Порог на: Пороги для напольных покрытий купить в ОБИ

Я верю, что нет места интерпретации когда дело касается Конституции США, и у меня необыкновенно высокий болевой порог.

Я думаю ты должна знать что у меня очень высокий болевой порог.

Ты же знаешь, у меня низкий болевой порог.

И теперь пришло время борьбы женщин против мужчин касательно мифа, что у женщин более высокий болевой порог, чем у мужчин.

Узнай, каков его болевой порог, и перезвони мне.

Для молодой девушки у нее достаточно низкий болевой порог

Просто у женщин болевой порог ниже, чем у мужчин, вот и всё.

Хочу, чтобы меня подавляли. У меня высокий болевой порог.

Тем более мой болевой порог поднялся из-за родов, так что лава — это ничего.

Более того, под рубрикой «Влияние крепких алкогольных напитков» эта тема была включена в учебную программу по «полицейской теории», и теперь внимание также будет обращаться на потенциальное влияние алкоголя на болевой порог.

У Тома низкий болевой порог.

У неё низкий болевой порог.

У визитеров высокий болевой порог.

У меня невероятно высокий болевой порог

Насколько высок твой болевой порог?

Нам надо понять, где у нас болевой порог.

Может, твой болевой порог ниже, чем у других.

Высвободившийся эндорфин увеличит болевой порог, и тебя будет меньше беспокоить то, что беспокоит.

Пороги на металлических дверях — Дельта ПК

В зависимости от места использования металлические двери могут изготавливаться c различными видами порогов.

Какие виды порогов можно сделать на металлических и противопожарных дверях?

Ответ на этот вопрос вы сможете понять, ознакомившись с вариантами дверей, изготавливаемых нашей компанией.

Двери со стандартным порогом

Это жесткий дверной порог из металлического профиля, имеющий 1 или 2 притвора по полотну. Высота порога – 40мм для простого (однопритворного) короба и 60мм для сложного (двухпритворного) дверного короба.

Двери без порога (с порогом-пластиной)

В тех местах, где через дверь необходимо перемещать грузы с использованием тележек, рохли, погрузчиков и других вспомогательных средств, могут быть установлены двери без порога.

Во время производства на таких дверях вместо порога устанавливается пластина толщиной 1,5-2мм. Эта пластина является временным вспомогательным элементов, для того чтобы соблюсти геометрию изделия.

После монтажа двери вспомогательная пластина может быть демонтирована с помощью ручного электроинструмента. Второй вариант – оставить пластину, закрепив её к полу в нескольких местах.

Важный момент – на дверях без порога (с порогом-пластиной) между низом полотен и полом зазор составляет 7мм (0,7см). При использовании такой двери в качестве уличной рекомендуется предусмотреть дополнительное уплотнение по низу двери.

Допускается так же изготавливать противопожарные двери без порога, при соблюдении размера зазора, соответствующего характеристикам используемого термореактивного уплотнителя.

Двери с автоматически выпадающим порогом

Это разновидность дверей без порога. Один из вариантов герметизации зазора по низу двери – являются специально разработанные автоматически выпадающие дверные пороги.

Эти устройства крепятся в нижней части полотна двери и работают по принципу шторки: на открытой двери они подняты, а при закрывании двери подвижный элемент порога опускается и перекрывает зазор.

Данные механизмы просты и удобны, единственный недостаток – продукция импортная, что сказывается на цене.

Двери с заниженным порогом

В соответствии со сводом правил СП 59. 13330.2012 (Актуализированная редакция СНиП 35-01-2001) во вновь проектируемых общественных, жилых и производственных зданиях необходимо учитывать требования для маломобильных групп граждан. В частности, при необходимости устройства порогов их высота или перепад высот не должен превышать 0,014м (14мм).

Металлические и противопожарные двери с заниженным порогом полностью соответствуют данным требованиям, и в отличие от дверей без порога имеют более высокие показатели по звуко-, теплоизоляции и воздухопроницаемости.

Так же в некоторых регионах местные власти могут устанавливать свои требования к высоте дверных порогов, что так же может быть учтено при производстве дверей.

Пороги на ступени по доступной цене в Москве

Показ всех 46 элементов

Пороги на ступени

Артикул: АП-46
Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 46мм
Длина: 300см

510₽ – 540₽

Пороги на ступени

Артикул: АП-70
Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 70мм
Длина: 300см

880₽ – 940₽

Пороги на ступени

Артикул: АП-100
Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 100мм
Длина: 300см

1,250₽ – 1,350₽

Пороги на ступени

Артикул: АП-40
Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: Порог шириной 40 мммм
Длина: 300см

510₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: Порог шириной 40 мммм
Длина: 300см

620₽ – 650₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 38мм
Длина: 270см

590₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 38мм
Длина: 270см

620₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 42мм
Длина: 300см

540₽ – 670₽

Пороги на ступени

Артикул: АОПУ-42
Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 42мм
Длина: 300см

650₽

Пороги на ступени

Артикул: АУ-42
Производитель: Евроступень
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 42мм
Длина: 250см

590₽

Пороги на ступени

Производитель: Евроступень
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 50мм
Длина: 250см

650₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 98мм
Длина: 300см

1,350₽ – 1,450₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 38мм
Длина: 270см

490₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 68мм
Длина: 300см

950₽ – 970₽

Пороги на ступени

Артикул: ЛПО-24/10
Производитель: Турция
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 25мм
Длина: 270см

2,400₽

Пороги на ступени

Артикул: АН 32
Производитель: Евроступень
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 32мм
Длина: 250см

390₽

Пороги на ступени

Артикул: АН 42
Производитель: Евроступень
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 42мм
Длина: 250см

450₽

Пороги на ступени

Производитель: Турция
Материал: Алюминиевые противоскользящие накладки, Резиновые противоскользящие системы
Ширина порога: 42мм
Длина: 270см

500₽

Пороги на ступени

Производитель: Турция
Материал: Алюминиевые противоскользящие накладки, Резиновые противоскользящие системы
Ширина порога: 46мм
Цвет резины: Коричневый, Серый, Чёрный
Длина: 270см

650₽

Пороги на ступени

Артикул: D1
Производитель: Prachtig
Материал: Пороги из нержавеющей стали
Ширина порога: 10мм
Длина: 270см

1,000₽

Пороги на ступени

Артикул: D3
Производитель: Prachtig
Материал: Пороги из нержавеющей стали
Ширина порога: 17мм
Длина: 270см

1,200₽

Пороги на ступени

Артикул: D9
Производитель: Prachtig
Материал: Пороги из нержавеющей стали
Ширина порога: 25мм
Длина: 270см

1,400₽

Пороги на ступени

Артикул: ЛП-20×20
Производитель: Турция
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 20мм
Длина: 270см

2,600₽

Пороги на ступени

Артикул: ЛП-24×10
Производитель: Турция
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 25мм
Длина: 270см

2,400₽

Пороги на ступени

Артикул: ЛП-42/22
Производитель: Турция
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: Порог шириной 40 мммм
Длина: 270см

4,000₽

Пороги на ступени

Производитель: Турция
Материал: Алюминиевые противоскользящие накладки, Резиновые противоскользящие системы
Ширина порога: 42мм
Цвет резины: Коричневый, Серый, Чёрный
Длина: 270см

650₽

Пороги на ступени

Производитель: Турция
Материал: Алюминиевые противоскользящие накладки, Резиновые противоскользящие системы
Ширина порога: 68мм
Длина: 270см

950₽

Пороги на ступени

Производитель: Евроступень
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 72мм
Длина: 250см

980₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 24мм
Длина: 270см

350₽ – 400₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 25мм
Длина: 270см

400₽ – 450₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: Порог шириной 40 мммм
Длина: 270см

650₽ – 700₽

Пороги на ступени

Производитель: Россия
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 60мм
Длина: 270см

850₽ – 900₽

Пороги на ступени

Производитель: РосМат
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 20мм
Длина: 270см

3,200₽

Пороги на ступени

Производитель: РосМат
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 25мм
Длина: 270см

3,100₽

Пороги на ступени

Производитель: РосМат
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 30мм
Длина: 270см

3,200₽

Пороги на ступени

Производитель: РосМат
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 35мм
Длина: 180см

