Маркировка дисков и расшифровка их обозначений: | , | () | ET, DIA, PCD

Похожие статьи

Расшифровка этикетки с пробиотиком

Мэри Эллен Сандерс, доктор философии

Хотите узнать, что содержится в вашем пробиотическом продукте? К сожалению, есть много способов, которыми этикетки с пробиотиками могут не соответствовать требованиям.

Во-первых, не все продукты с пометкой «пробиотик» действительно соответствуют научным критериям пробиотического продукта. См. здесь информацию о том, что квалифицируется как пробиотик. Некоторые ферментированные продукты продаются сегодня под видом «пробиотиков». Но эти продукты часто имеют неопределенное микробное содержание и не имеют каких-либо исследований, документирующих воздействие на здоровье, критерии, которые требуются для пробиотиков. Вместо этого такие продукты можно законно маркировать как содержащие «живые активные культуры». Пищевые добавки, в состав которых входят непроверенные микробы, также не должны маркироваться как пробиотики.

Кроме того, на этикетке может быть недостаточно информации о том, какие типы микробов содержатся в продукте. Могут быть указаны род и вид, но не обозначение штамма. Возможно, перечислены только «бифидобактерии» или «лактобактерии».

Они могут не раскрывать активность отдельных штаммов в продукте. Некоторые могут предоставлять общее количество колониеобразующих единиц (КОЕ)/дозу или порцию, что в случае продукта с одним штаммом является информативным. Но в случае продукта с несколькими штаммами — продукты могут содержать пару или до 30 штаммов — вы не знаете, включено ли одинаковое количество всех штаммов, или, возможно, основная часть подсчета состоит из штамма в состав, который наименее дорог в производстве, а не тот, который сделает пробиотик более эффективным. Некоторые продукты могут предоставлять один счет для « Lactobacillus » и еще один подсчет для « Bifidobacterium », немного более информативный подход, чем просто общий подсчет, но все еще не имеющий подробностей. Для продуктов с несколькими штаммами существует множество проблем, в том числе отсутствие надежных методов количественной оценки различных штаммов после их объединения, особенно жизнеспособных. Эта тема обсуждалась на вебинаре ISAPP «Актуальные проблемы качества пробиотиков: обновленная информация для отрасли ».

На этикетке может быть указано, что счет ведется «на момент изготовления», что, несомненно, является неадекватным, если вы покупаете продукт ближе к концу срока его годности. У большинства пробиотических штаммов наблюдается снижение количества клеток в течение срока годности, при этом некоторые штаммы более восприимчивы, чем другие. Эта ситуация почти гарантирует, что к моменту окончания срока годности для мультиштаммового продукта соотношение КОЕ штаммов друг к другу, вероятно, будет сильно отличаться от того, что было на момент составления рецептуры.

Обзоры этикеток продуктов с пробиотиками

Кроме того, потребителям трудно узнать, какие продукты подтверждены исследованиями, подтверждающими пользу для здоровья. Если продукт недостаточно маркирован, невозможно связать его с доказательствами. В двух исследованиях изучались коммерческие пробиотические продукты в Вашингтоне, округ Колумбия, розничные охлажденные пробиотические продукты и их связь с доказательствами пользы для здоровья и дополнительная информация, необходимая на этикетках продуктов с пробиотическими добавками. Результаты показали, что 45% розничных продуктов с пищевыми добавками не имели обозначений штаммов, а такое же количество не давало меру эффективности до конца срока годности. Только 35% продуктов могут быть связаны (в зависимости от штамма и дозы) с доказательствами пользы для здоровья. Немного лучше дела обстояли с продуктами питания: 49% охлажденных пищевых продуктов с пробиотиками, связанных с доказательствами пользы для здоровья. Одним из четких указаний этого исследования было то, что если ваш пищевой продукт раскрывает обозначение штамма, он, вероятно, имеет доказательства пользы для здоровья. Общий вывод заключался в том, что маркировка продуктов — по крайней мере, в этом регионе — нуждается в улучшении.

Исторический контекст руководства по маркировке пробиотических продуктов

По данным Рабочей группы ФАО/ВОЗ 2002 года по рекомендациям по оценке содержания пробиотиков в пищевых продуктах (стр. 39).настоящего сводного документа), на этикетках пробиотиков должна быть следующая информация:

— обозначение рода, вида и штамма для каждого пробиотического штамма в продукте.

– Минимальные жизнеспособные количества каждого пробиотического штамма в конце срока годности, обычно выражаемые в колониеобразующих единицах (или КОЕ).

– Предлагаемый размер порции (или дозы) должен обеспечивать эффективную дозу пробиотиков, связанную с любой пользой для здоровья, указанной на этикетке.

– Заявление(я) о пользе для здоровья (согласно закону и подтверждено исследованиями)

– Надлежащие условия хранения

– Корпоративные контактные данные для информации для потребителей

Эти принципы разработаны и подтверждены в «Руководстве по передовому опыту в отношении пробиотиков» (2017 г.), разработанном Советом по ответственному питанию и IPA.

