Главная » Разное » Как обложить плиткой порог

Как обложить плиткой порог


Укладка плитки на крыльцо своими руками: пошаговая инструкция


Лестница у дома должна быть удобной, безопасной и, конечно же, красивой. Чтобы добиться этого, владельцы выбирают для отделки плиточную керамику. Решение можно назвать оптимальным, но для безупречной и долговечной облицовки необходим тщательный подбор материала и правильная укладка плитки на крыльцо своими руками или с помощью опытного мастера.

Содержание статьи

Выбираем правильно

Начнем, пожалуй, с выбора материала, которым можно облицевать уличные ступени на придомовой территории (крыльцо, терраса и др.). Из серии керамических изделий для этих целей подходят:

Керамическая плитка

Кафель смело можно назвать наиболее часто используемым материалом. Причина его популярности в приемлемой цене, умеренной износо- и кислотостойкости, широчайшем ассортименте декоров и оттенков. Учитывая огромный выбор противоскользящих профилей из металла, полимерных материалов и синтетической резины, для уличного применения можно приобрести и гладкую, и шероховатую керамическую отделку в минимальных размерах 25х15х0,8 см. Главное, чтобы это была морозостойкая плитка, которая не будет трескаться от малейших температурных перепадов.

Керамогранит

Этот материал представляет собой модификацию традиционной плитки, изготавливаемой исключительно из белой глины лучших сортов. Изделие производится методом прессования и экструзии, отличается более высокой по сравнению с кафелем плотностью, прочностью, морозостойкостью (до 120 циклов), низкой степенью водопоглощения (≥0,5%) и устойчивостью к различным негативным факторам, включая кислоты, щелочи, истирающие нагрузки и многое другое. В плюсах также широчайший ассортимент декоров, цветов и калибров изделий.

Ступени, декорированные керамогранитом.

Помимо множества достоинств, у этого материала есть одно неоспоримое преимущество перед аналогами – практически все российские и зарубежные заводы выпускают как морозостойкие изделия для наружного применения, так и отдельную серию фасонных элементов под названием «керамогранитная плитка для крыльца, ступеней, окон и фасадов». О последней разновидности мы расскажем чуть ниже.

Клинкерная плитка

Поскольку отделочный материал данной серии изготавливается только методом экструзии, это наиболее атмосферостойкая и высокопрочная продукция, применяемая для облицовочных работ. Производится из каменно-керамической клинкерной глины, легко противостоит износу, динамическим нагрузкам, воде, агрессивным химическим составам, климатическим перепадам, предельно низким температурам. Отличается повышенным уровнем противоскольжения, морозостойкости (до 300 циклов), безопасна и проста в уходе. Сфера использования широчайшая:

  • Декорирование стен и пола внутри помещений;
  • Облицовка фасадов и придомовых территорий на улице;
  • Отделка крыльца плиткой лестничной серии, то есть комплектом из различных фасонных деталей.

Ступени, декорированные клинкерной плиткой.

В минусах отметим высокую стоимость плиточного покрытия и скромный выбор декоров.

Очевидно, что любой из вышеперечисленных материалов смело может использоваться при наружной отделке на крыльце, лестнице, фасаде. Но при выборе обращайте внимание на следующие показатели:

Формат или калибр изделий

Самые удобные в эксплуатации – готовые к применению специальные наборы фасонных изделий из керамогранитной или клинкерной смеси. Включают:

  • Ступени или проступи – отделочный материал для горизонтальных плоскостей нескольких видов: классические с гладкой или шероховатой поверхностью, стандартные с противоскользящим рифлением (полоски или неглубокие прорези), специальные с фронтальными выступами или свесами;
  • Подступенки – изделия, с помощью которых можно аккуратно облицевать вертикальную часть лестницы;
  • Керамические профили в виде плинтусов, уголков-карнизов или фронтальных закладных (выступов), используемых в качестве дополнительного декоративно-защитного элемента к облицовке ступеней, подоконников, столешниц и др.;
  • Угловые и торцевые отделочные элементы, позволяющие создать единую, цельную облицовку.

    Набор фасонных элементов для лестниц из керамики.

    Набор фасонных элементов: профиль закладной с пластиной.

Вся продукция выпускается с учетом рекомендуемых ГОСТ 8717.1-84 размеров. То есть ширина лестничной проступи – 25-30 см, величина выступа – около 3 см, а высота – 14-17 см. Соответственно в магазинах можно приобрести:

  • Квадратные плитки 30х30, толщина которых варьируется от 8 до 12 мм;
  • Прямоугольные пластины шириной до 30 см, сечением до 14 мм и длиной от 40 см до 1,8 м.