1,800₽ 1,400₽

Пороги на ступени

Производитель: РосМат
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 30мм
Длина: 270см

4,750₽

Пороги на ступени

Производитель: РосМат
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 35мм
Длина: 270см

4,100₽

Пороги на ступени

Производитель: Турция
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 20мм
Длина: 270см

350₽

Пороги на ступени

Артикул: MS 20R
Производитель: Пороги Cezar
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 20мм
Длина: 300см

2,600₽

Пороги на ступени

Артикул: LSW 10
Производитель: Пороги Cezar
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 25мм
Длина: 300см

2,400₽

Пороги на ступени

Артикул: LS 30R
Производитель: Пороги Cezar
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 30мм
Длина: 300см

4,900₽

Пороги на ступени

Артикул: LSSG
Производитель: Пороги Cezar
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 35мм
Длина: 200см

2,700₽

Пороги на ступени

Артикул: LSS
Производитель: Пороги Cezar
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: 35мм
Длина: 300см

4,600₽

Пороги на ступени

Артикул: LSSR 40X20
Производитель: Пороги Cezar
Материал: Латунные пороги
Ширина порога: Порог шириной 40 мммм
Длина: 270см

4,500₽

Пороги на ступени

Производитель: Евроступень
Материал: Алюминиевые пороги
Ширина порога: 72мм
Длина: 250см

790₽

Снос порога на балкон Снос порога на балкон

Зачастую при перепланировке в зоне между балконом/лоджией и примыкающим помещением удаляется порожек. Однако, делать это не рекомендуется. При сносе данного порожка образуется так называемый «мостик холода».

Как показывает практика, при его демонтаже из нижней части двери начинается сильный сквозняк и промерзание.

Также происходит образование росы или конденсата в нижней части элемента или на его внутренней стороне во влажную погоду. Также возможно образование наледи зимой.

Мостики холода – это конструктивные участки здания, на которых из-за нарушения непрерывности теплоизоляционной оболочки происходит повышенная теплоотдача.

Существуют два вида мостиков холода – геометрические, которые определяются архитектурно-конструктивными особенностями, и материальные, обусловленные различной теплопроводностью строительных элементов.

На практике часто встречается сочетание обоих типов, например, в балконных плитах.

Правильная установка стеклопакетов с сохранением балконного порожка

Неправильная установка стеклопакетов, балконный порожек демонтирован

• Повышенный расход энергии

В связи с дополнительными потерями тепла в области примыкания потребуется больше энергии для отопления этого помещения с целью поддержания постоянной температуры воздуха.

Устранение «мостиков холода» необходимо не только по причинам энергетическим, но и по санитарно-гигиеническим. 

• Повышенная вероятность образования плесени

В области образования мостика холода температура поверхности стен понижается. В холодное время года она становится ниже температуры точки росы, равной 9° C (в случае комнатной температуры около 20 °C и влажности воздуха около 50%). Влага, содержащаяся в воздухе помещения, образует конденсат и приводит к появлению сырости – идеальной питательной среде для плесневого грибка.

Очень часто в строительной практике наслаиваются геометрические, конструкционные и материальные «мостики холода», что существенно повышает риск повреждения здания.

Мостик холода – элемент строительной конструкции или монтажного шва, имеющий высокую теплопроводность. Приводит к образованию конденсата на внутренней поверхности откоса или монтажного шва в холодное время года.

Решение данной проблемы создает предпосылки для долгосрочного сохранения и функциональной надежности строений.

В условиях требований к теплозащите отдельные «мостики холода» оказывают большое влияние на теплотехнические параметры фасада здания.

Так, в зависимости от уровня теплоизоляции и особенностей конструкции соединяющих деталей, из-за «мостиков холода» может быть потеряно до половины всего количества тепла.

Вследствие этого, при проведении ремонтных работ, затрагивающих балкон или лоджию, лучшим решением будет не демонтировать порожек между балконом/лоджией, даже с устройством «французского» остекления.

Тем не менее, если перед проведением перепланировки порог решено все-таки удалить, то важно понимать, что выполнение таких работ возможно не во всех домах. Все будет зависеть от типа дома и состояния его конструкций.

• Если квартира расположена в жилом здании, построенном по монолитной технологии, то вместе с подоконным блоком разрешат убрать и порожек.
• В панельных и блочных домах затрагивать порог, находящийся при выходе из квартиры на балкон, запрещают их разработчики – государственные проектные институты (МНИИТЭП, Моспроект). А если они не дают свое согласие, то и Мосжилинспекция откажет собственнику квартиры в согласовании такой перепланировки.
• В домах, построенных из кирпича, в большинстве случаев ликвидировать порожек также запрещается, поскольку за счет него держится балконная плита. Но определить, возможен снос порога или нет, можно только после того, как специалист проведет инженерное обследование квартиры.

Если вы решили проводить перепланировку с демонтажем подоконного блока и балконного порожка, то наша компания может разработать для вас проектную документацию, на основании которой вы узаконите и проведете перепланировку. Также у нас вы можете заказать согласование перепланировки «под ключ». 

Получить дополнительную информацию о сносе порога на балкон и других видах перепланировки можно по телефону у наших специалистов.

Лосевский порог в Ленинградской области

Лосевский порог расположен на реке Вуоксе, известной своей шириной и неторопливым течением. В начале XIX века родилась идея соединить каналом находящееся недалеко от Лосева Суходольское озеро с Ладожским. Воды Суходольского настолько бурно направились в Ладогу, что весьма немного времени понадобилось на то, чтобы искусственно прорытый канал значительно расширился и превратился в речку Бурную. В результате в Суходольском резко понизился уровень воды, а протока, соединявшая его с Вуоксой, вообще пересохла.

В 1850-е годы попытались превратить пересохшую протоку в судоходную речку и углубить её, однако динамит не справился с оказавшейся очень прочной породой, и на месте предполагаемого судоходного канала появился неглубокий, но весьма бурный поток. Так и был образован Лосевский порог, непригодный для судоходства, но со временем ставший местом для экстремальных водных видов спорта и туризма.

В наши дни Лосевский порог превратился в довольно популярное место, где можно заниматься рафтингом, сплавляться на байдарках и каяках, участвовать в развлекательных соревнованиях по сплаву и вволю порыбачить. Местность расположена недалеко от Санкт-Петербурга, здесь устроен удобный подъезд к реке. При желании можно взять напрокат байдарку или катамаран на одной из прибрежных баз. Также вам предложат опытного инструктора, который проконсультирует по вопросам водных видов спорта. На Лосевских порогах предусмотрены маршруты различной сложности: как для искушённых спортсменов, так и для новичков-любителей. Вы можете поселиться в расположенном в посёлке палаточном лагере, а можете снять комфортабельный номер на одной из местных баз. Кроме того, есть возможность стать участником или гостем одного из регулярно проводящихся в Лосево российских или международных фестивалей водного туризма.

Водная система Вуоксы издавна была отличным местом для рыбалки. Здесь могут успешно рыбачить и заядлые опытные рыбаки и любители время от времени посидеть с удочкой. Ловить рыбу лучше всего в озере Вуокса, неподалёку от начала Лосевской протоки, или в Суходольском озере, куда она впадает. В этих водах в большом количестве водится плотва, лещ, щука, встречаются налим и судак. Особенно интересно в зимнее время ловить налима на зимнюю удочку днём, хотя, как известно, налим — это ночной хищник. Правда, нужно не забывать о сильном течении и опасности провалиться под лёд.

Если вы нашли опечатку или ошибку, выделите фрагмент текста, содержащий её, и нажмите Ctrl+↵

В каких случаях лучше применить пластиковый порог?

Устанавливать или нет порог на межкомнатные двери, зависит от индивидуальных предпочтений владельца дома, это не является обязательным требованием. Однако если остановить выбор в пользу использования порогов, которые сегодня предлагаются в большом ассортименте, то гарантировано приобретаются дополнительные преимущества при эксплуатации своего дома, квартиры.

Какие преимущества приобретаются после установки пластикового порога?

