёмушки
Одинцово
Окружная
Окская
Октябрьское поле
Отрадное
Панфиловская
Парк Культуры
Парк Победы
Партизанская
Первомайская
Перово
Петровско-Разумовская
Печатники
Пионерская
Площадь Революции
Полежаевская
Пражская
Преображенская площадь
Пролетарская
Проспект Вернадского
Проспект Мира
Профсоюзная
Пушкинская
Пятницкое шоссе
Раменки
Римская
Ростокино
Рязанский проспект
Свиблово
Севастопольская
Селигерская
Семеновская
Славянский бульвар
Смоленская
Соколиная гора
Сокольники
Спартак
Спортивная
Стахановская
Стрешнево
Строгино
Суворовский парк
Сухаревская
Таганская
Театральная
Текстильщики
Технопарк
Тимирязевская
Третьяковская
Тропарево
Трубная
Тургеневская
Тушинская
Улица 1905 года
Улица Горчакова
Улица Скобелевская
Улица Старокачаловская
Университет
Филевский парк
Фрунзенская
Чертановская
Чкаловская
Шаболовская
Шоссе Энтузиастов
Щелковская
Щукинская
Электрозаводская
Юго-Западная
При устройстве на работу в органы службы безопасности и государственной власти Вам необходимо предоставить медицинскую справку о профессиональной пригодности (форма 001-ГСу). Подобрать клинику и быстро записаться на медосмотр можно через онлайн-сервис VMEDIC. Обследование проводят в соответствии с нормами Минздрава, и выданный документ является официальным на 100%.
Развернуть
Время оформления:
20 минут
Срок действия:
1 год
Записаться на услугу Вы можете по телефону:
8 (495) 120-33-86 Адреса клиник Москвы и Московской областиСортировать:
По метроПо названиюПо рейтингу
Все районы, метроАвиамоторнаяАкадемическаяАлексеевскаяАлтуфьевоАндроновкаАрбатскаяБабушкинскаяБагратионовскаяБалашихаБаррикаднаяБауманскаяБеговаяБелорусскаяБеляевоБибиревоБитцевский паркБотанический садБратиславскаяБульвар Адмирала УшаковаБунинская аллеяВАОВДНХВерхние ЛихоборыВладыкиноВолгоградский проспектВолжскаяВолодарскогоВолоколамскаяВоробьевы ГорыВыхиноЖулебиноЗАОИзмайловоИзмайловскаяКалужскаяКантемировскаяКаховскаяКаширскаяКиевскаяКитай-городКоломенскаяКомсомольскаяКоньковоКосиноКотельникиКрасногорскКраснопресненскаяКрасные ВоротаКрылатскоеКузнецкий мостКузьминкиКунцевскаяКурскаяЛенинский проспектЛермонтовский проспектЛесопарковаяЛефортовоЛокомотивЛомоносовский проспектЛубянкаЛюблиноМедведковоМитиноМичуринский проспектМолодежнаяМякининоНагатинскаяНагорнаяНахимовский проспектНекрасовкаНижегородскаяНовогиреевоНовокосиноНовослободскаяНовохохловскаяНовые ЧерёмушкиОдинцовоОкружнаяОкскаяОктябрьское полеОтрадноеПанфиловскаяПарк КультурыПарк ПобедыПартизанскаяПервомайскаяПеровоПетровско-РазумовскаяПечатникиПионерскаяПлощадь РеволюцииПолежаевскаяПражскаяПреображенская площадьПролетарскаяПроспект ВернадскогоПроспект МираПрофсоюзнаяПушкинскаяПятницкое шоссеРаменкиРимскаяРостокиноРязанский проспектСВАОСвибловоСевастопольскаяСелигерскаяСеменовскаяСЗАОСлавянский бульварСмоленскаяСоколСоколиная гораСокольникиСпартакСпортивнаяСтахановскаяСтрешневоСтрогиноСуворовский паркСухаревскаяТаганскаяТеатральнаяТекстильщикиТехнопаркТимирязевскаяТретьяковскаяТропаревоТрубнаяТургеневскаяТушинскаяУлица 1905 годаУлица ГорчаковаУлица СкобелевскаяУлица СтарокачаловскаяУниверситетФилевский паркФрунзенскаяХимкиЦАОЧертановскаяЧкаловскаяШаболовскаяШоссе ЭнтузиастовЩелковскаяЩукинскаяЭлектрозаводскаяЮАОЮВАОЮго-ЗападнаяЮжнаяЮЗАО
По бренду
Доктор с Вами Клиника центр качества Лечебно-диагностический центр Медикалклаб СитиМед ЭльКлиник
Позвоните нам, мы подберем для Вас клинику и запишем на прием!
