Параметры известных моделей: Какие параметры (рост, вес) у зарубежных актрис и моделей? | Мюсли.ру

Содержание

Какие параметры (рост, вес) у зарубежных актрис и моделей? | Мюсли.ру

Каждая женщина не по наслышке знает, как трудно сделать свою фигуру идеальной. Кого-то природа наградила модельным ростом и хорошей конституцией, а кому-то приходиться усердно трудиться над собой. Голливудские звезды, модели, эстрадные артисты задают высокую планку. На них ровняются, за ними пристально следят журналисты и постоянно обращены телекамеры. А чем приходится жертвовать и какие усилия прилагать звездам, чтобы быть и оставаться идеалом для поклонников?

Марго Робби: 168 см, 54-57 кг

Голливудская актриса и продюсер. Многим поклонникам надолго врезалась в память ее подтянутая фигура, хорошо продемонстрированная в фильме «Отряд самоубийц». Рост актрисы 168 см, вес варьируется от 54 до 57 кг. Параметры актрисы очень близки к идеалу 90-60-90, но все же на пару-тройку сантиметров их превышают. Она имеет тенденцию к полноте, поэтому ей приходится тщательно следить за своей фигурой. Привычка правильно питаться есть у нее с детства, ведь она выросла на ферме. А для поддержания фигуры в форме Марго предпочитает водные занятия спортом – плавание и серфинг.

Джиджи Хадид: 178 см, 53 кг

Самая востребованная модель на сегодняшний день. Свою карьеру начала уже с 12 лет. Имеет рост 178 см, при этом вес всего 53 кг. Что не удивительно, ведь она выступает в показах нижнего белья Victoria’s Secret, которая предъявляет строжайшие требования к параметрам моделей. Для поддержания своей формы Джиджи приходится строго ограничивать себя в еде и регулярно занимается физическими нагрузками.

Кирстен Данст: 168 см, 55 кг

Голливудская актриса с ростом 168 см и весом в 55 кг. В разные периоды времени отличалась своим весом. Актерская карьера требует жертв, поэтому для съемок в одном из сериалов в 2015 году, актрисе потребовалось сесть на специальную диету, чтобы набрать вес. С этим она справилась успешно. При съемках в следующем фильме в 2017 году режиссеру пришлось попросить ее немного похудеть, но на удивление, актриса отказалась, сказав, что очень любит вкусно поесть и не может отказать себе в этом.

Кайли Дженнер: 168 см, 63 кг

Младшая из сестер Кардашьян, с детства была немного пухлым ребенком. На сегодняшний день рост ее составляет 168 см, вес — 63 кг. Кайли не так давно, в феврале 2018 года, стала мамой, от чего ее формы стали еще более округлыми и она уже явно не уступает своей старшей знаменитой сестре по объемам некоторых выдающихся частей тела.

Кристен Стюарт: 165 см, 48 кг

Известность актрисе принес фильм «Сумерки», а также роман с ее коллегой по съемкам — главным героем молодым вампиром, ставшим мечтой многих девушек. На сегодня вес актрисы составляет 48 кг при росте 165 см. Но она не всегда отличалась такой худобой. Сбрасывать вес актриса начала неожиданно в 2014 году, что заставило ее на это пойти – остается загадкой, она не любит обсуждать подобные вопросы с прессой, а также старается скрываться от папарацци.

Ники Минаж: 160 см, 62 кг

Звезда, которая имеет весьма выдающиеся формы. Ее бедра и пышная грудь известны всему миру. Рост певицы составляет около 160 см, вес 62 кг. При этом объем груди 90 см, талия 66 и бедра – 115 см. Весьма интересные пропорции, сама звезда утверждает, что такими параметрами ее наградила природа, она гордится своим телом и во всех ее нарядах главным принципом является — больше откровенности. Старые фотографии певицы частично подтверждают эту информацию, она никогда не отличалась угловатой фигурой или излишней худобой, однако некоторые резкие изменения в объемах заставляют поклонников задуматься о хирургическом вмешательстве.

Натали Портман: 160 см, 49 кг

Актриса усиленно следит за своей фигурой, ежедневно занимается физическими тренировками и придерживается строгой сбалансированной диеты. Рост Натали составляет 160 см, вес в районе 49 кг. Кроме этого, она уже много лет является вегетарианкой, отказалась от многих вредных продуктов и вовсе не употребляет алкоголь. Особое внимание она уделяет подготовкам к новым фильмам, при необходимости, готова часами заниматься, чтобы привести свою фигуру в нужную форму и вжиться в свою роль.

Тейлор Свифт: 177 см, 58 кг

Певица отличается высоким ростом в 177 см, вес ее при этом составляет 58 кг, что делает из нее длинноногую, высокую красавицу. На своих концертах она старается всегда это подчеркнуть, предпочитая надевать короткие шортики и платья мини. Однако около года назад у певицы были с этим некоторые заминки. На одном из концертов зрители заметили, что певица изрядно набрала в весе, что сразу же стало заметно, т.к. изменять своим привычкам и менять стиль гардероба на выступлениях певица не стала. Но через время звезда вновь вернулась в свою прежнюю форму, и радует поклонников своей пропорциональной фигурой.

Эмма Уотсон: 165 см, 50 кг

Рекламная модель и актриса, которую мы наблюдаем на экранах с детства и видели все этапы ее взросления и превращения в настоящую женщину. Рост 165, вес в районе 50 килограммов. Фигурка у нее меньше стандартных параметров. Так, например, грудь актрисы 1 размера, но это ее ни сколько не смущает, все компенсируется строгими чертами лица и аристократичной внешностью. Поддерживает тонус она благодаря занятиям в тренажерном зале. Этих данных и актерского мастерства достаточно, чтобы оставаться востребованной актрисой.

Эмилия Кларк: 159 см, 52 кг

Европейская звезда, которая только начала покорять Голливуд. Рост 159 см, вес 52 кг. Со слов самой актрисы, ей достаточно трудно поддерживать свои пропорции, ведь она является любителем сладостей и булочек. Ради многих фильмов и спектаклей ей не раз приходилось отказываться от любимых блюд и сидеть на жестких диетах.

Было интересно? Подписывайтесь на наш канал, ставьте лайки, оставайтесь с нами — впереди еще много нового! Читайте больше интересных материалов на нашем сайте https://mjusli.ru/

18 самых известных моделей мира за всю историю моды

Интересуетесь миром моды? Тогда для вас мы подготовили статью про самые известные модели мира!  Ими просто невозможно не восхищаться!

Слово «супермодель» появилось лишь в конце 60-х годов прошлого века. Это была аналогия с суперзвездой – словом, введенным в обиход Энди Уорхолом.   Хотя, конечно, супермодели были и раньше. И это были не просто девушки с модного показа одежды, а настоящие it-girls, узнаваемые не меньше певиц и кинозвезд. Представляем вам топ самых известных супермоделей мира с фото, параметрами и мини-биографией.

Дориан Ли

1950-е

ПАРАМЕТРЫ:

неизвестны

Рост: 168 см

Звезда модельного агентства Ford, муза фотографа Ричарда Аведона, Дориан предпочитала сниматься для журналов, а не выходить на подиум.

Рекламная кампания «Огонь и лед» с ее участием стала самой успешной за всю историю Revlon.

Твигги

1960-е

ПАРАМЕТРЫ:

78-50-81 см

Рост: 168 см

Вес: 40 кг

Лесли Хорнби, дочь продавщицы и рабочего типографии, стала знаменита на весь мир в 17 лет, став «лицом свингующего Лондона 60-х».

Благодаря ей вошла в моду худоба (в момент начала своей карьеры Твигги весила всего 41 кг).

Марго Хемингуэй

1970-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-58-88 см

Рост: 183 см

Завсегдатай Studio 54, подруга дизайнера Халстона, успешная модель, получившая контракт в несколько миллионов долларов за рекламу духов Babe.

Снималась и для Vogue, и для журнала Playboy, считая, что для модели и то, и другое одинаково полезно.

Довима

1950-е

ПАРАМЕТРЫ:

неизвестны

Рост: 173 см

Самая знаменитая и самая высокооплачиваемая ($75 в час) модель своего времени. Ненавидела свою работу, считая, что к моделям относятся несерьезно.

Была очень худой, что в то время не слишком поощрялось, и поэтому старалась как можно больше есть. После ее смерти Ричард Аведон сказал, что она была последней аристократкой среди моделей.

Верушка

1960-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-55-86 см

Рост: 183 см

Дочь немецких аристократов начала модельную карьеру в 20 лет.

По меркам тех лет она была слишком высока и худа, и, чтобы получить работу, ей пришлось выдумать экзотическое имя Верушка (всем говорила, что родом из России).

Джин Шримптон

1960-е

ПАРАМЕТРЫ: 83-55-86 см

Рост: 175 см

Самая яркая модель 60-х, по прозвищу Креветка, шокировала общество, появляясь на публике без чулок, в ультракоротких платьях, считала себя дурнушкой и говорила: «Вы меня не видели без макияжа?!».

Синди Кроуфорд

1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-66-89

Рост: 177 см

Вес: 59 кг

С 1989 по 1995 год Синди вела программу «Дом стиля» на MTV. Синди Кроуфорд украшает обложки более чем 600 журналов во всем мире.

Известный дизайнер Карл Лагерфельд сказал о ней: «В ней сочетаются классическая красота и девушка мечты каждого американца».

Клаудиа Шиффер

1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

83-60-88 см

Рост: 180 см

Вес: 57 кг

Карл Лагерфельд предложил Клаудии стать новым лицом Chanel, марка Guess во многом обязана своей популярностью именно ей.

Оказалось, что у Клаудии универсальная внешность, которая отражает всеобщие представления о женском идеале.

Наоми Кэмпбелл

1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-60-86 см

Рост: 178 см

Вес: 51 кг

На счету журнальной модели – больше 500 обложек! Известна скандальным нравом, капризами и истериками.

Тем не менее до сих пор работает на подиуме, что для 38-летней модели практически подвиг и признак высокого профессионализма.

Линда Евангелиста

1980-е 1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

88-63-88

Рост: 177 см

Вес: 55 кг

«Так уж вышло, что бог создал меня красавицей. Если бы он создал меня уродиной, я стала бы учительницей».

Мечтала о карьере модели с 12 лет. За свою карьеру меняла прическу, цвет и длину волос как минимум 12 раз.

Эль Макферсон

1980-е 1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

92-60-89

Рост: 183 см

Вес: 58 кг

Красавица с роскошным телом сотрудничала со всеми модными домами, от Versace до Dior, но мировую известность получила, снявшись для рекламы белья Victoria’s Secret.

Одна из самых богатых моделей мира.

Кейт Мосс

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

83-58-88

Рост: 168 см

Вес: 48 кг

Внешность Кейт Мосс, далекая от общепризнанных стандартов красоты, и ее фигура подростка – полная противоположность жовиальным красавицам 80-90-х.

Стала известна как любимая модель Calvin Klein. Одна из самых востребованных женщин Англии по сей день.

Наталья Водянова

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

86,5-61-86,5

Рост: 176 см

Вес: 48,5 кг

Наталья Водянова в 17 лет покидает дом, и уезжает сначала в Москву, а затем в Париж.

Наталья участвовала в кампаниях таких известных модельеров, как: Calvin Klein, Louis Vuitton, Versus и Marc Jacobs…

Девушка, которая смогла построить блистательную карьеру и родить 3 детей!

Жизель Бюндхен

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

91-60-88

Рост: 180 см

Вес: 52 кг

Под дебютной фотографией Жизель на обложке глянцевого издания была помещена статья о конце «героинового шика» и наступлении новой эры женственных моделей.

Бразильянка с немецкими корнями на сегодняшний день является «самой сексуальной девушкой в мире».

Хайди Клум

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

94-65-98

Рост: 177 см

Вес: 54 кг

Хайди Клум – вторая модель по заработкам . Она является медиа-магнатом, а также вовлечена в розничный бизнес, имеет собственное ТВ-шоу в двух странах и линии ювелирных украшений, джинсовой одежды и продуктов по уходу за кожей.

Мать троих детей (еще одно подтверждение: карьера + работа!) возобновила свой контракт с Victoria’s Secret.

Лара Стоун

2010-е

ПАРАМЕТРЫ:

81-61-89

Рост: 178 см

Вес: 56 кг.

Настоящая немецкая аристократка, шествие которой в модном мире началось триумфально. В 2010 году девушка стала лицом рекламы бренда Calvin Klein. А совсем недавно ее пригласили работать с модным домом LouisVuitton.

Кэндис Свейнпол

2010-е

ПАРАМЕТРЫ:

85-59-88

Рост: 175 см.

Вес: 50 кг.

Двадцатидвухлетняя модель 7 лет провела на подиумах. Одна из бесценных ангелов бренда Victoria`sSecret.

Алессандра Амбросио

2010-е

ПАРАМЕТРЫ:

87-60-87

Рост: 178 см.

Вес: 53 кг.

Красивая бразильянка сотрудничает с крупнейшими мировыми брендами и за прошлый год смогла заработать 5 млн. долларов. Ее с удовольствием приглашают такие модные дома, как Moschino и Dolce&Gabbana.

Вес и рост Топ-Моделей. Таблица их роста и веса. Советы будущим девушкам моделям!

Модель — это смоделированный человек, соответствующий параметрам, утвержденным компетентными специалистами области, которые строятся на определенных стандартах и понятиях современного общества!

Рост и вес моделей

Ирина Шейк!

О чем вам говорит это имя? — А фамилия вам ни о чем не говорит?

Ирина Шейк – это известная модель и неплохая актриса. Настоящая ее фамилия – Шайхлисламова.

Почему красотка решила ее сменить?

Пусть это звучит банально, но…. — Для простоты восприятия! Ведь «выдуманный» вариант звучит короче и легче, чем настоящий.

Известность девушке принес роман с футболистом Рональдо. Но это еще не все факты! Стоит отметить, что Ирина стала лицом множества журналов и брендов.

Параметры

Вес Ирины – пятьдесят пять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят восемь сантиметров.

Неплохое «весоворостовое» соответствие, согласны?

Что помогает Ирине держать свое тело в такой потрясающей форме?

Спорт, физические нагрузки и рациональное питание. Не поверите, но других секретов по поводу поддержания изящности фигуры у модели нет!

*

Русская красотка с веснушечками…. Какие ассоциации у вас вызывает это словосочетание? — Подумайте, но недолго! Ладно! Не буду вас больше мучить догадками….Внимание!

Аня Вялицына!

Она очень многого добилась в бизнесе моделей!

Теперь расскажу о ее весе и о росте.

Вес – пятьдесят три килограмма.

Рост – 1 метр 76 сантиметров.

Аня предлагает несколько диетических меню!

Начну с того, которое понравилось больше персонально мне:

На завтрак:

  1. Несколько кусочков нежирного мяса.
  2. Два куриных яйца.
  3. Чашечка горяченького чая (зеленого).
  4. Маленький хлебец со сливочным маслом.
  5. Стаканчик мультифруктового сока.

На обед:

  1. Овощной салатик.
  2. Стаканчик горячей воды.
  3. Сто граммов рыбки или мяска.
  4. Чашечка горяченького чая.
  5. Кусок хлеба.
  6. Три ложки творога.

На ужин:

  1. Стаканчик зеленого чая.
  2. Несколько кусков рыбки.
  3. Два любых овоща.
  4. Апельсиновый сок.
  5. Небольшой бутерброд.

А вот и второе диетическое меню:

Утречко:

  1. Одно яйцо (всмятку).
  2. Черный чай без сахара.
  3. Стаканчик холодной воды.

День:

  1. Творожок.
  2. Чаек (без сахара).
  3. Стаканчик холодной воды.

Вечер:

  1. Стаканчик холодной воды.
  2. Творог.
  3. Зеленый чай.

Быстрее вы похудеете при помощи второй диеты. Но первая вам понравится гораздо больше! Перечитайте оба меню несколько раз, чтобы в этом убедиться.

*

Каролина Куркова!

Модель по имени Каролина Куркова утверждает, что не придерживается совершенно никаких диет, не прислушивается ни к каким хитреньким советам!

  • Она утверждает, что это природа подарила ей такие внешние данные и параметры!

Вес – пятьдесят девять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят семь сантиметров.

Модельный бизнес в России

Он, конечно, не так круто развит в РФ, как на Западе, но все же!