• Позволит исключить проникновение запаха, влаги, пыли в другие помещения;
• Повышается звукоизоляция, однако отметим, что в этом случае нужно произвести установку порога, в конструкции которого имеется резиновый уплотнитель;
• Обеспечивается аккуратный вид в помещениях, если меду ними пол находится на разном уровне;
• Если порог установлен в дверном проеме ванной, то его наличие может стать барьером для влаги или протекания воды в случае затопления;
• Наличие порога гарантирует дополнительную защиту от сквозняка или пыли. Если порог установлен на входной двери, то несколько исключится распространение грязи, которую мы заносим с улицы.

Какие пороги сегодня предлагаются?

Итак, сегодня предлагаются пластиковые пороги в большом ассортименте относительно цветовых решений, размеров, конструкций, назначений. Если вы обратитесь в наш магазин, то сможете недорого купить:

• Разноуровневые пороги, которые рассчитаны на использование при перепаде высоты между комнатами. Их применение позволяет компенсировать перепад высоты и придать переходу большего удобства и безопасности;
• Одноуровневые используются при оформлении проходов расположенных на одном уровне или если имеется перепад по высоте до 5 мм.

Сотрудничая с нами, вы сможете рассчитывать на индивидуальный подход, профессиональные консультации и помощь в выборе пластикового порога. Стоит отметить, что пластиковые пороги особенно выгодно приобретать для использования в помещениях с высоким уровнем влажности.

Особенности выбора

Итак, установка пластикового порога является завершающим этапом в проведении декоративной финишной отделки помещения. К выбору этого элемента, следует относиться ответственно, учитывая не только интерьер комнаты, ее размеры, но и функциональное назначение.

Рассматриваемая продукция сегодня предлагается в большом ассортименте относительно фактур, цветовых решений, размеров, дизайнов, поэтому с выбором у вас сложностей возникнуть не должно, что касается преимуществ, то отметим, повышенную влагостойкость, прочность и долговечность использования.

Также выбирая пластиковый порожек не лишним обратить внимание на функциональное назначение комнаты, для которой приобретается изделие. Если порожек предстоит устанавливать на проем, где соединяются такие отделочные напольные материалы, как: керамическая плитка и ламинат, а это, как правило, кухня и ванная комната, то останавливать выбор рекомендуется в пользу вариантов, которые отличаются влагостойкостью.

Нежное введение в смещение пороговых значений для несбалансированной классификации

Последнее обновление 5 января 2021 г.

Классификационное прогнозирующее моделирование обычно включает прогнозирование метки класса.

Тем не менее, многие алгоритмы машинного обучения способны предсказывать вероятность или оценку членства в классе, и это необходимо интерпретировать, прежде чем его можно будет сопоставить с четкой меткой класса. Это достигается за счет использования порога, например 0,5, где все значения, равные или превышающие пороговое значение, отображаются в один класс, а все остальные значения отображаются в другой класс.

Для тех проблем классификации, которые имеют серьезный дисбаланс классов, порог по умолчанию может привести к снижению производительности. Таким образом, простой и понятный подход к повышению производительности классификатора, который предсказывает вероятности для несбалансированной проблемы классификации, заключается в настройке порога, используемого для сопоставления вероятностей с метками классов.

В некоторых случаях, например при использовании кривых ROC и кривых прецизионного вызова, лучший или оптимальный порог для классификатора может быть вычислен напрямую.В других случаях можно использовать поиск по сетке, чтобы настроить порог и найти оптимальное значение.

В этом руководстве вы узнаете, как настроить оптимальный порог при преобразовании вероятностей в четкие метки классов для несбалансированной классификации.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Пороговое значение по умолчанию для интерпретации вероятностей меток классов составляет 0,5, и настройка этого гиперпараметра называется перемещением порога.
• Как рассчитать оптимальный порог для кривой ROC и кривой точности-отзыва напрямую.
• Как вручную искать пороговые значения для выбранной модели и метрики оценки модели.

Начните свой проект с моей новой книги «Несбалансированная классификация с Python», включая пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление от февраля 2020 г. : исправлена ​​опечатка в уравнении специфичности.
• Обновление, январь 2021 г. : обновлены ссылки на документацию по API.

Нежное введение в смещение пороговых значений для несбалансированной классификации
Фото Bruna cs, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на пять частей; их:

1. Преобразование вероятностей в метки классов
2. Порог смещения для несбалансированной классификации
3. Оптимальный порог для кривой ROC
4. Оптимальный порог для кривой точного вызова
5. Оптимальная настройка порога

Преобразование вероятностей в метки классов

Многие алгоритмы машинного обучения способны предсказывать вероятность или оценку принадлежности к классу.

Обычно это полезно, поскольку обеспечивает меру достоверности или неопределенности прогноза. Он также обеспечивает дополнительную детализацию по сравнению с простым предсказанием метки класса, которую можно интерпретировать.

Для некоторых задач классификации требуется четкое предсказание метки класса. Это означает, что даже если вероятность или оценка членства в классе предсказана, она должна быть преобразована в четкую метку класса.

Решение о преобразовании предсказанной вероятности или оценки в метку класса определяется параметром, называемым «порог решения », «порог распознавания » или просто «порог ».”Значение порога по умолчанию — 0,5 для нормализованных предсказанных вероятностей или оценок в диапазоне от 0 до 1.

Например, в задаче двоичной классификации с метками классов 0 и 1, нормализованными предсказанными вероятностями и порогом 0,5 тогда значения меньше порога 0,5 присваиваются классу 0, а значения больше или равные 0,5 присваиваются классу 1.

• Прогноз <0,5 = Класс 0
• Прогноз> = 0,5 = Класс 1

Проблема в том, что порог по умолчанию может не отражать оптимальную интерпретацию предсказанных вероятностей.

Это может быть по ряду причин, например:

• Прогнозируемые вероятности не откалиброваны, например те, которые предсказываются SVM или деревом решений.
• Метрика, используемая для обучения модели, отличается от метрики, используемой для оценки окончательной модели.
• Распределение классов сильно искажено.
• Стоимость ошибочной классификации одного типа более важна, чем неправильная классификация другого типа.

Что еще хуже, некоторые или все эти причины могут возникать одновременно, например, использование модели нейронной сети с некалиброванными прогнозируемыми вероятностями в задаче несбалансированной классификации.

Таким образом, часто возникает необходимость изменить порог принятия решения по умолчанию при интерпретации прогнозов модели.

… почти все классификаторы генерируют положительные или отрицательные прогнозы, применяя пороговое значение к оценке. Выбор этого порога повлияет на компромисс между положительными и отрицательными ошибками.

— стр. 53, Уроки несбалансированных наборов данных, 2018.

Хотите начать работу с классификацией дисбаланса?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Порог смещения для несбалансированной классификации

Существует множество методов, которые можно использовать для решения проблемы несбалансированной классификации, например повторная выборка обучающего набора данных и разработка индивидуализированной версии алгоритмов машинного обучения.

Тем не менее, возможно, самый простой способ справиться с серьезным дисбалансом классов — это изменить порог принятия решения.Хотя этот метод прост и очень эффективен, он часто игнорируется практиками и учеными-исследователями, как было отмечено Фостером Провостом в своей статье 2000 года под названием «Машинное обучение на основе несбалансированных наборов данных».

Суть в том, что при изучении проблем с несбалансированными данными использование классификаторов, созданных стандартными алгоритмами машинного обучения, без корректировки порога вывода вполне может быть критической ошибкой.

— Машинное обучение на основе несбалансированных наборов данных 101, 2000 г.

Есть много причин выбрать альтернативу порогу принятия решения по умолчанию.

Например, вы можете использовать кривые ROC для анализа прогнозируемых вероятностей модели и оценки ROC AUC для сравнения и выбора модели, хотя вам требуются четкие метки классов из вашей модели. Как выбрать порог на кривой ROC, обеспечивающий наилучший баланс между показателем истинных положительных и ложных положительных результатов?

В качестве альтернативы, вы можете использовать кривые прецизионного отзыва для анализа прогнозируемых вероятностей модели, точного отзыва AUC для сравнения и выбора моделей и требовать четких меток классов в качестве прогнозов. Как выбрать порог на кривой точности-отзыва, который обеспечивает наилучший баланс между точностью и отзывом?

Вы можете использовать вероятностную метрику для обучения, оценки и сравнения моделей, таких как потеря журнала (кросс-энтропия), но для прогнозирования требуются четкие метки классов. Как выбрать оптимальный порог из предсказанных вероятностей в целом?