8 (495) 120-33-86
Согласно постановлению Министерства здравоохранения РФ, люди с некоторыми видами заболеваний не могут осуществлять государственную гражданскую и муниципальную службу. Такими болезни являются: эпилепсия, шизофрения, умственная отсталость, невралгия. Поэтому для трудоустройства нужно получить свидетельство об отсутствии медицинских противопоказаний, то есть справку 001 ГС/у.
Ее могут выдать в любом медучреждении, наделенном соответствующей лицензией, после прохождения медосмотра. Покупка готовой справки ГСУ – это противозаконно и чревато штрафом и увольнением.
Обратите внимание, что медицинская справка для госслужбы 001-ГС/у выдается на 1 год.
Прежде всего нужно получить медсправку из психодиспансера, а также из наркодиспансера (о том, то вы не состоите на учете у нарколога). Потом можно отправляться в любой медцентр. Кроме вышеуказанных документов, нужно взять паспорт и направление от работодателя.
Гражданин, желающий стать госслужащим, должен пройти медицинскую комиссию, порядок которой установлен указом Минздрава. Подробные данные медосмотра записываются в амбулаторной карте. На основании этих сведений терапевт напишет свое заключение. В справке 001 ГСу будет указано, есть или отсутствуют у вас заболевания, которые мешают работать на госслужбе.
Бланк заверяется подписью терапевта и главврача клиники, а также ее официальной печатью. Также в медицинской справке обязательно должна быть указана дата выдачи.
Для получения справки по форме 001 ГСу нужно:
Затем вам только останется подождать 2-3 дня, пока придут результаты анализов.
При оформлении медицинской справки по форме 001-ГС/у в государственной больнице люди сталкиваются со следующими проблемами:
С помощью онлайн-сервиса VMEDIC можно в течение нескольких минут подобрать удобно расположенный медцентр с подходящим графиком работы и записаться на медосмотр. Отзывы пациентов позволят убедиться в высоком качестве работы выбранной клиники.
Противопоказаниями к получению считаются некоторые патологии:
Для получения справки выделяется несколько дней, с помощью сервиса VMEDIC вы можете получить ее максимально быстро.
Период действия справки приравнивается к 6 месяцам и после этого работник должен вновь проходить мед.осмотр у специалистов.
Справка 001-ГС/у для госслужащих необходима для всех тех, кто будет задействован на всех уровнях государственной службы: от муниципального учреждения до федерального министерства. Документ будет требоваться при трудоустройстве в любое государственное учреждение.
Медицинская справка для поступления на государственную службу действительна в течение 1 года. Если срок ее действия закончился, а человек так и не был принят на работу в государственную организацию, то необходимо оформлять новый медицинский документ. Работающие сотрудники госструктур должны оформлять заключение ежегодно.
Время прохождения и срок оформления справки для госслужбы — 1-2 дня. Специалисты медицинской компании «Приоритет» будут стараться оказать услуги как можно быстрее.
Стоимость оформления справки 001-ГС/у на работу:
Для мужчин | 1800 руб |
Для женщин | 2000 руб |
Для получения справки на госслужбу 001-ГС/у нужно пройти следующих врачей:
Если вы недавно уже проходили невролога и терапевта и в амбулаторной карте есть соответствующие записи, то повторно проходить их не нужно.
Обращаем ваше внимание на то, что заключения психиатра и нарколога для справки 001-ГС/у на работу нужно получать по месту жительства. У психиатрических и наркологических диспансеров есть собственные базы данных, в которых ведется профильный учет лиц. Подобная информация конфиденциальна и не подлежит разглашению.