Параметры моделей и фотомоделей несколько отличаются. Начну рассказывать, пожалуй, с модельных, чтобы было интереснее.

Девяносто – шестьдесят – девяносто!

  • И ничего особенного!

Такое цифровое сочетание вы хорошо помните и очень часто встречаете. Не огорчайтесь, если ваши параметры отличаются на несколько единиц (в ту или в другую сторону). Такая малость не испортит вашу модельную внешность!

Идеальный вес для подиумных моделей колеблется в диапазоне между такими циферками:

Минимум – сто семьдесят пять. «Необходимый» максимум – сто восемьдесят три.

*

Таблица роста и веса топ-моделей

Многие девушки интересуются таблицей, в которой есть данные веса и роста топ-моделей.

Приведем эти данные:

*

Теперь перейдем к рассказу о фотомоделях

  • Занимать их места могут все (независимо от пола, телосложения и возраста)!

Фото — модельный бизнес «выбирает» в свои ряды настоящих, жизненных, естественных людей.

Пользуются ли модели и фотомодели приемом «модельной тарелочки»?

Попробуйте и вы! Купите маленькую (по размеру – игрушечную, кукольную) тарелку. Запомните, что только с нее вы можете кушать свои завтраки, ужины, обеды! В гости, разумеется, брать этот предмет с собой не нужно, чтобы вас не засмеяли и не поняли неправильно.

*

Советы для тех, кто мечтает стать моделью

  • Меняйте свой образ жизни!

Прекратите много кушать, поздно засиживаться у монитора ноутбука (компьютера)! Не делайте то, что может нанести вред вашей фигуре и вашему здоровью.

  • Не завидуйте тем моделям, которые уже успели достигнуть невероятных высот в карьере!

Вполне возможно, что повезет и вам в этом деле. Будьте целеустремленной и напористой. Чтобы добиться своего.

  • Не думайте, что модели ничего не делают!

В любой профессии часто встречаются сложности. И вы должны это понять уже сейчас, пока карьера модели — это теоретическая часть вашей жизни.

  • Не верьте в то, что можно похудеть за один день или за два!

Похудеть реально лишь за несколько недель! Возможно, что и больше времени для этого потребуется. У каждого человека – свой организм.

  • Не изнуряйте себя диетами и не мучайте голоданием, если вам не удается «подвести» свое тело к параметрам моделей!

Попробуйте себя в роли фотомодели или актрисы. В этих сферах у вас тоже есть шансы!

  • Держите себя в форме!

Не «налетайте» на пищу, когда у вас появляются неприятности в жизни, либо на работе. Пока вы жуете еду – проблема стоит на месте. Она не решается, а висит над вами.

  • Берегите индивидуальность!

А чтобы ее не растерять, нужно не так уж и много. Просто будьте собой. Не копируйте знаменитостей. Быть собой – это здорово! Проверьте это сами, если на слово не верите. Удачной проверки вам, дорогие красавицы!

  • Учитесь быть разной, оставаясь собой!

Сложная задачка? А жизнь – это вообще непросто. Вы успели, наверное, это заметить. Решите задачку, примените ее решение на практике – отыщите ключик к успеху.

Модное продолжение . . .

Узнай — Как стать самой, Самой!

Здесь — Секреты идеальной фигуры!

Смотрите — Как можно стать очень красивой!

лучшие невысокие модели, условия показов, фасоны одежды и успешная карьера Можно ли стать моделью с ростом 165

Кейт Мосс, Кара Делевинь, Летиция Каста — все эти красотки прославились на весь мир, благодаря своей успешной карьере в модельном бизнеса. Думаешь, все они высокие длинногие и стройные? А вот и нет! Ну, конечно, они стройные, но как для супермоделей низковаты. При росте 1.70 тебе будет «ох» как непросто уговорить кастинг-менеджеров взять на тот или иной показ, съемку или другой проект. Вопреки существующим правилам, этим топ-моделям удалось не только убедить агентства в своей особенности, но и построить головокружительную карьеру в модельном бизнесе.

Рост: 1.70. Чем знаменита: прежде всего тем, что она Кейт Мосс.=) Но до того как она заработала «имя», Кейт создала т.н. тренд на худобу «героиновый шик», а также блистала на шоу таких марок как Calvin Klein, Louis Vuitton и Chanel.

Рост: 1.73. Чем знаменита: Одним из самых читаемых аккаунтов в Instagram среди шоу-бизнесовой элиты, а также дефиле на показах Saint Laurent, Burberry, Fendi, Chanel и других знаменитых марок. Ее рост в свое время вызывал много споров среди представителей агентств и менеджмента брендов. Сама же Кара уверяет, что до сих пор не знает своих точных параметров и сетует на то, что и сейчас ей говорят, что она низковата для большого подиума.

Рост: 1.71. Чем знаменита: Эта американская модель, лицо Maybelline, знаменита своими ярко-розовыми волосами, которые стали настоящим трендом среди модниц в Tumblr. Да, ее рост всего 1.71, но это не остановило ее стать звездой показа Chanel (она даже открывала показ круизной коллекции 2015), а также лицом Chanel eyewear.

Рост: 1.70. Чем знаменита: Джорджия — дочь рок-музыканта Мика Джаггера и топ-модели Джерри Холл. Она пошла по стопам матери, несмотря на свой довольно скромный рост. Неоднократно дефилировала на шоу Fendi, Louis Vuitton и Chanel.

Рост: 1.65. Чем знаменита: самая невысокая модель в мире. Но это не помешало ей блистать на показах Chanel и Versace.

Рост: 1.69 . Чем знаменита: неоднократно блистала на показах Victoria’s Secret, Louis Vuitton, Roberto Cavalli и других брендов, несмотря на свой маленький рост, Летиция — любимица многих кутюрье, включая Доминико Дольче и Стефано Габбана.

Чтобы стать моделью, не обязательно быть высокой, худой и изящной. Мужчины и женщины ростом 165 сантиметров и ниже могут получить контракт в модельном агентстве, если знают, в чем заключаются их сильные и слабые стороны. В мире моды ключевую роль играют высокие и худые модели, однако есть и другие возможности самореализации. Если вы станете применять свои сильные стороны там, где они востребованы, вы сможете добиться успеха.

Шаги

Как сделать так, чтобы вас заметили

    Познакомьтесь с фотографом. Прежде чем приступить к поискам работы, вам следует найти хорошего фотографа. Лучше всего подобрать такого фотографа, который сможет и снимать вас, и делать макияж. Для снимка крупным планом вам нужно будет использовать немного косметики.

  • Поищите таких фотографов в интернете.
  • Возможно, вам также удастся найти фотографа через агентство, с которым вы планируете работать.
  • Оплатите работу фотографа. Да, вам придется заплатить за снимки крупным планом. Это потребует определенных затрат, однако работа модели часто требует определенных усилий. Вам нужно получить как можно более качественные снимки. Старайтесь найти фотографа с возможностью сделать макияж.

    • Фотограф сделает несколько снимков (иногда это количество доходит до сотни), а затем предложит вам выбрать фотографии для обработки.
    • Снимки можно делать на улице и в студии. И те, и другие помогут вам найти работу, если их сделает профессиональный фотограф.
  • Изучите информацию о разных модельных агентствах. Поговорите с друзьями, которые работают в этой сфере, и попросите посоветовать вам людей в модельных агентствах. Если у них не будет полезных контактов, изучите информацию о местных агентствах в интернете. Лучше работать с агентством, которое располагается в вашем городе, чем тратить на дорогу более часа в один конец.

    Свяжитесь с модельным агентством. Отправляйтесь туда сами, если вам это будет удобно. Лучше встретиться с представителями агентства лично. Договоритесь о встрече и принесите с собой фотографии крупным планом. Будьте уверены в себе, но помните, что вам следует внимательно выслушать рекомендации сотрудника агентства. Отправьте электронные письма в другие агентства, если вам кажется, что они могли бы работать с вами.

    • Ищите агентства, которые занимаются съемкой частей тела либо другими съемками, которые предполагают большее разнообразие фигур.
    • Ведите себя профессионально. Если решите написать электронное письмо, не забудьте прикрепить снимки.
    • Расскажите о своем опыте работы в модельном бизнесе или о своем актерском опыте.
    • Не будет лишним написать в несколько агентств.
  • Создайте профиль модели в интернете. Существуют специальные сайты, которые являются базами данных для моделей и компаний, которые ищут моделей. Обычно регистрация на таких сайтах является бесплатной. Вам нужно будет описать себя и рассказать, какую работу вы ищете. Честно пишите о своем росте и размерах.

    • Вам может показаться, что, указывая свои параметры, вы лишаете себя определенных возможностей, однако знайте, что агентства оценят вашу честность. Работа есть для всех.
    • Примером такого сайта служит http://www.modelmanagement.com/.
  • Переезжайте в крупный город. Это не совсем удобно, однако все интересное в модельном бизнесе происходит в крупных городах. Именно там вы сможете воспользоваться своим шансом, если он у вас есть. Чтобы стать моделью, не обязательно переезжать в столицу, однако это может быть полезным. Если вы живете в маленьком городе или поселке, подумайте о переезде как минимум в ближайший крупный город.

    • К примеру, если вы живете во Владимире, переезжайте в Нижний Новгород.
  • В начале соглашайтесь на любую работу. В самом начале важно наработать опыт для своего портфолио. Соглашайтесь на любую работу, если только она не противоречит вашим моральным принципам. Опыт работы даст понять потенциальным работодателям, что вы знаете, что значит быть моделью.

    • Возможно, начать следует со снимков отдельных частей тела. При такой съемке фотографируются отдельные части тела (например, руки).
    • Можно также сниматься для каталога. Для каталогов часто снимают людей разных размеров, чтобы показать, как одежда может сидеть на обычных людях.

    Как создать портфолио

    1. Решите, какая работа вас интересует. В модельном бизнесе есть несколько типов работы для людей низкого роста. Как правило, высокая мода остается доступной только для высоких и худых, однако есть и другие варианты. Рассмотрите следующие варианты съемок:

      Подберите фотографии. У начинающей модели должно быть 5-8 снимков. В этих снимках вы должны показать все, что вы умеете. Если у вас уже есть несколько снимков, сделанных одним фотографом, попробуйте поработать и с другими фотографами. Прелесть фотографии заключается в том, что на снимках бывает сложно определить рост, если только вы не стоите рядом с чем-то, что позволяет оценить масштаб.

    2. Сделайте себя заметным. В интернете вы найдете примеры портфолио моделей. Они помогут вам понять, как вам следует представлять себя, но также позволят разобраться в том, как вы можете сделать свое портфолио особенным. Попробуйте добавить качественный снимок, на котором вы занимаетесь любимым хобби. Например, если вы любите готовить, включите в портфолио фотографию, где вы на кухне.

      • Фотографии должны быть разными, в том числе можно использовать личные снимки.
      • Добавьте фотографию, которая демонстрирует ваши навыки и по которой понятно, что невысокий рост вам не мешает. Например, вы умеете гримасничать. Это позволит агентствам понять, что вы умеете работать, и рост не будет играть важной роли.
      • Иногда агентства обращают внимание именно на особенные личные фото.
    3. Подготовьте пакет документов. Напечатайте снимки в высоком разрешении. У всех агентств свои предпочтения к размеру: одним нужны большие, другим маленькие. Не забудьте указать следующую информацию:

  • Считается, что модели обязательно должны быть высокими. Однако одни из самых успешных супермоделей в мире за последние десять лет не отличаются такими параметрами. Например, Кейт Мосс на самом деле имеет рост только 172 см. Некоторые модели стали сниматься для всемирно известных журналов, имея еще более низкий рост. Однако с помощью правильной работы фотографов этот факт не столь заметен.

    Многим невысоким известным моделям удалось доказать, что высокий рост не всегда является гарантом успеха в мире моды. Им удалось не только сниматься у самых успешных фотографов и получать прекрасные кадры, но и участвовать в показах на подиуме в течение не одной Недели моды.

    Девон Аоки — 165 см

    В возрасте 16 лет Девон Аоки стала лицом Versace и заменила непревзойденную Наоми Кэмпбелл, несмотря на то что ее рост был крайне необычен и нетипичен для моделей. После того, как был подписан контракт с ее первым модельным агентством в возрасте до 14 лет, Девон Аоки нашла признание, успех и востребованность в качестве ученицы Кейт Мосс. Она была лицом косметического бренда Lancome в течение четырех лет. Также перечень ее работ включает сотрудничество с Chanel, Moschino, Hugo Boss, YSL и Fendi.

    Эва Пигфорд — 165 см

    Победительница третьего сезона «Топ-модель по-американски» Эва Пигфорд изменила свое имя на Эва Марсилл сразу после того, как она начала работать над созданием своей актерской карьеры. Она одна из самых низких известных моделей. Ее рост составляет только 165 см. Однако она смогла стать моделью для DKNY. Девушка также появлялась во многих модных журналах, начиная от Elle и заканчивая Essence.

    Твигги — 167 см

    Самая известная супермодель 60-х была также очень невысокой. Большое признание к Твигги пришло после того, как она была объявлена «Лицом ’66» в Daily Express, после чего всего за год она появилась в 13 показах мод. При этом многие выпуски журнала Vogue не обошлись без этой модели. Она работала с некоторыми из самых популярных и востребованных модных фотографов в мире. А затем Твигги успешно перешла к пению и актерскому мастерству.

    Дженни Шимицу — 167 см

    Известная своим участием в показах для Calvin Klein Дженни Шимицу является одной из самых низких известных моделей. Ее карьера также включает участие в модных показах для Jean Paul Galtier, Thierry Mugler, Banana Republic и Donna Karan. Она принимала участие в съемках, связанных с созданием модных телешоу, например, «Топ-модель по-американски» и Make Me a Supermodel.

    Летиция Каста — 167 см

    Одна из самых известных французских супермоделей Летиция Каста обрела популярность в возрасте 15 лет. При этом она стала известна сразу не только как модель, но и актриса. Перечень ее работ включает участие в модных показах для Louis Vuitton, Vivienne Westwood, Ralph Lauren, Roberto Cavalli и многих других модных домов. Она появлялась на обложках Vogue, Elle, Cosmopolitan и была представительницей косметического бренда L’Oreal Paris с 1998 года.

    Одри Марней — 167 см

    Другой французской моделью, которая впоследствии стала актрисой, стала Одри Mерней. Она относится к числу одних из самых невысоких знаменитых моделей. Прославилась модель благодаря своей работе с Calvin Klein и Versace. Она также снималась на обложки журналов Elle и Vogue. Одри Мерней также работала с некоторыми из самых известных модных фотографов в мире. Этот Жан-Батист Moндино и Стивен Майзель.

    Джози Маран — 167 см

    Еще одной моделью, которая имеет нетипичный для данной профессии рост, но сумевшей при этом добиться небывалой славы и успеха, стала Джози Маран. Она появилась на обложке журнала Glamour в возрасте 20. За этим последовали предложения еще от двух компаний. Она также известна благодаря своему появлению в выпусках Sports Illustrated Swimsuit в течение трех лет подряд. Но максимальная слава пришла к Джози после подписания многолетнего контракта с компанией Maybelline.

    Либерти Росс — 167 см

    Британская красотка является одной из самых известных невысоких моделей. Ее рост составляет только 167 см, но девушке удалось успешно и плодотворно работать с некоторыми из крупнейших брендов в сфере модного бизнеса. Ее ценили многие модные дома, начиная от Burberry и Dior и заканчивая Emanuel Ungaro и Jimmy Choo. Она также была отмечена на Model of the Year в 2000 году и на Elle Style Awards. После этого в карьере модели последовал перерыв на три года, чтобы посвятить свое внимание и время собственной семье. Однако после возвращения Росс не сумела соответствовать своему предыдущему успеху и вновь вернуться на позиции самых популярных моделей.

    Лидия Херст — 169 см

    Светская львица и богатая наследница Лидия Херст также приобрела успех в мире моды, несмотря на свой необычный рост для этого направления. Она работала с крупными брендами, например, с Prada, Louis Vuitton, DKNY и Roberto Cavalli, а также снималась несколько раз для обложки Vogue в международных изданиях журнала мод.

    Селита Ибэнкс — 169 см

    Будучи моделью Victoria’s Secret с 2005 по 2009 годы, Селита стала одной из самых востребованных моделей. Сегодня именно она является одной из самых известных низких моделей, при этом ей удалось стать 12-й самой высокооплачиваемой супермоделью в мире в 2008 году. Ее работа связана с фотосессиями для DKNY и Abercrombie & Fitch. Супермодель также появлялась в Sports Illustrated Swimsuit Issue в 2007 году, что сделало ее еще более популярной.