Наконец, у вас могут быть разные затраты, связанные с ложноположительной и ложноотрицательной ошибочной классификацией, так называемой матрицей затрат, но вы хотите использовать и оценивать нечувствительные к затратам модели, а затем оценивать их прогнозы с помощью мер, чувствительных к затратам.Как выбрать порог, обеспечивающий наилучший компромисс для прогнозов с использованием матрицы затрат?

Популярный способ обучения чувствительного к затратам классификатора без известной матрицы затрат заключается в том, чтобы сделать упор на изменение выходных данных классификации при прогнозировании новых данных. Обычно это делается путем установки порога для положительного класса, ниже которого прогнозируется отрицательный. Значение этого порога оптимизируется с использованием набора для проверки, и, таким образом, матрица затрат может быть получена из данных обучения.

— стр. 67, Уроки несбалансированных наборов данных, 2018.

Ответ на эти вопросы — поиск диапазона пороговых значений, чтобы найти лучший порог. В некоторых случаях оптимальный порог можно рассчитать напрямую.

Настройка или смещение порога принятия решения для соответствия более широким требованиям задачи классификации обычно называется « смещение порога », « настройка порога » или просто «установление порога .”

Было заявлено, что использование других методов, таких как выборка, без попытки простой установки порога, может ввести в заблуждение. Метод смещения порога использует исходный обучающий набор для обучения [модели], а затем перемещает порог принятия решения таким образом, чтобы легче было правильно предсказать примеры класса меньшинства.

— страницы 72, Несбалансированное обучение: основы, алгоритмы и приложения, 2013.

Процесс включает сначала подгонку модели к набору обучающих данных и построение прогнозов на основе тестового набора данных.Прогнозы имеют форму нормализованных вероятностей или оценок, которые преобразуются в нормализованные вероятности. Затем пробуются различные пороговые значения, и полученные четкие этикетки оцениваются с использованием выбранной метрики оценки. Пороговое значение, обеспечивающее наилучшую метрику оценки, затем принимается для модели при прогнозировании новых данных в будущем.

Мы можем резюмировать эту процедуру ниже.

• 1. Подобрать модель в наборе обучающих данных.
• 2.Прогнозирование вероятностей на тестовом наборе данных.
• 3. Для каждого порога в Порогах:
  • 3а. Преобразуйте вероятности в метки классов, используя порог.
  • 3б. Оцените метки классов.
  • 3с. Если результат лучше, чем лучший результат.
  • 4. Используйте принятый порог при прогнозировании класса на основе новых данных.

Несмотря на простоту, существует несколько разных подходов к реализации смещения порога в зависимости от ваших обстоятельств.В следующих разделах мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных примеров.

Оптимальный порог для кривой ROC

Кривая ROC — это диагностический график, который оценивает набор вероятностных прогнозов, сделанных моделью на тестовом наборе данных.

Набор различных пороговых значений используется для интерпретации частоты истинных положительных и ложноположительных прогнозов по положительному (меньшинству) классу, и оценки наносятся на линию возрастающих пороговых значений для создания кривой.

Частота ложных срабатываний откладывается по оси x, а частота истинных срабатываний откладывается по оси y, и график называется кривой рабочих характеристик приемника или кривой ROC. Диагональная линия на графике от нижнего левого угла до верхнего правого угла указывает «кривую » для классификатора без навыков (прогнозирует класс большинства во всех случаях), а точка в верхнем левом углу графика указывает на модель с безупречным мастерством.

Кривая полезна для понимания компромисса между частотой истинных положительных и ложных срабатываний для различных пороговых значений.Область под кривой ROC, так называемая ROC AUC, представляет собой единое число для суммирования производительности модели с точки зрения ее кривой ROC со значением от 0,5 (без навыков) до 1,0 (без навыков).

Кривая ROC — это полезный диагностический инструмент для понимания компромисса для различных пороговых значений, а ROC AUC предоставляет полезное число для сравнения моделей на основе их общих возможностей.

Если для модели при таком анализе требуются четкие метки классов, то требуется оптимальный порог.Это будет порог на кривой, ближайшей к левому верхнему углу графика.

К счастью, есть принципиальные способы найти эту точку.

Во-первых, давайте подберем модель и рассчитаем кривую ROC.

Мы можем использовать функцию make_classification () для создания задачи синтетической двоичной классификации с 10 000 примеров (строк), 99 процентов из которых принадлежат классу большинства, а 1 процент — классу меньшинства.

… # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4)

Затем мы можем разделить набор данных с помощью функции train_test_split () и использовать половину для обучающего набора и половину для тестового набора.

… # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y)

Затем мы можем подобрать модель LogisticRegression и использовать ее для прогнозирования вероятности на тестовом наборе и сохранить только прогнозы вероятности для класса меньшинства.

… # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности lr_probs = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата lr_probs = lr_probs [:, 1]

Затем мы можем использовать функцию roc_auc_score () для вычисления частоты истинно-положительных и ложноположительных для прогнозов с использованием набора пороговых значений, которые затем можно использовать для создания графика кривой ROC.

… # подсчитать баллы lr_auc = roc_auc_score (testy, lr_probs)

Мы можем связать все это вместе, определив набор данных, подгоняя модель и создав график кривой ROC. Полный пример приведен ниже.

# кривая roc для модели логистической регрессии из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из склеарна.импорт метрик roc_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model. fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = модель.pred_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # построить кривую roc для модели pyplot.plot ([0,1], [0,1], linestyle = ‘-‘, label = ‘Нет навыков’) pyplot.plot (fpr, tpr, marker = ‘.’, label = ‘Logistic’) # метка оси pyplot.xlabel (‘Ложноположительная ставка’) pyplot.ylabel (‘Истинная положительная оценка’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

Выполнение примера соответствует модели логистической регрессии в наборе обучающих данных, затем оценивает ее, используя диапазон пороговых значений в наборе тестов, создавая кривую ROC

Мы видим, что есть несколько точек или пороговых значений рядом с верхним левым уголком графика.

Какой порог является оптимальным?

График кривой ROC для модели логистической регрессии для несбалансированной классификации

Есть много способов определить порог с оптимальным балансом между ложноположительными и истинно положительными значениями.

Во-первых, истинно положительный показатель называется Чувствительностью. Уровень, обратный ложноположительному результату, называется специфичностью.

• Чувствительность = TruePositive / (TruePositive + FalseNegative)
• Специфичность = TrueNegative / (FalsePositive + TrueNegative)

Где:

• Чувствительность = истинно положительный показатель
• Специфичность = 1 — ложноположительный показатель

Среднее геометрическое или G-среднее — это показатель несбалансированной классификации, который, при оптимизации, будет искать баланс между чувствительностью и специфичностью.

• G-Среднее = sqrt (Чувствительность * Специфичность)

Один из подходов — протестировать модель с каждым порогом, возвращаемым из вызова roc_auc_score (), и выбрать порог с наибольшим значением G-Mean.

Учитывая, что мы уже рассчитали чувствительность (TPR) и дополнение к специфичности при вычислении кривой ROC, мы можем вычислить G-среднее для каждого порога напрямую.

. .. # вычисляем среднее g для каждого порога gmeans = sqrt (tpr * (1-fpr))

После расчета мы можем найти индекс для наибольшего G-среднего значения и использовать этот индекс для определения того, какое пороговое значение использовать.

… # найти индекс наибольшего g-среднего ix = argmax (gmeans) print (‘Лучший порог =% f, G-Среднее =%. 3f’% (пороги [ix], gmeans [ix]))

Мы также можем перерисовать кривую ROC и выделить эту точку.

Полный пример приведен ниже.