Либо заказать на российских заводах керамогранит или клинкерную продукцию под свои размеры.

Уровень водопоглощения

Таблица показателей водопоглощения плитки.

Согласно приведенной таблице облицовка крыльца плиткой проводится продукцией с коэффициентом менее 0,5%, то есть категория АА или AI.

Поверхностная твердость

Определяется по шкале твердости минералов MOHS и означает устойчивость покрытия к повреждениям. Средний показатель для глазурованного кафеля варьируется от 2 до 5 единиц, тогда как нормальный уровень для керамогранита и клинкера составляет 5-8 ед. Чем выше коэффициент, тем лучше облицовка выдерживает любые механические нагрузки.

Стойкость к истиранию

Данный показатель демонстрирует класс истираемости, а значит и область применения продукции.

Класс Значение
РЕI I Эксплуатация при минимальном содержании абразивных частиц (ванные, спальни)
PEI II Применение в помещениях с небольшим количеством истирающих компонентов (кабинеты, спальни и др.)
PEI III Использование при среднем уровне абразивных частиц (прихожие, кухни, холлы коттеджей)
PEI IV Укладка в местах интенсивной эксплуатации (столовые, магазины, рестораны)
PEI V Применение в строениях с высоким уровнем эксплуатационной нагрузки (общественные места, промышленные объекты)

Укладка плитки на крыльцо неподходящей категории скажется в первую очередь на сроке ее службы. Поэтому выбирайте изделия с маркировкой (на упаковке) PEI III или PEI IV.

Устойчивость к перепадам температур

Отделка ступеней плиткой для наружного применения – это самое верное решение, ведь на ней из-за климатических изменений не появляются поверхностные трещины. Но на этот показатель обращают внимание нечасто, поэтому будьте предельно настойчивы при покупке, выясняйте каждую мелочь, проверяйте данные на упаковке. В частности должны быть пиктограммы, изображающие след ноги (для пола) и снежинка или зонтик (применение на улице).

Пиктограмма морозостойкости плитки.

Противоскольжение

Чтобы избежать повышенного травматизма, при выборе отделки обратите внимание на такой параметр как коэффициент сопротивления скольжению.

Угол наклона, ° Группа
3-9

 

 R9

 
10-19

 

 R10

 
19-27

 

 R11

 
27-35

 

 R12

 
>35

 

 R13

 

Облицовка плиткой с маркировкой R10-R11 – лучшее решение. Как правило, в ассортименте крупных заводов имеется керамическая продукция с особым типом рифления – закругленные мелкие насечки, создающие эффект шероховатости и противоскольжения. Однако если ваша плитка гладкая, можно поступить иначе и приобрести противоскользящие профили из резины или металла. Их монтируют на любые поверхности, включая искусственный и натуральный камень.

Противоскользящие профили.

Цветовое решение или дизайн

Поскольку укладка плитки на ступени крыльца предполагает защиту и украшение, керамическое изделие должно гармонировать и с фасадом здания, и с оформлением придомовой территории. Технология облицовочных работ позволяет использовать различные техники, а также декорирующие элементы (бордюры, декоры, карандаши и др.). Оттенки выбирайте не слишком маркие, чтобы избежать ежедневной уборки.

Инструменты и материалы

Даже зная поэтапно всю технологию, вам не обойтись без предварительно подготовленного набора, состоящего из следующих компонентов:

  • Плиточное покрытие или набор фасонной керамики с запасом 5-10%;
  • Клей и затирка высокоэластичные морозостойкие;
  • Ремонтная быстросохнущая смесь для выравнивания основания;
  • Гидроизоляционный состав;
  • Грунтовка;
  • Герметик силиконовый для наружного применения для герметизации мест примыканий;
  • Крестики дистанционные;
  • Плиткорез или любой другой инструмент для подрезки керамики;
  • Строительный миксер или дрель с насадкой;
  • Шпатели зубчатый и резиновый для затирки, мастерок;
  • Рулетка, угольник и маркер;
  • Гидроуровень;
  • Емкость для замешивания раствора;
  • Кисти или валики для нанесения гидроизоляции, грунтовки;
  • Губка для удаления излишков затирки или клея.

Пошаговая инструкция

Плитку на ступени рекомендуется укладывать при температуре основы не ниже +5 °С и относительной влажности воздуха 40-60%. Весь комплекс работ можно подразделить на 4 этапа:

Подготовка основания

Для укладки плитки на крыльцо требуется тщательно подготовленное бетонное основание возрастом не менее 28 дней со дня заливки, а еще лучше – 3 месяца. Это тот самый период, в течение которого все технологические процессы, от вызревания цементного вяжущего до усадки, уже прошли и бетон набрал требуемую прочность – не менее 15 МПа.

Проверьте черновую основу на ровность и чистоту. Не должно быть перепадов, трещин, ямок, бугров, а также пыли, песка, пятен масла, битума, лакокрасочных материалов, сажи и всего того, что препятствует адгезии. Рекомендуемая величина уклона лестницы наружу для эффективного удаления воды – 2°.

Идеально подготовленное бетонное основание.

При большой протяженности террасы и лестничного спуска через каждые 2-5 метров требуется устройство заполненных эластичными смесями деформационных швов шириной 5-10 мм.

Поверхность необходимо загрунтовать для выравнивания впитывающей способности в 1-2 слоя. После высыхания наносится гидроизоляция обмазочного типа на цементной основе. Это, как правило, сухие водобарьерные смеси или мастики с посыпкой для создания адгезионного мостика. Используются по инструкции в сочетании с уплотнительными лентами, которые позволяют создать изоляцию с заведением на примыкающие стены, колонны или другие вертикальные ограждающие конструкции.

Пробный сухой монтаж плитки

Прежде чем уложить покрытие, необходимо провести черновую подгонку всех элементов. Для этого на сухую поверхность раскладываются плитки с учетом межплиточных швов.

Рекомендованная ширина шва для клинкерной плитки — 8-14 мм, керамической морозостойкой — 6 мм, керамогранита – в среднем 4-8 мм.

Предварительный сухой монтаж плитки.

Начинать надо с угла проступи. Керамические детали размечаются и при необходимости подрезаются.

Приклеивание плитки

Помните, что для наружных работ нужно использовать только специализированные высокоэластичные смеси, которые выдерживают не только перепады температур, но и после нескольких циклов замораживания-размораживания полностью сохраняют свои свойства.

Нередко мастера пытаются компенсировать использование неподходящего клея армирующей сеткой, которая укладывается на основание под раствор. Как показывает практика, этот метод неэффективный и в итоге на ремонт вы затратите больше, чем на приобретение продукции с требуемыми свойствами.

В первую очередь нужно подготовить клеевой состав. В емкость с точно отмеренным количеством чистой воды всыпается сухая смесь, перемешивается миксером до получения однородной массы. Раствор наносится на бетонную поверхность и распределяется зубчатым шпателем ровным слоем толщиной 5-15 мм. Для лучшего приклеивания можно использовать технику двойного нанесения, при которой клей наносится и на основание, и на изнанку керамического материала.

Помните, что клеевую массу НЕЛЬЗЯ наносить на фронтальный вертикальный выступ или «носик» ступени. Этот элемент должен быть чистым, а при укладке плитку надо сдвинуть немного вперед для образования воздушного зазора между основанием и керамикой.

Правильная работа с фасонными элементами.

Отделочный материал укладывается на раствор, прижимается и слегка сдвигается для плотной посадки без пустот. В промежутки между плитками устанавливаются крестики.

Старайтесь постоянно контролировать правильность укладки защитно-декоративного покрытия при помощи гидроуровня. Эластичная клеевая смесь позволяет проводить коррекции в течение 15-25 минут.

После монтажа горизонтальных элементов можно приступать к фиксации вертикальных. Подступенок нельзя приклеивать к проступи, иначе в будущем не избежать проблем с множественными трещинами, отваливающимися плитками и т.п.

Герметизация швов

Через 48-72 часа после высыхания клеевого раствора можно приступать к затирке межплиточных зазоров. Сухая смесь затворяется водой, тщательно перемешивается и наносится затирочным шпателем на вертикальные и горизонтальные поверхности. Через 15-30 минут покрытие промывается от остатков, а зазоры в области примыкания к стене и другим ограждающим конструкциям заполняются силиконовым герметиком. По истечении 24-48 часов можно пользоваться крыльцом.

 

Совет! Если вам нужны мастера по ремонту пола, есть очень удобный сервис по подбору спецов от PROFI.RU. Просто заполните детали заказа, мастера сами откликнутся и вы сможете выбрать с кем сотрудничать. У каждого специалиста в системе есть рейтинг, отзывы и примеры работ, что поможет с выбором. Похоже на мини тендер. Размещение заявки БЕСПЛАТНО и ни к чему не обязывает. Работает почти во всех городах России. Без вашего желания никто не увидит ваш номер телефона и не сможет вам позвонить, пока вы сами не откроете свой номер конкретному специалисту.

Если вы являетесь мастером, то перейдите по этой ссылке, зарегистрируйтесь в системе и сможете принимать заказы.

Хорошая реклама

Самое читаемое

python - как взять порог только части изображения с порогом OTSU?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
.

OpenCV: порог изображения

Цель

  • В этом руководстве вы изучите простое определение порога, адаптивное определение порога и определение порога Otsu.
  • Вы познакомитесь с функциями cv.threshold и cv.adaptiveThreshold .

Простой порог

Здесь все просто. Для каждого пикселя применяется одно и то же пороговое значение. Если значение пикселя меньше порогового значения, оно устанавливается на 0, в противном случае устанавливается на максимальное значение.Функция cv.threshold используется для определения порога. Первый аргумент - это исходное изображение, которое должно быть изображением в оттенках серого. Второй аргумент - это пороговое значение, которое используется для классификации значений пикселей. Третий аргумент - это максимальное значение, которое присваивается значениям пикселей, превышающим пороговое значение. OpenCV предоставляет различные типы пороговых значений, которые задаются четвертым параметром функции. Базовая установка пороговых значений, как описано выше, выполняется с использованием типа cv.THRESH_BINARY. Все простые типы пороговых значений:

Различия см. В документации типов.

Метод возвращает два вывода. Первый - это порог, который использовался, а второй выход - это изображение с пороговым значением .

Этот код сравнивает различные простые типы пороговых значений:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret, thresh3 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh5 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_TOZERO_INV)

title = ['Исходное изображение', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO 900 images']

= [img, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5, thresh5]

для i в xrange (6):

plt.subplot (2,3, i + 1), plt.imshow (images [i], 'серый ')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Примечание
Для построения нескольких изображений у нас есть использовал plt.subplot () функция. Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией matplotlib для получения более подробной информации.

Код дает следующий результат:

изображение

Адаптивный порог

В предыдущем разделе мы использовали одно глобальное значение в качестве порога. Но это может быть не во всех случаях, например если изображение имеет разные условия освещения в разных областях. В этом случае может помочь адаптивная установка пороговых значений. Здесь алгоритм определяет порог для пикселя на основе небольшой области вокруг него.Таким образом, мы получаем разные пороговые значения для разных областей одного и того же изображения, что дает лучшие результаты для изображений с разным освещением.

В дополнение к параметрам, описанным выше, метод cv.adaptiveThreshold принимает три входных параметра:

adaptiveMethod решает, как рассчитывается пороговое значение:

blockSize определяет размер области окрестности, а C - это константа, которая вычитается из средней или взвешенной суммы пикселей окрестности.

В приведенном ниже коде сравнивается глобальное пороговое значение и адаптивное пороговое значение для изображения с различным освещением:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

cv.THRESH_BINARY, 11,2)

cv .THRESH_BINARY, 11,2)

title = ['Исходное изображение', 'Глобальное пороговое значение (v = 127)',

'Адаптивное среднее пороговое значение', 'Адаптивное пороговое значение по Гауссу']

images = [img, th2, th3, th4]

для i в xrange (4):

plt.subplot (2,2, i + 1), plt.imshow (images [i], 'grey')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([ ])

plt.show ()

Результат:

изображение

Бинаризация Оцу

При глобальном установлении порога мы использовали произвольно выбранное значение в качестве порога. В отличие от этого, метод Оцу избегает необходимости выбирать значение и определяет его автоматически.

Рассмотрим изображение только с двумя различными значениями изображения (бимодальное изображение , ), где гистограмма будет состоять только из двух пиков.Хороший порог находится посередине этих двух значений. Точно так же метод Оцу определяет оптимальное глобальное пороговое значение из гистограммы изображения.

Для этого используется функция cv.threshold (), где cv.THRESH_OTSU передается как дополнительный флаг. Пороговое значение можно выбрать произвольно. Затем алгоритм находит оптимальное пороговое значение, которое возвращается в качестве первого вывода.

Посмотрите на пример ниже. Входное изображение представляет собой зашумленное изображение. В первом случае применяется глобальное пороговое значение со значением 127.Во втором случае пороговое значение Оцу применяется напрямую. В третьем случае изображение сначала фильтруется с помощью гауссова ядра 5x5 для удаления шума, затем применяется пороговая обработка Оцу. Посмотрите, как фильтрация шума улучшает результат.

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret2, th3 = cv.threshold (img, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU) ret3, th4 = cv.threshold (blur , 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

images = [img, 0, th2,

img, 0, th3,

blur, 0, th4]

title = ['Исходное изображение с шумом', 'Гистограмма ',' Глобальное пороговое значение (v = 127) ',

' Исходное шумное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу",

' Гауссово фильтрованное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу"]

для i в xrange (3):

plt.подзаголовок (3,3, i * 3 + 1), plt.imshow (изображения [i * 3], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 2), plt.hist (images [i * 3] .ravel (), 256)

plt.title (title [i * 3 + 1]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 3), plt.imshow (изображения [i * 3 + 2 ], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3 + 2]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Результат:

изображение

Как работает бинаризация Оцу?

В этом разделе демонстрируется реализация бинаризации Оцу в Python, чтобы показать, как это на самом деле работает.2 \ frac {P (i)} {q_2 (t)} \]

Фактически он находит значение t, которое находится между двумя пиками, так что отклонения для обоих классов минимальны. Это можно просто реализовать на Python следующим образом:

hist_norm = hist.ravel () / hist.sum ()

Q = hist_norm.cumsum ()

bins = np.arange (256)

fn_min = np. inf

thresh = -1

для i в xrange (1,256):

p1, p2 = np.hsplit (hist_norm, [i])

q1, q2 = Q [i], Q [255] -Q [i]

, если q1 <1.e-6 или q2 <1.e-6:

продолжить

b1, b2 = np.hsplit (bins, [i])

m1, m2 = np.sum (p1 * b1) / q1, np. сумма (p2 * b2) / q2

v1, v2 = np.sum (((b1-m1) ** 2) * p1) /q1,np.sum (((b2-m2) ** 2) * p2 ) / q2

fn = v1 * q1 + v2 * q2

если fn

fn_min = fn

thresh = i

ret, otsu = cv.threshold (blur, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv. THRESH_OTSU) print ("{} {}". Format (thresh, ret))

Дополнительные ресурсы

  1. Цифровая обработка изображений, Рафаэль К.Гонсалес

Упражнения

  1. Для бинаризации Оцу доступны некоторые оптимизации. Вы можете найти и внедрить его.
.

Как перестать обучать нейросеть с помощью callback-функции? | от Supratim Haldar

Фотография Samuel Zeller на Unsplash

Полезный хак с Tensorflow и Keras

Часто при обучении очень глубокой нейронной сети мы хотим прекратить обучение, как только точность обучения достигает определенного желаемого порога. Таким образом, мы можем достичь желаемого (оптимальные веса модели) и избежать потери ресурсов (времени и вычислительной мощности).

В этом кратком руководстве давайте узнаем, как добиться этого в Tensorflow и Keras, используя метод обратного вызова , , за 4 простых шага .

 # Импортировать тензорный поток 
 импортировать тензорный поток как tf
  1. Сначала установите порог точности, до которого вы хотите тренировать свою модель. 
 ACCURACY_THRESHOLD = 0,95

2. Теперь реализуйте класс и функцию обратного вызова, чтобы остановить обучение, когда точность достигает ACCURACY_THRESHOLD. 

 # Реализуйте функцию обратного вызова, чтобы остановить обучение 
 #, когда точность достигает, например, ACCURACY_THRESHOLD = 0.95class myCallback (tf.keras.callbacks.Callback): 
 def on_epoch_end (self, epoch, logs = {}): 
 if (logs.get ('acc')> ACCURACY_THRESHOLD): 
 print ("\ nДостигнута точность% 2.2f %%, поэтому обучение прекращается !!"% (ACCURACY_THRESHOLD * 100)) 
 self.model.stop_training = True

Что именно происходит Здесь? Мы создаем новый класс, расширяя tf.keras.callbacks.Callback и реализуя метод on_epoch_end () . Это вызывается в конце каждой эпохи. Затем мы получаем значение точности в конце этой эпохи, и если оно превышает наш порог, мы устанавливаем для stop_training модели значение True.

3. Создайте экземпляр объекта myCallback class. 

 callbacks = myCallback ()

Затем создайте модель DNN или Conv-Net, следуя обычным шагам TensorFlow или Keras. Обратный вызов, который мы создали выше, будет использоваться при обучении модели с использованием метода fit () .

4. Просто передайте аргумент в виде callbacks = [<новый экземпляр объекта класса myCallback>] to fit (). 

 model.fit (x_train, y_train, epochs = 20, callbacks = [callbacks])

И все! Во время обучения, как только точность достигнет значения, установленного в ACCURACY_THRESHOLD, обучение будет остановлено.

Чтобы связать все это воедино, вот полный фрагмент кода.

В нашем воображении этот подход может быть использован в различных творческих целях, особенно когда мы хотим запускать быстрые PoC для тестирования и проверки нескольких архитектур DNN. Какие еще интересные способы использования вы можете придумать? Пожалуйста, поделитесь своими мыслями в разделе комментариев ниже.

.

За пределами точности: точность и отзывчивость | by Will Koehrsen

Типичная кривая ROC показана ниже:

Кривая рабочих характеристик приемника (источник)

Черная диагональная линия указывает на случайный классификатор, а красная и синяя кривые показывают две разные модели классификации. Для данной модели мы можем оставаться только на одной кривой, но мы можем двигаться по кривой, изменяя наш порог для классификации положительного случая. Обычно, когда мы уменьшаем порог, мы перемещаемся вправо и вверх по кривой.При пороге 1,0 мы были бы в нижнем левом углу графика, потому что мы не идентифицируем точки данных как положительные, что приводит к отсутствию истинных положительных результатов и ложных положительных результатов (TPR = FPR = 0). По мере уменьшения порога мы идентифицируем больше точек данных как положительных, что приводит к большему количеству истинных положительных результатов, но также и большему количеству ложных срабатываний (TPR и FPR увеличиваются). В конце концов, при пороге 0,0 мы идентифицируем все точки данных как положительные и оказываемся в верхнем правом углу кривой ROC (TPR = FPR = 1.0).

Наконец, мы можем количественно оценить ROC-кривую модели, вычислив общую площадь под кривой (AUC), показатель, который находится между 0 и 1 с более высоким числом, указывающим на лучшую эффективность классификации. На приведенном выше графике AUC для синей кривой будет больше, чем для красной кривой, что означает, что синяя модель лучше справляется с сочетанием точности и отзывчивости. Случайный классификатор (черная линия) достигает AUC 0,5.

Мы рассмотрели несколько терминов, ни один из которых не сложен сам по себе, но вместе взятые могут быть немного сложными! Давайте сделаем краткий обзор, а затем рассмотрим пример, чтобы убедительно продемонстрировать новые идеи, которые мы усвоили.

Четыре результата двоичной классификации

  • Истинные положительные результаты: точек данных, помеченных как положительные, которые на самом деле положительные
  • Ложные положительные результаты: точек данных, помеченных как положительные, которые на самом деле отрицательные
  • Истинные отрицательные результаты: данных точки, помеченные как отрицательные, которые на самом деле отрицательные
  • Ложноотрицательные: точек данных, помеченных как отрицательные, которые на самом деле положительные

Показатели отзыва и точности

  • Отзыв: способность модели классификации идентифицировать все соответствующие экземпляры
  • Точность: способность модели классификации возвращать только релевантные экземпляры
  • Оценка F1: единичная метрика, сочетающая отзыв и точность с использованием гармонического среднего

Визуализация отзыва и точности

  • Матрица неточностей: показывает th Фактические и прогнозируемые метки из задачи классификации
  • Кривая рабочих характеристик приемника (ROC): отображает коэффициент истинных положительных результатов (TPR) в сравнении с частотой ложных срабатываний (FPR) как функцию порога модели для классификации положительных результатов
  • Площадь под кривой (AUC): метрика для расчета общей производительности модели классификации на основе площади под кривой ROC

Наша задача будет заключаться в диагностике 100 пациентов с заболеванием, присутствующим у 50% населения в целом.Мы предположим модель черного ящика, в которой мы вводим информацию о пациентах и ​​получаем оценку от 0 до 1. Мы можем изменить порог для маркировки пациента как положительного (имеющего заболевание), чтобы максимизировать эффективность классификатора. Мы будем оценивать пороги от 0,0 до 1,0 с шагом 0,1, на каждом шаге вычисляя точность, отзыв, F1 и положение на кривой ROC. Ниже приведены результаты классификации для каждого порога:

Результат модели на каждом пороге

Мы сделаем один выборочный расчет отзыва, точности, частоты истинных положительных и ложноположительных результатов при пороговом значении 0.5. Сначала мы создаем матрицу неточностей:

Матрица неточностей для порога 0,5

Мы можем использовать числа в матрице для расчета отзыва, точности и оценки F1:

.

Смотрите также