    16К40РФ3, 16Р50Ф3 и др.

    Также заводом освоен выпуск современных токарных обрабатывающих центров с числом координат от 4 до 8, токарных станков с ЧПУ наклонной 1П756ДФ3 и горизонтальной компоновок, трубообрабатывающих станков 1А983 , 1Н983 — для обработки концов труб диаметром до 460 мм, колесотокарных, вальцетокарных, станков для обработки глубоких отверстий и др.


    История токарно-винторезного станка 165

    В 1953 году запущен в производство первый станок 165-й серии — модель (диаметр обработки — Ø 1000 мм).

    Серийный выпуск токарных станков: 1м65 , 1н65 .


    165 Станок токарно-винторезный универсальный. Назначение и область применения

    Токарно-винторезный станок модели 165 предназначен для обработки деталей средних и больших размеров, в условиях единичного и мелкосерийного производства. На станке можно производить наружное и внутреннее точение, включая точение конусов, растачивание, сверление и нарезание резьб — метрической, модульной, дюймовой и питчевой).

    Технические характеристики и жесткость конструкция станины, каретки, шпинделя станка позволяют полностью использовать возможности работы на высоких скоростях резания с применением резцов из быстрорежущей стали или оснащенных пластинами из твердых сплавов при обработке деталей из черных и цветных металлов.

    Принцип работы и особенности конструкции станка

    Суппорт станка имеет механическое перемещение верхней части, позволяющее производить точение длинных конусов. Точение коротких конусов также осуществляется движением верхней части суппорта.

    Изменение величин подач и настройка на шаг нарезаемой резьбы осуществляются переключением зубчатых колес коробки подач и настройкой гитары сменных шестерен.

    Суппорт имеет быстрое перемещение в продольном и поперечном направлениях, которое осуществляется от индивидуального электродвигателя.

    Станок предназначен для обработки черных и цветных металлов с большими скоростями резания резцами из быстрорежущей стали и твердых сплавов.

    Коробка подач закрытого типа обеспечивает нарезание стандартной резьбы. Точные резьбы нарезаются с применением сменных зубчатых колес, минуя коробку подач.

    Изменение чисел оборотов шпинделя и скорости подачи суппорта осуществляются переключением зубчатых колес коробки скоростей и коробки подач при помощи рукояток.

    Перемещение задней бабки и выдвижение пиноли выполняются вручную вращением маховичков.

    Класс точности станка Н. Шероховатость обработанной поверхности V 6.

    Техническая характеристика и жесткость станков позволяют полностью использовать возможности быстрорежущего и твердосплавного инструмента при обработке как черных, так и цветных металлов.

    Вид климатического исполнения — УХЛ4 по ГОСТ 15150-69.

    Класс точности — Н по ГОСТ 8-82Е.


    Модификации токарного винторезного станка 165

    165

    1Н65, 1Н65Ф1, 1Н65Г, 1Н65ГФ1 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    16К50, 16К50П – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    1658, 1658 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    РТ28608, РТ539, РТ53901, РТ732, РТ366, РТ731 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    Габарит рабочего пространства токарного станка модели 165

    Посадочные и присоединительные базы токарного станка 165. Шпиндель

    Шпиндель токарно-винторезного станка 165

    Фото токарно-винторезного станка 165

    Фото токарно-винторезного станка 165

    Расположение составных частей токарно-винторезного станка 165

    Расположение основных узлов токарного станка 165

    Спецификация составных частей токарно-винторезного станка 165

    1. Станина 1А64.01 — Для РМЦ-2800; (165.21 Для РМЦ-5000)
    2. Бабка передняя — 165.02
    3. Бабка задняя — 165.03
    4. Суппорт — 165.041
    5. Каретка — 165.05
    6. Фартук — 1А64.06
    7. Коробка подач — 1А64.07
    8. Шестерни сменные — 165.08
    9. Патрон — 165.09
    10. Люнет подвижный 165.10
    11. Охлаждение — 1А64.14
    12. Ограждение — 1А64.16
    13. Ограждение патрона — 165.19
    14. Люнет неподвижный — 165.20
    15. Электрооборудование — 165.80
    16. Электротруборазводка: — 1А64.81 для РМЦ-2800 (165.81 для РМЦ-5000)

    Расположение органов управления токарным станком 165

    Перечень органов управления токарно-винторезным станком 165

    1. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
    2. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
    3. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
    4. Рукоятка установки нормального и увеличенного шага резьбы
    5. Рукоятка установки правой и левой резьб
    6. Рукоятка выбора вида работ (резьбы или подачи) и типа резьбы
    7. Рукоятки установки величины подачи и шага реэьбы
    8. Рукоятка установки величины подачи, шага резьбы и включения ходового винта напрямую
    9. Рукоятки установки величины подачи и шага резьбы
    10. Рукоятка установки вида работ (резьбы или подачи)
    11. Кнопка «Стоп» (дублирующая)
    12. Кнопка Шпиндель «Назад» (дублирующая)
    13. Маховик ручного перемещения каретки
    14. Кнопка Шпиндель «Вперед»
    15. Кнопка «Стоп»
    16. Рукоятка включения гайки ходового винта
    17. Кнопка Шпиндель «Назад»
    18. Рукоятка управления механическими ходами каретки и суппорта
    19. Кнопка включения быстрых ходов каретки и суппорта
    20. Валик ручного перемещения задней байки
    21. Рукоятка упора задней бабки
    22. Толкатель стопорения шпинделя задней бабки с пинолью
    23. Маховик быстрого перемещения пиноли задней бабки
    24. Рукоятка включения медленного или быстрого перемещения пиноли задней бабки
    25. Рукоятка медленного перемещения пиноли задней бабки
    26. Винт поперечного перемещения задней бабки
    27. Рукоятка стопорения пиноли задней бабки
    28. Рукоятка ручного перемещения резцовых салазок
    29. Тумблер включения местного освещения
    30. Рукоятка поворота и крепления резцовой головки
    31. Рукоятка ручной поперечной подачи суппорта
    32. Вводной выключатель
    33. Кнопка Шпиндель «Прерывистое вращение»
    34. Кнопка Шпиндель «Вперед» (дублирующая)
    35. Кнопка Охлаждение «Пуск»
    36. Кнопка Охлаждение «Стоп»
    37. Кнопка «Автомат отключен»

    Кинематическая схема токарно-винторезного станка модели 165

    Структурная схема токарного станка 165 (с кинематической схемой 2)

    Кинематическая схема токарно-винторезного станка 165

    Привод главного движения осуществляется от электродвигателя через клиноременную передачу.

    Коробка скоростей сообщает шпинделю 24 различных скорости как прямого, так и обратного вращения через кинематические цепи согласно табл. 4.

    Реверс шпинделя осуществляется электродвигателем.

    На вал IX коробки скоростей вращение передается от шпинделя через зубчатые колеса 21-22, 26-27 или от вала V (при включении звена увеличения шага в восемь раз) через зубчатые колеса 16-24, 23-22, 26-27. Бал IX при этом получает соответственно один или восемь оборотов на один оборот шпинделя.

    Блок зубчатых колес 25 и 28 предназначен для изменения направления перемещения каретки при нарезании резьбы.

    В коробку подач движение передается с вала IX через сменные зубчатые колеса 30-32-31.

    Коробка подач сообщает суппорту через обгонную муфту, ходовой вал XXIII и механизм фартука 32 продольных и поперечных подачи.

    Расчет кинематической цепи продольной и поперечной подач производится по формуле

    i = i см * i к.п * i ф

    i см — передаточное отношение сменных зубчатых колес;

    i к.п — передаточное отношение коробки подач;

    i ф — передаточное отношение фартука.

    Кинематические цепи, через которые осуществляются подачи, приведены в табл. 5 для коробки подач и в табл. 6 для фартука.

    Нарезание резьб осуществляется через кинематические цепи коробки подач, приведенные в табл. 7. Кроме того, нарезание резьб можно производить при прямом соединении ходового винта со сменными шестернями, подбирая соответствующее i см (см. табл. 24). Диапазон подач и резьб расширяется при использовании звена увеличения шага в восемь раз.

    Перечень элементов кинематической схемы (см. рис. 4) приведен в табл. 8, а корригированных зубчатых колес — в табл.9.

    Краткое описание токарно-винторезного станка модели 165

    Станина

    Станина является базовой сборочной единицей, на которой монтируются все остальные сборочные единицы и механизмы станка.

    На верхней части станины расположены три призматические направляющие, из которых передняя и задняя являются базой каретки, а средняя — базой задней бабки.

    Внутри станины имеются наклонные люки для отвода стружки и охлаждающей жидкости в сторону, противоположную рабочему месту.

    Под левой головной частью станины находятся ниши, в одной из которых смонтирован электродвигатель главного привода, а в другой — электронасос охлаждения с резервуаром для охлаждающей жидкости. Корыто для сбора охлаждающей жидкости выполнено монолитным с корпусом станины.

    В правой части станины на передней стенке смонтирован кронштейн со встроенными в него опорами ходового винта и ходового вала и редуктором быстрого перемещения суппорта с фланцевым электродвигателем.

    Для предотвращения провисания ходового винта и ходового вала в станке с РМЦ 5000 имеются две подвески.


    Бабка передняя токарно-винторезного станка модели 165

    Бабка передняя токарно-винторезного станка 165

    Бабка передняя устанавливается на левой головной части станины, фиксируется штифтами и крепится болтами.

    В корпусе передней бабки смонтированы:

    • коробка скоростей
    • шпиндельный узел
    • звено увеличения шага в восемь раз
    • механизм изменения направления перемещения каретки при нарезании резьб
    • механизм настройки скоростей шпинделя
    • система смазки
    • электрошкаф

    Шпиндель смонтирован на трех опорах качения, из которых передняя и задняя регулируемые.

    Описание регулирования шпиндельных подшипников приведено в разделе «Регулирование».

    Настройка частоты вращения шпинделя, а также настройка на нарезание правой или левой резьбы нормального или увеличенного шага производится перемещением зубчатых колес по шлицевым валам с помощью рукояток, расположенных на передней стенке бабки передней (см. рис. 37 и табл. 22).

    Шлицы валов и зубья зубчатых колес закалены и отшлифованы.

    Включение звена увеличения шага возможно только при работе с перебором.

    Бабка задняя

    Бабка задняя перемещается по направляющим станины от редуктора ручного перемещения вращением валика 26 (см. рис. 3).

    Бабка крепится к станине при помощи двух прихватов тремя болтами.

    Для жесткой фиксации в осевом направлении в бабке задней имеется упор, который можно вводить в литые впадины станины рукояткой 27.

    Корпус бабки смещается по мостику в поперечном направлении (см. подраздел «Регулирование»).

    В пиноль бабки встроен вращающийся шпиндель, подшипники передней опоры которого регулируются с помощью гаек.

    Быстрое перемещение пиноли производится маховиком 29. стопорение — рукояткой 33.

    Медленное перемещение пиноли осуществляется рукоятками 31 через червячный редуктор, включаемый рукояткой 30.

    Для сверления, зенкерования и развертывания поворотом толкателя 28 необходимо включить зубчатую муфту, жестко соединяющую шпиндель с пинолью.

    В шпинделе бабки задней имеется прорезь для лапок хвостового режущего инструмента.

    При смене центра или инструмента пиноль необходимо вдвинуть в корпус бабки до отказа. При этом толкатель выталкивает центр или инструмент из шпинделя.


    Суппорт и каретка

    Суппорт крестовой конструкции имеет продольное перемещение вместе с кареткой по направляющим станины и поперечное по направляющим каретки. Оба перемещения осуществляются механически (с рабочей подачей и использованием механизма быстрого перемещения) и вручную.

    Резцовые салазки, несущие четырехпозиционный резцедержатель, перемещаются вручную по направляющим поворотной части, которую можно повернуть вокруг вертикальной оси на любой угол.

    Гайка винтовой пары поперечного перемещения суппорта составная и разделена регулировочным клином. Регулирование зазоров в направляющих каретки, поворотной части, производимое клиньями, в» винтовой паре поперечного» перемещения суппорта приведено в подразделе 2.4. «Регулирование».

    Фартук станка

    Фартук — закрытого типа со съемной передней стенкой (крышкой).

    Движение суппортной группе передается механизмом фартука от ходового вала или ходового винта.

    Благодаря наличию в фартуке четырех электромагнитных муфт управление механическим перемещением суппортной группы сосредоточено в одной рукоятке 23 управления механическими ходами каретки и суппорта (см. рис. 3), причем направление включения рукоятки совпадает с направлением подачи.

    Дополнительным нажатием кнопки 24 (см. рис. 3), встроенной в рукоятку 23, можно включить быстрый ход суппорта в направлении наклона рукоятки управления (23).

    Благодаря обгонной муфте, вмонтированной в коробку подач, включение быстрого хода возможно при включенной подаче.

    Гайка ходового винта разрезная, включается рукояткой 21 через кулачковое устройство.

    Во избежание одновременного включения гайки ходового винта и подачи имеется электромеханическая блокировка.

    В фартуке смонтирован механизм предохранительной муфты, исключающей поломку станка при перегрузках. Регулировка ее приведена в подразделе 2.4. «Регулирование».

    Коробка подач

    Коробка подач — закрытого типа со съемной передней стенкой (крышкой).

    Механизм коробки подач позволяет получить все подачи и нарезаемые на станке резьбы, не прибегая к изменению настройки сменных шестерен.

    Настройку коробки подач на подачу или нарезание резьбы производить в соответствии с табл. 23 и 24 в следующем порядке (см. рис. 3 и рис. 38):

    • рукоятку 10 перевести в положение «выключение»
    • рукоятку 14 перевести в положение «ходовой винт» для нарезания резьб или в положение «ходовой валик» — для работы с подачей
    • рукоятку 7 перевести в одно из трех положений — «дюймовая резьба», «модульная резьба», «метрическая резьба или подача»
    • рукоятки 9, 12, 13 установить согласно таблице подач и резьб на требуемую резьбу или подачу, причем для установки рукоятки 9 в нужное положение подвести соответствующую цифру на ее диске под указатель;
    • рукоятку 10 перевести в положение «включение»

    При настройке на нарезание резьб с шагом повышенной точности ходовой винт соединить зубчатыми муфтами напрямую с приемным валом коробки подач в соответствии с табл. 25 (см. рис. 39).

    Сменные шестерни

    Комплект сменных зубчатых колес с i см = 2/3, позволяющий получать на станке все резьбы и подачи, указанные в разделе «Паспорт», установлен на стенке бабки передней.

    В конструкции механизма сменных шестерен предусмотрена возможность установки и других комплектов зубчатых колес.

    Патроны

    В состав станка входит четырехкулачковый несамоцентри-рующий патрон диаметром 1000 мм.

    Люнеты

    Для обработки нежестких деталей станок снабжен двумя люнетами — подвижным и неподвижным.

    Электрическая схема токарно-винторезного станка модели 165

    Электросхема универсального токарно-винторезного станка 165

    Электрооборудование станка 165. Общие сведения

    На станке установлены следующие электродвигатели:

    • электродвигатель главного привода
    • электродвигатель быстрых перемещений каретки
    • электродвигатель насоса охлаждения

    Питание электрооборудования станка осуществляется от сети переменного тока 380 в, 50 Гц.

    Питание цепей управления постоянного тока напряжением 24 В осуществляется от селенового выпрямителя Д1 (однофазный мост, см. рис. 14).

    Питание цепей управления переменного тока напряжением 110 В осуществляется от понижающего трансформатора.

    Питание лампы местного освещения напряжением 24 в производится от отдельного трансформатора.

    Вся аппаратура управления электроприводами станка смонтирована в нише передней бабки и указана в табл. 11.

    Управление электроприводами станка дистанционное, кнопочное и осуществляется (см. рис. 17):

    • с пульта управления на бабке передней — ПБ
    • с пульта управления на каретке — ПК
    • с пульта управления на фартуке — ПФ

    Присоединение электрооборудования станка к цеховой электросети осуществляется с помощью вводного автомата (автоматического1 выключателя) ВА1, установленного на боковой стенке ниши передней бабки. Ввод осуществляется проводом сечением 10 мм2.

