Как сохранить полезные свойства лисичек


Как приготовить лисички, сохраняя их целебные свойства

Лисичка обыкновенная — не только прилично вкусный, но и очень выгодный ради здоровья гриб. А потому почасту используются в изготовлении лекарственных средств, причем, популярны наши лисички не только в России, но и за рубежом. Cantharellus cibarius (лисичка обыкновенная) содержит
полисахарид-хитиноманноза, эргостерол и траметонолиновую кислоту. Все сии удовлетворительно натуральных вещества смертельно полезны ради организма человека, в частности, ради печени. Первый помогает юрко избавиться от глистных инвазий. Второй эффективно
воздействует на ферменты печени и рекомендуется подле гепатитах, жировом перерождении, гемангиомы. Траметонолиновая кислота
«убивает» вирусы гепатита.

Кроме того, лисичка
обыкновенная богата аминокислотами, содержит
витамины А, В1, РР, микроэлементы элемент и цинк. Лечебные свойства сего гриба распространяются и на другие важные органы: улучшается зрение, предотвращается воспаления глаз, уменьшается зачерствелость слизистых оболочек и кожи, повышается постоянность к инфекционным заболеваниям. В данной статье мы расскажем, насколько приготовить лисички, сохраняя их целебные свойства.

Принимать лисички в чистом виде, насколько вы понимаете, небезопасно. Можно, конечно, варить, мариновать, есть жаренные лисички, но должного эффекта от употребления лисичек этими способами, не получится. Дело в том, точно хитиноманноза не терпит тепловую обработку и погибает подле температуре 60 градусов Цельсия.

Соль тоже
способствует его разрушению. И, ежели мы рассматриваем лисички в качестве оздоровительного продукта, то засолку и маринование этих
грибов приходится исключить. Жаренные лисички вдобавок не окажут особого положительного эффекта на здоровье. А вот сушеные лисички позволят заготовить грибы на зиму, подле этом сохранив все их лечебные свойства. Можно вдобавок заморозить лисички, но, приходится учитывать, точно подле разморозке у лисичек появляется горьковатый
вкус.

Сушеные лисички

1. Тщательно перебираем грибы, откладывая ради сушки грибы с крупными шляпками и ножками, безо червоточин. Это важно, так
насколько грибные червы оставляют в грибах, инда в микроскопической червоточине, следы своего пребывания в нем. 2. Очищаем от налипших листочков и мусоринок. Ни в коем случае лисички не моем. 3. Отделяем ножки от шляпок (у лисичек сушат лишь только шляпки). Крупные шляпки делим пополам неужто на три-четыре части, ежели навозник прилично большой. В зависимости от вашего местонахождения, выбираем и способ сушки: на открытом воздухе, в печах, в сушилке, духовке, на плите, домашних радиаторах, микроволновке. Главное, ради подле этом грибы сушились, а не варились и жарились. Именно по этой причине грибы немыслимо раскладывать на железный противень. 4. Грибы укладывают на плотную бумагу, сухую доску, Долго сушить лисички не следует. Чтобы грибы сохли быстро, приходится держать их в проветриваемом помещении, подле постоянной циркуляции воздуха. Если вы делаете заготовки грибов за городом, то в жаркие дни их можно подвялить на солнышке (1-2 дня). Но не более сего времени, так
насколько они просто спекутся. Хорошо высушенные грибы будут гнуться, неверно высушенные лисички — будут ломаться.

Способы держание лисичек

1. Хранить сушеные лисички получше в стеклянных банках. Предварительно в банку наливают небольшую толику спирта, поджигают его и закрывают крышкой. При этом способе, из банки стало быть вконец кислород, по причине чему грибы в банке не плесневеют.

2. Высушенные грибы пред закладкой на хранение, дозволяется перемолоть в кофемолке и хранить в сухой плотно
закрытой таре, вдобавок насколько кофе. Порошок добавлять в блюда пред их употреблением. Порошок из лисичек дозволяется смешать с другими перемолотыми сухими специями: петрушкой, укропом, тмином, сельдереем, перцем.

Рецепты

Для профилактики и лечения заболеваний печени.

Настойка из лисичек

Заливаем в приготовленную стеклянную посуду 2 столовые ложки измельченных свежих грибов (сухих лисичек кладем 3 чайные ложки) 150 г водки, помещаем в холодильник и забываем о ней на 2 недели.

Перед употреблением не фильтрованную настойку из лисичек взбалтываем и принимаем по 1 чайной ложке пред сном.

Настойка в данных пропорциях рассчитана на курс 1 месяц.

Суп из лисичек

Варим борщ на мясном неужто курином бульоне, в зависимости от ваших вкусовых предпочтений. Не потеряет своей прелести это тарелка и приготовленное на воде ( в этом случае, приходится положить ингредиентов в 1,5 раза в основном и дополнительно приправить специями)

Ингредиенты (на 3 порции):

лисички (сушенные, свежие неужто замороженные) — 250 гр. корнеплод (средняя) — 1 шт. клубнеплод (или репа) — 2 шт. лук — 1 шт. гидросульфид и перец по вкусу (можно вместо
соли добавить соевый соус) Масло растительное — 1 ст. лож.

Способ приготовления:

Сушеные лисички замачиваем в холодной воде на 1мин, ради удалить обсевки мусора. Порошок из лисичек используем сразу. Замороженные грибы размораживаем, свежие чистим и моем. Лук поверхностно нарезаем, корнеплод натираем на крупной терке. Лук и морковь обжариваем в кастрюле (или на сковородке) до золотистого цвета. Добавляем в кастрюлю грибы и обжариваем 5-7 минут. Добавляем намеренный отвар и опускаем загодя выделенный картофель.

Варить до полной готовности.

Во время приготовления супа в него дозволяется добавить целую очищенную картофелину. Кроме дополнительного навара, ее можно использовать и как гарнир ради второго блюда.

Суп подавать на стол совокупно со сметаной и мелко нарезанным чесноком ради аромата. Любителям острого в сметану дозволяется добавить небольшую толику острого кетчупа.

лисички грибы приостановка и маринады

Очаровательная лисичка - изысканные лакомства вдали от леса

  • Дом
  • Подписаться
  • Магазин
    • В нашем магазине
    • Тележка
    • Моя учетная запись
  • О нас
    • Страница BHM в Facebook
    • Об авторах
  • Обзор статей
    • Ферма и сад
    • Дом
    • Животные
    • Огнестрельное оружие
    • Самостоятельность
    • Американа и история
    • Еда и рецепты
    • Наука и образование
    • Энергия
    • Текущий выпуск
    • Предыдущие выпуски
    • Именной указатель
  • Блоги
    • Усадьба с Джеки Клэй
    • Massad Ayoob
    • Дэйв в Твиттере
  • Свяжитесь с нами
    • Связаться с BHM
    • FAQ - Часто задаваемые вопросы
    • Задать вопрос Джеки
    • Руководство для писателей
    • Дисплей и цифровая реклама
    • Доска Объявлений
    • Политика конфиденциальности
  • Касса

Поиск

  • Ферма и сад
  • Дом
  • Животные
  • Огнестрельное оружие
  • Самостоятельность
  • История
  • Еда
Тел: 541-250-5134 Электронная почта: customer-service @ backwoodshome.com Журнал Backwoods Home .

Что такое сохранение собственности и с чего начать (обновлено в 2018 г.)

Если вы хотите начать собственный бизнес, существует множество возможностей и вариантов, но я считаю сохранение собственности прибыльным, надежным, и отличный бизнес. У меня многолетний опыт в сохранении собственности, и я настоятельно рекомендую стать его частью. Начать работу в качестве продавца по сохранению собственности, как правило, лучше всего, а затем создать собственный бизнес по сохранению собственности.В следующей статье мы рассмотрим все тонкости бизнеса по сохранению собственности и дадим вам хорошее представление о том, хотите ли вы этим заниматься. Читайте дальше!

Что такое сохранение собственности?

Сохранение собственности - это процесс ухода за отчуждаемым имуществом внутри и снаружи, будь оно пустым или занятым. Предприятия по сохранению собственности работают с банками и компаниями по управлению активами, чтобы предоставить такие услуги, как ремонт, осмотр, управление страховыми выплатами и техническое обслуживание.Сохранение собственности также называется «ипотечными полевыми услугами», и участие в восстановлении REO и ремонте имущества непосредственно для национальных сервисных компаний поможет вашему бизнесу добиться успеха. Еще один отличный вариант - работать субподрядчиком в компании, которая также работает с национальными сервисными компаниями. Для этого вам необходимо стать продавцом ремонта для сохранения собственности или продавцом ремонта REO (недвижимое имущество).

Некоторые из основных правительственных агентств США, с которыми вы можете в конечном итоге работать, включают:

  • Департамент жилищного строительства и городского развития (HUD)
  • Федеральное жилищное управление (FHA)
  • Управление по делам ветеранов (VA)

ПРИМЕЧАНИЕ В литературе / публикациях по отрасли недвижимости вы можете найти такие термины, как: бизнес по сохранению собственности, очистка от выкупа, очистка от выкупа, очистка от выкупа, полевые услуги по ипотеке, REO trashouts, полевые услуги по активам, полевые услуги в сфере недвижимости и полевые услуги, используемые как взаимозаменяемые.Главное, что нужно знать, это очистка права выкупа. и очистка права выкупа. обычно относятся к более мелким объектам, а сохранение собственности обычно относится к более крупным объектам.

Что такое РЭО?

REO, как вы, возможно, знаете, означает «недвижимость, находящаяся в собственности» и это термин, используемый организациями в США для описания определенного класса недвижимости или собственности. Недвижимость REO - это недвижимость, принадлежащая кредитной организации, например:

  • Банку
  • Государственному агентству
  • Страховщику государственных займов

Эти объекты недвижимости обычно принадлежат банкам и были конфискованы банками или кредиторами у резидентов. которые не могли выплатить ипотечные кредиты.Банки или кредитные агентства рассчитывали на проценты по ссудам как на собственный доход, и поэтому должны спасти свои инвестиции, когда домовладельцы отказываются от своих ссуд или не могут выплатить свои ипотечные ссуды. Их первый шаг - попытаться продать недвижимость на аукционах выкупа.

Как я могу узнать о сохранении собственности?

Если вы серьезно относитесь к этой великой индустрии, лучшее, что вы можете сделать, - это самообразование. На странице "Образование и обучение" этого веб-сайта есть множество разделов и ссылок на информацию, которая поможет вам добиться успеха.Вы можете узнать о:

И это только начало. Есть чему поучиться, но вы можете это сделать - и если вы хотите иметь стабильный и надежный бизнес на долгие годы, вам следует начать прямо сейчас.

Три основных потока доходов от сохранения собственности

В мире сохранения собственности есть три различных области, в которых вы можете специализироваться: вы можете проводить короткие физические осмотры имущества, находящегося на выкупе, для клиентов вашего банка, вы можете сосредоточиться на более крупном ремонте рабочие места, будучи подрядчиком по ремонту, или вы можете работать подрядчиком по техническому обслуживанию.Эти три области работы подробно описаны ниже:

Инспекционные услуги

Как инспектор по консервации собственности или инспектор REO, вы будете нести ответственность за еженедельные или ежемесячные проверки имущества банка, находящегося под выкупом. Это необходимо для определения таких вещей, как занятость собственности, текущее физическое состояние собственности и наличие каких-либо новых повреждений, о которых следует сообщить, а также для проверки хода текущего ремонта, который банк или сервисная компания наняли другого независимого подрядчик выполнить.Для проведения инспекций не обязательно иметь опыт строительства, но такой опыт может оказаться полезным.

Подрядчик по ремонту

Как подрядчик по ремонту, вы должны будете предоставить смету ремонта и, если ваше предложение будет одобрено, либо завершите работу самостоятельно, либо попросите кого-нибудь выполнить различные необходимые ремонтные работы в жилой недвижимости. Этот ремонт может включать, но не ограничивается: ремонтом или заменой крыши; устранение повреждений, вызванных кражей, попаданием воды, вандализмом или другими бедствиями; и полный ремонт.В последнее время я делал довольно много ремонтных работ, чтобы устранить повреждения, вызванные водой и плесенью, такие как гипсокартон и ковровое покрытие.

Многие банки пытаются сократить рыночное время (время, в течение которого дом продается), обновляя свой жилищный фонд в лучших районах. Как подрядчику по ремонту вам необходимо знать, как использовать базовое программное обеспечение для оценки; уметь указать точные даты начала и окончания; и иметь доступ ко всему необходимому оборудованию, рабочим и субподрядчикам, которые могут понадобиться для выполнения этих ремонтов как можно быстрее.Поэтому строительные знания необходимы, если вы хотите стать успешным подрядчиком по ремонту.

Подрядчик по техническому обслуживанию

В отличие от подрядчика по ремонту, подрядчик по техническому обслуживанию будет выполнять в основном небольшие работы и не будет нуждаться в специальном строительном опыте. Типичные работы по консервации собственности включают заклеивание разбитых окон, подготовку к зиме, вывоз мусора (что включает в себя удаление мусора), услуги горничной (базовая уборка) и уход за газоном (стрижка травы и борьба с сорняками).Подрядчик по техническому обслуживанию также должен будет выполнить задачи проверки, такие как определение текущего состояния собственности и оценка стоимости мелкого ремонта собственности. Хотя вам не нужен большой опыт строительства для выполнения этих основных работ по обслуживанию недвижимости, если вы хотите совместить их с более крупными ремонтными работами, любой опыт или знания в этой области будут полезны.

Как я могу стать поставщиком услуг по ремонту имущества?

Большинство людей попадают в бизнес по сохранению собственности в качестве Продавца по сохранению собственности, а затем продвигаются вверх, чтобы создать свой собственный бизнес, который, в свою очередь, нанимает других Продавцов по сохранению имущества.Создавая свой собственный бизнес в будущем, вы помогаете другим, кто хочет добиться успеха в этой отрасли. Один из первых шагов к тому, чтобы стать Продавцом по сохранению собственности (или Продавцом PP), - это зарегистрироваться в некоторых ведущих национальных компаниях по сохранению собственности в качестве Продавца по ремонту. НЕ ЗАПИСЫВАЙТЕСЬ НА ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ - это совершенно другая позиция.

Кстати, для того, чтобы заниматься этим бизнесом, вам нужен только аттестат о среднем образовании, но есть сертификаты и программы сохранения собственности, которые могут дать вам преимущество перед конкурентами.Вам нужно будет заполнить «заявки» или детализированную смету ремонта, используя программное обеспечение для оценки, так что вы должны знать, как это сделать. Хорошее место для получения сертификата - Национальная ассоциация полевых ипотечных услуг (NAMFS). Эта организация существует уже 25 лет и проводит обучение по следующим направлениям:

  • Инспекции
  • Сохранение имущества перед продажей
  • Сохранение имущества после продажи
  • Периодические услуги
  • Общая промышленность

Сертификационные испытания основаны на этих курсах, и вы можете пройти любые курсы, которые вам нужны для вашего бизнеса.После того, как вы пройдете курсы, информация о вашей компании будет помещена в Справочник участников NAMFS, и вы получите идентификационную карту с фотографией и QR-кодом для подтверждения вашей квалификации. Курсы стоят от 240 до 330 долларов для не членов NAMFS; вы можете получить код скидки, если станете участником.

Если у вас ранее был опыт работы с недвижимостью, находящейся в собственности, у вас будет преимущество в других предприятиях по сохранению собственности, например:

  • Замена замков
  • Установка окон
  • Обслуживание ландшафта
  • Вывоз мусора и мусора
  • Обязанности разнорабочего
  • Ремонт сантехники
  • Ремонт заборов
  • Ремонт поврежденных стен
  • Обрезка газонов
  • Проведение проверок

Как я могу начать бизнес по сохранению имущества?

После того, как вы ознакомитесь с бизнесом по сохранению собственности достаточно хорошо, чтобы знать, что вы делаете, пора найти несколько компаний в вашем штате и заполнить их онлайн-заявки для поставщиков.У нас есть полный список компаний по сохранению собственности, перечисленных на нашем сайте.

Основы открытия бизнеса по сохранению собственности

Начало бизнеса по сохранению собственности аналогично открытию любого другого вида бизнеса. Чтобы начать, вам нужно будет предпринять следующие шаги:

  • Определитесь с оптимальной бизнес-структурой для вас (собственность, ООО или корпорация)
  • Напишите свой бизнес-план (для этого есть множество онлайн-справок)
  • Наймите достаточное количество сотрудников или независимых подрядчиков для выполнения запланированной работы
  • Оформите страховку; существует высокий риск получения травм при ремонте и обслуживании дома
  • Получите соответствующую бизнес-лицензию
  • Получите лицензированный и застрахованный автомобиль, такой как фургон или грузовик, для перевозки ваших инструментов и оборудования
  • Приобретите необходимые инструменты и оборудование для работы
  • Способность самостоятельно управлять своим бизнесом и своим временем

Помните, что банки - это серьезный бизнес - вы хотите, чтобы ваша компания выглядела стабильной и надежной, поэтому примите все обычные меры предосторожности, и они захотят сотрудничать с вами.Вы должны зарегистрироваться онлайн в банках и других компаниях, поскольку они не будут работать с компаниями, которые этого не сделали.

Вот ссылка на закон о проверке и сохранении собственности в США, если он вам понадобится. Вот ссылка на правительственный веб-сайт HUD с огромным количеством информации об отрасли сохранения собственности, включая описания должностей и подрядчиков по штатам. У HUD также есть центры домовладения в:

  • Атланта, Джорджия
  • Денвер, Колорадо
  • Филадельфия, Пенсильвания
  • Санта-Ана, Калифорния

Вот список наиболее активных национальных компаний по сохранению собственности в США в алфавитном порядке заказ:

  • A2Z Field Services
  • Assurant
  • Cyprexx Services
  • Laudan Properties
  • Mortgage Contracting Services
  • Sentinel Field Services
  • Spectrum Field Services
  • US Best Repair Service, Inc.

Таких компаний намного больше, и вы можете подать заявку в качестве поставщика PP с онлайн-заявками на моем веб-сайте здесь (просто прокрутите вниз до «Список других компаний по сохранению собственности со ссылками»).

Типы лицензий, которые могут потребоваться, чтобы стать поставщиком услуг по консервации собственности

В каждом штате есть свои законы, касающиеся лицензирования, необходимого для того, чтобы стать поставщиком PP. Кроме того, Национальная ассоциация домостроителей отмечает, что поставщикам полипропилена может понадобиться следующее:

  • Практический опыт
  • Финансовая стабильность
  • Курсовая работа или сертификаты
  • Сдача экзамена

Некоторые примеры лицензий, необходимых в четырех штатах, где Основные центры домовладения расположены следующим образом:

  • Бизнес-лицензия
  • Лицензия подрядчика

Некоторые компании могут также потребовать, чтобы продавец ПП прошел короткую викторину, известную как «Тестирование компании по сохранению собственности», чтобы продемонстрировать свои знания и навыки. умение выполнять работу.Эти тесты могут содержать следующую информацию (поэтому убедитесь, что вы знаете о них):

  • Руководящие принципы HUD, FHA и VA
  • Как определить статус незанятости собственности
  • Выявление опасности для здоровья
  • Различие между мусором и личным недвижимость
  • Действия, которые необходимо предпринять подрядчикам для выполнения конкретных видов ремонта
  • Подготовка домов к зиме
  • Процесс торгов
  • Опыт REO по вывозу мусора

Как я могу начать бизнес по сохранению собственности с банками?

Теперь, когда вы знаете, что хотите стать частью этого прибыльного бизнеса, и после того, как вы зарекомендовали себя в качестве продавца по сохранению собственности (PPV) в своем районе, следующим шагом будет открытие собственного бизнеса.Лучшее положение для бизнеса по сохранению имущества - это банки. Банки будут платить людям за то, чтобы они заботились об отчужденной собственности, о которой обычно никто не заботится. Даже если первоначальные домовладельцы все еще находятся в собственности, они могут не заботиться о ней, и для этого банку нужны предприятия - в противном случае собственность может быть трудно перепродать в будущем. Здесь на помощь приходит ваша компания по сохранению собственности.

Маркетинг вашей компании по сохранению собственности

Чтобы получить эту работу от банков, ваша компания должна будет активно продавать себя банкам и местным компаниям по сохранению собственности в вашем штате или площадь.Для этого требуется, чтобы ваша компания и сотрудники обладали всеми навыками и лицензиями, необходимыми для сохранения собственности, поэтому убедитесь, что вы их получили. В целом, если у вас больше навыков и больше лицензий, подтверждающих, что вы обладаете квалификацией для выполнения этих навыков, банки будут более заинтересованы в вас и направят вам больше работы.

Маркетинговые материалы также необходимы для любого бизнеса, в том числе в сфере консервации собственности. Вам понадобятся:

  • Визитные карточки
  • Рекламные материалы, такие как брошюры с услугами, которые вы предлагаете
  • Базовый веб-сайт со страницей контактов (вы можете сделать ее бесплатной на Wix)
  • Аккаунты в социальных сетях (LinkedIn, Facebook и Angie's Список отличный)

Если вам неудобно звонить людям или говорить с ними о своем бизнесе, расслабьтесь.Некоторые из лучших рекомендаций в этом бизнесе можно получить из уст в уста. Если вы уже занимаетесь строительством или ремонтом, у вас, вероятно, есть какие-то связи, которые помогут вам начать работу; в противном случае банки и компании по сохранению имущества в вашем районе могут помочь вам начать работу.

Получите больше работы для своей компании по консервации собственности

Когда вы впервые начинаете заниматься консервацией имущества, вы должны выполнять только ту работу, с которой вы можете справиться, с ограниченным персоналом, выполняя ее хорошо и быстро, чтобы сделать себе имя.По мере роста вашего бизнеса, когда молва или маркетинг делают свое дело, вы можете захотеть взять на себя более крупную работу. Для этого вам, возможно, придется:

  • Нанять больше сотрудников
  • Нанять подрядчиков
  • Купить больше оборудования
  • Сделать ставку на большее количество рабочих мест

Поиск в Google по сохранению собственности в ваших штатах или округах и выяснить, что наиболее необходимо услуги есть; Направьте свой бизнес на эти конкретные услуги, и банки будут стучаться в вашу дверь, чтобы предоставить вам бизнес за свою отчужденную собственность.Есть смысл? Торги на вакансии - отличный способ расширить бизнес. Лучший способ сделать это:

  • Посетить объект недвижимости перед тем, как подать заявку
  • Сделать фотографии
  • Сделать подробное описание объекта
  • Вернитесь в свой офис и разбейте цены

Это дополнительное внимание к деталь будет вознаграждена, когда вы будете выбраны для работы.

Руководящие принципы HUD по сохранению собственности в США

HUD занимается сохранением собственности, которая была передана в собственность и скоро будет изъята - они также занимаются проверками собственности, разрешением на ремонт и ограничениями доступа, на которые они передадут вы, если вы работаете с ними.При выполнении своей работы всегда помните, что часть вашей работы состоит в том, чтобы сделать недвижимость привлекательной для потенциальных покупателей, когда банк или управляющая компания будут готовы ее перепродать. Некоторые люди называют это «призывом к ограничению свободы», и это основной принцип этого бизнеса.

Правила HUD включают «аксессуары» собственности, то есть бассейны и спа, а также хозяйственные постройки, такие как гаражи и навесы, которые могут находиться на территории. Существует также регистрационный сбор, который компании по сохранению собственности должны платить за каждую собственность, о которой они хотят заботиться - этот сбор может быть возмещен, если владелец компании заполнит надлежащие формы и отправит им HUD.Затем вам необходимо встретиться в собственности с вашими подрядчиками (если они у вас есть) и определить, какой ремонт необходим, и что имущество может простоять без особого обслуживания в течение длительного периода

.

% PDF-1.2 % 1 0 obj > endobj 2 0 obj > endobj 3 0 obj > endobj 4 0 obj > endobj 5 0 obj > endobj 6 0 obj > endobj 7 0 объект > endobj 8 0 объект > endobj 9 0 объект > endobj 10 0 obj > endobj 11 0 объект > endobj 12 0 объект > endobj 13 0 объект > endobj 14 0 объект > endobj 15 0 объект > endobj 16 0 объект > endobj 17 0 объект > endobj 18 0 объект > endobj 19 0 объект > endobj 20 0 объект > endobj 21 0 объект > endobj 22 0 объект > endobj 23 0 объект > endobj 24 0 объект > endobj 25 0 объект > endobj 26 0 объект > endobj 27 0 объект > endobj 28 0 объект > endobj 29 0 объект > endobj 30 0 объект > endobj 31 0 объект > endobj 32 0 объект > endobj 33 0 объект > endobj 34 0 объект > endobj 35 0 объект > endobj 36 0 объект > endobj 37 0 объект > endobj 38 0 объект > endobj 39 0 объект > endobj 40 0 объект > endobj 41 0 объект > endobj 42 0 объект > endobj 43 0 объект > endobj 44 0 объект > endobj 45 0 объект > endobj 46 0 объект > endobj 47 0 объект > endobj 48 0 объект > endobj 49 0 объект > endobj 50 0 объект > endobj 51 0 объект > endobj 52 0 объект > endobj 53 0 объект > endobj 54 0 объект > endobj 55 0 объект > endobj 56 0 объект > endobj 57 0 объект > endobj 58 0 объект > endobj 59 0 объект > endobj 60 0 объект > endobj 61 0 объект > endobj 62 0 объект > endobj 63 0 объект > endobj 64 0 объект > endobj 65 0 объект > endobj 66 0 объект > endobj 67 0 объект > endobj 68 0 объект > endobj 69 0 объект > endobj 70 0 объект > endobj 71 0 объект > endobj 72 0 объект > endobj 73 0 объект > endobj 74 0 объект > endobj 75 0 объект > endobj 76 0 объект > endobj 77 0 объект > endobj 78 0 объект > endobj 79 0 объект > endobj 80 0 объект > endobj 81 0 объект > endobj 82 0 объект > endobj 83 0 объект > endobj 84 0 объект > endobj 85 0 объект > endobj 86 0 объект > endobj 87 0 объект > endobj 88 0 объект > endobj 89 0 объект > endobj 90 0 объект > endobj 91 0 объект > endobj 92 0 объект > endobj 93 0 объект > endobj 94 0 объект > endobj 95 0 объект > endobj 96 0 объект > endobj 97 0 объект > endobj 98 0 объект > endobj 99 0 объект > endobj 100 0 объект > endobj 101 0 объект > endobj 102 0 объект > endobj 103 0 объект > endobj 104 0 объект > endobj 105 0 объект > endobj 106 0 объект > endobj 107 0 объект > endobj 108 0 объект > endobj 109 0 объект > endobj 110 0 объект > endobj 111 0 объект > endobj 112 0 объект > endobj 113 0 объект > endobj 114 0 объект > endobj 115 0 объект > endobj 116 0 объект > endobj 117 0 объект > endobj 118 0 объект > endobj 119 0 объект > endobj 120 0 объект > endobj 121 0 объект > endobj 122 0 объект > endobj 123 0 объект > endobj 124 0 объект > endobj 125 0 объект > endobj 126 0 объект > endobj 127 0 объект > endobj 128 0 объект > endobj 129 0 объект > endobj 130 0 объект > endobj 131 0 объект > endobj 132 0 объект > endobj 133 0 объект > endobj 134 0 объект > endobj 135 0 объект > endobj 136 0 объект > endobj 137 0 объект > endobj 138 0 объект > endobj 139 0 объект > endobj 140 0 объект > endobj 141 0 объект > endobj 142 0 объект > endobj 143 0 объект > endobj 144 0 объект > endobj 145 0 объект > endobj 146 0 объект > endobj 147 0 объект > endobj 148 0 объект > endobj 149 0 объект > endobj 150 0 объект > endobj 151 0 объект > endobj 152 0 объект > endobj 153 0 объект > endobj 154 0 объект > endobj 155 0 объект > endobj 156 0 объект > endobj 157 0 объект > endobj 158 0 объект > endobj 159 0 объект > endobj 160 0 объект > endobj 161 0 объект > endobj 162 0 объект > endobj 163 0 объект > endobj 164 0 объект > endobj 165 0 объект > endobj 166 0 объект > endobj 167 0 объект > endobj 168 0 объект > endobj 169 0 объект > endobj 170 0 объект > endobj 171 0 объект > endobj 172 0 объект > endobj 173 0 объект > endobj 174 0 объект > endobj 175 0 объект > endobj 176 0 объект > endobj 177 0 объект > endobj 178 0 объект > endobj 179 0 объект > endobj 180 0 объект > endobj 181 0 объект > endobj 182 0 объект > endobj 183 0 объект > endobj 184 0 объект > endobj 185 0 объект > endobj 186 0 объект > endobj 187 0 объект > endobj 188 0 объект > endobj 189 0 объект > endobj 190 0 объект > endobj 191 0 объект > endobj 192 0 объект > endobj 193 0 объект > endobj 194 0 объект > endobj 195 0 объект > endobj 196 0 объект > endobj 197 0 объект > endobj 198 0 объект > endobj 199 0 объект > endobj 200 0 объект > endobj 201 0 объект > endobj 202 0 объект > endobj 203 0 объект > endobj 204 0 объект > endobj 205 0 объект > endobj 206 0 объект > endobj 207 0 объект > endobj 208 0 объект > endobj 209 0 объект > endobj 210 0 объект > endobj 211 0 объект > endobj 212 0 объект > endobj 213 0 объект > endobj 214 0 объект > endobj 215 0 объект > endobj 216 0 объект > endobj 217 0 объект > endobj 218 0 объект > endobj 219 0 объект > endobj 220 0 объект > endobj 221 0 объект > endobj 222 0 объект > endobj 223 0 объект > endobj 224 0 объект > endobj 225 0 объект > endobj 226 0 объект > endobj 227 0 объект > поток ага `HD D! l.pq 6b21 ! 9Ng9hb) * a "

.

Объяснение важности функции на примере случайного леса | Эрик Левинсон

Источник: https://unsplash.com/photos/BPbIWva9Bgo

Изучите наиболее популярные методы определения важности функций в Python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Плюсы:

  • быстрый расчет
  • простота получения - одна команда

Минусы:

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

Это кажется, что 3 наиболее важных характеристики:

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

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

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

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

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

Подход можно описать следующими шагами:

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

Плюсы:

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

Минусы:

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

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

Корреляция Спирмена:

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

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

rfpimp

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

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

eli5

Есть несколько отличий от базового подхода rfpimp и того, что используется в eli5 .Некоторые из них:

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

Результаты очень похожи на предыдущие, даже если они получены в результате нескольких повторений перемешивания на столбец. Еще одна приятная особенность eli5 заключается в том, что очень легко использовать результаты подхода перестановок для выполнения выбора функций с помощью Scikit-learn SelectFromModel или RFE .

Этот подход является довольно интуитивно понятным, поскольку мы исследуем важность функции, сравнивая модель со всеми функциями с моделью, у которой эта функция отброшена для обучения.

Я создал функцию (на основе реализации rfpimp ) для этого подхода ниже, которая показывает базовую логику.

Плюсы:

  • Важность наиболее точных характеристик

Минусы:

  • Потенциально высокая стоимость вычислений из-за переобучения модели для каждого варианта набора данных (после удаления одного столбца функций)

Вот это становится интересным. Прежде всего, отрицательная важность в данном случае означает, что удаление данной функции из модели фактически улучшает производительность.Это приятно видеть в случае random , но что странно, так это то, что наибольший прирост производительности можно наблюдать после удаления DIS , которая была третьей по важности переменной в предыдущих подходах. К сожалению, у меня нет хорошего объяснения этому. Если у вас есть идеи, дайте мне знать в комментариях!

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

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

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

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

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

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

источник: http://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/

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

, где J - количество деревьев в лесу.

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

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

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

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

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

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

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

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

Некоторые недостатки, о которых следует помнить:

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

Ниже вы можете увидеть результат интерпретации LIME.

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

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

Интерпретация LIME соглашается, что для этих двух наблюдений наиболее важными характеристиками являются RM и LSTAT , что также было указано предыдущими подходами.

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

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

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

.

Смотрите также