Кривая # roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогом из numpy import sqrt из numpy import argmax из склеарна. наборы данных импорт make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.metrics импортировать roc_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0.5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # вычисляем среднее g для каждого порога gmeans = sqrt (tpr * (1-fpr)) # найти индекс наибольшего g-среднего ix = argmax (gmeans) print (‘Лучший порог =% f, среднее значение =%. 3f ‘% (пороги [ix], gmeans [ix])) # построить кривую roc для модели pyplot.plot ([0,1], [0,1], linestyle = ‘-‘, label = ‘Нет навыков’) pyplot.plot (fpr, tpr, marker = ‘.’, label = ‘Logistic’) pyplot.scatter (fpr [ix], tpr [ix], marker = ‘o’, color = ‘black’, label = ‘Best’) # метка оси pyplot.xlabel (‘Ложноположительная ставка’) pyplot.ylabel (‘Истинная положительная оценка’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

При выполнении примера сначала определяется оптимальный порог и отображается этот порог и оценка G-среднего.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте повторить пример несколько раз и сравните средний результат.

В данном случае мы видим, что оптимальный порог составляет около 0,016153.

Лучший порог = 0. 016153, среднее G = 0,933

Затем порог используется для определения истинных и ложных срабатываний, затем эта точка рисуется на кривой ROC.

Мы видим, что точка оптимального порога — это большая черная точка, которая кажется ближайшей к левому верхнему углу графика.

График кривой ROC для модели логистической регрессии для несбалансированной классификации с оптимальным порогом

Оказывается, есть гораздо более быстрый способ получить тот же результат, называемый статистикой J Юдена.

Статистика рассчитывается как:

• Дж = Чувствительность + Специфичность — 1

Учитывая, что у нас есть Чувствительность (TPR) и дополнение специфичности (FPR), мы можем рассчитать это как:

• Дж = Чувствительность + (1 — FalsePositiveRate) — 1

Что мы можем переформулировать как:

• J = TruePositiveRate — FalsePositiveRate

Затем мы можем выбрать порог с наибольшим значением статистики J. Например:

… # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # получить лучший порог J = tpr — fpr ix = argmax (Дж) best_thresh = пороги [ix] print (‘Лучший порог =% f’% (best_thresh))

После подключения к электросети полный пример приведен ниже.

Кривая # roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогом из numpy import argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.metrics импортировать roc_curve # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0. 99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0.5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # получить лучший порог J = tpr — fpr ix = argmax (Дж) best_thresh = пороги [ix] print (‘Лучший порог =% f’% (best_thresh))

Мы видим, что этот более простой подход вычисляет оптимальную статистику напрямую.

Оптимальный порог для кривой точного вызова

В отличие от кривой ROC, кривая прецизионного отзыва фокусируется на производительности классификатора только на положительном уровне (класс меньшинства).

Точность — это отношение количества истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложных срабатываний. Он описывает, насколько хороша модель для предсказания положительного класса. Отзыв рассчитывается как отношение количества истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложно отрицательных результатов.Напоминание — это то же самое, что и чувствительность.

Кривая точности-отзыва рассчитывается путем создания четких меток классов для прогнозирования вероятности по набору пороговых значений и вычисления точности и отзыва для каждого порога. Линейный график создается для пороговых значений в порядке возрастания с повторением по оси x и точностью по оси y.

Модель без навыков представлена ​​горизонтальной линией с точностью, которая является соотношением положительных примеров в наборе данных (например, TP / (TP + TN)) или 0. 01 в нашем синтетическом наборе данных. Совершенный классификатор навыков имеет полную точность и отзывчивость с точкой в ​​правом верхнем углу.

Мы можем использовать ту же модель и набор данных из предыдущего раздела и оценить вероятностные прогнозы для модели логистической регрессии с использованием кривой точности-отзыва. Функцию precision_recall_curve () можно использовать для вычисления кривой, возвращая оценки точности и отзыва для каждого порога, а также используемые пороги.

… # рассчитать pr-кривую точность, отзыв, пороги = precision_recall_curve (testy, yhat)

Собирая все вместе, ниже приведен полный пример расчета кривой точности-отзыва для логистической регрессии по проблеме несбалансированной классификации.

# кривая pr для модели логистической регрессии из sklearn. datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.metrics import precision_recall_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0.5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # рассчитать pr-кривую точность, отзыв, пороги = precision_recall_curve (testy, yhat) # построить кривую roc для модели no_skill = len (яростный [тести == 1]) / len (яростный) pyplot.plot ([0,1], [no_skill, no_skill], linestyle = ‘-‘, label = ‘Нет навыков’) пиплот. сюжет (отзыв, точность, маркер = ‘.’, label = ‘Logistic’) # метка оси pyplot.xlabel (‘Отзыв’) pyplot.ylabel (‘Точность’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

При выполнении примера вычисляется точность и отзыв для каждого порога и создается график точности-отзыва, показывающий, что модель имеет определенные навыки для диапазона пороговых значений в этом наборе данных.

Если бы нам потребовались четкие метки классов от этой модели, какой порог дал бы лучший результат?

График кривой точности-отзыва для модели логистической регрессии для несбалансированной классификации

Если нас интересует порог, обеспечивающий наилучший баланс точности и отзыва, то это то же самое, что оптимизация F-меры, которая суммирует гармоническое среднее обоих показателей.

• F-Measure = (2 * Точность * Вызов) / (Точность + Вызов)

Как и в предыдущем разделе, наивный подход к поиску оптимального порога заключался бы в вычислении F-меры для каждого порога.Мы можем достичь того же эффекта, напрямую преобразовав меры точности и вспоминания в F-меру; например:

. .. # преобразовать в f оценку fscore = (2 * точность * отзыв) / (точность + отзыв) # найти индекс наибольшего значения f ix = argmax (fscore) print (‘Лучший порог =% f, F-рейтинг =%. 3f’% (пороги [ix], fscore [ix]))

Затем мы можем нанести точку на кривой точности-отзыва.

Полный пример приведен ниже.

# оптимальный порог для кривой точности-отзыва с моделью логистической регрессии из numpy import argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из склеарна.импорт метрик precision_recall_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0. 99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = модель.pred_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc точность, отзыв, пороги = precision_recall_curve (testy, yhat) # преобразовать в f оценку fscore = (2 * точность * отзыв) / (точность + отзыв) # найти индекс наибольшего значения f ix = argmax (fscore) print (‘Лучший порог =% f, F-рейтинг =%. 3f’% (пороги [ix], fscore [ix])) # построить кривую roc для модели no_skill = len (яростный [тести == 1]) / len (яростный) пиплот.plot ([0,1], [no_skill, no_skill], linestyle = ‘-‘, label = ‘No Skill’) pyplot.plot (отзыв, точность, маркер = ‘.’, label = ‘Logistic’) pyplot.scatter (вспомните [ix], precision [ix], marker = ‘o’, color = ‘black’, label = ‘Best’) # метка оси pyplot. xlabel (‘Отзыв’) pyplot.ylabel (‘Точность’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

При выполнении примера сначала вычисляется F-мера для каждого порога, затем определяется оценка и порог с наибольшим значением.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте повторить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы видим, что наилучшая F-мера была 0.756 достигается с порогом около 0,25.

Лучший порог = 0,256036, F-Score = 0,756

Построена кривая точности-отзыва, и на этот раз порог с оптимальной F-мерой нанесен с большей черной точкой.

Этот порог затем можно было бы использовать при прогнозировании вероятностей в будущем, которые необходимо преобразовать из вероятностей в четкие метки классов.

График кривой точности-отзыва для модели логистической регрессии с оптимальным порогом

Оптимальная настройка порога

Иногда у нас просто есть модель, и мы хотим напрямую узнать лучший порог.

В этом случае мы можем определить набор пороговых значений, а затем оценить прогнозируемые вероятности для каждого, чтобы найти и выбрать оптимальный порог.

Мы можем продемонстрировать это на рабочем примере.

Во-первых, мы можем подогнать модель логистической регрессии к нашей задаче синтетической классификации, затем спрогнозировать метки классов и оценить их с помощью F-меры, которая представляет собой гармоническое среднее значение точности и полноты.

При интерпретации вероятностей, предсказанных моделью логистической регрессии, будет использоваться порог по умолчанию 0,5.

Полный пример приведен ниже.

# логистическая регрессия для несбалансированной классификации из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.metrics import f1_score # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать ярлыки yhat = model.predict (testX) # оценить модель оценка = f1_score (вспыльчивый, yhat) print (‘F-Score:% .5f’% оценка)

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте повторить пример несколько раз и сравните средний результат.

Запустив пример, мы видим, что модель достигла показателя F-меры около 0,70 в тестовом наборе данных.

Теперь мы можем использовать ту же модель для одного и того же набора данных и вместо прямого прогнозирования меток классов мы можем прогнозировать вероятности.

… # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX)

Нам нужны только вероятности для положительного класса.

… # сохраняем вероятности только положительного результата probs = yhat [:, 1]

Затем мы можем определить набор пороговых значений для оценки вероятностей. В этом случае мы будем проверять все пороги от 0,0 до 1,0 с размером шага 0,001, то есть мы будем проверять 0,0, 0,001, 0,002, 0,003 и так далее до 0,999.

… # определить пороги пороги = arange (0, 1, 0.001)

Далее нам нужен способ использования единого порога для интерпретации предсказанных вероятностей.

Это может быть достигнуто путем отображения всех значений, равных или превышающих порог, в 1 и всех значений, меньших порога, в 0. Для этого мы определим функцию to_labels () , которая будет принимать вероятности и порог в качестве аргумент и вернуть массив целых чисел в {0, 1}.

# применить порог к положительным вероятностям для создания ярлыков def to_labels (pos_probs, порог): return (pos_probs> = threshold) .astype (‘int’)

Затем мы можем вызвать эту функцию для каждого порога и оценить полученные метки с помощью f1_score () .

Мы можем сделать это в одной строке следующим образом:

… # оценить каждый порог scores = [f1_score (testy, to_labels (probs, t)) для t в пороговых значениях]

Теперь у нас есть массив оценок, которые оценивают каждый порог в нашем массиве порогов.

Все, что нам нужно сделать сейчас, это найти индекс массива, который имеет наибольшую оценку (лучший F-показатель), и у нас будет оптимальный порог и его оценка.

… # получить лучший порог ix = argmax (баллы) print (‘Порог =%. 3f, F-оценка =%. 5f’% (пороги [ix], оценки [ix]))

Если связать все это вместе, ниже приведен полный пример настройки порога для модели логистической регрессии в наборе данных синтетической несбалансированной классификации.

# порог поиска для несбалансированной классификации из numpy import arange из numpy import argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из склеарна.model_selection импорт train_test_split из sklearn.metrics import f1_score # применить порог к положительным вероятностям для создания ярлыков def to_labels (pos_probs, порог): return (pos_probs> = порог) .astype (‘int’) # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0. 5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата probs = yhat [:, 1] # определить пороги пороги = диапазон (0, 1, 0,001) # оценить каждый порог scores = [f1_score (testy, to_labels (probs, t)) для t в пороговых значениях] # получить лучший порог ix = argmax (баллы) print (‘Порог =%.3f, оценка F =%. 5f ‘% (пороги [ix], оценки [ix]))

При выполнении этого примера оптимальный порог равен 0,251 (по сравнению со значением по умолчанию 0,5), что дает значение F-Measure около 0,75 (по сравнению с 0,70).

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте повторить пример несколько раз и сравните средний результат.

Вы можете использовать этот пример в качестве шаблона при настройке порога для вашей собственной проблемы, позволяя вам заменить вашу собственную модель, метрику и даже разрешение пороговых значений, которые вы хотите оценить.

Порог = 0,251, F-балл = 0,75556

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Документы

Книги

API

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как настроить оптимальный порог при преобразовании вероятностей в четкие метки классов для несбалансированной классификации.

В частности, вы выучили:

• Пороговое значение по умолчанию для интерпретации вероятностей меток классов составляет 0,5, и настройка этого гиперпараметра называется перемещением порога.
• Как рассчитать оптимальный порог для кривой ROC и кривой точности-отзыва напрямую.
• Как вручную искать пороговые значения для выбранной модели и метрики оценки модели.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разберитесь с несбалансированной классификацией!

Разработка несбалансированных моделей обучения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Несбалансированная классификация с Python

Он предоставляет руководств для самообучения и сквозных проектов по:
Метрики производительности , Методы пониженной дискретизации , SMOTE , Смещение порога , Калибровка вероятности , Экономически чувствительные алгоритмы
и многое другое. ..

Используйте несбалансированные методы классификации в проектах машинного обучения

Как создать пороговое значение для атрибута или показателя в расширенном редакторе пороговых значений

Вы можете создать порог для атрибута или метрики в Расширенном редакторе пороговых значений.

Ваше досье должно содержать визуализацию в виде сетки.Вы можете использовать только расширенный редактор пороговых значений для визуализации сетки.

Вы поместили показатель в область Метрики или атрибут в область строк, или столбцов .

Создание порогового значения для атрибута или метрики в расширенном редакторе пороговых значений для визуализации сетки

1. На панели «Редактор» щелкните правой кнопкой мыши атрибут или метрику и выберите Пороги . Если выбрать атрибут, откроется редактор расширенных пороговых значений. Если вы выберете метрику, откроется редактор быстрых пороговых значений.
2. Если вы открыли редактор быстрых пороговых значений, выберите ссылку Расширенный редактор пороговых значений , чтобы открыть расширенный редактор пороговых значений.
3. Щелкните New Threshold .
4. В списке На основе выберите объект, на котором будет основываться порог.Условие основано либо на атрибуте, либо на метрике.
5. В списке Оператор выберите оператор сравнения (Больше, Меньше и т. Д.). Чтобы сравнить метрику с определенным значением, введите значение в текстовое поле. Чтобы сравнить эту метрику со значением другой метрики, выберите метрику из списка Метрика . Переходите к шагу 7.

6. Чтобы определить условие на основе атрибутов в контрольном списке или без них, выберите Выбор в списке из списка Выбрать элементы с помощью drop-own.Затем выберите в списке или не в списке и выберите элементы атрибута, которые вы хотите использовать. В списке форматирует данные только для выбранных вами элементов атрибута. Нет в списке форматирует данные для всех элементов атрибута, кроме выбранных вами.

   или

   Чтобы определить условие на основе значений формы атрибута, выберите Квалификация на в раскрывающемся списке Выбрать элементы в раскрывающемся списке .Вы можете определить условие на основе формы идентификатора элемента атрибута, одной из форм его описания или формы ДАТЫ, если атрибут основан на времени, используя переключатели. Затем выберите оператора из списка Оператор . Чтобы сравнить атрибут с конкретным значением, введите значение в поле Value . Чтобы сравнить форму атрибута с другой формой атрибута, выберите атрибут из раскрывающегося списка Атрибут . Затем выберите соответствующую форму атрибута.

7. Щелкните ОК .

8. Щелкните Дополнительно справа от порогового условия и выберите Форматирование .

   Выберите параметры форматирования для отображения порога.

9. Щелкните ОК .
10. Щелкните ОК .

Связанные темы

Введение в пороги

Создание порогового значения для метрики с помощью редактора быстрых пороговых значений

Форматирование порогового значения для атрибута или метрики в расширенном редакторе пороговых значений

Добавить несколько условий к пороговому значению в расширенном редакторе пороговых значений

OnlineOnly»> Сгруппируйте и объедините пороговые условия в расширенном редакторе пороговых значений

Редактировать, дублировать, переупорядочивать и удалять пороговые значения в расширенном редакторе пороговых значений

Удалить все пороговые значения, определенные для атрибута или показателя

Как создать пороговое значение для метрики с помощью редактора быстрых пороговых значений

Вы можете создать порог для метрики с помощью редактора Quick Thresholds Editor.

Ваше досье должно содержать одно из следующего:

• Визуализация сетки с метрикой в ​​области Metrics панели Editor.
• Сетевая визуализация с метрикой в ​​области Edge Color панели редактирования.
• График, тепловая карта или визуализация карты с показателем в области Color By панели Editor.

Создание порогового значения для метрики с помощью редактора быстрых пороговых значений

1. Щелкните визуализацию, для которой нужно добавить порог.
2. На панели «Редактор» щелкните правой кнопкой мыши метрику, чтобы определить порог, и выберите Пороговые значения . Это та же метрика, которая определена выше в разделе «Необходимые условия».Откроется редактор быстрых пороговых значений.

3. Если отображается параметр Thresholds Type , выберите, отображать ли данные с помощью цветов или изображений.

   Выберите Цвет , чтобы отображать данные с использованием разных цветов в зависимости от значения метрики. Затем выберите набор цветов для применения к значениям из раскрывающегося списка Цвет .