    Защита электродвигателей и цепей управления от токов короткого замыкания и перегрузок производится автоматическими выключателями я тепловыми реле.

    Величины номинальных токов и значений вставок магнитных пускателей и реле даны в табл. 12, 13.

    Нулевая защита электрооборудования станка осуществляется размыканием з. (замыкающих) блокконтактов в цепи самопитания магнитных пускателей и реле при исчезновении напряжения в цеховой электросети.

    Технические характеристики токарного станка 165

    Наименование параметра ДИП-500
    (1д65)
    165 1м65 1н65
    Основные параметры
    Класс точности по ГОСТ 8-82 Н Н Н, П Н, П
    Наибольший диаметр обрабатываемой заготовки над станиной, мм 1000 1000 1000 1000
    Наибольший диаметр обрабатываемой заготовки над суппортом, мм 620 600 600 650
    Наибольшая длина заготовки (РМЦ), мм 5000 2800, 5000 3000, 5000, 8000 1000, 3000, 5000
    Высота устанавливаемого резца, мм 45 х 45 50
    Наибольшая масса заготовки в центрах, кг 5000 5000 5000
    Шпиндель
    Диаметр сквозного отверстия в шпинделе, мм 100 85 85 128
    Наибольший диаметр зажимаемого прутка, мм 80 80 120
    Наибольший крутящий момент на шпинделе, кН/м 9,5
    Число ступеней частот прямого вращения шпинделя 12 24 24 24
    Частота прямого вращения шпинделя, об/мин 4,25..192 5…500 5…500 5…500
    Размер внутреннего конуса в шпинделе КМ 6 100, 1:20 100, 1:20 100, 1:20
    Конец шпинделя по ГОСТ 12595-72 1-15М 1-15М 2-15М
    Диаметр стандартного патрона, мм 1000
    Торможение шпинделя есть есть есть есть
    Подачи
    Наибольшее продольное перемещение суппорта РМЦ=3000, мм 2520 2710 700, 2700, 4500
    Наибольшее поперечное перемещение суппорта, мм 600 600 600
    Цена деления лимба при продольном перемещении, мм нет 0,1 0,1 0,1
    Цена деления лимба при поперечном перемещении, мм 0,05 0,05 0,05 0,05
    Наибольшее продольное перемещение на оборот лимба, мм 10 50 50 50
    Наибольшее поперечное перемещение на оборот лимба, мм 12 6 6 6
    Число ступеней продольных подач 32 32 40
    0,225..3,15 0,20..3,05 0,20..3,05 0,05..3,05
    Пределы поперечных подач, мм/об 0,114..1,6 0,07..1,04 0,07..1,04 0,017..1,04
    Наибольшее продольное усилие резания Pz, кН 12 12 41
    Наибольшее поперечное усилие резания Pх, кН 780 780
    Скорость быстрых перемещений суппорта, продольных, м/мин нет 2,16 3 3
    Скорость быстрых перемещений суппорта, поперечных, м/мин нет 0,735 1 1
    Количество нарезаемых резьб метрических 22 44
    Пределы шагов нарезаемых резьб метрических, мм 1..14 1…120 1…120 1…120
    Количество нарезаемых резьб дюймовых 36 31
    Пределы шагов нарезаемых резьб дюймовых 2..28 28…¼ 28…¼ 28…¼
    Количество нарезаемых резьб модульных 13 37
    Пределы шагов нарезаемых резьб модульных 0,25..3,5 0,5…30 1…120 0,5…30
    Количество нарезаемых резьб питчевых нет нет нет нет
    Выключающие упоры продольные нет нет
    Выключающие упоры поперечные нет нет
    Резцовые салазки (верхний суппорт)
    Наибольшее перемещение резцовых салазок, мм 240 240 240
    Цена деления лимба перемещения резцовых салазок, мм 0,05 0,05 0,05 0,05
    Число ступеней подач 40
    Пределы продольных подач, мм/об 0,017..1,04
    Скорость быстрых перемещений, мм/мин 1
    Наибольший угол поворота, град ±90°
    Цена одного деления угла поворота, град
    Задняя бабка
    Центр в шпинделе по ГОСТ 13214-79 Морзе 6 Морзе 5 Морзе 5
    Наибольшее перемещение пиноли, мм 300 300 300
    Наибольшее перемещение пиноли с установленным инструментом, мм 280
    Диаметр пиноли, мм 120
    Наибольшее перемещение пиноли в поперечном направлении, мм ±30 ±15
    Электрооборудование
    Количество электродвигателей на станке 1 3 4 3
    Электродвигатель главного привода, кВт 17 22 22 22
    Электродвигатель быстрого хода суппорта, кВт нет 1,5 1,5 1,5
    Привод насоса смазки Встроен С12-54
    Насос охлаждения (помпа) ПА-22 ПА-22 0,12
    Суммарная мощность всех электродвигателей, кВт 23,62
    Габариты и масса станка
    Габариты станка (длина ширина высота) РМЦ=2800,3000, мм 8000 х 1700 х 1620 5825 х 2100 х 1760 6140 х 2200 х 1760 6140 х 2200 х 1770
    Масса станка РМЦ=3000, кг 11500 12500 12800 12800

    Рекомендуем также

    Маленький рост – не приговор: топ-5 всемирно известных моделей с ростом ниже 170 сантиметров

    Существует предположение, что девушкам с ростом ниже 175 сантиметров нет места на мировых подиумах и Неделях моды. Первое, что спрашивают модельные скауты на собеседовании в электронном формате – рост и параметры.

    Читайте также: Как одеваться на работу в стиле Амаль Клуни: 10 ярких идей

    Однако требование насчет роста – не более, чем миф. В истории fashion-индустрии есть достаточно примеров, которые указывают на то, что можно быть невысокого роста, но обладать ярко выраженным стержнем, изюминкой и особой харизматичностью, и тогда все получится.

    В этой статье мы хотим рассказать вам истории успеха обычных девушек, покоривших модельную индустрию и достигших статусов топ-моделей, несмотря на то, что их рост был далек от модельных стандартов.

    Что такое супермодель и топ-модель? Супермодель, топ-модель – это высокооплачиваемая модель, которая достигла высочайшего профессионального уровня, сотрудничает с известными брендами и часто украшает обложки глянцевых журналов.

    Топ-5 супермоделей мира с невысоким ростом

    1 . Кейт Мосс (164 сантиметра)


    Кейт Мосс (2018 рік) / Instagram / @katemossagency

    Без сомнений, возглавлять список топ-моделей с низким ростом должна эта британская красотка. 45-летняя Кейт Мосс считается эталоном красоты 1990-х, однако ее харизма и умение работать перед камерой и сегодня завоевывают сердца ценителей стильных съемок и качественных кадров.

    Именно в 1990-х ее популярность достигла наивысшего пика, она подписала много контрактов на длительное и высокооплачиваемое сотрудничество. Каким путем она шла, чтобы достичь такого успеха?

    Когда Кейт было 14 лет, ее прямо в аэропорту Кеннеди заметила модельный скаут и владелица агества Storm Agency Сара Дукас. Тогда девушка вместе с родителями отправлялась на отдых. Поэтому женщина, которой 14-летняя красавица с томным взглядом сразу бросилась в глаза, порекомендовала ей попробовать себя на кастингах в своем агенстве. По возвращении домой это стало первым пунктом в списке, которым серьезно занялась девушка. В 1988 году официально началась карьера теперь знаменитой Кейт Мосс.


    Кейт Мосс и Майкл Бергин (1994 год) / Getty Images

    После того, как девушку приняли на первые показы и съемки, ей пришлось нелегко. На подиумах блистали такие звезды, как Наоми Кэмпбелл, Линда Евангелиста, Клаудия Шиффер и многие другие модели, рост которых превышал 175 сантиметров. Однако, поскольку девушка пришла в мир моды в волну андрогенности, а бренд Calvin Klein как раз популяризировал одежду в стиле «унисекс», худощавая и «плоская» Кейт стала идеальным лицом известного бренда. Это стало первым ее серьезным контрактом.

    Что такое андрогинность? Андрогинность – это одновременное присутствие стереотипных признаков мужчины и женщины в одном человеке.

    Именно благодаря сотрудничеству с Calvin Klein в 1993 году она получила статус топ-модели. Также она стала лицом нового аромата духов Obsession от того же самого бренда, которые были выпущены еще за 20 лет до ее прихода в модельный бизнес.


    Кейт Мосс (1995 год) / Getty Images

    В середине 1990-х годов гонорар Кейт Мосс вырос до 10 тысяч долларов за день, а в 2000-х годах она стала одной из самых высокооплачиваемых моделей мира. Свой первый миллион она получила в двадцать лет, а позже появилась статистика журнала Forbes, где было указано, что сумма, которую заработала Кейт Мосс, составляла 14,8 миллиона долларов.

    2. Летиция Каста (169 сантиметров)


    Летиция Каста (2018 год) / Getty Images

    Французская красавица начала свою карьеру в 15 лет, и первые шаги к становлению немного напоминают историю Кейт Мосс. Во время отдыха с родителями Летицию Касту заметил фотограф Фредерик Круссо. После знакомства с ним девушка приняла участие в местном конкурсе, в котором стала победительницей. Она завоевала титул «Мисс Лумио». Французская красавица с роскошными русыми волосами и пухлыми губами просто не могла не очаровать фотографов. Поэтому позже Летиции предложили принять участие в рекламной фотосессии, после которой ее заметил директор модельного агенства. Так и началась ее карьера.


    Летиция Каста (2000 год) / Getty Images

    В 1993 году она дебютировала в рекламной кампании для бренда Guess. В возрасте 18 лет она стала «ангелом» популярного шоу Victoria’s Secret, в 1998 заключила соглашение с L’Oreal Paris. К 2000 году Летиция сотрудничала с такими брендами, как Tommy Hilfiger, Miu Miu, Pepe Leans и другие. Ее лицо было на обложках Vogue, Cosmopolitan, Sports illustrated, Harper’s Bazaar и Elle.

    3. Девон Аоки (168 сантиметров)


    Девон Аоки (2016 год) / Getty Images

    Судьбу девушки, в которой течет японская, немецкая и британская кровь, решил один ее необдуманный поступок. В 13 лет Девон тайком пробралась на концерт панк-рок группы Rancid, который проходил в одном из лондонских клубов. Именно там юную девушку заметила представительница одного из крупнейших модельных агентств в Лондоне и пригласила на кастинг. В начале сотрудничества Девон Аоки приглянулась самой Кейт Мосс, которая на то время уже была довольно знаменитой. Модель взяла девушку под свою опеку и научила ее всему, что умела сама. К слову, теперь Девон называет Кейт «крестной мамой».

    В 14 лет она заключила сделку со Storm model manegment, с которым сотрудничала Кейт Мосс. После контракта Девон путешествовала по миру с такими моделями, как Наоми Кэмпбелл и Ева Герцигова, хотя девушка была им максимум по плечо.

    В 1997 году Аоки дебютировала на подиуме, демонстрируя одежду Bella Fraud, а в 1998 году она впервые украсила обложку немецкого глянца Dutch.


    Девон Аоки (2001 год) / Getty Images

    Спустя несколько лет девушка заключила выгодную сделку с брендом Versace, заменив на посту Наоми Кэмпбелл. К концу 1990-х ее можно было увидеть на подиумах таких известных брендов, как Versace, Fendi, Moschino, Celine и Jean Paul Gaultier. Также Девон Аоки сотрудничала с Lancome, Chanel, Hugo Boss, Yves Saint Laurent и другими известными марками.

    4. Лорен Гаттон (169 сантиметров)


    Лорен Гаттон (1974 год) / Getty Images

    Эта отважная девушка бросила университет незадолго после вступления, переехав жить из небольшого городка в шумный мегаполис. Мэри Лоренс Гаттон мечтала стать моделью не для того, чтобы получить мировое признание, а для того, чтобы путешествовать по миру. Поэтому первым городом, который она решила покорить, сразу стал большой Нью-Йорк.

    Первая работа, которую нашла молодая Лорен, была в клубе Playboy. Она проработала там довольно долго, однако через некоторое время она приглянулась скауту Ford modeling. Он предложил ей сотрудничество с агенством, на что девушка не раздумывая согласилась. У Мэри был один серьезный комплекс по поводу своей внешности – промежуток между передними зубами. Сначала она очень стеснялась «дефекта» и всячески пыталась его скрыть, однако позже она поняла, что это ее изюминка, и даже на просьбу избавиться от диастемы она отказывалась от этого и широко улыбалась перед камерами. Это был 1966 год.


    Лорен Гаттон (1974 год) / Getty Images

    После того, как девушка приняла себя, ей сразу же предложили сняться для популярного глянца Vogue. Позже Лорен появлялась на обложке журналов больше сорока раз! Однако самым выгодным сотрудничеством оказался контракт в 1970-х с косметическим брендом Revlon, который помог ей достичь статуса супермодели.

    До сих пор 75-летняя Лорен Гаттон выходит на подиумы вместе с младшим поколением, уверенно позируя перед камерами.


    Джиджи Хадид и Лорен Гаттон на Bottega Veneta – Runway RTW – Spring 2017 – Milan Fashion Week / Getty Images

    5. Лоннеке Энгель (167 сантиметров)

    Девушка начала свою карьеру в раннем возрасте, как и все другие успешные модели. В 13 лет она уже сотрудничала с фэшн-фотографом Брюсом Вебером, для которого стала любимицей.

    После многих лет плодотворной работы мужчина решил показать сокровище миру и познакомил Лоннеке с Ральфом Лореном. Дизайнер оценил харизматичность девушки и сумел увидеть в ней перспективную модель. Отличное видение Лорена привело к его 13-летнему сотрудничеству с Лоннеке Энгель.

    К слову, Лоннеке Энгель неоднократно появлялась на подиуме с Кейт Мосс.


    Кейт Мосс и Лоннеке Энгель (1990-е годы) / Instagram / @greg_skates

    Тем временем девушка неоднократно снималась для обложек Elle, L’Officel, Avon и многих других. После расторжения контракта с Ральфом Лореном она сотрудничала с Guess, Cacharel, Clarins, Esprit, Bebe, Bottega Veneta, Elizabeth Arden, Avon и с маркой автомобилей BMW.


    Лоннеке Энгель (1998 год) / Getty Images

    Как стать моделью: модельные агентства, параметры, гонорары

    Как стать моделью? Еще десять лет назад на вопрос о необходимых для этого данных был конкретный ответ: «Высокий рост (желательно от 175 см), длинные ноги, соответствие параметрам». Сегодня все изменилось — в мире, где одновременно можно называться моделью, инфлюенсером и активистом, строгие рамки уже неактуальны.

    Благодаря социальным сетям модель стала не просто лицом с обложки модного журнала или «вешалкой для одежды». Теперь это самодостаточная личность с собственной историей и мнением. Внешние данные для этой профессии не стоят на первом месте. Возьмем, например, топ-модель и активистку Адвоа Абоа, которая стала обладательницей награды «Модель года» 2017 Британского модного совета. Она известна не только благодаря необычной внешности, но и из-за непростой истории о борьбе с зависимостями и депрессией.

    Чтобы понять, какие требования предъявляет к кандидатам модельная индустрия сегодня, как начать карьеру и чего ожидать от моделинга, Vogue встретился с одним из руководителей популярного британского модельного агентства Models 1 Ханной Джоуит и топ-моделью Алексиной Грэм.

    С чего начать

    «Для начала советую изучить сайт Models.com, где вы найдете всю информацию об официально зарегистрированных агентствах по всему миру, — говорит Ханна Джоуит. — Выберите те, которые вам нравятся и которым, как вам кажется, вы могли бы подойти. Лучше всего представить себя на личной встрече, по возможности советую хотя бы на день поехать в город, где находится нужное агентство. После того как менеджер сможет оценить вас вживую, он, возможно, предложит контракт. Но даже если это не случилось, опускать сразу руки не стоит. Посетите два-три разных агентства, послушайте разные мнения и изучите предложения. Если вам отказали сразу несколько агентств, просто попробуйте себя в каком-то другом деле.

    Кроме того, будьте бдительны, если агентство предлагает вам заплатить некую сумму за то, чтобы начать сотрудничество, уходите сразу. Также есть множество недобросовестных агентств, которые берут деньги за создание портфолио, а в итоге даже не занимаются поиском работы для моделей».