Дополнительная информация

ISAPP создала инфографику, поясняющую информацию на этикетках пробиотиков. Наш пример изображает воображаемую пищевую добавку для продажи в Соединенных Штатах. Этикетки на пищевых продуктах, содержащих пробиотик или пробиотик, произведенный в другой стране, будут маркироваться иначе, чем в этом примере, чтобы соответствовать применимым нормам. Тем, кто интересуется пробиотическими этикетками в ЕС, см.  инфографику ISAPP, созданную для пробиотического продукта в Европейском Союзе. Также интересно, что USP.org создал инфографику «Как читать этикетку с пищевой добавкой» для продуктов в США.

python — вернуть метки и их закодированные значения в sklearn LabelEncoder

спросил 4 года 9 месяцев назад

Изменено 1 год, 1 месяц назад

Просмотрено 10 тысяч раз

Я использую LabelEncoder и OneHotEncoder из sklearn в проекте машинного обучения для кодирования меток (названий стран) в наборе данных. Все работает хорошо, и моя модель работает отлично. Проект заключается в том, чтобы классифицировать, будет ли клиент банка продолжать работу в банке или покинет его, на основе ряда характеристик (данных), включая страну клиента.

Моя проблема возникает, когда я хочу предсказать (классифицировать) нового клиента (только одного). Данные для нового клиента еще не обработаны (т. е. названия стран не закодированы). Что-то вроде следующего:

 new_customer = np.array([['Франция', 600, 'Мужской', 40, 3, 60000, 2, 1,1, 50000]])
 

В онлайн-курсе, где я изучаю машинное обучение, инструктор открыл предварительно обработанный набор данных, который включал закодированные данные, и вручную проверил код для Франции и обновил его в new_customer следующим образом:

 new_customer = np.array([[0, 0, 600, 'Мужской', 40, 3, 60000, 2, 1,1, 50000]])
 

Я считаю, что это нецелесообразно, должен быть способ автоматически кодировать Францию ​​тем же кодом, который использовался в исходном наборе данных, или, по крайней мере, способ вернуть список стран и их закодированные значения. Кодирование метки вручную кажется утомительным и подверженным ошибкам. Итак, как я могу автоматизировать этот процесс или сгенерировать коды для этикеток? Заранее спасибо.

• python
• машинное обучение
• scikit-learn
• одногорячее кодирование

1

Похоже, вы ищете метод .transform() вашего оценщика.

 >>> из импорта sklearn.preprocessing LabelEncoder
>>> c = ['Франция', 'Великобритания', 'США', 'США', 'Великобритания', 'Китай', 'Франция']
>>> enc = LabelEncoder().fit(c)
>>> закодировано = enc.transform(c)
> >> закодировано
массив([1, 2, 3, 3, 2, 0, 1])
>>> encoded.transform(['Франция'])
массив ([1])
 

Это берет «отображение», полученное при вызове fit(c) , и применяет его к новым данным (в данном случае к новой метке). Вы можете увидеть это сопоставление в обратном порядке:

 >>> enc.inverse_transform(encoded)
array(['Франция', 'Великобритания', 'США', 'США', 'Великобритания', 'Китай', 'Франция'], dtype='
 Как упоминалось в ответе здесь, если вы хотите сделать это между сеансами Python, вы можете сериализовать оценщик на диск следующим образом:
 import pickle
с open('enc. pickle', 'wb') в виде файла:
    pickle.dump(enc, файл, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
 
 Затем загрузите это в новом сеансе и преобразуйте с его помощью входящие данные.
 1
  
 В машинном обучении принято хранить конвейер предварительной обработки в памяти, чтобы после выбора его гиперпараметров и обучения модели можно было применить ту же предварительную обработку к тестовым данным.
 Если все это выполняется в одном и том же экземпляре Python, как это часто бывает в проектах малого/среднего размера, то это означает, что ваши  LabelEncoder  онлайн или не отправляет его в сборку мусора. В случае запуска обучения и тестирования в разных экземплярах, я думаю, самое простое решение — сохранить его на диске и загрузить в скрипт тестирования.
 Советую использовать рассол   . Вот пример.
 Проблема в том, что вы не закодировали атрибут страны в наборе данных.
 из импорта sklearn. preprocessing LabelEncoder
из sklearn.preprocessing импортировать OneHotEncoder
# определить пример
data = ['холодный', 'холодный', 'теплый', 'холодный', 'горячий', 'горячий', 'теплый', 'холодный', 'теплый',
'горячий']
значения = массив (данные)
печать (значения)
# целочисленное кодирование
label_encoder = LabelEncoder()
integer_encoded = label_encoder.fit_transform (значения)
печать (integer_encoded)
# двоичное кодирование
onehot_encoder = OneHotEncoder (разреженный = False)
integer_encoded = integer_encoded.reshape (len (integer_encoded), 1)
onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform (integer_encoded)
печать (onehot_encoded)
 
 
 вывод: -
 ['холодный' 'холодный' 'теплый' 'холодный' 'горячий' 'горячий' 'теплый' 'холодный' 'теплый' 'горячий']
[0 0 2 0 1 1 2 0 2 1]
[[1. 0. 0.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 1. 0.]]
 
 Для вашей проблемы эти данные  = ['холодный', 'холодный', 'теплый', 'холодный', 'горячий', 'горячий', 'теплый', 'холодный', 'теплый', 'горячий' ]  должен быть атрибутом страны вашего набора данных.