4. Если параметр Thresholds Type не отображается, выберите набор цветов для применения к значениям из раскрывающегося списка Color .

   Параметр Thresholds Type показан для визуализаций, которые поддерживают замену значений метрики изображениями.

5. Чтобы изменить порядок цветов или изображений, отображающих данные в пределах диапазона, щелкните Перевернутое .

   Если маленькие, средние и большие значения данных отображаются зеленым, желтым и красным цветом, при выборе Reversed маленькие значения отображаются красным цветом, средние значения — желтым, а большие — зеленым.

6. Выберите метрику для определения порога из первого раскрывающегося списка на основе .

7. Чтобы создать порог на основе значения метрики, выберите Значение из второго раскрывающегося списка На основе .

   Вы можете отображать значения показателей, превышающие пять миллионов, синим цветом.

   или

   Выберите Наивысший , чтобы создать порог на основе верхних значений метрики.

   Вы можете отобразить пять верхних значений метрики красным цветом.

   или

   Выберите Самый низкий , чтобы создать порог на основе нижних значений метрики.

   Вы можете отобразить пять нижних значений метрики зеленым цветом.

   или

   Выберите Наивысший% , чтобы создать порог на основе верхнего процента значений метрики.

   Вы можете отобразить первые 10% значений метрики с помощью зеленой стрелки.

   или

   Выберите Самый низкий% , чтобы создать порог на основе нижнего процента значений метрики.

   Вы можете отобразить нижние 50% значений метрики красной стрелкой.

8. Если появляется раскрывающийся список Разбить на , выберите уровень атрибута, чтобы перезапустить подсчет значений ранга или процентов для метрики.Чтобы продолжить без перезапуска, выберите Нет . Этот параметр доступен только для пороговых значений, основанных на значениях ранга или процентов.

9. Ползунок порога появляется в нижней части диалогового окна. Каждая полоса ползунка пороговых значений представляет отдельный диапазон значений метрики. Цвет или изображение, которое появляется над полосой, представляет форматирование, используемое для отображения значений, попадающих в его диапазон.Чтобы увеличить или уменьшить диапазон значений, охватываемых полосой, щелкните и перетащите ползунок влево или вправо по ползунку.

10. Щелкните большой палец, чтобы изменить его местоположение. Дважды щелкните значение, которое появляется над ползунком, введите новое значение и нажмите Enter.
11. Если ваш порог использует изображения, а не цвета, перейдите к шагу 15.
12. Если ваш порог использует цвета, а не изображения, вы можете разделить полосу, щелкнув ее правой кнопкой мыши и выбрав Добавить цветную полосу . Группа делится на две отдельные полосы.
13. Чтобы изменить цвет, применяемый к диапазону значений, охватываемому полосой, дважды щелкните полосу, затем выберите новый цвет из палитры.
14. Чтобы удалить полосу, щелкните ее правой кнопкой мыши и выберите Удалить .
15. Чтобы удалить большой палец, щелкните его правой кнопкой мыши и выберите Удалить .
16. Нажмите Применить ..
17. Щелкните ОК.

Связанные темы

Введение в пороги

OnlineOnly»> Создание порогового значения для атрибута или метрики в расширенном редакторе пороговых значений

Форматирование порогового значения для атрибута или метрики в расширенном редакторе пороговых значений

Добавить несколько условий к пороговому значению в расширенном редакторе пороговых значений

Сгруппируйте и объедините пороговые условия в расширенном редакторе пороговых значений

Редактировать, дублировать, переупорядочивать и удалять пороговые значения в расширенном редакторе пороговых значений

OnlineOnly»> Удалить все пороговые значения, определенные для атрибута или показателя

(сериал 2005–2006) — IMDb

Больше похоже на это

Приключение | Драма | Тайна

Морской биолог, страховой агент и мальчик-подросток обнаруживают, что их жизнь коренным образом изменилась с появлением новых и часто опасных видов морских обитателей, в то время как правительственные агенты стараются держать это дело в секрете.

Звезды: Лейк Белл, Джей Р. Фергюсон, Картер Дженкинс

Драма | Ужастик | Тайна

После урагана рейнджер парка Флориды и его семья сталкиваются со странными происшествиями.

Звезды: Уильям Фихтнер, Эдди Сибриан, Кари Матчетт

Драма | Научная фантастика

Поскольку Земля быстро становится непригодной для жизни, пионеры стремятся колонизировать суровую местность планеты Карпатия. 10 лет спустя город Фортхейвен столкнулся с опасностью, поскольку раскрылись темные секреты планеты.

Звезды: Гермиона Норрис, Дэниел Мэйс, Эми Мэнсон

Приключение | Научная фантастика

Колонисты, совершившие аварийную посадку на чужой планете, начинают долгий путь к первоначально назначенному месту посадки, сталкиваясь с угрозами пришельцев и людей.

Звезды: Дебра Фарентино, Клэнси Браун, Салливан Уокер

Драма | Научная фантастика

Восемь астронавтов, живущих на борту международного космического корабля, совершают миссию через Солнечную систему, а мир наблюдает за этим с расстояния в миллиарды километров.

Звезды: Рон Ливингстон, Малик Йоба, Эндрю Эйрли

Преступление | Драма | Ужастик

Серия сверхъестественных событий начинается в небольшом прибрежном городке Нью-Джерси после прибытия загадочной девочки-подростка, которая, очевидно, имеет способность влиять на людей и события вокруг нее.

Звезды: Элизабет Харнуа, Грант Шоу, Сэм Пейдж

Драма | Тайна | Научная фантастика

Специальная группа ФБР расследует случаи, когда каждый человек на Земле одновременно теряет сознание и просыпается с коротким видением своего будущего.

Звезды: Кортни Б. Вэнс, Джозеф Файнс, Джек Дэвенпорт

Действие | Приключение | Драма

Земля вовлечена в отчаянную войну с инопланетными захватчиками, и в этой серии рассказывается об одной эскадрилье пилотов морской пехоты, участвующих в ней.

Звезды: Морган Вайссер, Кристен Клок, Родни Роуленд

Действие | Приключение | Драма

После того, как они стали свидетелями внезапного взрыва Земли с орбиты, группа из пяти астронавтов Odyssey была отправлена ​​на пять лет назад инопланетными силами, чтобы найти причину и предотвратить катастрофу. На их пути стоит грандиозный заговор.

Звезды: Питер Веллер, Себастьян Роше, Кристофер Горэм

Действие | Драма | Научная фантастика

Бывший сотрудник ЦРУ является руководителем правительственной организации, занимающейся путешествиями во времени, чтобы исправить ошибки, произошедшие на прошлой неделе.

Звезды: Джонатан ЛаПалья, Дон Франклин, Юстина Вейл

Драма | Ужастик | Научная фантастика

Обвиняя себя в случайной смерти своего сына, молодая жена Синтия рискует получить искупление от рук злоумышленника из потустороннего мира, который появляется в доме пары в ночь апокалипсиса … Посмотреть полное резюме »

Директор: Джейсон Эрик Перлман

Звезды: Трилби Гловер, Рэнди Уэйн, Лесли Стивенс

Драма | Научная фантастика

Джейк Фоули — компьютерный техник АНБ, который втайне жаждет возможности поработать в полевых условиях. Обстоятельства помещают его в сверхсекретную лабораторию в самый разгар перестрелки … Смотреть полное резюме »

Звезды: Кристофер Горэм, Филип Энтони-Родригес, Джудит Скотт

Сюжетная линия

После У.С. Военно-морской флот обнаруживает внеземной объект, ненадолго появившийся возле корабля в Атлантическом океане.

Слоганы:

Знаете ли вы?

Общая информация

Цитаты

Подключения

Часто задаваемые вопросы

Детали

Дата выпуска:

Кредиты компании

Технические характеристики

Продолжительность:

60 мин.

Соотношение сторон:

Как установить порог инвентаризации, чтобы избежать перепроданности

Функция порога инвентаризации Zentail является защитой от перепродажи быстроходных предметов.Лучший способ использовать эту функцию и избежать обратных заказов — установить порог инвентаря на странице настроек учетной записи, а затем игнорировать этот порог на одной торговой площадке. Таким образом, вы все равно можете продать свою последнюю единицу или единицы на одной торговой площадке.

Эта статья будет охватывать:

1. Что значит иметь порог инвентаризации
2. Как установить порог инвентаризации на уровне учетной записи
3. Как игнорировать порог инвентаризации для определенных каналов
   

Порог инвентаризации позволяет вам ограничьте количество вашего продукта, доступного по нескольким каналам. При отправке доступного количества на каждый канал, в котором перечислены ваши SKU, Zentail вычтет ваш порог инвентаря из вашего фактического доступного количества и сделает доступной окончательную сумму.

• Например, для вашего SKU доступно 10 единиц.
• Порог вашего инвентаря составляет 3
• Zentail сделает 10 — 3 = 7 единиц доступных для этого продукта.

Как добавить пороговое значение инвентаризации на уровне учетной записи

1. Перейдите на страницу настроек учетной записи .
2. На странице настроек учетной записи выберите раздел «Настройки компании».
3. В разделе «Настройки учетной записи» введите числовое значение, например 1 или 2, в поле «Пороговое значение инвентаризации», затем нажмите кнопку «Обновить настройки».

На странице интеграции для каждого из ваших каналов вы можете выбрать канал, который будет игнорировать пороговое значение инвентаризации. Если инвентарь для продукта опустится ниже порогового значения, он будет удален из других каналов, но по-прежнему доступен на этом.

Если у вас есть доступное количество 10 и порог инвентаря 3, то (как указано в первом разделе) Zentail сделает 7 единиц доступными для покупки на каждом канале.

Но если вы хотите убедиться, что продаете эти последние 3 продукта, вам следует выбрать Игнорировать порог инвентаризации хотя бы для одного канала в Zentail. Рекомендуется игнорировать порог запасов для вашего самого высокого канала продаж и / или вашего самого прибыльного канала.Это часто означает игнорирование порога запасов на одной из торговых площадок (Amazon, Walmart или eBay), а также в вашем собственном интернет-магазине (Shopify, BigCommerce, Magento).

Таким образом, Zentail сделает все 10 единиц доступными на канале (ах), где вы выбрали игнорирование порога инвентаря!

Примечание. Даже если этот параметр включен, на eBay может произойти перепроданность, если вы включили параметр, разрешающий доступность товаров, отсутствующих на складе. Обязательно перейдите в Мой eBay> Учетная запись> Настройки сайта.В «Настройках продажи» вы можете открыть «Форму и списки для продажи своих товаров» и выбрать «Да — использовать опцию нет в наличии».

Совет Федеральной резервной системы — агентства объявляют порог освобождения от требований по оценке для более дорогих ипотечных ссуд

Пожалуйста, включите JavaScript, если он отключен в вашем браузере, или получите доступ к информации по ссылкам, указанным ниже.

18 ноября 2020

Агентства объявляют порог освобождения от требований по оценке более мелких ссуд

• Совет управляющих Федеральной резервной системы
• Бюро финансовой защиты потребителей
• Управление валютного контролера

Для выпуска в 12:00 р.м. стандартное восточное время

ВАШИНГТОН, округ Колумбия — Бюро финансовой защиты потребителей, Совет Федеральной резервной системы и Управление валютного контролера объявили сегодня, что порог освобождения ссуд от требований специальной оценки для более дорогих ипотечных ссуд в течение 2021 года останется на уровне 27 200 долларов США, поскольку он было в 2020 году.

Пороговая сумма будет действовать с 1 января 2021 года и основана на годовом процентном увеличении индекса потребительских цен для городских наемных рабочих и служащих (CPI-W) с 1 июня 2020 года.

Закон Додда-Фрэнка о реформе Уолл-стрит и защите прав потребителей 2010 года внес поправки в Закон о правде в кредитовании, добавив специальные требования к оценке ипотечных ссуд по более высокой цене, включая требование о том, чтобы кредиторы получали письменную оценку на основе физического визита во внутреннюю часть дома. перед оформлением ипотечной ссуды по более высокой цене. Правила, реализующие эти требования, содержат освобождение для займов на сумму 25 000 долларов или меньше, а также предусматривают, что порог освобождения будет ежегодно корректироваться с учетом увеличения ИПЦ-W.Если нет ежегодного процентного увеличения ИПЦ-W, агентства не будут корректировать этот порог исключения по сравнению с предыдущим годом. Однако в годы, следующие за годом, когда порог освобождения не корректировался, порог рассчитывается путем применения годового процентного изменения ИПЦ-W к сумме в долларах, которая после округления могла бы возникнуть в случае уменьшения и любого последующего увеличения CPI-W был принят во внимание.

Прилагаемое уведомление будет вскоре опубликовано в Федеральном реестре .

Последнее обновление: 18 ноября 2020 г.

Ученые вводят новый способ прогнозирования глобального потепления, значительно снижая неопределенности — ScienceDaily

Порог опасного глобального потепления, вероятно, будет пересечен между 2027 и 2042 годами — гораздо более узкое окно, чем оценка Межправительственной группы экспертов по изменению климата в период и 2052 г.В исследовании, опубликованном в журнале Climate Dynamics , исследователи из Университета Макгилла вводят новый и более точный способ прогнозирования температуры Земли. Основанный на исторических данных, он значительно снижает неопределенности по сравнению с предыдущими подходами.

Ученые прогнозировали будущее глобальное потепление, используя климатические модели в течение десятилетий. Эти модели играют важную роль в понимании климата Земли и его вероятных изменений. Но насколько они точны?

Работа с неопределенностью

Климатические модели — это математическое моделирование различных факторов, которые взаимодействуют и влияют на климат Земли, таких как атмосфера, океан, лед, поверхность земли и солнце.Хотя они основаны на наилучшем понимании имеющихся систем Земли, когда дело доходит до прогнозирования будущего, остаются неопределенности.

«Скептики климата утверждали, что прогнозы глобального потепления ненадежны, потому что они зависят от ошибочных моделей суперкомпьютеров. Хотя эта критика необоснованна, они подчеркивают необходимость независимых и различных подходов к прогнозированию будущего потепления», — говорит соавтор Бруно Тремблей, профессор на факультете атмосферных и океанических наук Университета Макгилла.

До сих пор широкий диапазон прогнозов общей температуры затруднял точное определение результатов при различных сценариях смягчения последствий. Например, если концентрация СО2 в атмосфере удвоится, модели общей циркуляции (МОЦ), используемые Межправительственной группой экспертов по изменению климата (МГЭИК), предсказывают весьма вероятное повышение средней глобальной температуры между 1,9 и 4,5 ° С — широкий диапазон, охватывающий умеренный климат. изменения на нижнем конце, и катастрофические на другом.

Новый подход

«Наш новый подход к прогнозированию температуры Земли основан на исторических климатических данных, а не на теоретических соотношениях, которые не полностью улавливаются ГКМ.Наш подход позволяет оценить чувствительность климата и ее неопределенность на основе прямых наблюдений с небольшими допущениями «, — говорит соавтор Рафаэль Хеберт, бывший научный сотрудник Университета Макгилла, ныне работающий в Институте Альфреда Вегенера в Потсдаме, Германия.

В исследовании для Climate Dynamics исследователи представили новую модель Scaling Climate Response Function (SCRF) для прогнозирования температуры Земли до 2100. Основанный на исторических данных, он снижает неопределенность прогнозов примерно вдвое по сравнению с подходом, используемым в настоящее время. МГЭИК.Анализируя результаты, исследователи обнаружили, что порог опасного потепления (+ 1,5 ° C), вероятно, будет превышен между 2027 и 2042 годами. Это гораздо более узкое окно, чем оценки GCM с настоящего момента по 2052 год. В среднем исследователи также обнаружили это ожидаемое потепление было немного ниже, примерно на 10-15 процентов. Однако они также обнаружили, что «весьма вероятные диапазоны потепления» SCRF находятся в пределах таковых для GCM, что подтверждает последнюю поддержку.

«Теперь, когда правительства, наконец, решили действовать в связи с изменением климата, мы должны избегать ситуаций, когда лидеры могут утверждать, что даже самая слабая политика может предотвратить опасные последствия», — говорит соавтор Шон Лавджой, профессор кафедры физики Университета Макгилла.