    © Ganni осень-зима 2021

    Необходимые параметры

    По словам Джоуит, интернет и социальные сети оказали большое влияние на список требований, предъявляемый к моделям. «Безусловно, есть определенные модельные параметры, но иметь стройное тело, длинные ноги и симпатичную внешность не достаточно, чтобы стать моделью, — уверяет Ханна. — Сегодня для успешной карьеры требуется гораздо большее: трудолюбие, приятный характер, жизнерадостность, общительность и готовность в любой момент выйти на работу. Модель не может позволить себе выходной, если ее забукировали на съемку.

    Девочкам с ростом ниже стандартных параметров расстраиваться не стоит. Они также могут построить успешную карьеру в моделинге и много зарабатывать. Если раньше такие модели подходили разве что для бьюти-съемок, то с популярностью онлайн-шопинга у них появилось больше возможностей для работы. Растущий рынок инфлюенсеров также дает нетипичным моделям зеленый свет — если у вас много подписчиков и высокая активность в социальных сетях, это будет одним из решающих факторов для клиента».

    Сколько получают модели

    Конечно, все мы помним знаменитую фразу Линды Евангелисты: «Меньше чем за 10 тысяч долларов я даже с кровати не встану» и внушительные гонорары ее коллег по цеху в 1990-е, но, как говорит Алексина Грэм, с современной реальностью это имеет мало общего. «Я начала карьеру модели, когда мне было 18, и первые пять лет зарабатывала очень мало, — рассказывает она. — Только на шестой год мои гонорары стали более существенными, и к тому моменту я уже была готова все бросить. Секрет успеха в трудолюбии. Нужно много работать, верить в себя и не сдаваться на полпути. И еще мне очень повезло с букером, что тоже немаловажно».

    © Azzedine Alaia весна-лето 2003

    Совет начинающим моделям

    Джоуит считает, что понимание того, как работает индустрия — первый шаг к успеху. Изучайте модные съемки, следите за хорошими фотографами и другими моделями. Смотрите, как они двигаются в кадре, позируют, ходят по подиуму. Она также советует всегда быть в форме и вести здоровый образ жизни. «Профессия модели — тяжелый труд, который требует большой самоотдачи. Те, кто сегодня находится в топе, — это усовершенствованные версии самих себя, так же как спортсмены или танцоры. И все усилия стоят того — вы будете знакомиться с талантливыми людьми, путешествовать, хорошо зарабатывать. Каждый день будет отличаться от предыдущего. Да, бывают трудные периоды, но когда все хорошо, работа модели — это работа мечты».

    ПАРАМЕТРЫ 90-60-90 БЕЗНАДЕЖНО УСТАРЕЛИ |

       19 марта в поисках свежих лиц мировой моды в Киев приехал скаут отдела New Faces известного парижского агентства моделей Marilyn Agency Филипп Попадопоулос. Это агентство подарило миру такие легендарные имена как Наоми Кэмпбелл, Кейт Мосс, Ева Герцигова, Амбер Валетта и целый ряд  других не менее знаменитых моделей, смотрящих на нас с обложек глянцевых  журналов. В кастинге приняли участие и модели киевского представительства MAGNET Worldwide Model Management. Кстати, за всем этим пристально наблюдал объектив видеокамеры французского фэшн-канала, съемочная группа которого приехала вместе с Филиппом, чтобы снять документальный фильм  о тонкостях профессии скаута и о буднях одного из ведущих модельных агентств мира. Филипп подошел к кастингу со всей ответственностью: замерял, снимал на видеокамеру, фотографировал и оценивал дефиле моделей.  Когда все закончилось, нам с Филиппом удалось пообщаться на тему, которая наверняка будет интересна читателям нашего сайта.


    — Филипп, вы по всему миру, в том числе и в Украине, ищете новые лица для агентства Marilyn, которое воспитало десятки самых известных  моделей. Какой должна быть девушка, чтобы получить работу в вашем агентстве и добиться популярности Кейт Мосс?  Какие вы ищете типажи? Каковы ваши критерии отбора моделей?

    — Поскольку наше агентство  Marilyn New Faces, отбирает моделей, отталкиваясь от критериев парижской и нью-йоркской моды, мы ищем девушек высоких и очень худых.  Повторяю, действительно худых, с тонкими длинными руками, выступающими плечами и тонкими запястьями. Рост для нас крайне важен — ни сантиметром ниже, чем 176 см.

    — А есть ли верхний предел роста моделей?

    — Да, желательно не выше 184см.  И очень важны пропорции тела. Мы работаем по формуле 1 к 2. Верхняя часть тела от талии до макушки — должна составлять одну треть роста модели.

    — А параметры? 90-60-90 еще актуальны?

     — 90-60-90 уже устарели. Сейчас на мировых подиумах господствуют стандарты 86-59 (60)-89. Объясню почему — самые известные Дома моды диктуют такие каноны, и нам им нужно соответствовать.

    — А разве не возникла в последнее время тенденция в сторону увеличения параметров после ряда смертей моделей от анорексии?

    — Анорексия — это болезнь,  психическое отклонение, и некоторые девушки сами загоняют себя в эту смертельную ловушку. На мировых стандартах это не сказалось, ведь при правильном подходе и врожденных данных модели сохраняют и форму, и здоровье.

    — А есть для вашего агентства возрастной критерий отбора?

    — Конечно.  Мы работаем с моделями от 16 лет, а максимальный возраст – 20 лет. Чем моложе модель — тем лучше. Это значит, что в запасе у нее больше лет работы и тем вероятнее агентство вернет вложенные в модель инвестиции. Ведь  когда агентство подписывает с моделью контракт,  то тут же вкладывает огромное количество денег: на перелеты, проживание, питание, одежду, на поддержание ее внешнего вида… Естественно, мы должны не только вернуть эти деньги, но заработать сами и дать заработать модели.

    — А на какой срок подписывается контракт?

    — Сложно сказать, все очень индивидуально и очень многое зависит от самой модели и ее трудоспособности. Начинающие модели за выход на подиум получают от 150 евро. С каждым разом эта сумма растет и количество выходов тоже. Так же растет и количество съемок. И срок контракта может расти. Вначале — от месяца до трех, потом, с опытом  приходят контракты на полгода и больше. От этого зависит и заработок модели и агентства. 

    — Филипп, скажите, поменялись ли в последнее время требования вашего агентства к типу внешности моделей. Я говорю не о параметрах, а о чертах лица, цвете волос…. Влияет ли длина и качество волос на выбор модели?

    — Мы стараемся привносить что-то новое и свежее в свои образы, поэтому и ищем по всему миру новые лица, но все же мы придерживаемся классических черт лица, и что самое главное, лицо должно быть очень худым, с четко очерченными скулами, выраженными губами и глазами. Длина волос значения не имеет — от каре до максимальной длины волос. Если девушка, конечно, подходит нам по всем остальным критериям.

    — Как вам известно, во всем мире сейчас сильно сказывается кризис. Повлиял ли он каким-либо образом на мир моды и на работу вашего агентства в частности?  

    — Знаете, абсолютно не повлиял. Красота как ценилась, так и ценится. Разве что, все больше девушек хотят уехать работать за границу (улыбается).

    — Вы как знаток закулисья моды, скажите, сильно ли развита конкуренция между моделями? Наблюдали ли вы ярко-выраженное соперничество?

    — Нет, не могу такого сказать. Даже наоборот. У нас, в Париже, собираются девушки со всех уголков мира и вдали от родины они сплачиваются в дружный коллектив и стараются поддерживать друг друга.

    -Как вы оцениваете уровень моделей нашего агентства?

    — Есть очень хорошие девочки, которые могут вполне успешно работать за рубежом. Поэтому, надеюсь, что сотрудничество между Marilyn Agency и MAGNET Worldwide Model Management будет продолжаться и в дальнейшем.

     

    Антонина Маричева

    Поиск подходящих параметров модели | Каран Бханот

    То, что мы сразу видим в 10 случайных изображениях, — это также разница между цифрами любого одного типа. Взгляните на все 4 на 10 изображениях выше. Первый — жирный и прямой, второй — жирный и диагональный, а третий — тонкий и диагональный. Было бы действительно замечательно, если бы модель могла учиться на данных и действительно обнаруживать все разные стили для 4 .

    Я решил использовать классификатор случайного леса для обучения на обучающих данных и прогнозирования на основе тестовых данных.Я использовал значения по умолчанию для всех параметров.

    Затем, используя прогноз, я вычислил матрицу точности и неточности.

    Модель достигла точности 94,4%. Матрица неточностей показывает, что модель смогла правильно предсказать множество изображений. Затем я решил настроить параметры модели, чтобы попытаться улучшить результат.

    Чтобы определить лучшую комбинацию значений параметров для модели, я использовал GridSearchCV . Это метод, предоставляемый библиотекой sklearn , который позволяет нам определить набор возможных значений, которые мы хотим попробовать для данной модели, и он тренируется на данных и определяет лучший оценщик из комбинации значений параметров.

    В данном конкретном случае я решил выбрать диапазон значений для нескольких параметров. Количество оценщиков может быть 100 или 200, максимальная глубина может быть 10, 50 или 100, минимальные выборки разделены на 2 или 4, а максимальные характеристики могут быть основаны на sqrt или log2 .

    GridSearchCV ожидает оценщика, которым в нашем случае является random_forest_classifier . Мы передаем возможные значения параметров как param_grid и оставляем для перекрестной проверки значение 5.Установка verbose как 5 выводит журнал на консоль, а njobs как -1 заставляет модель использовать все ядра на машине. Затем я подбираю эту сетку и использую ее, чтобы найти лучший оценщик.

    Наконец, я использую эту лучшую модель для предсказания тестовых данных.

    Взглянув на точность выше, мы видим, что точность улучшилась до 97,08% с 94,42% просто за счет изменения параметров модели. Матрица неточностей также показывает, что большее количество изображений было классифицировано правильно.

    Машинное обучение — это не просто считывание данных и применение нескольких алгоритмов до получения хорошей модели для работы, но также включает в себя тонкую настройку моделей, чтобы они лучше всего работали с имеющимися данными.

    Определение правильных параметров — один из важных шагов в принятии решения, какой алгоритм использовать, и максимально использовать его на основе данных.

    В этой статье я обсуждал проект, в котором я повысил точность классификатора случайного леса, просто выбрав наилучшую комбинацию значений параметров с помощью GridSearchCV .Я использовал набор данных MNIST и повысил точность с 94,42% до 97,08%.

    Сравнение моделей и количество параметров

    Сравнение моделей и количество параметров
    Далее: Непараметрические модели Up: AY630 классные заметки Предыдущая: Байесовский вывод

    Подразделы


    Во многих случаях мы можем не знать заранее, что правильно или лучше всего параметризация проблемы может быть, т.е., Что самое лучшее модель. Если вы хорошо понимаете неопределенности данные (наблюдательные и / или внутренние) вы можете попробовать разные модели и исключить некоторые, например, на основе χ 2 , где это применимо. Однако это может оказаться бесполезным, если у вас есть несколько согласованных моделей. с данными: χ 2 имеет возможность только отклонять модели.

    Обратите внимание, что можно рассматривать сравнения для двух разных ситуаций: вложенные модели, в которых разные модели являются подмножествами других, е.g., полиномиальная модель с увеличивающимся числом членов и не вложенными модели, имеющие отличные функциональные формы. Сравнение вложенных модели может быть проще, чем сравнение невложенных моделей.

    Основной принцип, который обычно применяется, — принцип простоты, т. Е. Бритва Оккама: менее сложная модель, которая соответствует данным, предпочтительнее более сложная модель, которая одинаково хорошо соответствует данным (но не обязательно предпочтительнее более сложной модели, которая лучше соответствует данным!). Практически говоря, это предпочло бы модель с меньшим количеством свободных параметров.

    При наличии разброса данных тоже не хочется допускать слишком большая гибкость модели, поэтому она пытается соответствовать разбросу как часть модели. Это известно как переоснащение . В отличие недостаточное оснащение не позволяет модели достаточно гибкости для соответствуют основному тренду.

    Другой способ подумать о выборе модели — это рассмотреть смещение и дисперсия в подгонке модели. Метрика наименьших квадратов, которую мы минимизируются — это сумма квадратов остатков.Может показать, что:

    RMS 2 = смещение 2 + дисперсия 2

    где смещение — это математическое ожидание разницы между модель и данные. Рассмотрим случай, когда вы делаете подгонку на наборе данных и рассмотрите его применение к другим наборам данных, нарисованным из той же раздачи. Для них вы можете рассчитать среднее смещение данных из модели, которая является мерой систематической ошибки, и разброс этих остатков, который является дисперсией.Если у вас высокий смещения, это предполагает недостаточное соответствие, в то время как низкий смещение с высокой дисперсией предлагает переоснащение.

    Хороший пример — подгонка к многочленам разного порядка. Видеть modelcomparison.ipynb. Обратите внимание, насколько важны можно понять источники неопределенности.

    Информационные критерии

    Для сравнения моделей можно использовать несколько простых критериев:

    Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество параметры:

    AIC = — 2 lnL макс + 2 J

    где J — количество параметров.Для малых размеров выборки AIC может предпочесть модели с большим количеством параметров, поэтому есть поправка для малых образцов: AIC = — 2 lnL макс. +2 J + Можно было бы предпочесть модель с меньшим AIC.

    Байесовский информационный центр (BIC) — еще один аналогичный показатель для сравнение моделей с некоторыми штрафами по ряду параметров:

    BIC = — 2 lnL max + J ln N

    Перекрестная проверка

    Перекрестное проверочное тестирование: определение параметров из подмножества данных и применить полученную подгонку к другому подмножеству данных.В одну сторону чтобы применить это, нужно разделить образец на 3 части: подходящий образец (∼> 50% точек), a образец для перекрестной проверки и тестовый образец. Используя их для выбора оптимального количество параметров: вычислить среднеквадратичное значение для выборки перекрестной проверки для различные модели и выберите модель, которая дает минимальное среднеквадратичное значение в образец перекрестной проверки. Проверить с помощью тестового образца.

    См. Рис. 8.14 в Ivesic et al.

    Существуют различные способы внедрения перекрестной проверки, например оставить один out, в котором выполняется перекрестная проверка N раз, оставляя один указать и определить ошибки обучения и перекрестной проверки путем усреднения по нескольким выборкам и аналогичных вариаций с разными размерами подвыборки.

    Кривые перекрестной проверки и обучения

    Вы также можете использовать перекрестную проверку, чтобы решить, нужно ли больше данных вероятно улучшит модель, против необходимости попробовать новую модель, если вы имеете некоторое представление об ожидаемых неопределенности: если среднеквадратичное значение из выборки для перекрестной проверки приближается к подходящей выборке, тогда дополнительные аналогичные данные вряд ли помогут. Если наблюдаемый разброс больше ожидаемого, увеличьте модель сложность. См. Рис. 8.15 в Ivesic et al.



    Наличие шума в данных может привести к переобучению.Хотя можно выберите более простую модель, при некоторых обстоятельствах может потребоваться большое количество параметров. Другой способ Избегать переобучения — это требовать некоторого уровня «гладкости» в производных данных. Это можно сделать, добавив ограничения к производному набору параметров. Например, в случае подгонки полиномов можно потребовать, чтобы параметры (нормализованных переменных) должны быть небольшими, пока данные все еще подходят. Параметры ограничения могут быть выполнены с помощью того, что известен как регуляризация .Здесь добавляется термин вероятность это наказывает более сложные модели перед определением параметров. В случае бесшумных данных это не даст объективного минимального модель дисперсии, но она может быть более физической в ​​присутствии шума.

    Простой метод регуляризации называется регуляризацией гребня, или L2 регуляризация (обратите внимание на определение L2, ( y i f ( x i )) 2 , и L1, | y i f ( x i ) | функции потерь).Это наказывает модели на основании

    Σa j 2

    так что теперь мы минимизируем:

    Σ ( y i f ( x i | a j )) 2 + λΣa j 2

    где λ — параметр регуляризации, который необходимо выбрать. Для гребневой регрессии решение задачи наименьших квадратов простое: используя приведенный выше формализм, он определяется как:

    a = ( A T A + λI ) -1 A T y

    где I — единичная матрица (единицы на диагонали).