Для получения справки нужно сдать следующие лабораторные анализы:
Перечень не является исчерпывающим для пациентов с хроническими болезнями, а также при выявлении симптомов болезненных состояний.
Для оформления справки на госслужбу 001-ГС/у нужно иметь с собой следующие документы:
Желательно, чтобы пациент имел с собой амбулаторную карту. Мужчинам нужно предъявить военный билет.
Оформить медицинскую справку 001-ГС/у в Санкт-Петербурге вы можете в медицинских центрах «Приоритет». В отличие от муниципальных поликлиник, у нас нет очередей — мы оформляем необходимые медицинские документы максимально оперативно.
Справка 001-ГС/у на работу оформляется на специальном бланке. Каждый документ имеет свой номер, на нем указываются реквизиты медицинского учреждения, проставляются все печати и заключения специалистов. Мы не рекомендуем покупать готовый медицинский документ, поскольку проверить его законность очень легко. Предъявителю поддельного документа может грозить уголовная ответственность на основании ст. 327 УК РФ.
Подробный обзор того, как дизайнеры Jordan переосмыслили оригинальный AJ1 1985 года, чтобы создать новые Air Jordan 1 «Чикаго».
Последнее обновление: 23 ноября 2022 г.
Чтение: 7 мин.
Вы уже знаете, что такое Air Jordan 1. Это основа культуры кроссовок.
Air Jordan 1, однако, не суждено было стать классикой на все времена.
Когда он впервые дебютировал в 1985 году, особых ожиданий не было. Вместо этого критики громко чирикали о решении Nike заключить с Майклом Джорданом крупную сделку по кроссовкам до того, как он сыграет одну игру, и о том, что новичок решил подписать контракт с компанией, которая до того момента была известна прежде всего своими кроссовками.
Джордан быстро изменил ситуацию на площадке, выиграв награду «Новичок года», набирая в среднем 28,2 очка за игру, 6,5 подбора и 5,9APG в 1985 году, надевая Air Jordan 1. Стремительный взлет Майкла Джексона привел к появлению Air Jordan 1, что привело к общенациональному спросу и сделало кроссовки обязательными для поклонников.
Модель AJ1 «Chicago» была вдохновлена оригинальной расцветкой Air Jordan 1 с высоким верхом, впервые выпущенной в 1985 году. Эта обувь восходит к тому времени, когда коробки из-под обуви часто терялись на складах. , только для того, чтобы быть найденным снова спустя годы.
До появления сложных систем инвентаризации продукты обычно отслеживались с помощью ручки и бумаги. Человеческая ошибка была неизбежна и часто приводила к тому, что обувные коробки имели несоответствующие крышки.
AJ1 Chicago — это возврат к той эпохе, вдохновленный тем, как выглядели бы оригинальные Air Jordan 1 1985 года, если бы их нашли десятилетия спустя на пыльном складе.
По словам команды дизайнеров Jordan, целью этой обуви было создать «момент путешествия во времени», особенно для нового поколения потребителей. Процесс покупки обуви сегодня сильно отличается от того, каким он был в 80-х годах. Этот кроссовок пытается передать чувство потерянности и обретения, давая потребителям представление о том, как выглядели бы свежие винтажные AJ1 в свое время.
Команда Jordan Brand, ответственная за разработку AJ1 Chicago, уделяла особое внимание каждой детали дизайна обуви, чтобы воплотить в жизнь эту ностальгическую историю. Дизайнеры Jordan изучили несколько пар оригинальных кроссовок AJ1 в разной степени износа, чтобы уловить нюансы внешнего вида обуви, описанной как «легкая или не изнашиваемая, но изготовленная из материалов, которые годами лежали в коробке и не выдержали испытания временем. ”
В конце концов, команда сосредоточилась на нескольких ключевых элементах дизайна Чикаго, чтобы продвинуть историю AJ1 вперед. На изображении ниже показаны обновленные Chicago 2022 года (вверху) рядом с оригинальными Air Jordan 1 1985 года (внизу), чтобы подчеркнуть вдохновение кроссовок.
Цветовая гамма Chicago 2022 отличается рядом ключевых элементов дизайна, вдохновленных OG AJ1.
Как и у оригинала, AJ1 Chicago имеет увеличенный логотип Swoosh на боковой панели, напоминающий стиль 80-х.
Одним из наиболее распространенных признаков старения оригинальной пары AJ1 был потрескавшийся и выцветший ошейник на щиколотках. Черный кожаный материал, обернутый вокруг воротников на щиколотках, имел тенденцию высыхать и трескаться с течением времени и часто начинал отслаиваться при носке и обращении.
Воротники на лодыжках нового Chicago повторяют этот потрепанный внешний вид и напоминают коллекционерам, которые понимают, насколько осторожно нужно обращаться с парой оригиналов 1985 года.
Подобно бортикам на лодыжках, резиновая подошва cupsole оригинального AJ1 со временем стареет, приобретая светло-желтый оттенок. Чикаго отдает дань уважения этому образу.
По словам команды Jordan Brand Design, если обувь годами хранить в коробке и не обслуживать должным образом, она растрескается, пожелтеет и покроется пигментом. Цель AJ1 Chicago заключалась в том, чтобы намекнуть на этот тонкий стареющий вид, добавив при этом тактильности подошве обуви.
Кожа — натуральный материал, требующий постоянного ухода. С годами небрежного обращения на складе кожа начинает высыхать и оставлять видимые следы старения. Кожа Chicago предлагает намеки на сухость, особенно в области носка и боковых панелей. Но эффект чисто эстетический.
Дизайнеры Jordan Brand обратили внимание на состояние кожи нескольких старых пар AJ1. Наблюдая за тем, как некоторые масла в коже выходят на поверхность и создают различные видимые эффекты, они воссоздали богатый вид, используя материалы премиум-класса, которые сегодняшним потребителям прослужат дольше.
Отдавая дань характеру цветовой гаммы «потери и находки», обновленный Chicago поставляется с несоответствующей крышкой коробки, которая говорит о том, что обувь теряется в подсобных помещениях и подвалах.
Дизайнеры добавили дополнительные детали как внутри, так и снаружи коробки, чтобы привлечь внимание к рекламе обуви, созданной когда-то давно. По мнению команды дизайнеров Jordan, каждая деталь должна быть узнаваема теми, кто вырос в те дни, и в то же время давать новым любителям кроссовок возможность испытать, на что это было похоже.
Одним из таких примеров является прилагаемая к каждой паре винтажная квитанция, призванная воспроизвести настоящие квитанции, которые попали в руки коллекционеров из старых обувных коробок. Квитанция вызывает образы того, как кроссовки приобретались аналоговым способом до эпохи Интернета.
В результате множества уникальных дизайнерских решений не каждая пара обновленных AJ1 будет выглядеть одинаково. Тонкие различия в каждом кроссовке усиливают возврат к этой цветовой гамме.
Дизайнеры Jordan использовали подход, который придал Air Jordan 1 Chicago 2022 года «преимущество, повествование и связь». Они хотели, чтобы внешний вид и ощущения были связаны с историей, связанной с чем-то, о чем многие потребители, возможно, даже не подозревают. В конечном счете, будь то старая школа или новое поколение, Jordan Brand хочет, чтобы каждый потребитель видел красоту в истории обуви.
Будьте в курсе
Когда поступит в продажу Air Jordan 1 Chicago?Кроссовки поступили в продажу 19 ноября 2022 года. Кроссовки Chicago будут доступны в полном семейном размере.
Сколько будут стоить Air Jordan 1 Chicago?AJ1 Chicago продается по цене 180 долларов США для взрослых. Цены будут варьироваться в зависимости от страны.
Обувь будет доступна в полном семейном размере по следующим ценам:
Вы можете найти обувь на сайте SNKRS. com и в приложении SNKRS, а также в магазинах Jordan Brand и у розничных продавцов по всему миру.
Будьте в курсе событий, нажав «Уведомить меня» на SNKRS.
Является ли Air Jordan 1 Chicago баскетбольной обувью?Как и все кроссовки Jordan, Air Jordan 1 Chicago (также известные как «Потерянные и найденные») изначально разрабатывались как кроссовки для баскетбола. Он вдохновлен Air Jordan 1 1985 года, поэтому в нем используются технологии старой школы и амортизация.
Air Jordan 11 Varsity Red: Взрыв из прошлого с вишенкой на вершине
6 способов дезинфекции кроссовок
Как избавиться от складок и складок на обуви
5 лучших стилей парусиновой обуви от Nike
Best Buys Air to Air Сейчас
При выполнении классификации часто требуется предсказать не только класс метка, но и связанная с ней вероятность. Эта вероятность дает некоторое своего рода уверенность в предсказании. Этот пример демонстрирует, как визуализировать, насколько хорошо откалиброваны предсказанные вероятности с помощью калибровки кривые, также известные как диаграммы надежности. Калибровка некалиброванного также будет продемонстрирован классификатор.
# Автор: Alexandre Gramfort# Ян Хендрик Метцен # Лицензия: пункт BSD 3.
Мы будем использовать набор данных синтетической бинарной классификации со 100 000 выборок. и 20 функций. Из 20 признаков информативны только 2, 10 избыточность (случайные комбинации информативных признаков) и остальные 8 неинформативны (случайные числа). Из 100 000 образцов 1000 будут использоваться для подгонки модели, а остальные для тестирования.
из sklearn.datasets импортирует make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split X, y = make_classification( n_samples=100_000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42 ) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, Y, test_size = 0,99, random_state = 42 )
Сначала сравним:
Логистическая регрессия
(используется в качестве базового
поскольку очень часто хорошо регуляризованная логистическая регрессия
откалиброван по умолчанию благодаря использованию log-loss)
Некалиброванный GaussianNB
GaussianNB
с изотоническим и сигмовидным
калибровка (см. Руководство пользователя)
Калибровочные кривые для всех 4 условий приведены ниже со средним
прогнозируемая вероятность для каждого бина по оси x и доля положительных
классы в каждом бине по оси Y.
импортировать matplotlib.pyplot как plt из matplotlib.gridspec импортировать GridSpec из sklearn.caulibration импортировать CalibratedClassifierCV, CalibrationDisplay из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB lr = логистическая регрессия (C = 1,0) gnb = ГауссоваNB() gnb_isotonic = CalibratedClassifierCV (gnb, cv = 2, метод = "изотонический") gnb_sigmoid = CalibratedClassifierCV (gnb, cv = 2, метод = "сигмоид") clf_list = [ (лр, "Логистика"), (gnb, «Наивный Байес»), (gnb_isotonic, «Наивный байесовский + изотонический»), (gnb_sigmoid, "Наивный Байес + Сигмоид"), ]
рис = plt.figure(figsize=(10, 10)) gs = GridSpec(4, 2) цвета = plt.cm.get_cmap ("Темный2") ax_dication_curve = fig.add_subplot (gs [: 2,: 2]) калибровка_дисплеев = {} для i, (clf, name) в перечислении (clf_list): clf.fit(X_train, y_train) display = CalibrationDisplay.from_estimator( клаф, X_тест, у_тест, n_bins=10, имя=имя, топор = топор_калибровка_кривая, цвет = цвета (я), ) калибровка_дисплеев[имя] = дисплей ax_калибровка_curve.grid() ax_dication_curve.set_title ("Калибровочные графики (Наивный Байес)") # Добавить гистограмму grid_positions = [(2, 0), (2, 1), (3, 0), (3, 1)] для i, (_, имя) в перечислении (clf_list): строка, столбец = grid_positions[i] топор = fig.add_subplot (gs [строка, столбец]) топор.хист( калибровка_дисплеев[имя].y_prob, диапазон = (0, 1), бункеры = 10, метка=имя, цвет = цвета (я), ) ax.set(title=name, xlabel="Средняя прогнозируемая вероятность", ylabel="Количество") plt.tight_layout() plt.show()
Неоткалиброван GaussianNB
плохо откалиброван
из-за
избыточные функции, которые нарушают предположение о независимости функций
и приводят к чрезмерно уверенному классификатору, на что указывает
типичная транспонированная сигмовидная кривая. Калибровка вероятностей GaussianNB
с изотонической регрессией может исправить
это проблема, как видно из почти диагональной калибровочной кривой.
Сигмовидная регрессия также улучшает калибровку
немного,
хотя и не так сильно, как непараметрическая изотоническая регрессия. Это может быть
связано с тем, что у нас есть много данных калибровки, так что
можно использовать большую гибкость непараметрической модели.
Ниже мы проведем количественный анализ с учетом нескольких классификаций метрики: потеря оценки Брайера, потеря журнала, точность, отзыв, оценка F1 и РПЦ АУК.
из коллекций импортировать defaultdict импортировать панд как pd из импорта sklearn.metrics ( точность_оценка, отзыв_оценка, f1_score, brier_score_loss, log_loss, roc_auc_score, ) баллы = defaultdict(список) для i, (clf, name) в перечислении (clf_list): clf.fit(X_train, y_train) y_prob = clf.predict_proba(X_test) y_pred = clf.predict(X_test) баллы["Классификатор"].append(имя) для метрики в [brier_score_loss, log_loss]: score_name = metric.__name__.replace("_", " ").replace("score", "").capitalize() scores[score_name].append(метрика(y_test, y_prob[:, 1])) для метрики в [precision_score, Remember_score, f1_score, roc_auc_score]: score_name = metric.__name__.replace("_", " ").replace("score", "").capitalize() scores[score_name].append(метрика(y_test, y_pred)) score_df = pd.DataFrame(баллы).set_index("Классификатор") score_df.round (десятичные знаки = 3) score_df
Потеря шиповника | Потеря журнала | Точность | Отзыв | Ф1 | Рок и | |
---|---|---|---|---|---|---|
Классификатор | ||||||
Логистика | 0,098921 | 0,323178 | 0,872009 | 0,851408 | 0,861586 | 0,863157 |
Наивный Байес | 0,117608 | 0,782755 | 0,857400 | 0,875941 | 0,866571 | 0,865055 |
Наивный байесовский + изотонический | 0,098332 | 0,370738 | 0,883065 | 0,836224 | 0,859007 | 0,862690 |
Наивный Байес + сигмоид | 0,108880 | 0,368896 | 0,861106 | 0,871277 | 0,866161 | 0,865300 |
Обратите внимание, что, несмотря на то, что калибровка улучшает потерю оценки Бриера (a
метрика, составленная
срока калибровки и срока уточнения) и логарифмических потерь, это не
значительно изменить показатели точности предсказания (точность, полнота и
оценка F1). Это связано с тем, что калибровка не должна существенно изменить прогноз.
вероятности в месте порога принятия решения (при x = 0,5 на
график). Однако калибровка должна сделать предсказанные вероятности более
точным и, следовательно, более полезным для принятия решений о распределении
неопределенность.
Кроме того, ROC AUC вообще не должна изменяться, поскольку калибровка
монотонное преобразование. Действительно, ни на какие показатели ранга не влияет
калибровка.
Далее будем сравнивать:
Логистическая регрессия
(базовый уровень)
Некалиброванный LinearSVC
. Поскольку SVC не выводит
вероятности по умолчанию, мы наивно масштабируем вывод
solution_function в [0, 1], применяя масштабирование минимум-максимум.
LinearSVC
с изотоническим и сигмовидным
калибровка (см. Руководство пользователя)
импортировать numpy как np из sklearn.svm импортировать LinearSVC класс NaivelyCalibratedLinearSVC (LinearSVC): """LinearSVC с методом predict_proba, который наивно масштабируется вывод `decision_function` для бинарной классификации.""" def fit(self, X, y): супер (). Подходит (X, Y) df = self.decision_function(X) self.df_min_ = df.min() self.df_max_ = df.max() защита предсказать_проба (я, X): """Минимальный-максимальный масштаб вывода `decision_function` на [0, 1].""" df = self.decision_function(X) калиброванное_df = (df - self.df_min_) / (self.df_max_ - self.df_min_) proba_pos_class = np.clip (откалиброванный_df, 0, 1) proba_neg_class = 1 - proba_pos_class proba = np.c_[proba_neg_class, proba_pos_class] вернуть проба
лр = логистическая регрессия (C = 1,0) svc = NaivelyCalibratedLinearSVC (max_iter = 10_000) svc_isotonic = калиброванный классификаторCV (svc, cv = 2, метод = «изотонический») svc_sigmoid = калиброванный классификаторCV (svc, cv = 2, метод = «сигмоид») clf_list = [ (лр, "Логистика"), (СВК, "СВК"), (svc_isotonic, «СВК + Изотонический»), (svc_sigmoid, "SVC + сигмоид"), ]
рис = plt.figure(figsize=(10, 10)) gs = GridSpec(4, 2) ax_dication_curve = fig.add_subplot (gs [: 2,: 2]) калибровка_дисплеев = {} для i, (clf, name) в перечислении (clf_list): clf.fit(X_train, y_train) display = CalibrationDisplay.from_estimator( клаф, X_тест, у_тест, n_bins=10, имя=имя, топор = топор_калибровка_кривая, цвет = цвета (я), ) калибровка_дисплеев[имя] = дисплей ax_калибровка_curve.grid() ax_dication_curve.set_title("Калибровочные графики (SVC)") # Добавить гистограмму grid_positions = [(2, 0), (2, 1), (3, 0), (3, 1)] для i, (_, имя) в перечислении (clf_list): строка, столбец = grid_positions[i] топор = fig.add_subplot (gs [строка, столбец]) топор.хист( калибровка_дисплеев[имя].y_prob, диапазон = (0, 1), бункеры = 10, метка=имя, цвет = цвета (я), ) ax.set(title=name, xlabel="Средняя прогнозируемая вероятность", ylabel="Количество") plt.tight_layout() plt.
show()
LinearSVC
показывает обратное
поведение к GaussianNB
; калибровка
кривая имеет сигмовидную форму, что характерно для неуверенного в себе
классификатор. В случае LinearSVC
это вызвано
по свойству запаса шарнирной потери, которое фокусируется на образцах, которые
вблизи границы решения (опорные векторы). Образцы, которые далеко
вдали от границы решения не влияют на потерю шарнира. Таким образом, это делает
смысл в том, что LinearSVC
не пытается разделить сэмплы
в регионах с высоким уровнем достоверности. Это приводит к более плоской калибровке
кривые около 0 и 1 и эмпирически показано с различными наборами данных
в Никулеску-Мизиль и Каруана [1].
Оба вида калибровки (сигмовидная и изотоническая) могут решить эту проблему и дают аналогичные результаты.
Как и раньше, мы показываем потерю очков Брайера, логарифмическую потерю, точность, отзыв, оценка F1 и РПЦ АУК.
балла = defaultdict(список) для i, (clf, name) в перечислении (clf_list): clf.fit(X_train, y_train) y_prob = clf.predict_proba(X_test) y_pred = clf.predict(X_test) баллы["Классификатор"].append(имя) для метрики в [brier_score_loss, log_loss]: score_name = metric.__name__.replace("_", " ").replace("score", "").capitalize() scores[score_name].append(метрика(y_test, y_prob[:, 1])) для метрики в [precision_score, Remember_score, f1_score, roc_auc_score]: score_name = metric.__name__.replace("_", " ").replace("score", "").capitalize() scores[score_name].append(метрика(y_test, y_pred)) score_df = pd.DataFrame(баллы).set_index("Классификатор") score_df.round (десятичные знаки = 3) score_df
Потеря шиповника | Потеря журнала | Точность | Отзыв | Ф1 | Рок и | |
---|---|---|---|---|---|---|
Классификатор | ||||||
Логистика | 0,098921 | 0,323178 | 0,872009 | 0,851408 | 0,861586 | 0,863157 |
СВК | 0,144944 | 0,465663 | 0,872201 | 0,851772 | 0,861865 | 0,863420 |
СВК + Изотонический | 0,099827 | 0,377027 | 0,853032 | 0,878041 | 0,865356 | 0,863306 |
СВК + сигмовидная | 0,098760 | 0,321305 | 0,873703 | 0,848723 | 0,861032 | 0,862957 |
Как и в случае GaussianNB
выше, калибровка улучшается
как потеря очков Брайера, так и потеря логарифма, но не изменяет
Меры точности предсказания (точность, отзыв и оценка F1) много.
Об авторе