    Обратите внимание, что с практической точки зрения для регуляризации нужно, чтобы все параметры иметь сравнимые амплитуды, поэтому обычно работают в стандартизированном переменные, то есть независимая переменная, у которой вычитается среднее и его амплитуда масштабируется к изменению переменной:

    x с =

    См. Бейлер-Джонс 12.2. и fit.ipynb

    Другая реализация регуляризации называется LASSO (наименьшая абсолютная усадка и оператор выбора), или L1, регуляризация.Здесь модели наказываются на основании

    Σ | a j |

    Это приводит к тому, что вы предпочитаете модели, в которых некоторые параметры исключено чрезмерное уменьшение амплитуды всех параметров. См. Рисунок Ivesic. для графического представление риджа и регуляризации LASSO, а также Ivesic Рис. 8.4

    Примеры использования аппроксимации и регуляризации методом наименьших квадратов: Пушка



    Байесовская структура дает прямой способ оценить сравнение две разные модели для заданного набора данных, которые значительно различаются от частотной концепции выбора модели.В частотнике парадигмы, каждый использует вероятность отклонить модель, независимо от рассмотрение других моделей. В байесовской структуре вы не отклонить модель, если нет альтернативной модели: если есть это только одна модель, которая у вас есть, вы не можете отказаться от нее.

    См. Интересное обсуждение в Bailer-Jones 10.6, в частности, обсуждение фальсификации.

    Пример: извлечение тузов из колоды карт

    В рамках байесовской модели мы можем сравнить вероятность различных модели.Основная байесовская формулировка:

    P ( M | D ) = Чтобы рассчитать P ( D ), нам нужно просуммировать все возможные модели. В некоторых случаях это может быть возможным, например, если «модель» включает два взаимно эксклюзивные гипотезы. Мы уже видели это раньше с некоторой базовой вероятностью. проблемы, в которых «модели» представляли собой всего лишь две дополняющие друг друга гипотезы, например, есть ли у человека болезнь или нет.

    Однако в более общем случае указание всех возможных моделей может невозможно.Однако мы все еще можем сравнить вероятность двух разные модели, потому что P ( D ) аннулируется. Чтобы сравнить два разных класса моделей, мы вычисляем апостериорную отношение шансов :

    R ≡ где P ( M 1 ) и P ( M 2 ) — это априорные вероятности различных моделей. Если они равны, то отношение шансов определяется байесовским коэффициентом : BF

    Когда мы говорим о сравнении моделей, следует понимать, что данная модель может иметь набор параметров, которые могут принимать разные значения; у нас есть обсуждали получение апостериорного PDF для таких параметров.Мы хотите сравнить возможности разных моделей, возможно, с разными количество и характер параметров, чтобы соответствовать заданному набору данных; Например, ранее мы рассматривали полиномиальные соответствия данным с разным порядком полиномы. Для модели с параметрами имеем

    P ( θ | M , D ) =

    Знаменатель P ( D | M ) называется свидетельством, и это то, что входит в соотношение шансов. Мы ранее проигнорировал это, просто нормализовав апостериорный PDF.Чтобы сравнить модели, мы хотим вычислить его, интегрировав все возможные варианты параметры:

    P ( D | M ) = P ( D | θ , M ) P ( θ | M )

    Учитывая это определение, доказательства иногда называют маргинальными. вероятность или глобальная вероятность. Это интеграл вероятности по всем возможным параметрам, взвешенным по предшествующим параметрам.Чтобы вычислить доказательства, мы должны использовать нормализованные вероятности и априорные значения.

    Учитывая расчет отношения шансов, можно предпочесть одну модель. над другим. Конечно, есть определенное суждение о том, какие шансы соотношение представляет собой значительное предпочтение одной модели по сравнению с другой: как правило, люди не заявляют о «сильной» дискриминации, если только отношение шансов не больше чем 10 (или менее 0,1), с «решающей» дискриминацией, когда отношение шансов больше 100.

    Одна хорошая вещь в использовании байесовского отношения шансов заключается в том, что оно, естественно, учитывает возможность того, что модели имеют разные уровни сложность, например, разное количество параметров. Для моделей с большим параметры, максимальная вероятность наилучшего соответствия модели будет больше чем максимальная вероятность наилучшего соответствия модели с меньшим количеством параметров; однако предельная вероятность не обязательно будет больше, поскольку один должен интегрировать вероятность по всем наборам параметров, взвешенных по приора по параметрам.Это, естественно, наказывает моделей большим количеством параметры, если априор достаточно широк. С другой стороны, это также означает, что выбор априора может значительно влияют на соотношение шансов.

    Пример: ярмарка монет (Бейлер-Джонс 11.2)? Учитывая наличие r головы (или решки) в выборке из n подбрасываний монеты, как мы можем оценить честная ли монета? Рассмотрим сравнение двух моделей: одна ( M 1 ) с честной монетой ( p = 0.5) и один ( M 2 ) с недобросовестным кодом с неизвестным p получения орлов за один бросок. В обоих случаях количество напор задается биномиальным распределением, но в M 1 , p фиксировано при 0,5, в то время как в M 2 мы интегрируем все варианты p с учетом некоторое предварительное распространение.

    P ( D | M ) = P ( r | n , M ) = p r (1 — p ) nr P ( p | M ) dp

    Для M 1 априор является дельта-функцией с p = 0.5, а для M 2 ср. принять униформу приора. Выполняя интегралы, вы получаете

    P ( D | M 1 ) = 0,5 r 0,5 n-r т.е. биномиальная вероятность с p = 0,5, P бункер ( r | 0,5, n ). Для M 2 , (работа не показана, см. BJ!), поэтому байесовский фактор равен

    B = ( n + 1) P bin ( r | 0.5, n )

    Для единообразной априорной оценки байесовский фактор разные r и n даны Bailer-Jones 11.1 Обратите внимание, что вам понадобится 156 бросков, даже если набрать ровно половину головы, чтобы предпочтительнее M 1 в 10 раз!

    Пример: линейная аппроксимация лучше постоянной? (Бейлер-Джонс, 11.3). Рассмотрим набор данных, представленный в Bailer-Jones 11.2. Как мы можем определить, оправдывают ли данные линейный наклон (или более высокий порядок) по сравнению с просто константой? Сравните две модели: постоянную или линейную склон.Для сравнения необходимо выбрать априорные значения параметров. Для точки пересечения BJ выбирает гауссиан с центром в 0 со стандартным отклонением из 1. Для уклона (для M 2 ) он выбирает равномерный в α , где наклон = tanα . Он также подходит для разброса по очкам, используя равномерный предшествующий от log 0,5 до log 2 (обратите внимание, что очень важно используйте правильную до того, как сможете вычислить доказательства!). Видеть Бейлер-Джонс 11,3 для представлений классов моделей.Подсчитывая доказательства, БЖ получает

    лог P ( D | M 1 ) = — 8,33

    лог P ( D | M 2 ) = — 8,44

    журнал B 12 = 0,11

    В 12 = 1,3

    т.е. отсутствует сильная дискриминация моделей. Повторные тесты с разными образцами этого размера дают разные значения, но всегда без сильной дискриминации. Изменение priors в большинстве случаев не оказывает слишком большого влияния, но если σ вынужден будь маленьким, значит, так оно и есть.С другой стороны, больший набор данных из 50 точек делает различать:

    лог P ( D | M 1 ) = — 33,87

    лог P ( D | M 2 ) = — 29,37

    журнал B 12 = — 4,50

    B 12 = 3,15 e — 5

    Ограничения сравнения байесовских моделей: могут существенно зависеть от выбор приора: может потребоваться чувствительность к разным выбор приора.Кроме того, может быть трудно вычислить доказательства.

    В сложных ситуациях может прибегнуть к AIC, BIC и / или кроссу. проверка, как обсуждалось ранее.

    Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество параметры:

    AIC = — 2 lnL макс + 2 J

    где J — количество параметров. Для малых размеров выборки AIC может предпочесть модели с большим количеством параметров, поэтому есть поправка для малых образцов: AIC = — 2 lnL макс. +2 J + Можно было бы предпочесть модель с меньшим AIC.

    Байесовский информационный центр (BIC) — еще один аналогичный показатель для компилирующие модели, с некоторыми штрафами по ряду параметров:

    BIC = — 2 lnL max + J ln N





    Далее: Непараметрические модели Up: AY630 классные заметки Предыдущая: Байесовский вывод

    В чем разница между параметром и гиперпараметром?

    Последнее обновление 17.06.2019

    Это может сбить с толку, когда вы только начинаете заниматься прикладным машинным обучением.

    Существует так много терминов, которые можно использовать, и многие из них могут использоваться непоследовательно. Это особенно верно, если вы пришли из другой области обучения, в которой могут использоваться некоторые из тех же терминов, что и машинное обучение, но они используются по-другому.

    Например: термины «параметр модели » и «гиперпараметр модели ».

    Отсутствие четкого определения этих терминов — обычная борьба новичков, особенно тех, кто пришел из области статистики или экономики.

    В этом посте мы подробнее рассмотрим эти термины.

    В чем разница между параметром и гиперпараметром?
    Фото Ирола Трасмонте, некоторые права защищены.

    Что такое параметр модели?

    Параметр модели — это внутренняя по отношению к модели переменная конфигурации, значение которой можно оценить по данным.

    • Они требуются модели при прогнозировании.
    • Они значения определяют умение модели по вашей проблеме.
    • Они оценены или извлечены из данных.
    • Часто практикующие не устанавливают их вручную.
    • Они часто сохраняются как часть изученной модели.

    Параметры являются ключевыми для алгоритмов машинного обучения. Они являются частью модели, которая извлекается из исторических данных обучения.

    В классической литературе по машинному обучению мы можем рассматривать модель как гипотезу, а параметры — как адаптацию гипотезы к определенному набору данных.

    Часто параметры модели оцениваются с помощью алгоритма оптимизации, который представляет собой тип эффективного поиска по возможным значениям параметров.

    • Статистика : В статистике вы можете предполагать распределение для переменной, такое как распределение Гаусса. Двумя параметрами гауссова распределения являются среднее значение ( mu ) и стандартное отклонение ( сигма ). Это справедливо в машинном обучении, где эти параметры могут быть оценены на основе данных и использоваться как часть прогнозной модели.
    • Программирование : В программировании вы можете передать параметр функции. В этом случае параметр — это аргумент функции, который может иметь одно из диапазона значений. В машинном обучении конкретная модель, которую вы используете, является функцией и требует параметров для прогнозирования новых данных.

    Наличие у модели фиксированного или переменного количества параметров определяет, может ли она называться «параметрический » или «непараметрический ».

    Некоторые примеры параметров модели включают:

    • Веса в искусственной нейронной сети.
    • Опорные векторы в машине опорных векторов.
    • Коэффициенты линейной регрессии или логистической регрессии.

    Что такое гиперпараметр модели?

    Гиперпараметр модели — это конфигурация, которая является внешней по отношению к модели и значение которой невозможно оценить по данным.

    • Они часто используются в процессах, чтобы помочь оценить параметры модели.
    • Они часто уточняются практикующим врачом.
    • Часто их можно установить с помощью эвристики.
    • Они часто настраиваются на конкретную задачу прогнозного моделирования.

    Мы не можем знать наилучшее значение гиперпараметра модели для данной задачи. Мы можем использовать практические правила, копировать значения, используемые для решения других задач, или искать наилучшее значение методом проб и ошибок.

    Когда алгоритм машинного обучения настроен для конкретной задачи, например, когда вы используете поиск по сетке или случайный поиск, вы настраиваете гиперпараметры модели или порядок, чтобы обнаружить параметры модели, которые приводят к наибольшему количеству умелые предсказания.

    Многие модели имеют важные параметры, которые невозможно оценить напрямую по данным. Например, в модели классификации K-ближайшего соседа… Этот тип параметра модели называется параметром настройки, потому что не существует аналитической формулы для вычисления подходящего значения.

    — стр. 64-65, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.

    Гиперпараметры модели часто называют параметрами модели, которые могут сбивать с толку.Хорошее практическое правило, позволяющее преодолеть эту путаницу, заключается в следующем:

    Если вам нужно указать параметр модели вручную, то
    , вероятно, является гиперпараметром модели.

    Некоторые примеры гиперпараметров модели включают:

    • Скорость обучения для обучения нейронной сети.
    • Гиперпараметры C и сигма для опорных векторных машин.
    • k в k-ближайших соседях.

    Дополнительная литература

    Сводка

    В этом посте вы обнаружили четкие определения и разницу между параметрами модели и гиперпараметрами модели.

    Таким образом, параметры модели оцениваются на основе данных автоматически, а гиперпараметры модели устанавливаются вручную и используются в процессах для помощи в оценке параметров модели.

    Гиперпараметры модели часто называют параметрами, потому что они являются частями машинного обучения, которые необходимо настраивать и настраивать вручную.

    Этот пост помог вам прояснить путаницу?
    Дайте мне знать в комментариях ниже.

    Есть ли параметры модели или гиперпараметры, в которых вы все еще не уверены?
    Опубликуйте их в комментариях, и я сделаю все возможное, чтобы прояснить ситуацию.

    О Джейсоне Браунли
    Джейсон Браунли, доктор философии, является специалистом по машинному обучению, который учит разработчиков добиваться результатов с помощью современных методов машинного обучения с помощью практических руководств.

    Миф о сложности модели | Питонические прогулки

    Частотное кондиционирование: регуляризация

    В частотном подходе этот тип кондиционирования известен как регуляризация . Регуляризация мотивирована желанием штрафовать большие значения параметров модели.T X $, где $ \ lambda = \ sigma $. Результатом такой обработки является подталкивание абсолютных значений параметров к нулю и, в результате, решение плохо определенной проблемы.

    Я добавлю, что вышеуказанная форма регуляризации известна как L2-регуляризация или Ridge Regularization и является лишь одним из возможных подходов к регуляризации. Другой полезной формой регуляризации является L1-регуляризация, , также известная как Lasso Regularization , которая имеет интересное свойство, которое способствует разреженности модели.Но также, как отмечалось выше, это не всегда проблема. Например, когда шкала переменных важна для интерпретации результатов, стандартизация может фактически затруднить интерпретацию!]

    Например, в следующем примере мы используем линейную регрессионную модель для прогнозирования заработной платы работника (в Шмекелях) на основе их возраст (лет), стаж (лет), сверхурочная работа ( xtra_hours ) и сколько комплиментов они делают своему боссу ( n_comps ).

    Давайте исследуем различные методы стандартизации параметров, предоставляемые effectsize .

    Стандартизированные уклоны не (всегда) корреляции

    Мы видели, что в простых линейных моделях стандартизованный наклон равен корреляции между результатом и предиктором — справедливо ли это и для множественной регрессии ? Поскольку каждый эффект в регрессионной модели «корректируется» для других, можно ожидать, что коэффициенты будут в некоторой степени похожи на частную корреляцию . Давайте сначала начнем с вычисления частичной корреляции между числовыми предикторами и результатом.

      данные ("трудоспособный", пакет = "эффекты")
    
    руководитель (трудоспособный)  
     > заработная плата xtra_hours n_comps возрастной стаж
    > 1 19745 4,2 1 32 3
    > 2 11302 1,6 0 34 3
    > 3 20636 1,2 3 33 5
    > 4 23047 7,2 1 35 3
    > 5 27342 11,3 0 33 4
    > 6 25657 3,6 2 30 5  
      корреляция :: корреляция (данные = трудоспособный [, 1], # результат зарплаты
                             data2 = Hardworking [, - 1], # предикторы
                             partial = TRUE) # получаем частичные корреляции  
     > # Матрица корреляции (метод Пирсона)
    >
    > Параметр1 | Параметр2 | г | 95% ДИ | т (498) | п
    > ------------------------------------------------- -----------------
    > данные | xtra_hours | 0.87 | [0,85, 0,89] | 39,79 | <.001 ***
    > данные | n_comps | 0,71 | [0,66, 0,75] | 22,40 | <.001 ***
    > данные | возраст | 0,09 | [0,01, 0,18] | 2.09 | 0,221
    > данные | трудовой стаж | 0,19 | [0,10, 0,27] | 4.30 | <.001 ***
    >
    > Метод корректировки p-значения: Holm (1979)
    > Наблюдения: 500  

    Давайте сравним их со стандартными склонами:

      mod <- lm (зарплата ~ xtra_hours + n_comps + возраст + стаж,
              data = трудоспособный)
    
    standardize_parameters (мод)  
     > # Метод стандартизации: переоборудование
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > ------------------------------------------------
    > (Перехват) | -4.52e-17 | [-0,03, 0,03]
    > xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
    > n_comps | 0,39 | [0,36, 0,42]
    > возраст | 0,04 | [0,00, 0,07]
    > трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

    Они совсем другие! Тогда кажется, что стандартизованные наклоны в множественных линейных регрессиях - это не то же самое, а корреляции или частичные корреляции 🙁

    Однако еще не вся надежда потеряна - мы все еще можем попытаться восстановить частичные корреляции из нашей модели другим способом: преобразовав статистику t (и их степени свободы, df ) в частичную корреляцию. коэффициент r .

      params <- parameters :: параметры_модели (мод)
    
    t_to_r (параметры $ t [-1], df_error = params $ df_error [-1])  
     > г | 95% ДИ
    > -------------------
    > 0,87 | [0,85, 0,89]
    > 0,71 | [0,67, 0,74]
    > 0,09 | [0,01, 0,18]
    > 0,19 | [0,10, 0,27]  

    Вау, коэффициенты корреляции, полученные из регрессионной модели, равны в точности , как и частные корреляции, которые мы оценили выше! Таким образом, эти размеры эффекта « r » также могут быть использованы.

    Методы стандартизации параметров

    Преобразуем возраст в трехуровневый множитель:

      трудоспособный $ age_g <- вырезать (трудоспособный $ возраст,
                               перерывы = c (25,30,35,45))
    
    mod <- lm (зарплата ~ xtra_hours + n_comps + age_g + стаж,
              data = трудоспособный)
    
    параметры :: параметры_модели (мод)  
     > Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (494) | п
    > ------------------------------------------------- ---------------------------
    > (Перехват) | 9805.17 | 446,73 | [8927.44, 10682.89] | 21.95 | <0,001
    > xtra_hours | 1221.39 | 30,72 | [1161.03, 1281.75] | 39,76 | <0,001
    > n_comps | 2944.95 | 131,12 | [2687.32, 3202.57] | 22,46 | <0,001
    > age_g [31-35] | 393,40 | 241.02 | [-80.16, 866.96] | 1.63 | 0,103
    > age_g [36-45] | 596.31 | 427.75 | [-244,12, 1436,75] | 1,39 | 0,164
    > трудовой стаж | 443.92 | 102,38 | [242.77, 645.08] | 4.34 | <0,001  

    Похоже, что лучший или самый важный предсказатель - это n_comps , поскольку у него есть коэффициент.Однако сравнивать предикторы сложно, так как они находятся на разных шкалах. Чтобы решить эту проблему, мы должны иметь все предикторы в одной шкале - обычно в произвольной единице стандартных отклонений .

    "refit" : повторная установка модели со стандартизованными данными

    Этот метод основан на повторной подгонке полной модели со стандартизированной версией данных . Следовательно, этот метод эквивалентен стандартизации переменных до того, как соответствуют модели.Он самый «чистый» и самый точный (Neter, Wasserman, and Kutner, 1989), но он также является наиболее затратным и долгим с точки зрения вычислений (особенно для тяжелых моделей, таких как байесовские модели или сложные смешанные модели). Этот метод особенно рекомендуется для моделей, которые включают взаимодействия или преобразования (например, возведение в степень, логарифмические, полиномиальные или сплайновые члены).

      standardize_parameters (mod, method = "refit")  
     > # Метод стандартизации: переоборудование
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > -------------------------------------------------
    > (Перехват) | -0,05 | [-0,11, 0,02]
    > xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
    > n_comps | 0,39 | [0,36, 0,43]
    > age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
    > age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
    > трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

    standardize_parameters также имеет аргумент robust (по умолчанию FALSE ), который обеспечивает надежную стандартизацию данных , i.е. , на основе среднего и MAD вместо среднего и SD :

      standardize_parameters (mod, method = "refit", robust = TRUE)  
     > # Метод стандартизации: переоборудование
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > ------------------------------------------------- -
    > (Перехват) | -0,20 | [-0,27, -0,13]
    > xtra_hours | 0.65 | [0,62, 0,68]
    > n_comps | 0,82 | [0,74, 0,89]
    > age_g (30,35] | 0,07 | [-0,01, 0,16]
    > age_g (35,45] | 0,11 | [-0,05, 0,27]
    > трудовой стаж | 0,12 | [0,07, 0,18]
    >
    > - Масштабируется на один MAD (s) от медианы.  

    Обратите внимание, что, поскольку age_g является фактором, он не стандартизирован численно, и поэтому стандартизованный параметр по-прежнему нельзя напрямую сравнивать с параметрами числовых переменных.Чтобы решить эту проблему, мы можем установить two_sd = TRUE , тем самым масштабируя параметры на 2 SD (или MAD) предикторов (Gelman 2008).

      standardize_parameters (mod, method = "refit", two_sd = TRUE)  
     > # Метод стандартизации: переоборудование
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > -------------------------------------------------
    > (Перехват) | -0,05 | [-0,11, 0,02]
    > xtra_hours | 1.54 | [1,46, 1,61]
    > n_comps | 0,78 | [0,72, 0,85]
    > age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
    > age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
    > трудовой стаж | 0,16 | [0,09, 0,24]
    >
    > - Масштабирование на два стандартных отклонения от среднего.  

    effectsize также имеет вспомогательную функцию, которая возвращает модель повторной подгонки без ее обобщения, которую затем можно использовать так же, как и исходную модель:

      mod_z <- стандартизировать (mod, two_sd = FALSE, robust = FALSE)
    mod_z  
     >
    > Звоните:
    > lm (формула = зарплата ~ xtra_hours + n_comps + age_g + стаж,
    > data = data_std)
    >
    > Коэффициенты:
    > (Перехват) xtra_hours n_comps age_g (30,35] age_g (35,45]
    > -0.0458 0,7692 0,3921 0,0635 0,0962
    > стаж
    > 0,0821  
      параметры :: параметры_модели (mod_z)  
     > Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (494) | п
    > ------------------------------------------------- -------------------
    > (Перехват) | -0,05 | 0,03 | [-0,11, 0,02] | -1,47 | 0,142
    > xtra_hours | 0,77 | 0,02 | [0,73, 0,81] | 39.76 | <0,001
    > n_comps | 0,39 | 0,02 | [0,36, 0,43] | 22,46 | <0,001
    > age_g [31-35] | 0,06 | 0,04 | [-0.01, 0.14] | 1.63 | 0,103
    > age_g [36-45] | 0,10 | 0,07 | [-0,04, 0,23] | 1,39 | 0,164
    > трудовой стаж | 0,08 | 0,02 | [0,04, 0,12] | 4.34 | <0,001  

    "posthoc" : Установить без переоборудования

    Последующая стандартизация параметров направлена ​​на имитацию результатов, полученных в результате «переоборудования» без переоборудования модели.Коэффициенты делятся на стандартное отклонение (или MAD, если устойчивый ) результата (который становится их выражением «единица»). Затем коэффициенты, относящиеся к числовым переменным, дополнительно умножаются на стандартное отклонение (или MAD, если устойчиво ) связанных терминов, чтобы они соответствовали изменениям на 1 стандартное отклонение предиктора (например, «Изменение на 1 стандартное отклонение для x связано с изменением SD на 0,24 от y ). Это не относится к двоичным переменным или факторам, поэтому коэффициенты по-прежнему связаны с изменениями уровней.Этот метод неточен и, как правило, дает ошибочные результаты, если указаны взаимодействия.

      standardize_parameters (mod, method = "posthoc")  
     > # Метод стандартизации: posthoc
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > -------------------------------------------------
    > (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
    > xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
    > n_comps | 0.39 | [0,36, 0,43]
    > age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
    > age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
    > трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

    "smart" : Стандартизация параметров модели с корректировкой, разведкой и преобразованием

    Экспериментальная

    Аналогично method = "posthoc" , поскольку не требует переоборудования модели.Разница в том, что SD ответа вычисляется по соответствующему разделу данных. Например, если фактор с 3 уровнями A (точка пересечения), B и C вводится в качестве предиктора, эффект, соответствующий B по сравнению с A, будет масштабироваться по дисперсии ответа только на точке пересечения. В результате коэффициенты влияния факторов аналогичны дельте Гласса .

      standardize_parameters (mod, method = "smart")  
     > # Метод стандартизации: умный
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > -------------------------------------------------
    > (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
    > xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
    > n_comps | 0,39 | [0,36, 0,43]
    > age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
    > age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
    > трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

    «базовый» : необработанное масштабирование рамки модели

    Этот метод аналогичен method = "posthoc" , но обрабатывает все переменные как непрерывные: он масштабирует коэффициент по стандартному отклонению параметра матрицы модели уровней факторов (преобразованных в целые числа) или двоичных предикторов.Хотя можно утверждать, что это может быть неприемлемым для этих случаев, этот метод позволяет упростить оценку важности для всех типов предикторов (числовых, факторных, взаимодействий…). Это также тип стандартизации, реализованный по умолчанию в других программных пакетах (также lm.beta :: lm.beta () ) и, например, может использоваться для целей воспроизводимости и репликации.

      standardize_parameters (mod, method = "basic")  
     > # Метод стандартизации: базовый
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > -------------------------------------------------
    > (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
    > xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
    > n_comps | 0,39 | [0,36, 0,43]
    > age_g (30,35] | 0,03 | [-0,01, 0,07]
    > age_g (35,45] | 0,03 | [-0,01, 0,06]
    > трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

    Стандартизация параметров в смешанных моделях

    Линейные смешанные модели (LMM / HLM / MLM) представляют собой дополнительную загадку для стандартизации - как можно даже вычислить SD различных предикторов? Или ответа - отклонения внутри каждой группы? Или, может быть, между ними?

    Решение: стандартизируйте в соответствии с уровнем предсказателя (Hoffman 2015, 342)! Параметры уровня 1 стандартизированы в соответствии с отклонением в пределах групп, а параметры уровня 2 стандартизированы в соответствии с отклонением между группами.Обратите внимание, что, как и метод «базовый» , они основаны на матрице модели.]

      м <- lme4 :: lmer (миль на галлон ~ цил + ам + vs + (1 | цил), легковые автомобили)
    
    standardize_parameters (m, method = "псевдо", df_method = "satterthwaite")  
     > # Метод стандартизации: псевдо
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > -------------------------------------------------
    > (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
    > цил | -0.74 | [-1,23, -0,26]
    > amAutomatic | 0,47 | [0,01, 0,93]
    > vs | 0,20 | [-0,47, 0,87]  
      # сравнить с:
    standardize_parameters (m, method = "basic", df_method = "satterthwaite")  
     > # Метод стандартизации: базовый
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > -------------------------------------------------
    > (Перехват) | 0.00 | [0.00, 0,00]
    > цил | -0,63 | [-1,05, -0,22]
    > amAutomatic | 0,25 | [0,00, 0,50]
    > vs | 0.11 | [-0,25, 0,47]  

    Стандартизация параметров в обобщенных линейных моделях

    В отличие от линейных (/ смешанных) моделей, в обобщенных линейных (/ смешанных) моделях (GLM) потребность в стандартизации составляет минус . Почему? Потому что во многих GLM оценочные коэффициенты сами по себе являются мерой величины эффекта, например, отношений шансов (OR) в логистической регрессии или отношений заболеваемости (IRR) в регрессиях Пуассона.Это связано с тем, что в такой модели результат равен , а не в произвольном масштабе, то есть значение скоростей и вероятностей изменяется произвольными линейными преобразованиями.

    Но все же иногда требуется некоторая стандартизация для предикторов. К счастью, standardize_parameters () standardize () ) достаточно умен, чтобы знать, когда передаются GLM, и стандартизировать только в соответствии с предикторами:

      mod_b <- glm (am ~ mpg + factor (cyl),
                 data = mtcars,
                 семья = биномиальная ())
    
    standardize_parameters (mod_b, method = "refit", two_sd = TRUE)  
     > # Метод стандартизации: переоборудование
    >
    > Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
    > ------------------------------------------------- -
    > (Перехват) | -0,91 | [-3,32, 1,33]
    > миль на галлон | 4.46 | [0,30, 10,54]
    > коэффициент (цил.) 6 | 0,73 | [-2,04, 3,66]
    > коэффициент (цилиндр) 8 | 0,70 | [-3,13, 4,78]
    >
    > - Масштабирование на два стандартных отклонения от среднего.
    > (Ответ нестандартный)  
      # standardize_parameters (mod_b, method = "posthoc", two_sd = TRUE)
    # standardize_parameters (mod_b, method = "basic")  

    Затем их можно преобразовать в OR (с exp () ) и обсудить как «изменение шансов на как функцию изменения одного SD на x .”

      std <- standardize_parameters (mod_b, method = "refit", two_sd = TRUE)
    exp (std $ Std_Coefficient)  
     > [1] 0,4 86,4 2,1 2,0  

    Или мы можем напрямую попросить, чтобы коэффициенты были возведены в степень:

      standardize_parameters (mod_b, method = "refit", two_sd = TRUE, exponentiate = TRUE)  
     > # Метод стандартизации: переоборудование
    >
    > Параметр | Отношение шансов (стандартное) | 95% ДИ
    > ------------------------------------------------- -
    > (Перехват) | 0.40 | [0,04, 3,76]
    > миль на галлон | 86,40 | [1.36, 37955.41]
    > коэффициент (цил.) 6 | 2.08 | [0,13, 39,04]
    > коэффициент (цилиндр) 8 | 2.02 | [0,04, 119,12]
    >
    > - Масштабирование на два стандартных отклонения от среднего.
    > (Ответ нестандартный)  
    Модели

    - Документация DataRobot Python Client 2.18.0

    Когда проект был обучен на определенном наборе данных в указанной выборке размер, результат - модель.Модели можно проверять, чтобы проанализировать их точность.

    Краткий справочник

     # Получить все модели существующего проекта
    
    импортировать datarobot как доктор
    my_projects = dr.Project.list ()
    проект = мои_проекты [0]
    models = project.get_models ()
     

    Список готовых моделей

    Вы можете использовать метод get_models для возврата списка моделей проекта. завершивших обучение:

     import datarobot as dr
    проект = dr.Project.get ('5506fcd38bd88f5953219da0')
    модели = проект.get_models ()
    печать (модели [: 5])
    >>> [Модель (Классификатор дерева решений (Джини)),
         Модель (автоматически настраиваемый классификатор K-ближайших соседей (расстояние Минковского)),
         Модель (Классификатор деревьев с градиентным усилением (R)),
         Модель (классификатор деревьев с градиентным усилением),
         Модель (логистическая регрессия)]
    model = модели [0]
    
    project.id
    >>> u'5506fcd38bd88f5953219da0 '
    model.id
    >>> u'5506fcd98bd88f1641a720a3 '
     

    Вы можете передать следующие параметры, чтобы изменить результат:

    • search_params - dict, используется для фильтрации возвращенных проектов.В настоящее время вы можете запрашивать модели по

      • наименование
      • sample_pct
      • is_starred
    • order_by - строка или список, если переданные возвращаемые модели упорядочены по этому атрибуту или атрибутам.

    • with_metric - str. Если не Нет , возвращенные модели будут иметь оценки только для этого показателя. В противном случае возвращаются все показатели.

    Список моделей Пример:

     Project ('pid'). Get_models (order_by = ['- created_time', 'sample_pct', 'metric'])
    
    # Получение моделей, содержащих в названии "Ridge"
    # и с sample_pct больше 64
    Проект ('pid'). Get_models (
        search_params = {
            'sample_pct__gt': 64,
            'name': "Ридж"
        })
    
    # Получение моделей, помеченных как помеченные
    Проект ('pid'). Get_models (
        search_params = {
            'is_starred': верно
        })
     

    Получить известную модель

    Если вам известны значения модели model_id и project_id , вы можете получить его напрямую:

     import datarobot as dr
    project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
    model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
    модель = доктор.Model.get (project = project_id,
                         model_id = model_id)
     

    Вы также можете использовать экземпляр Project в качестве параметра для get

     модель = dr.Model.get (проект = проект,
                         model_id = model_id)
     

    Обучение модели на выборке другого размера

    Одним из ключевых моментов в модели и данных, лежащих в ее основе, является то, как ее производительность зависит от большего количества обучающих данных. В режиме автопилота DataRobot по умолчанию будет работать с несколькими размерами выборки, но вы также можете создать задание, которое будет выполняться с определенным размером выборки.Вы также можете указать список функций, который следует использовать для обучения новой модели. и тип подсчета очков. Метод train экземпляра Model поместит новое задание моделирования в очередь и вернет идентификатор созданного ModelJob. Вы можете передать идентификатор ModelJob функции wait_for_async_model_creation, который опрашивает статус создания асинхронной модели и возвращает вновь созданную модель, когда она будет завершена.

     model_job_id = model.train (sample_pct = 33)
    
    # переобучение модели по настраиваемому списку функций с помощью перекрестной проверки
    импортировать datarobot как доктор
    model_job_id = модель.тренироваться(
        sample_pct = 55,
        featurelist_id = custom_featurelist.id,
        scoring_type = dr.SCORING_TYPE.cross_validation,
    )
     

    Найдите используемые функции

    Поскольку каждый проект может иметь много связанных списков функций, он Важно знать, какие функции требуются модели для работы. Это помогает обеспечить предоставление необходимых функций при создании прогнозов.

     feature_names = model.get_features_used ()
    печать (имена_компонентов)
    >>> ['Ежемесячный доход',
         'VisitsLast8Weeks',
         'Возраст']
     

    Feature Impact

    Feature Impact измеряет, насколько хуже будет оценка ошибки модели, если DataRobot сделает прогнозы. после случайного перемешивания определенного столбца (метод, который иногда называют Перестановочная важность ).

    В следующем примере фрагмента кода показано, как список функций только с функциями с наивысшим влияние функции может быть создано.

     import datarobot as dr
    
    max_num_features = 10
    time_to_wait_for_impact = 4 * 60 # секунд
    
    feature_impacts = model.get_or_request_feature_impact (time_to_wait_for_impact)
    
    feature_impacts.sort (key = lambda x: x ['impactNormalized'], reverse = True)
    final_names = [f ['featureName'] для f в feature_impacts [: max_num_features]]
    
    project.create_featurelist ('наивысший_импакт', final_names)
     

    Прогнозирование новых данных

    После создания моделей вы можете использовать их для создания прогнозов на основе новых данных.См. PredictJob для получения дополнительной информации о том, как запрашивать прогнозы. от модели.

    Идентификаторы модели Vs. Идентификаторы чертежей

    Каждая модель имеет model_id и blueprint_id . В чем разница между этими двумя идентификаторами?

    Модель - это результат обучения схемы набора данных в указанном образец в процентах. blueprint_id используется для отслеживания blueprint использовался для обучения модели, а model_id используется для найдите обученную модель в системе.

    Параметры модели

    Некоторые модели могут иметь параметры, которые предоставляют данные, необходимые для воспроизведения прогнозов.

    Для получения дополнительной информации об использовании см. Документацию DataRobot, раздел «Вкладка« Коэффициенты »и детали предварительной обработки »

     import datarobot as dr
    
    model = dr.Model.get (проект = проект, model_id = model_id)
    mp = model.get_parameters ()
    печать (mp.dehibited_features)
    >>> [{
             'коэффициент': -0,015,
             'originalFeature': u'A1Cresult ',
             'производная функция': u'A1Cresult-> 7 ',
             'тип': u'CAT ',
             'трансформации': [{'имя': u'One-hot ',' значение ': u "'> 7 '"}]
        }]
     

    Создание блендера

    Вы можете смешивать несколько моделей; во многих случаях полученная модель блендера более точна чем родительские модели.Для этого вам нужно выбрать родительские модели и метод блендера из datarobot.enums.BLENDER_METHOD .

    Имейте в виду, что компромисс для лучшей точности прогноза - это большее потребление ресурсов. и более медленные прогнозы.

     import datarobot as dr
    
    pr = dr.Project.get (pid)
    models = pr.get_models ()
    parent_models = [model.id для модели в моделях [: 2]]
    pr.blend (parent_models, dr.enums.BLENDER_METHOD.AVERAGE)
     

    Извлечение карты подъемников

    Вы можете использовать методы Model get_lift_chart и get_all_lift_charts для получения данные диаграммы подъема.Сначала получит его из определенного источника (данные проверки, перекрестная проверка или удержание, если удержание разблокировано), а во втором будут перечислены все доступные данные. Пожалуйста, обратитесь к Блокнот с расширенной информацией о модели для дополнительных информацию о графиках подъема и о том, как их можно визуализировать.

    Восстановление кривой ROC

    Так же, как и в таблице подъемников, вы можете использовать методы модели get_roc_curve и get_all_roc_curves для получения данных кривой ROC. Пожалуйста, обратитесь к Блокнот с расширенной информацией о модели для дополнительных информация о кривых ROC и способах их визуализации.Подробнее о работе с ROC Кривые можно найти в документации веб-приложения DataRobot в разделе «Детали вкладки ROC Curve».

    Получение диаграммы остатков

    Так же, как с диаграммами роста и ROC, вы можете использовать методы модели get_residuals_chart и get_all_residuals_charts для получения данных диаграммы остатков. Первый получит его от конкретный источник (данные проверки, данные перекрестной проверки или задержка, если она разблокирована). Второй получит все доступные данные.Пожалуйста, обратитесь к Расширенная информация о модели Блокнот для получения дополнительной информации о диаграммах остатков и о том, как их можно визуализировать.

    Облако слов

    Если ваш набор данных содержит текстовые столбцы, DataRobot может создавать модели обработки текста, которые будут содержат аналитические данные облака слов. Примером такой модели является любой «Auto-Tuned Word N-Gram Text». Modeler »модель. Вы можете использовать метод Model.get_word_cloud для получения этой информации - он будет предоставить до 200 наиболее важных нограмм в модели и данные об их влиянии.Блокнот с расширенной информацией о модели содержит примеры того, как вы можете использовать эти данные и построить визуализацию аналогично тому, как Веб-приложение DataRobot делает.

    Код подсчета очков

    Подмножество моделей в DataRobot поддерживает генерацию кода. Для каждой из этих моделей вы можете скачать файл JAR с кодом оценки для локального прогнозирования с использованием метода Model.download_scoring_code . Подробнее о том, как это сделать, см. В разделе «Генерация кода» в Документация веб-приложения DataRobot.При желании вы можете загрузить исходный код на Java, чтобы увидеть какие расчеты эти модели делают внутри компании.

    Имейте в виду, что JAR исходного кода не скомпилирован, поэтому его нельзя использовать для прогнозирования.

    Получить модель чертежа и схемы

    Для всех моделей вы можете получить его схему чертежей. Вы также можете получить его представление в формате graphviz DOT, чтобы преобразовать его в нужный вам формат.

     import datarobot as dr
    project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
    model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
    модель = доктор.Model.get (project = project_id,
                         model_id = model_id)
    bp_chart = модель.get_model_blueprint_chart ()
    печать (bp_chart.to_graphviz ())
     

    Получить отчет об отсутствующих значениях модели

    Для большинства моделей вы можете получить отчеты об отсутствующих значениях на основе данных обучения. за каждый числовой и категориальный признак. Модель должна иметь хотя бы одну из поддерживаемых задач. в чертеже, чтобы получить отчет об отсутствующих значениях (блендеры не поддерживаются). Отчет собирается для задач числового вменения и категориальных преобразователей, таких как порядковое кодирование, Одно горячее кодирование и т. Д.Отчет об отсутствующих значениях доступен пользователям, имеющим доступ к полной документации по схемам.

    Отчет собирается для тех функций, которые считаются подходящими для данной задачи проекта. Например, категориальный объект с множеством уникальных значений может не считаться подходящим в задача кодирования One-Hot.

    См. Описание отсутствующих атрибутов отчета. для интерпретации отчетов.

     import datarobot as dr
    project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
    model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
    модель = доктор.Model.get (проект = идентификатор_проекта, идентификатор_модели = идентификатор_модели)
    missing_reports_per_feature = model.get_missing_report_info ()
    для report_per_feature в missing_reports_per_feature:
        печать (report_per_feature)
     

    Рассмотрим следующий пример. Представление схемы данного классификатора дерева решений (Gini) в виде диаграммы:

     печать (blueprint_chart.to_graphviz ())
    >>> орграф "Blueprint Chart" {
            график [rankdir = LR]
            0 [label = "Данные"]
            -2 [label = "Числовые переменные"]
            2 [label = "Вмененные недостающие значения"]
            3 [label = "Классификатор дерева решений (Джини)"]
            4 [label = "Прогноз"]
            -1 [label = "Категориальные переменные"]
            1 [label = "Порядковая кодировка категориальных переменных"]
            0 -> -2
            -2 -> 2
            2 -> 3
            3 -> 4
            0 -> -1
            -1 -> 1
            1 -> 3
        }
     

    и отсутствующий отчет:

     печать (report_per_feature1)
    >>> {'feature': 'Veh Year',
         'type': 'Числовой',
         'missing_count': 150,
         'missing_percentage': 50.00,
         'задачи': [
                    {'id': u'2 ',
                    'name': u 'Вмененные недостающие ценности',
                    'descriptions': [u 'Расчетное значение: 2006']
                    }
            ]
          }
    печать (report_per_feature2)
    >>> {'feature': 'Модель',
         'type': 'Категориальный',
         'missing_count': 100,
         'missing_percentage': 33,33,
         'задачи': [
                    {'id': u'1 ',
                    'name': u 'Порядковая кодировка категориальных переменных',
                    'descriptions': [u 'Расчетное значение: -2']
                    }
              ]
            }
     

    результатов можно интерпретировать следующим образом:

    Числовой признак «Veh Year» имеет 150 пропущенных значений и соответственно 50% в данных обучения.Он был преобразован задачей «Вмененные недостающие значения» с вмененным значением 2006. Задача имеет идентификатор 2, а ее выходные данные поступают в классификатор дерева решений (Джини) - это можно вывести из диаграммы.

    Категориальный признак «Модель» преобразован задачей «Порядковое кодирование категориальных переменных» с вмененное значение -2.

    Получить проектную документацию

    Вы можете получить документацию по задачам, используемым для построения модели. Он будет содержать информацию о задаче, ее параметрах, а также (при наличии) ссылки и ссылки на дополнительные источники.Все документы являются экземплярами класса BlueprintTaskDocument .

     import datarobot as dr
    project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
    model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
    модель = dr.Model.get (проект = идентификатор_проекта,
                         model_id = model_id)
    docs = model.get_model_blueprint_documents ()
    печать (документы [0]. задача)
    >>> Средняя смесь
    печать (документы [0]. ссылки [0] ['url'])
    >>> https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning
     

    Запрос прогнозов на обучение

    Вы можете запросить прогнозы модели для определенного подмножества ее обучающих данных.См. Справку datarobot.models.Model.request_training_predictions () для всех допустимых подмножеств.

    Подробнее см. В справочнике по прогнозам тренировок.

     import datarobot as dr
    project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
    model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
    модель = dr.Model.get (проект = идентификатор_проекта,
                         model_id = model_id)
    training_predictions_job = model.request_training_predictions (dr.enums.DATA_SUBSET.HOLDOUT)
    training_predictions = training_predictions_job.get_result_when_complete ()
    для строки в training_predictions.iterate_rows ():
        печать (row.row_id, row.prediction)
     

    Расширенная настройка

    Вы можете выполнить расширенную настройку модели - создать новую модель, взяв существующую модели и перезапуска с измененными параметрами настройки.

    Класс AdvancedTuningSession существует для отслеживания создания модели Advanced Tuning на клиент. Это позволяет просматривать и настраивать параметры расширенной настройки по одному, а также использование удобочитаемых имен параметров вместо того, чтобы требовать непрозрачных идентификаторов параметров во всех случаях.Никакая информация не отправляется на сервер до тех пор, пока не будет вызван метод run () для AdvancedTuningSession.

    См. Описание datarobot.models.Model.get_advanced_tuning_parameters () . типов параметров, которые могут быть переданы.

    Начиная с версии 2.17, поддерживаются все модели, кроме блендеров, моделей с открытым исходным кодом и пользовательских моделей. Расширенная настройка. Использование расширенной настройки через API для моделей, отличных от Eureqa, находится на стадии бета-тестирования, но включено по умолчанию для всех пользователей.

     import datarobot as dr
    project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
    model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
    модель = dr.Model.get (проект = идентификатор_проекта,
                         model_id = model_id)
    tune = model.start_advanced_tuning_session ()
    
    # Получить доступные названия задач,
    # и доступные имена параметров для имени задачи, существующей в этой модели
    tune.get_task_names ()
    tune.get_parameter_names ('Обобщенный классификатор аддитивных моделей Eureqa (3000 поколений)')
    
    tune.set_parameter (
        task_name = 'Обобщенный классификатор аддитивных моделей Eureqa (3000 поколений)',
        имя_параметра = 'EUREQA_building_block__sine',
        значение = 1)
    
    работа = мелодия.запустить()
     

    Оценки параметров> Линейная аппроксимация> Подгонка модели> Справочное статистическое руководство

    Оценки параметров (также называемые коэффициентами) - это изменение отклика, связанное с изменением предиктора на одну единицу, при этом все остальные предикторы остаются постоянными.

    Неизвестные параметры модели оцениваются методом наименьших квадратов.

    Коэффициент описывает размер вклада этого предсказателя; почти нулевой коэффициент указывает на то, что переменная мало влияет на ответ.Знак коэффициента указывает направление взаимосвязи, хотя знак может измениться, если в модель добавлено больше членов, поэтому интерпретация не особенно полезна. Доверительный интервал выражает неопределенность оценки в предположении нормально распределенных ошибок. Из-за центрального ограничения Теорема, нарушение предположения о нормальности не является проблемой, если размер выборки умеренный.

    • Для количественных показателей коэффициент представляет собой скорость изменения отклика на 1 единицу изменения предиктора, при условии, что все другие предикторы остаются постоянными.Единицы измерения коэффициента - это единицы отклика на единицу предсказателя.

      Например, коэффициент для роста 0,75 в простой модели для ответа Вес (кг) с предсказателем Рост (см) может быть выражен как 0,75 кг на см , что указывает на увеличение веса на 0,75 кг на 1 см дюйма. высота.

      Когда предиктор представляет собой логарифмическое преобразование исходной переменной, коэффициент - это скорость изменения отклика на 1 единицу изменения в журнале предиктора.Обычно в качестве преобразований используются логарифмы с основанием 2, и с основанием 10, . Для с основанием 2 log коэффициент можно интерпретировать как скорость изменения отклика при удвоении значения предиктора. Для base 10 log коэффициент можно интерпретировать как скорость изменения ответ, когда предиктор умножается на 10, или как% изменения ответа на% изменения предиктора.

    • Для категориальных терминов существует коэффициент для каждого уровня:
      • Для номинальных предикторов коэффициенты представляют собой разницу между средним значением уровня и общим средним.

        Analyze - он использует кодирование эффекта для номинальных значений (также известное как кодирование среднего отклонения ). Сумма оценок параметров для категориального термина с использованием кодирования эффекта равна 0.

      • Для порядковых предикторов коэффициенты представляют собой разницу между средним значением уровня и базовым средним значением.

        Analyze-it использует код ссылки для порядковых терминов. Первый уровень используется как базовый или опорный уровень.

    • Для постоянного члена коэффициент - это отклик, когда все предикторы равны 0, а единицы измерения такие же, как у переменной отклика.

    Стандартизированная оценка параметра (обычно известная как стандартизованный бета-коэффициент) удаляет единицу измерения предиктора и переменных отклика. Они представляют собой изменение стандартных отклонений ответа на 1 изменение стандартного отклонения предиктора.Вы можете использовать их для сравнения относительных эффектов предикторов, измеренных в разных масштабах.

    VIF, коэффициент увеличения дисперсии, представляет собой увеличение дисперсии оценки параметра из-за корреляции (коллинеарности) между предикторами. Коллинеарность между предикторами может привести к нестабильным оценкам параметров. Как показывает практика, VIF должен быть близок к минимальному значению 1, что указывает на отсутствие коллинеарности. Когда VIF больше 5, существует высокая коллинеарность между предикторами.

    t-тест формально проверяет нулевую гипотезу о том, что параметр равен 0, против альтернативной гипотезы о том, что он не равен 0. Когда p-значение мало, вы можете отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что параметр равен не равно 0 и вносит свой вклад в модель.

    Если параметр не считается статистически значимым для модели, вы можете рассмотреть возможность его удаления. Однако следует с осторожностью удалять термины, которые, как известно, вносят вклад в какой-либо основной механизм, независимо от статистической значимости проверки гипотезы, и осознавать, что удаление термина может изменить действие других терминов.

    .

    Похожие записи

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *