Установка порога: разнообразие вариантов и инструкция по монтажу

разнообразие вариантов и инструкция по монтажу

Некоторые монтажные работы не требуют от работника квалификации или богатого опыта, одним из таких процессов является установка порогов. Несмотря на то, что работа очень легкая, проводить ее нужно согласно определенным правилам. В наши дни дверные коробки, которые продаются в магазинах, не оснащаются порогами, поэтому придется установить их своими руками или прибегнуть к помощи специалиста, но за услуги придется платить. В этой статье мы расскажем, как обустроить порог входной двери своими руками.

Данные элементы интерьера устанавливаются чтобы замаскировать неэстетичный переход одной напольной поверхности в другое. Например, такой переход хорошо заметен на входе в ванную комнату, когда ламинат или паркет переходит в кафель. Помимо этого данный элемент способен завершить интерьер жилища, а также сгладить уровень поверхностей в разных комнатах.

Вернуться к содержанию

Виды дверных порогов

Существует два вида порогов:

  • для входной двери;
  • межкомнатный.

Эти элементы выполняют разные функции, а потому отличаются друг от друга внешним видом. К примеру, порог входной двери помогает удержать тепло в жилище. Что касается межкомнатных порогов, то ни о какой функциональной нагрузке и речи быть не может. Эти элементы созданы исключительно для усиления визуального эффекта и маскировки стыка между разными напольными покрытиями. Изделия могут быть пластмассовыми, деревянными и металлическими.

Вернуться к содержанию

Какие бывают пороги для межкомнатных дверей

Первый и очень распространенный вид – деревянные порожки. Данный материал отлично подходит для изготовления таких изделий, поскольку дерево не очень дорогое, а при правильном обращении может прослужить довольно долго. Вы можете приобрести готовое изделие в любом строительном магазине, но также можно изготовить его самостоятельно, используя деревянный брус. Для этих целей следует использовать твердые сорта древесины, идеальным вариантом является дуб.

Деревянные порожки с легкостью впишется в интерьер любой комнаты и подойдет для любого напольного покрытия. Единственное неудобство заключается в необходимости постоянного обновления защитного покрытия. В противном случае изделие быстро потеряет внешний вид.

Порожки из металла. Главным преимуществом данных изделий является очень широкий ассортимент. Современный рынок предлагает на выбор порожки из различных металлов, к примеру, алюминий, латунь и нержавеющая сталь. Металлические порожки очень часто устанавливаются у входных дверей, однако можно установить их в межкомнатное пространство. Межкомнатные металлические пороги представляют собой фрагмент профиля. Такие изделия устанавливают при помощи крепежных элементов или специальных зажимов. Монтаж алюминиевых порогов не отнимет много времени и усилий.

В последнее время очень популярными стали двери из поликарбоната, которые легко можно установить самостоятельно. Пройдя по ссылке http://vse-postroim-sami. ru/building/doors/447_kak-ustanovit-dovodchik-na-dver/ вы найдете полезную информацию про установку доводчика двери. Полезные советы по выбору дверного замка вы сможете найти в этой статье.

Пластиковые пороги. Самый дешевый вариант. Низкая стоимость – это единственное преимущество. Такие изделия выглядят не очень привлекательно и очень быстро изнашиваются. Поэтому чаще всего их используют в офисных помещениях или магазинах. Монтаж пластиковых порогов – очень простая операция, поэтому можно смело делать это самостоятельно.

Пластиковый порог

Бетонный или каменный порог. Данные элементы интерьера являются очень дорогими и сложными в установке особенно, если старые двери остаются на месте, а меняется только порог. Данные элементы интерьера чаще всего ставят на входную или балконную дверь. Чтобы обустроить действительно прочный и надежный порожек следует использовать цементный состав с о специальными добавками. Такой элемент способен прослужить до пятидесяти лет.

Пробковые пороги. Главным достоинством подобных изделий является способность длительное время находиться в условиях повышенной влажности. Подобные элементы используются в бассейнах, банях, ванных комнатах и т д. Также данные изделия отлично переносят температурные перепады.

Ламинатовые пороги. Подобные изделия можно использовать только с ламинатом. Главное достоинство – это простая и быстрая установка. В результате установки получается абсолютно ровное покрытие. Недостатком является деформация в условиях резкого изменения температуры в комнате.

Ламинатный порог

Вернуться к содержанию

Как выбрать дверной порог

Перед тем, как установить порог двери, необходимо подобрать и приобрести данное изделие. Для начала необходимо вооружиться рулеткой и сделать замеры. Вам потребуется узнать ширину проема двери, а также ширину стыка двух напольных покрытий. Ассортимент подобных элементов в современных строительных магазинах очень большой, поэтому важно заранее определиться с размерами, материалом изготовления и цветом изделия.

Разновидности порогов

Также необходимо учитывать уровень пола в разных комнатах, если он ровный, достаточно приобрести простой порожек, в противном случае придется приобрести разноуровневый порог. По соотношению цена/качество выигрывают металлические изделия, цветовая гамма которых очень широка. Металлический порог прослужит очень долго и подойдет для любого покрытия.

Если вы все-таки решили приобрести деревянный порожек, то нужно сразу же посоветоваться с продавцом и приобрести защитное средство для правильного ухода. Пластиковые пороги также пользуются огромной популярностью из-за своей низкой стоимости, а также быстрого и простого монтажа. Но необходимо понимать, что такое изделие прослужит не более трех лет.

При выборе данных элементов интерьера следует брать во внимание влажность в комнате. Лучше выбирать влагостойкие модели, если необходимо обустроить переход из ванны в коридор, или из кухни в комнату. В общем, в местах, где постоянно бывает вода нельзя использовать пороги из невлагостойких материалов.

Вернуться к содержанию

В чем плюсы порогов

Для разных условий требуются разные типы порогов:

  • при обустройстве порога входной двери нужно помнить о звукоизоляции, для ее поддержания необходимо выбирать порог из того же материала, что и сама дверь;
  • изделия с резиновыми элементами используются для того, чтобы дверь закрывалась как можно тише;
  • порожки на кухне задерживают воздух и не пропускают запахи готовящейся еды.

Вернуться к содержанию

Установка порога межкомнатной двери

Перед тем, как правильно установить порог межкомнатной двери необходимо провести некоторые подготовительные работ. Первым делом следует снять старый элемент интерьера, после чего убрать мусор и загрязнения с места установки.

Очень часто в процессе демонтажа пол получает повреждения. В этом случае необходимо сначала устранить это, и только потом начинать установку нового элемента. Как правило, требуется просто залить поверхность слоем бетона и дождаться его высыхания.

Лучше перестраховаться и подождать два-три дня.

Установка межкомнатного порога

Габариты порожка следует замерить с помощью линейки или строительной рулетки. Также можно просто не выбрасывать демонтированный порог, а взять его с собой в магазин в качестве шаблона для нового.

Если вы решили устанавливать деревянный порог, то важно оставить зазор до 1 сантиметра для обеспечения циркуляции воздуха. Пластиковые пороги рекомендуется устанавливать для дверей из этого же материала.

Также перед установкой лучше запастись следующими инструментами и расходниками:

  • ножовка по металлу;
  • угловая шлифовальная машинка;
  • крепежи;
  • рулетка;
  • сверла;
  • отвертка.

Вернуться к содержанию

Способы крепления

Процедура монтажа данного элемента интерьера может происходить различными способами. Самый распространенный – это рассверливание отверстий в пороге для крепежных элементов. После этого необходимо установить элемент на нужное место и зафиксировать его саморезами.

Это самый быстрый метод, но результат выходит неэстетичный.

Скрытый метод установки порогов довольно трудоемкий, однако в результате получится привлекательная с виду конструкция.

Установка порога скрытым методом происходит следующим образом:

Такие пороги состоят из двух элементов. Нижнюю часть необходимо установить при помощи саморезов, а верхнюю необходимо монтировать в специальные пазы. Вы услышите щелчок при этом действии. Также существуют модели, в которых декоративный элемент приклеивается к нижнему.

Вернуться к содержанию

Порог у входной двери

Теперь рассмотрим, как сделать порог у входной двери дома. Для этих целей следует использовать изделие, которое произведено из того же материала, что и входная дверь. Как правило, входные двери поставляются в комплекте с входными дверями поэтому скорее всего, не придется ничего делать. Однако следует заметить, что пороги могут состоять из двух элементов. Первый элемент прикручивается саморезами или болтами, второй устанавливается на первый элемент и служит для сохранения тепла в жилище.

Подобный порог можно сделать из бетона своими силами. Только для этого придется соорудить опалубку из досок.

Порог входной двери

Порог из бетона

Очень часто жильцы устанавливают бетонные элементы интерьера, а потом отделывают их для усиления визуального эффекта. Вы можете создать порожек такой же формы и размеров, как и старый, а можете сделать его немного шире, чтобы было удобнее ходить.

Итак, для установки бетонного порога потребуется тщательно очистить основание, и нанести слой грунтовочного материала. Затем нужно будет вкрутить болты на высоту порога. Эти крепежные элементы заменят арматуру.

После этого следует приступить к изготовлению опалубки. Для этого нужно будет распилить доски на фрагменты нужного размера. Установите опалубку и зафиксируйте ее распорками.

Если планируется отделать новый порог плиточным материалом, то достаточно просто поставить опалубку и залить ее раствором, если же решено использовать другие отделочные стройматериалы, то необходимо нанести на опалубку слой полиэтилена, чтобы грани порога получились ровными. Во время заливки опалубки необходимо заполнить все угла и внимательно следить за уровнем.

Важно знать! При замешивании бетона нужно четко следовать инструкции. Нельзя добавлять больше воды или раствора. Любое нарушение технологического процесса приведет к преждевременному разрешению конструкции.

После заливки раствора необходимо подождать сутки, после чего демонтировать деревянную конструкцию. Три-четыре дня нужно будет смачивать порог водой, чтобы конструкция не растрескалась.

После высыхания материала можно начать облицовочные работы.

Вернуться к содержанию

Деревянный порог

Перед тем, как сделать порог входной двери в квартире, придется для начала удалить старое изделие. Провести данную операцию можно посредством гвоздодера или шуруповерта, в зависимости от того, как он был установлен. Не стоит сразу же выбрасывать деревянное изделие. Лучше взять его с собой в строительный магазин, чтобы правильно подобрать новый.

Конструкция деревянного порога входной двери

После покупки изделия необходимо проделать следующие операции:

Первым делом необходимо тщательно очистить основание от загрязнений и пыли. Если во время демонтажных работ вы случайно повредили бетонную стяжку, то лучше собрать все отколовшиеся фрагменты выровнять пол раствором. Не забудьте перед этим нанести слой грунтовочного материала и дать ему подсохнуть.

Приступать к монтажным работам следует только после подсыхание основы.

  1. Для начала следует сделать пазы на уровне будущего порога в нижней части боковых стенок дверной коробки.
  2. Затем необходимо провести замеры и по ним вырезать заготовку из дерева.
  3. Теперь нужно установить заготовку на место. Делать это следует очень аккуратно и пользоваться деревянно прокладкой при работе с молотком.
  4. Теперь необходимо вооружиться электродрелью и рассверлить сквозные отверстия в пороге. Трех отверстий вполне достаточно. Делать это нужно так, чтобы остались следы на бетонной поверхности. Затем необходимо убрать порог, и рассверлить отверстия в бетонном основании по эти следам. В отверстия надо вставить дюбели.
  5. После этого необходимо поставить порожек на место и зафиксировать его саморезами. Вкручивать их надо очень плотно, чтобы шляпки крепежей утонули в дереве. Ямки необходимо зашпатлевать.

Важно знать! При обустройстве деревянного порога в комнатах с повышенной влажностью необходимо оставлять зазор приблизительно в один сантиметр. Этот зазор нужен для формирования естественной вентиляции.

Вернуться к содержанию

Видео

Полезно? Сохраните себе на стену! Спасибо за лайк!

Установка межкомнатных порогов своими руками

Элемент дверной коробки, функциональная конструкция, которая предназначена для того, чтобы скрыть стык между различными половыми покрытиями и перепады между неодинаковыми уровнями пола, а также для облагораживания интерьера, именуется межкомнатным порогом. Эта деталь устанавливается обычно возле входной двери в квартиру или дом, между комнатами, у входа в кухню, ванную комнату, в коридоре. Противоскользящие профили некоторые хозяева укладывают на ступени лестницы. В статье речь пойдет о том, как установить межкомнатные пороги.

Содержание:

  1. Преимущества и недостатки межкомнатных порогов
  2. Материалы для изготовления межкомнатных порогов
  3. Виды межкомнатных порогов
  4. Демонтаж напольных порогов
  5. Установка межкомнатных порогов своими руками

 

 

Межкомнатные пороги — это деталь интерьера, которая наиболее подвержена нагрузкам и механическим воздействиям, поскольку она выступает на несколько миллиметров над гладью остального покрытия пола. Поэтому к выбору надо отнестись ответственно.

 

 

Преимущества и недостатки межкомнатных порогов

 

Преимущества межкомнатных порогов.

  • Массивная дверь из дерева поглощает шумы, порог также справляется с этой задачей. Чтобы добиться большего эффекта, нужно выбирать такую коробку порога, которая снабжена резиновым уплотнителем.
  • Предохранение от проникновения в помещение пыли и сквозняков.
  • При небольшом потопе в ванной комнате порог создает препятствие для перелива воды, при значительном наводнении эта конструкция будет бесполезна. Чтобы после потопа порог не пришел в негодность, следует использовать конструкцию из камня. Для предотвращения возникновения повышенной влажности в ванной комнате, можно остановить выбор на коробке без уплотнителя.
  • При приготовлении пищи порог защитит другие комнаты от проникновения гари и дыма из кухни.

 

Недостатки порогов.

  • Классические пороги выступают над поверхностью пола и часто становятся причиной падения, особенно детей, которые забывают перешагивать через них.

  • Некоторые напольные покрытия такие, как, например, ламинат или линолеум, гармоничнее смотрятся без всяких порогов в проеме.

 

 

Материалы для изготовления межкомнатных порогов

 

Перед тем как приниматься за работу по установке конструкции, необходимо определиться с выбором материала, из которого будут выполнены порожки. Выбор предоставляется огромный.

 

  • Металлические межкомнатные пороги. Металл является самым часто используемым материалом для изготовления межкомнатных порогов. Они могут быть латунными, алюминиевыми, стальными, бронзовыми и даже из нержавеющей стали. У каждого материала есть свои отличительные особенности, но все они могут использоваться и на улице, так как обладают устойчивостью к атмосферным воздействиям. Эти металлы трудно окисляются, а, значит, не будут ржаветь, и разрушаться под ногами.

  • Сталь. Пороги из этого материала довольно прочные и устойчивы к любым видам механического воздействия, в продаже встречаются покрашенные или анодированные элементы.
  • Нержавеющая сталь. Изделия редко применяются для установки на поверхность пола, чаще используются для отделки стен и мебели, поскольку имеют серебристый цвет и глянцевое или матовое покрытие.
  • Бронза. Это дорогостоящий материал, порожки из которого изготавливаются только по индивидуальным заказам, в свободной продаже их нет. Из алюминия изготавливаются пороги «под бронзу», они доступны для каждого.
  • Латунь. Из этого дорогого и достаточно ценного материала производятся прочные пороги золотистого цвета.
  • Алюминий. Из сплава различных металлов, в котором преобладает алюминий, изготавливаются надежные и легкие изделия. Они обладают безграничным сроком эксплуатации и доступной ценой.

Для придания цвета металлическим порогам их обычно покрывают краской, ламинируют или анодируют.  Профиль из стали и алюминия покрывают однотонной краской или делают имитацию дерева. Кроме того, алюминиевый профиль ламинируют, то есть покрывают прочной пленкой, которая копирует внешний вид камня, дерева и других природных материалов. Анодированные пороги бывают трех цветов: серебряные, золотые и бронзовые. Процедура покраски проводится путем пропускания тока через воду, в которой разведены частички красящего вещества и находится само изделие.

  • Деревянные межкомнатные пороги.  Это самый распространенный вариант. Рекомендуется использовать дуб. Так как это наиболее прочная и износостойкая порода древесины. Дубовые пороги подходят для всякого напольного покрытия, но довольно дороги, требуют систематического ухода в виде покраски или покрытия лаком и недолговечны.

  • Пластиковые межкомнатные пороги. Изделия из пластика – это средний вариант по долговечности между металлическими и деревянными, в них привлекает аккуратный внешний вид, многообразие расцветок и доступная стоимость. Но со временем они требуют замены, так как могут лопнуть в результате интенсивного механического воздействия.
  • Межкомнатные пороги из ламината. Чаще всего они применяются в сочетании с подобным материалом, покрывающим поверхность пола. Он способен постепенно деформироваться в условиях повышенной влажности.
  • Бетонные межкомнатные пороги. Этот безусадочный материал применяют для изготовления порога при выходе на балкон или из дома. В бетон добавляются различные вещества, которые делают его пластичным и прочным.

 

 

Виды межкомнатных порогов

 

  • Плоские или накладные пороги представляют собой металлическую или пластиковую пластину, которая может иметь разнообразную форму, она закрывает щель между разными видами напольного покрытия (плиткой и линолеумом, ковролином и ламинатом). Ее крепят сверху, поэтому пластина и называется накладной.
  • Разноуровневые или переходные пороги призваны скрывать переход от одного напольного покрытия к другому, если они располагаются на разной высоте (от 3 до 15 мм). Чаще всего такие элементы имеют округлую форму или конфигурацию развернутого угла.
  • Угловыми порогами, среди которых самым надежным является алюминиевый, отделывают вешние углы ступеней. Порожки бывают различной длины, ширины и расцветки, что позволит легко подобрать нужный вариант. Чаще всего они имеют перфорированную поверхность, которая обеспечивает лучшую сцепку с обувью и не позволяет человеку скользить на ступенях.

  • Гибкие пороги производят из гипоаллергенного и безопасного пластика, который под воздействием высоких температур делается эластичным, а после остывания твердеет, приобретая нужную конфигурацию. Это достаточно крепкий и стойкий к механическим воздействиям материал, обладает влагозащитными качествами. Такие пороги прикрывают стыки и маскируют перепады напольных покрытий. Их используют для огибания колонн, пьедесталов и подиумов, для декорирования ниш в стенах и арок, для защиты от влаги наиболее уязвимых мест.
  • Т-образные универсальные пороги имеют различную ширину, цвета, хорошую гибкость, которая позволит создать радиусные переходы между покрытиями, и скрытый монтаж профилей, они совершенно гладкие и практически не ощутимы под ногами.
  • Порожки с открытым креплением чаще всего производятся из металла, реже из пластмассы. Они предполагают наличие отверстий для прикрепления профиля к  поверхности пола, которые просверлены через каждые 15 см и имеют конусообразную форму, чтобы шляпки шурупов не выступали над гладью порога и не причиняли дискомфорт ногам. С монтажом сможет справиться даже новичок в ремонте.
  • Пороги со скрытым креплением представляют собой пластины или уголки без отверстий для шурупов, их крепежная система скрыта под самим порожком, она самостоятельно подстраивается под возможный перепад, если он не превышает 15 мм.

  • Последней придумкой является антипорог, гильотина или «умный порог», который представляет собой профиль из алюминия в форме буквы П с пружинным устройством и резиновым уплотнителем, вставляемым в торец дверного блока снизу таким образом, что его не видно при открытой двери. В это время он утоплен внутри полотна. При открывании двери гильотина автоматически бесшумно опускается вниз и закрывает собой просвет между полом и дверью. Такая конструкция обеспечивает шумо- и теплоизоляцию, отсутствие сквозняков, самостоятельное выравнивание на неровном полу. Кроме того, порожек не мешает свободному передвижению по помещению, его конструкция безопасна и удобна в использовании и установке, доступна по цене, может применяться в сочетании с любыми дверями. Гильотина не подходит для полых дверей, поскольку врезать ее нужно на глубину не менее 20 мм, а дополнительные плотницкие работы для монтажа являются, пожалуй, единственным недостатком.

 

 

Демонтаж напольных порогов

 

  • Прежде чем постелить на поверхность пола новое покрытие и скрыть его стыки под порожком, следует разобрать старые пороги.
  • Для этой процедуры потребуется воспользоваться ломиком, молотком и ножовкой. В первую очередь надо отпилить края порога и выбить его середину. Работа должна быть сделана очень аккуратно, иначе есть риск повредить дверное полотно — оно может покоситься.
  • Остатки старого порога расшатываются путем подведения под них ломика. Если нужно, лом загоняется глубже с помощью молотка. Ослабленные куски порожка легко извлекаются из-под рамы двери.

 

 

Установка межкомнатных порогов своими руками

 

Имеется несколько способов крепления межкомнатных порогов. Но все они начинаются с точного измерения длины стыка, который требуется прикрыть. После чего полученная величина отмечается на порожке и болгаркой или ножовкой отрезаются излишки.

  • Монтаж порогов с открытым креплением достаточно прост в исполнении. Для этого используются профили с уже имеющимися отверстиями, просверленными на одинаковом расстоянии. Нужно приложить порожек к полу и разметить места, где будут вставляться шурупы. Просверлить по разметке необходимого размера отверстия, приложить порог и закрепить его шурупами. Важно не сделать слишком большие дырки, иначе саморезы со временем разболтаются и выпадут. Если зазор между покрытиями широкий, его закрывают подходящим порогом. Саморезы с декоративными шляпками не слишком сильно будут выделяться на фоне профиля.

В том случае, если стык двух напольных покрытий находится на разных уровнях (от 3 мм до 2 см), можно воспользоваться широким порогом, который крепится под углом, либо переходным (разноуровневым) профилем.

  • Из эстетических соображений гораздо чаще потребители выбирают межкомнатные пороги со скрытой системой крепежа. Это могут быть планки с внутренними плавающими отверстиями для шляпок саморезов или особый профиль, который состоит из двух частей: порожка Т-образной формы и рельса.

  • Чтобы прикрепить планку , необходимо сначала просверлить отверстия в полу согласно разметке и вставить в них пластмассовые дюбеля. Саморезы за шляпки аккуратно нанизываются в дырки на планке, после чего она переворачивается таким образом, чтобы крепежи попали в дюбеля. На планку нужно немного надавить и зафиксировать ее, слегка постучав по ней через слой бумаги молотком.
  • Для крепления Т-образного порожка также в полу просверливается необходимое количество отверстий, в которые вставляются дюбеля, после чего планка крепится при помощи саморезов к полу, а сверху приклеивается или защелкивается верхний декоративный профиль.

  • Повышенное внимание потребуется уделить монтажу порогов в ванной комнате, так как чаще всего пол в этом помещении выложен напольной плиткой. В продаже имеются особенные порожки для такого отделочного материала, они не позволяют влаге проникать в соседние помещения. Также отличным вариантом будет использование порога-гильотины.
  • Чтобы установить порог межкомнатной двери на бетонный пол, потребуется перфоратор для сверления отверстий для дюбелей. Вначале также наносится разметка на пол, после чего выполняется окончательный монтаж порога путем затягивания саморезами.

Установка порога межкомнатной двери видео

 

Помимо эстетической, декоративные межкомнатные порожки несут и функциональную нагрузку. Установка межкомнатных порогов не только придает полу законченный вид, но и препятствует скоплению грязи и попаданию влаги встык между покрытиями, а также защищяет края линолеума и ковролина от загибания и обтрепывания. 

Установка порогов дверей | Строительный портал

Целостное восприятие квартиры невозможно без входной двери. Как театр начинается с вешалки, так и квартира – с входной двери, в связи с чем, ее роль сложно недооценить. Говоря о важности входной двери, необходимо не только упомянуть о ее прочности и способности защитить от взлома и несанкционированного проникновения, но и об удобстве ее конструкции. В структуру данного понятия входит устройство нижней части дверной коробки, а именно порог входной двери, который является функциональной деталью дверной конструкции. Если раньше установка дверей осуществлялась в соответствии с общепринятыми стандартами и подразумевала обязательное наличие порогов дверей, то сегодня с этим вопросом связано множество споров. Многие домовладельцы предпочитают отказаться от установки двери с порогом, мотивируя это тем, что благодаря наличию порогов, они постоянно спотыкаются. Наличие маленьких детей в доме – еще один аргумент в пользу отказа от порога под дверь. Стоит ли отказываться от установки дверей с порогами? Вопрос риторический, и ответ на него до сих пор не найден. Кто-то приводит множество доводов в пользу функциональности и необходимости порогов двери, а кто-то предпочитает отказаться. Несмотря на это, специалисты утверждают, что пороги являются значимой деталью дверной конструкции, степень функциональности которой зависит от правильности ее установки. Необходимость установки порогов дверей, их особенности и недостатки, а также как установить порог двери – читайте далее.

Содержание

  1. Установка порогов дверей: актуальность проблемы
  2. Основные разновидности порогов и их функциональное предназначение
  3. Материалы для изготовления порогов дверей
  4. Основные преимущества дверных порогов
  5. Целесообразность установки дверей с порогами в ванной и туалете
  6. Установка порога межкомнатной двери: как выбрать подходящие порожки
  7. Наиболее распространенные способы установки порогов дверей
  8. Гильотинный порог – «умная» новинка

 

Установка порогов дверей: актуальность проблемы

Дверной порог представляет собой нижнюю часть дверной коробки, замыкающую ее контур, что способствует более плотному закрыванию двери. Это обеспечивается за счет полного примыкания дверного полотна по всему периметру дверной коробки.

Неопытным мастерам, никогда не сталкивавшимся с обустройством межкомнатных или входных дверей, зачастую отказываются от установки порогов, объясняя это их ненадобностью и бесполезностью, не зная того, что именно эта деталь дверной конструкции обладает незаменимыми функциональными характеристиками. Однако чтобы в полной мере отвечать всем функциональным характеристикам, порог двери должен отвечать всем требованиям, предъявляемым к их устройству. В случае соответствия всем необходимым параметрам, пороги выполняют следующие функции:

  • Выполняет функцию дополнительного упора для двери;
  • Выполняет звукоизоляционную функцию и является естественным препятствием на пути сквозняка;
  • Выполняя декоративную функцию, является своеобразным разграничителем, расположенным у входа.

Убедиться в стилистической ценности данного приема вы сможете, представив себе входную или межкомнатную дверь, лишенную этого элемента.

Существуют ситуации, когда установка порогов дверей является неотъемлемым этапом монтажа дверной конструкции. Пороги необходимо устанавливать между комнатами с различным функциональным предназначением (спальней и коридором, гостиной и кухней, коридором и ванной), а также у входной двери. Существуют ситуации, когда домовладельцы предпочитают отказаться от установки дверных порогов между смежными комнатами, однако в этом случае, в связи с постоянными перепадами температуры и влажности, нагрузка на напольное покрытие будет увеличиваться и способствовать снижению его эксплуатационного срока.

Основные разновидности порогов и их функциональное предназначение

Существует несколько классификаций порогов дверей, каждая из которых предполагает разделение порогов в соответствии с различными признаками. Первая классификация подразумевает разделение порогов в соответствии с местом их расположения и включает в себя следующие разновидности:

  • Входные пороги дверей;
  • Межкомнатные пороги дверей.

Данные виды различаются не только по своему функциональному назначению, но и по внешнему виду. Входные пороги, в том числе и пороги на балконную дверь, предназначены для сохранения в помещении тепла и препятствия проникновению в помещении пыли, сквозняков и посторонних звуков. Для межкомнатных порогов данные функции совершенно не актуальны, в связи с чем, зачастую домовладельцы предпочитают отказаться от их установки, недооценивая их функциональную значимость. Несмотря на это, установка межкомнатных порогов зачастую необходима, и в первую очередь это касается входа в санузел или на кухню.

Важно! В связи с тем, что порог межкомнатной двери представляет собой часть дверной коробки, отказавшись от его установки, вы должны оформить стык напольных покрытий или перепад уровней пола, если таковой имеется. В этих целях используются пластиковые или металлические пороги.

Материалы для изготовления порогов дверей

На сегодняшний день строительный рынок предлагает купить и установить готовые пороги, но и их самостоятельное изготовление не теряет своей популярности.  Чтобы максимально эффективно осуществить монтаж,  необходимо определиться с материалом изготовления порожков. Чтобы гарантировать эстетичность окружающей обстановки и износостойкость изделия, необходимо правильно подобрать текстуру и цвет материала, из которого будут изготовлены пороги, к напольному покрытию. Если возникает необходимость объединения двух покрытый с различной фактурой и цветом, выбирая профиль для изготовления порогов, отдают предпочтение наиболее подходящему к одному из покрытий материалу.

В соответствии с используемым материалом, различают следующие разновидности порогов:

  • Деревянные пороги – самая распространенная разновидность входных порогов и порогов для межкомнатной двери. Среди обширного ассортимента деревянных порогов, предлагаемых строительным рынком, наибольшей популярностью пользуются пороги, изготовленные из сосны и дуба. В случае самостоятельного изготовления межкомнатных порогов, предпочтение рекомендуется отдавать этим же материалам (преимущественно дубу), в виду их твердости и высокой износостойкости. Деревянные пороги хорошо сочетаются с различными типами напольных покрытий, однако нуждаются в специализированном уходе – покраске и нанесении лака;
  • Металлические пороги используются преимущественно в том случае, если возникает необходимость перекрытия стыков разнохарактерных напольных покрытий. Различают одноуровневые, разноуровневые и угловые металлические пороги. Наиболее популярным материалом для изготовления металлических порогов является алюминий, находящийся в более низкой ценовой категории по сравнению с латунью и нержавеющей сталью. Они характеризуются большей износостойкостью по сравнению с пластиковыми и деревянными конструкциями. Современные входные металлические двери изначально оборудуются порогами металлической двери;

Важно! В процессе обустройства порогов для межкомнатных дверей специалисты рекомендуют использовать готовые металлические профили, характеризующихся разным сечением. Для их крепления существует несколько способов – внутренний, подразумевающий крепление с помощью различных вставок и накладок порогов дверей, и наружный – посредством монтажа сквозных отверстий.

  • Пластиковые пороги – конструкции, характеризующиеся низкой износостойкостью, в связи с чем, они используются только для обустройства межкомнатных дверей. Несмотря на то, что производители предлагают межкомнатные пороги из пластика в обширной цветовой гамме, их использование ограничивается их низкой прочностью, которая приводит к повреждению порога в случае чрезмерного механического воздействия на него. Неудивительно, что пластик преимущественно используется для обустройства порогов пластиковой двери;
  • Каменные или бетонные пороги являются наиболее дорогостоящими и износостойкими конструкциями. Их отличительной особенностью является сложность монтажа в случае уже установленной дверной коробки;
  • Пробковые пороги за счет гибкости и эластичности используемого материала используются в качестве межкомнатных конструкций там, где необходимо обыграть перепад уровней пола;
  • Пороги, отделанные ламинатом, могут использоваться только в сочетании со схожим материалом напольного покрытия. Отличительной особенностью таких порогов является склонность к постепенному изменению формы в условиях повышенного воздействия влаги.

Важно! Влагостойкость – неотъемлемая техническая характеристика межкомнатных порогов. Материалы для межкомнатных порогов, устанавливаемые в условиях перехода плитки к ламинату, обязательно должны характеризоваться этим качеством, так как указанный переход чаще всего наблюдается в ванной или кухне, где вода зачастую попадает на пол и может скапливаться под порогами.

Основные преимущества дверных порогов

  • Установка межкомнатных и входных дверных порогов способствует повышению звукоизоляционных характеристик двери.  Однако, говоря об этом преимуществе, важно учитывать материал, из которого изготовлено дверное полотно. Массивная дверь, изготовленная из древесины, обладает более высокими звукоизоляционными характеристиками, в отличие от аналогов из менее прочных материалов;

Важно! Если вы устанавливаете порог в целях повышения звукоизоляционных характеристик двери, приобретая дверную коробку, отдавайте предпочтение конструкциям, оснащенным резиновым уплотнителем.

  • Наличие межкомнатного порога в дверной коробке кухонной двери препятствует чрезмерному оттоку кислорода из соседних помещений в случае установки на кухне двухконтурного котла, оснащенного открытой камерой. В этом случае эффективнее установить пластиковое окно, характеризующееся наличием функции микропроветривания, что будет способствовать своевременному поступлению в помещение свежего кислорода;
  • Также наличие порогов кухонной двери позволяет предотвратить проникновение дыма от масла и посторонних запахов, возникающих в процессе приготовления пищи, в другие помещения. Однако только межкомнатный порог не в состоянии полностью уберечь соседние помещения от запахов и дыма – в этом случае еще необходимо установить вытяжной вентилятор, оснащенный естественной вентиляцией, или вытяжку над плитой;
  • Входные пороги обеспечивают эффективную защиту помещения от сквозняков и пыли;

Целесообразность установки дверей с порогами в ванной и туалете

Туалет и ванная комната – помещения, где установка порогов дверей зачастую бывает вполне оправданной. Польза от установки межкомнатных порогов в этом случае может быть наглядно продемонстрирована, если имеется перепад уровня пола в этих помещениях (особенно, если уровень пола в ванной выше, чем в соседних комнатах). Несмотря на эффективность данной конструкции, быть уверенным в том, что наличие данной конструкции полностью спасет от затопления другие помещения не стоит. Да и надеяться на то, что деревянные пороги будут эффективно эксплуатироваться в течение длительного времени не стоит. Но, несмотря на это, в случае скопления небольшого количества влаги, можно быть уверенным, что порог защитит остальные помещения от проникновения в них влаги.

Важно! Если вы устанавливаете порог двери в ванную комнату в качестве гидроизоляционного препятствия в случае неполадок водопровода, специалисты рекомендуют отдавать предпочтение бетонным или каменным межкомнатным порогам.

Установка порога межкомнатной двери: как выбрать подходящие порожки

После того, как вы осуществили настил полов в смежных комнатах и установили дверное полотно,  измерьте длину и ширину щели, образовавшейся на стыке напольных покрытий. Необходимость предварительных замеров объясняется тем, что строительные магазины предлагают пороги различной ширины и длины;

Если имеется несовпадение уровней пола в смежных комнатах, необходимо отдать предпочтение разноуровневым порогам, которые также имеются в продаже;

Чтобы создать идеально ровное горизонтальное соединение между полами одного уровня, специалисты рекомендуют использовать пробковый компенсатор или, так называемую, накладку порогов двери, изготавливаемую из натурального пробкового дерева. Данная деталь является незаменимой в случае установки межкомнатных порогов в помещении с резкими перепадами температуры и влажности (например, зимние сады, бассейны, сауны). Их необходимость обусловлена способностью пробки шириной 10 мм сжиматься и расширяться практически в два раза.

Наиболее распространенные способы установки порогов дверей

Установка деревянного порога

Чаще всего вопрос: «Как сделать порог входной двери?» является актуальным в том случае, если возникает необходимость полной замены двери или в случае выхода из строя старого порога по каким-либо причинам. В этом случае перед установкой порога необходимо провести ряд подготовительных мероприятий. Они подразумевают выбор материала для порога входной или межкомнатной двери, а также его стилистическое оформление.

  • Если вы отдаете предпочтение дереву, приобретайте в строительном магазине готовый порог, размеры которого соответствуют параметрам дверного проема. Перед установкой осуществляют демонтаж старого порожка и производят очистку посадочной площадки от остатков старых строительных материалов. Если в процессе демонтажных мероприятий произошло частичное разрушение бетонной стяжки, необходимо удалить отколовшиеся элементы стяжки и произвести выравнивание поверхности бетонным раствором.  
  • Далее необходимо определиться с размерами будущего порожка. Если вы осуществляете замену старого порога, то конструкция, оставшаяся после демонтажа старого порога, послужит шаблоном для изготовления нового порога.

  • К установке порога приступают после окончательного высыхания раствора. Для этого определяют высоту порога и, в соответствии с произведенными измерениями, в нижней части боковых стоек дверной коробки сделайте пазы. Далее измерьте ширину дверной коробки и обрежьте по ней деревянную заготовку. После этого вставьте ее на место и осторожно подбивайте ее молотком через деревянную прокладку.
  • Деревянный порог просверлите в 2-3 местах насквозь таким образом, чтобы на основании остались четкие отметины. Уберите порог  и по оставшимся на бетонной поверхности отметкам просверлите отверстия в бетоне, после чего забейте в них дюбели.
  • Установите деревянный порог на место и прикрутите его с помощью саморезов, глубоко утопив шляпки  в деревянную планку. После этого осуществите маскировку образовавшихся отверстий с помощью шпаклевки.

Важно! Если вы осуществляете монтаж деревянного порога в ванной или туалете, он должен быть такой высоты, чтобы между порогом и дверным полотном оставался промежуток от 5 до 8 мм, необходимый для  обеспечения притока свежего воздуха в санузел и эффективной работы приточно-вытяжной системы.

Установка металлического порога производится аналогичным образом. Единственное, в чем есть отличия – это необходимость дополнительных инструментов, таких как болгарка и ножовка для резки металла.

Внешний и внутренний способы крепления порогов двери

Несмотря на то, что порог, в котором просверлены сквозные дырки, легко крепится (внешний способ крепления), изделие со скрытым или внутренним способом крепления наиболее предпочтительно с точки зрения эстетических соображений. Особенно это касается порогов из ламината, которые требуют аккуратного внешнего вида. Скрытое крепление осуществляется следующим образом:  подобные пороги состоят из двух частей, при этом нижняя часть закрепляется к полу с помощью саморезов к полу, тогда как декоративный верх закрепляется поверх крепежной планки и приклеивается или защелкивается.

Важно! Линия, соединяющая два разных покрытия, должна располагаться ровно нижнего края посередине закрытой двери. В противном случае, находясь в другой комнате в положении лежа или сидя, вы сможете увидеть часть пола в другой комнате, даже в случае полностью закрытой двери.

Что делать в случае разноуровневых полов?

В этом случае специалисты рекомендуют использовать разноуровневые порожки или широкие напольные порожки, которые закрепляются под углом. Если имеется разница пола от 3-х мм до 2 см, вы легко сгладите разницу пола с помощью разноуровневых порожков, установка которых производится аналогично установке одноуровневых порожков.

Гильотинный порог – «умная» новинка

Ноу-хау современный разработчиков является эстетичное и практичное изобретение — гильотинный порог, не только улучшающий внешний вид напольного покрытия, но и облегчающий уборку помещения.

Принцип устройства «умного порога»

  • Благодаря тому, что он врезается в нижний торец дверного полотна, при открытой двери его не видно. Конструктивно представляет собой П-образный алюминиевый профиль, оснащенный пружинным механизмом с резиновым уплотнителем;

Важно! Врезка гильотины осуществляется на глубину не менее 20 мм, в связи с чем, его нецелесообразно устанавливать в дешевых полых дверях с небольшой толщиной бруса.

  • Его конструкция функционирует следующим образом: со стороны петель к двери крепится металлическая полоска, оснащенная кнопкой, которая нажимается при закрывании двери. При этом происходит срабатывание пружинного механизма, который способствует опусканию резинового уплотнителя до уровня пола;
  • Эксплуатационный срок гильотинного порога превышает 25 лет;
  • Недостаток конструкции заключается в необходимости проведения дополнительных плотницких работ по врезке порога в дверное полотно.

Установка порога межкомнатной двери видео

Установка порогов — Домашний мастер в Мурманске

Преимущества установки межкомнатных порогов

Порог между помещениями является нижней частью дверной коробки и выполняет следующие полезные функции:

  • скрывает разность уровня пола в смежных комнатах, придавая интерьеру законченный вид;
  • обеспечивают плотное закрывание двери, благодаря чему сводятся до минимума сквозняки и уменьшается проникновение в помещение запахов и звуков;
  • при сантехнических проблемах порог способствует локализации разлитой воды в месте возникновения аварии, не давая ей затопить всю квартиру.
  • далее…

Далеко не в каждый интерьер гармонично вписывается межкомнатный порог, ведь при его установке можно наблюдать такие негативные моменты, как:

  • порог только портит вид нового красивого одноуровневого покрытия, например, ламината;
  •  из-за выступающей над поверхностью пола конструкции порог может стать причиной падения человека, особенно это актуально для квартир и домов, где проживают пожилые люди или маленькие дети. Для лиц с ограниченными возможностями это сооружение также представляет неудобство.

Как установить межкомнатный порог

Основные операции по установке любого порога заключаются в следующих действиях по порядку их выполнения:

  1. Перед установкой нового порога в первую очередь необходимо аккуратно демонтировать старый порог. Для этого следует выпилить порог с двух сторон ножовкой по дереву, а затем легкими движениями молотка и ломика расшатать и извлечь всю конструкцию. Применение силы здесь должно быть минимальным, потому что в противном случае может нарушиться конфигурация всей дверной коробки.
  2. Замер длины будущего порога. Для этого аккуратно и тщательно нужно измерить расстояние между двумя краями дверного косяка, используя для этой цели рулетку или сантиметровую ленту.
  3. Отметить карандашом на новом погонажном изделии измеренную величину и выпилить ножовкой кусок порога заданного размера.
  4. Характер и сложность дальнейших монтажных работ зависят от разновидности конструкции каждого конкретного дверного проема.

Услуги по установке порогов

Очень часть с установкой нижней части дверной коробки невозможно справиться самостоятельно. Бывает, что для этого не хватает опыта ремонтных работ, а может быть, просто нет времени. Решить проблему установки межкомнатного порога помогут наши специалисты — профессионалы отделочных работ. Они не только выполнят замер дверного проема, демонтаж и монтаж изделия, но и помогут подобрать индивидуальный, наиболее подходящий для вашего помещения, вариант. Мы быстро выезжаем по заявке, гарантируем высокое качество выполненной работы по доступной цене.

Монтаж порожков — цена на монтаж алюминиевых порожков

Стоимость услуг по установке напольного порожка у нас

Наша компания оказывает различные услуги по монтажу линолеума на пол, в том числе мы осуществляет установку стыковых элементов. Мы предлагаем свои услуги по выполнению данных работ. Цена на монтаж порожка является относительно небольшой, что позволит вам без особых затрат получить качественные  услуги от нашей компании. Цена монтажа гибкого стыкового элемента, а также изделий из других материалов и видов практически не отличается.

Как правильно выбрать напольный порожек?

  • После того как будут уложены напольные покрытия в смежных комнатах и произведен монтаж дверной коробки, необходимо снять замеры щели по длине и ширине. По этим размерам будет соответственно выбран стыковой элемент.
  • Если полы в комнатах получились с разным уровнем, то здесь необходимо будет купить разноуровневый стык-порог.
  • Основным материалом для порожков является алюминий, который на рынке представлен по фактуре и цвету в широком ассортименте.
  • Можно также купить порожки из латуни или нержавейки. Продаются и деревянные изделия, которые прихотливы в своем уходе. Наименее популярными являются пластиковые стык-пороги, которые имеют небольшой  срок службы.

Традиционный метод монтажа алюминиевых порожков

Для начала необходимо точно вымерить, какой длины стык-порог вам необходим. Затем, перенести этот размер на сам элемент и отрезать с помощью болгарки необходимый кусок. Монтаж алюминиевого изделия осуществляется саморезами, которые не применяются только в случае бетонного пола. В этой ситуации необходимо приложить порожек к поверхности пола и отметить места под крепление. При помощи перфоратора сверлим нужное количество отверстий, в которые вставляем дюбеля. После этого остается зафиксировать стыковой элемент саморезами.

Скрытый метод крепления стык-порога и гибкого порожка

Очень часто предпочитают крепить порожек именно с наличием скрытого крепления. Выбирая этот более трудоемкий метод, можно добиться более эстетичного вида, особенно в тех случаях, когда напольным покрытием является ламинат, который бы не хотелось портить бросающимся в глаза креплением. Красота такого метода обусловлена тем, что скрытое крепления состоит из двух частей. Нижняя часть стыкового элемента, в виде планки, крепится саморезами к поверхности пола, а декоративная часть накладывается сверху посредством клея или методом скрытого замка.

Как поступать при разных уровнях полов в смежных комнатах

В данном случае можно применить специальные разноуровневые порожки или использовать изделия, которое имеет большую ширину. Крепить его надо под углом. При помощи стык-порога с разными уровнями можно сгладить поверхность перепада высот, размер которых может составлять от 3 мм и до 2 см. При этом стоить с максимальной точностью, померить разницу между полами.

Если у вас остались еще какие-либо вопросы, вы можете в любое время обратиться за консультацией к менеджерам нашей компании.

Как установить порог на балкон

Я нередко слышу от людей, что пластиковый порог на балкон прогибается, когда на него наступают. Услышав об этом, некоторые клиенты даже отказываются устанавливать такой порог на балкон и просят придумать ему альтернативу.

Как Вы уже поняли, речь в этой статье пойдет о прочности пластикового порога на балконную дверь, а точнее о том, как быстро и качественно его установить. А главное не дорого, то есть ни прибегая к дополнительным затратам на материалы.

Пластиковый порог на балкон

Во-первых, надо знать, почему порог прогибается. Это не от того, что он пластиковый. Это от того, что устанавливают его халтурщики (не квалифицированные мастера). Здесь два варианта. Либо монтажники торопятся, либо не знают как сделать правильно.

Да, пластиковый порог — это тот же подоконник ПВХ. Он имеет некую гибкость. Но, если положить подоконник на ровную и прочную поверхность, и наступить на него, то уверяю Вас, он не прогнется!

Поэтому, далее я расскажу, как правильно установить порог на балкон, даже если этот порог не премиум класса. Вообще, есть два способа:

  1. Быстрый, качественный и дешевый — установка порога на точечных опорах
  2. Долгий, затратный, ну в общем «геморройный», но тоже качественный — установка порога на плиту из раствора или пенополистирола

Как установить пластиковый порог на балкон на точеных опорах?

Это тот самый способ, который я постоянно использую уже много лет.

Порог на точечных опорах. С виду все просто, но есть определенный порядок действий, который надо проделать. Начнем по порядку. Но прежде, небольшое отступление.

Моя личная рекомендация — устанавливать пластиковый порог только с внутренней стороны балконной двери. С внешней стороны, то есть на балконе, пластиковый порог устанавливать не надо. Заметьте, ведь в советских домах, да и не только, где ставили деревянные окна, снаружи на балконах ни каких порогов не было. Делался не большой выступ кирпичный или бетонный, который штукатурился и все на этом. Если, Вы ставите себе пластиковый порог на балкон с внешней стороны балконной двери, то как правило этот порог будет выше и шире старого, и уж тем более выше пола на балконе.

А теперь внимание — самое главное. Представьте, что Вы, при выходе на балкон из комнаты сначала нормально наступаете на внутренний пластиковый порог, который как правило равен длине Вашей стопы, затем Вы переступаете собственно саму коробку ПВХ профиля двери, а потом на Вашем пути вырастает порог, как правило шириной 15 см, на который не помещается стопа человека. То есть, Вам придется этот внешний порог переступать, причем это будет сделать сложнее, чем переступить старый советский порог(особенно пожилым людям), и следовательно придется все время спотыкаться.

В общем, все это выше написанное для того, чтобы было понятно, что установка пластикового порога снаружи балконной двери — не целесообразна. И далее, речь пойдет только о внутреннем пороге.

Итак, порядок действий следующий. После установки балконной двери, или балконного блока (как правило), наступает очередь порога. Упустим подробности о том, как замерить и отрезать порог. Это в другой статье. Далее, берем следующий комплект инструментов:

 

В первую очередь, берем обрезок от порога. Как правило его длинна практически равна выносу порога. Подсовываем этот обрезок под раму двери, например с левого края, и подкладываем деревянные колобашки, которые колются с помощью строительного ножа и молотка под этот обрезок так, чтобы он прижался к раме. Как Вы понимаете, потом вместо обрезка будет порог, который встанет точно так же.

После того, как наш обрезок прижат к низу рамы двери, то есть плотно заходит под раму, нужно выставить этот обрезок в горизонтальный уровень, так как будет потом установлен порог. И соответственно, подложить колобашки под середину, чтобы не было прогиба. Таким образом, левый ряд будет выставлен. Затем, все то же самое нужно проделать с каждым рядом. Если порог меньше одного метра, то достаточно четыре — пять рядов.

Теперь, когда все точечные опоры выставлены, надо убедиться, чтобы они были выставлены в один уровень, то есть в одну линию. Для этого, берем наш пластиковый порог, ранее обрезанный и укладываем его на точечные опоры. Уровнем или угольником проверяем ровность. И также проверяем прогиб. Для этого надо встать на порог и немного походить по нему. Затем, убедившись в том, что все по уровню и прочно, снимаем порог, смачиваем поверхность водой и наносим монтажную пену на опорные точки так, чтобы получился рисунок в виде решетки.

Вот так устанавливается порог на балкон. Да, самое главное не забыть положить на порог груз.

 Как установить пластиковый порог на балкон на плиту из раствора или пенополистирола?

Принцип плиты из раствора понятен всем, поэтому заострять внимание на этом я не буду. Только повторю, что этот способ требует много времени, которого у монтажников окон сами понимаете — нет.

С пенополистиролом тоже сложновато. Здесь нужно, чтобы площадка под порог была ровная. Да и подобрать толщину материала сложно. То есть опять же дорого, сложно и долго.

Другие виды порога на балкон

Как установить пластиковый порог на балкон, Вы теперь знаете. Осталось поговорить о других видах порогов на балкон, а точнее о порогах из других материалов. Таких как:

  • Ламинат
  • Кафельная плитка
  • Линолеум
  • Паркет

Но, лучший порог на балкон — это когда его нет. То есть, когда пол в комнате подходит прямо к балконной двери, и находится на одном уровне с полом на балконе. В этом случае, сбивают бетонный порог, поднимают пол на балконе, переделывают пол в комнате, ну, в общем — это масштабное мероприятие.

Ну что ж, думаю не плохо было бы снять свой видеоролик на тему как установить пластиковый порог на балкон. В ближайшее время выложу. Подписывайтесь на обновления блога, чтобы не пропустить новые статьи.

С уважением, Вячеслав Ланкин.

Установка порога цена в Сургуте l Заказать в Alfamart24.ru

Как оформить заказ в интернет-магазине Alfamart24.ru

Существует несколько удобных способов оформления заказа:

1) Добавить товар к оплате и уже в корзине выбрать удобный вариант оплаты товара.

2) Посчитать товар в рассрочку, для этого необходимов нажать на кнопку, выбрать сроки рассрочки и отправить заявку.

3) Нажать на кнопку получить консультацию для согласования, оформления и подтверждения заказа.

Важно! Во всех вышеперечисленных вариантах с вами свяжется менеджер интернет-магазина и проконсультирует вас перед подтверждением покупки.

Как оплатить товар, заказанный в интернет-магазине Alfamart24.ru?

Удобные варианты оплаты товара , по всем городам России:

1) Рассрочка без % или кредит. 

Рассрочка без процентов или кредит предоставляется в партнерстве с банками. Заполнить анкету и получить предварительное одобрение в течение 15-20 минут можно с нашим менеджером по телефону.

1) Срок: от 6 до 36 мес.
2) ПВ: Можно без первоначального взноса
3) Сумма: от 15 тыс. до 700 тыс.
4) Банки: Почта банк, Тинькофф, ОТП банк, МТС банк
5) Документы: только паспорт
6) Рассмотрение: По телефону, от 5-10 мин.

2) Оплата по частям.

Безопасная покупка:
1. Вы оплачиваете нам 20% от стоимости заказа, для фиксации скидки и передачи заказа в отдел доставки. Мы высылаем Вам на электронную почту чек об оплате и договор. Предоплата делается для подтверждения серьезности ваших намерений.
2. Доплачиваете до 70% после контакта с отделом доставки и запуском заказа в производство.
3. Оставшиеся 30% Вы оплатите нам, убедившись, что Ваш заказ пришел к вам домой или на пункт выдачи заказов, как и ожидалось.

Как внести предоплату?

1) Предоплата или полная оплата через сервис Robokassa — оплатить можно через сайт (кредитной картой, через телефон, qiwi, Евросеть и др.).

2) Выставление счета на физ. или юр. лицо и предоплата или полная оплата по нему через любой банк наличными или безналом.

3) Предоплата или полная оплата через карту наличными, через терминал или банк:
 

В случае, если у вас остались вопросы, вы сможете связаться с вашим менеджером

по телефону: 8 (800) 500-75-18

Как и где получить товар, приобретенный в интернет-магазине Alfamart24. ru

В каждой карточке товара сбоку указаны ориентировочные сроки изготовления и поставки товара.

В некоторых случаях сроки поставки товара согласовываются с менеджером индивидуально.

После заказ в интернет-магазине вы можете получить товар двумя способами:

1) Забрать товар на пункте выдачи товара в вашем городе.

2) Согласовать доставку товара до вашей квартиры или дома.

После оплаты заказа с вами связывается менеджер отдела доставки, с которым вы и согласуете удобный для вас способ.

Как обменять или вернуть товар, приобретенный в интернет-магазине Alfamart24.ru.

Возврат и обмен товара НАДЛЕЖАЩЕГО качества:

Покупатель вправе отказаться от товара в любое время до его передачи, а после передачи товара — в течение 7 календарных дней.

ВАЖНО! Обмен или возврат товара надлежащего качества возможен только в случае, если он не был в употреблении, сохранены его товарный вид, ярлыки, этикетки, упаковка и т. д., потребительские свойства, а также документ, подтверждающий факт и условия покупки указанного товара.

Товар, который изготавливается на заказ (имеющий индивидуально-определенные свойства), обмену и возврату не подлежит (ст. 26.1 п.4, Закон о защите прав потребителей).

При отказе покупателя от товара денежные средства, уплаченные покупателем по договору, за исключением расходов на доставку, возвращаются не позднее, чем через 10 дней со дня предъявления покупателем соответствующего требования и получения товара продавцом.

Возврат и обмен товара НЕНАДЛЕЖАЩЕГО качества:

Покупатель, которому продан товар ненадлежащего качества, если это не было оговорено продавцом и не обнаружено в момент доставки, вправе по своему выбору потребовать:

1. соразмерного уменьшения покупной цены;

2. безвозмездного устранения недостатков товара;

3. замены на товар аналогичной марки (модели, артикула) или на такой же товар другой марки с соответствующим перерасчетом покупной цены;

4. расторжения договора и возврата уплаченной за товар суммы.

Брак и обмен товара при доставке через транспортную компанию:

1. Обнаружение брака на складе ТК: При приемке товара на транспортной компании внимательно осмотрите товар и в случае обнаружения повреждений упаковки отметьте это в акте приема-передачи транспортной компании и напишите претензию на складе транспортной компании. Таким образом вы получите возмещение ущерба или обмен товара на товар надлежащего качества за счет транспортной компании.

2. Обнаружение брака у вас на адресе: При обнаружении брака или отсутствия определенных деталей конструкции, комплектующих, дома или в офисе составляется акт в свободной форме, где описываются недостающие детали или брак.

При возможности необходимо все сфотографировать и отправить на почту продавца [email protected]

Как оформляется возврат, ремонт и обмен товара НАДЛЕЖАЩЕГО и НЕНАДЛЕЖАЩЕГО качества:

Для того, чтобы ускорить процесс обмена, возврата и ремонта товара надлежащего и ненадлежащего качества, вам необходимо заполнить претензию, чтобы менеджер отдела доставки максимально быстро решил данную ситуацию.

Ниже представлены 3 бланка претензии. Выберите бланк, который соответствует вашей ситуации, скачайте его, заполните и отправьте на почту нашего отдела по контролю качества.

1) Обмен, ремонт или возврат товара НЕНАДЛЕЖАЩЕГО качества — СКАЧАТЬ

2) Обмен или возврат товара НАДЛЕЖАЩЕГО качества — СКАЧАТЬ

3) Бланк претензии на обмен или возврат предоплаченного, но не полученного товара — СКАЧАТЬ

Все претензии по качеству товара и установки направляются на почту: [email protected]

Рассмотрение претензии и обратная связь в течение 10 дней.

Настройка порогов и предупреждений

Мы меняем наш пользовательский интерфейс. Некоторая информация может быть еще не актуальной. Пожалуйста, проверьте От классического до нового пользовательского интерфейса.

Настройка порогов

Каждый датчик (например, время процессора, доступная память и т. д.) имеет свои пороговые значения. Давайте просмотрим и отредактируем эти значения для конкретного датчика:

  1. Найдите нужное устройство, выбрав Инфраструктура > Список устройств и щелкнув имя устройства.

    Совет: Чтобы быстро изменить собственные настройки пользователя, щелкните свое имя пользователя в правом верхнем углу экрана.

  2. Теперь мы смотрим на настройки устройства. На вкладке «Общие» мы можем убедиться, что устройство активно, и что Отправить оповещения для этого устройства также активен.
  3. На вкладке Датчики мы видим все датчики для этого устройства. Щелкните имя датчика (например, выберите Процессорное время ), чтобы просмотреть его настройки.

    Совет: если вы хотите отправить копию предупреждений по электронной почте на несколько адресов, вы можете ввести дополнительные адреса электронной почты в самом определении предупреждения, не создавая для него дополнительных пользователей.

  4. Настройки по умолчанию должны подойти. На вкладке «Свойства датчика» мы можем найти пороговые значения для этого датчика:
  • Слишком высокое значение уровня предупреждения : Мы будем генерировать предупреждение, когда показания датчика превысят это значение. Для датчика времени процессора это значение обычно устанавливается равным 90%.
  • Значение слишком высокое, уровень ошибки : Мы сгенерируем ошибку, когда показания датчика превысят это значение. Для датчика времени процессора это значение обычно устанавливается равным 95%.

Вы можете настроить эти значения в соответствии со своими потребностями. Новые настройки вступят в силу немедленно, когда вы нажмете Сохранить .

Совет: Вы можете просмотреть, возникли ли какие-либо предупреждения или ошибки, перейдя к Dashboards > Обзор ошибок .

Настройка оповещений

Ваша учетная запись уже должна содержать настройки определения предупреждений по умолчанию, но вы можете изменить их или создать дополнительные определения предупреждений.

  1. Перейдите к Оповещения > Показать определения оповещений и щелкните имя существующего определения оповещения (например, выберите Оповещение по умолчанию ).Либо создайте новое определение оповещения, выбрав Оповещения > Добавить определение оповещения .
  2. На вкладке определения оповещения мы можем проверить, активны ли эти настройки оповещения и какие устройства и группы устройств покрываются этим определением оповещения. Определение предупреждения по умолчанию распространяется на все устройства, но вы можете выбрать любую комбинацию. Устройства и группы могут быть даже охвачены несколькими определениями предупреждений, если вы хотите.
  3. На вкладке Уровень эскалации мы можем указать, как быстро должно быть отправлено оповещение и кому.
  • Превышение времени ожидания (более серьезное) : Мы создадим предупреждающее сообщение, если состояние устройства останется на уровне предупреждения (желтый) или ошибки (красный) более 5 минут. Вы можете настроить это значение здесь.
  • Тайм-аут (менее серьезный) : Мы немедленно сгенерируем сообщение (через 0 минут), если состояние устройства вернется к OK (зеленый). Вы можете настроить это значение здесь.
  • Пользователи и группы пользователей : Укажите, какие пользователи должны получать сообщение при срабатывании этого определения оповещения.

Другие настройки включают настройки напоминаний, отправку предупреждений по электронной почте и/или SMS/текстовых сообщений, а также любые дополнительные адреса электронной почты, на которые следует получать копии предупреждений по электронной почте. Не забудьте указать номер мобильного телефона в настройках пользователя, если хотите получать SMS/текстовые оповещения на свой телефон.

Совет: Вы можете просмотреть, были ли отправлены какие-либо предупреждающие сообщения (по электронной почте или SMS), выбрав Оповещения > Список оповещений .

(PDF) Настройка пороговых значений и оптимизация производительности в адаптивной фильтрации

В целом, однако, мы ожидаем, что методы модификации запросов, которые были найдены для

, работающие при других настройках, будут хорошо переноситься в фильтрацию. Для этого применения не было разработано никаких специальных методов. Упомянутые безмодельные методы не использовались в экспериментах по фильтрации

, описанных здесь, отчасти из-за их вычислительных требований.

Пороговые и оценочные меры

Проблема установки и адаптации пороговых значений для фильтрации является серьезной.Некоторые аспекты

обсуждаются Калланом (1998), чьи методы основаны на идее запуска

с низким порогом (чтобы убедиться, что некоторые документы извлекаются изначально),

, а затем адаптации его путем его повышения. сделать профиль более избирательным. Некоторый такой механизм

включен в методы, обсуждаемые ниже; тем не менее, кажется рискованным иметь алгоритм

, который может только повысить порог.

Прежде чем обсуждать пороговое значение, полезно представить один аспект трека фильтрации TREC

, а именно используемые меры оценки.Из приведенного ниже обсуждения

будет совершенно ясно, что некоторые аспекты системы, особенно компонент установки и адаптации пороговых значений,

, должны быть тесно связаны с мерой, используемой для оценки системы. В отличие от поиска adhoc,

, где хорошие методы часто хороши для любой из различных связанных с релевантностью мер

производительности, пороговая адаптация должна быть настроена специально для меры оценки

. В реальных условиях это означало бы, что должен быть механизм, позволяющий

получать от пользователя четкое указание на то, как он/она будет оценивать результат — не столько по релевантности, сколько по количеству.Это указание может в самом простом случае быть предположением о том, сколько

документов может быть в указанный период, или сколько

пользователь хотел бы видеть.

Показатели эффективности фильтрации TREC-9 описаны в Robertson (2002). Основными показателями

были линейная мера полезности (T9U) и «ориентированная на точность» мера

(T9P). Последний основан на целевом количестве документов, которые необходимо извлечь за определенный период.

Ниже мы обсудим установку пороговых значений для каждой из этих мер с некоторыми указаниями на то, как

методы могут быть распространены на другие меры.

Пороговое значение для задачи, ориентированной на точность: основные идеи

В задаче, ориентированной на точность, мы должны попытаться получить лучшие документы за

смоделированного срока службы профиля. Основное требование — установить порог таким образом, чтобы получить

близко к этому количеству документов за период, корректируя его по мере необходимости. (Как указано выше, мы полагаемся на запрос и на стандартные методы модификации запроса, чтобы максимально приблизиться к лучшим документам. ) Таким образом, мы должны быть в состоянии предсказать, какое количество

документов даст нам заданный порог. На данный момент оказывается, что порог

будет относиться только к количеству документов, а не к их качеству (которое определяется запросом

). Ниже мы увидим, что это не обязательно так; тем не менее, нам определенно нужно

, чтобы предсказать количество.

При наличии профиля и некоторой истории потока документов (то есть некоторых накопленных

документов, взятых из потока к этому моменту времени), безмодельный подход к количественному предсказанию

является более-или- менее очевидно.То есть, если мы запустим запрос для

накопленной коллекции на данный момент и ранжируем документы обычным способом, то очевидное

предсказание будущего количества документов, набравших заданный балл, состоит в том, чтобы посмотреть на это прошлое

число и отрегулируйте пропорционально. (Для этого также требуется оценка общего размера потока

5

Пороговое значение окружения ганглиозных клеток сетчатки кошки

1. Наклон кривых, связывающих логарифм порога приращения с логарифмом фоновой яркости в ганглиозных клетках сетчатки кошки, зависит от площади и продолжительности тестового стимула, как и в психофизических экспериментах на людях. 2. При использовании стимулов большой площади и большой продолжительности наклоны в среднем составляют 0-82 и приближаются к 1 (закон Вебера) в самых крутых случаях. Небольшие стимулы давали в среднем 0-53 для единиц в центре при использовании коротких стимулов и 0-56 для единиц вне центра при использовании длинных стимулов. Наклоны ниже 0-5 (закон квадратного корня) не были обнаружены в расширенном диапазоне яркостей.3. В отдельных единицах наклон был, как правило, больше для более крупных и длинных тестовых стимулов, но ни один образец не показал полной степени изменения наклона от 0-5 до наклона 1. отношения, а также для порогов, либо оцененных на слух, либо оцененных расчетным путем. 5. Более крутой наклон кривых для тестовых стимулов большой площади и длительной продолжительности по сравнению с небольшими длительными стимулами связан с повышенной эффективностью антагонизма со стороны окружающего мира на высоком фоне. Это изменение может быть менее выражено в смещенных от центра единицах, одна из которых (вероятно, переходная Y-типа) не показала разницы в наклоне и дала параллельные пороговые кривые площади при широко разнесенных фоновых яркостях, подтверждая важность дифференциальной эффективности объемного звучания в изменении наклон кривых. 6. В единицах с он-центром повышенная относительная эффективность окружающего пространства связана с той частью приподнятого фонового света, которая падает на центр рецептивного поля. 7. Предполагается, что переменный объемный звук функционирует как регулятор с нулевым смещением, который устанавливает пороговое значение возбуждения, необходимое для генерации импульсов, и что это отдельно от адаптивных механизмов установки усиления.Возможно, именно поэтому ганглиозные клетки поддерживают высокую инкрементальную чувствительность, несмотря на сильное сохраняющееся возбуждение, которое в противном случае вызывало бы нелинейность ответа на сжатие.

Порог блокировки учетной записи (Windows 10) — безопасность Windows

  • Статья
  • 7 минут на чтение
  • 9 участников

Полезна ли эта страница?

да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Относится к

Описывает рекомендации, расположение, значения и соображения безопасности для параметра политики безопасности Порог блокировки учетной записи .

Артикул

Параметр политики Порог блокировки учетной записи определяет количество неудачных попыток входа, которые приводят к блокировке учетной записи пользователя. Заблокированную учетную запись нельзя использовать, пока вы не сбросите ее или пока не истечет количество минут, указанное в параметре политики продолжительности блокировки учетной записи. Вы можете установить значение от 1 до 999 неудачных попыток входа или указать, что учетная запись никогда не будет заблокирована, установив значение 0. Если порог блокировки учетной записи установлен на число больше нуля, учетная запись продолжительность блокировки должна быть больше или равна значению счетчика блокировки учетной записи после сброса.

Атаки методом перебора паролей могут быть автоматизированы для перебора тысяч или даже миллионов комбинаций паролей для любой или всех учетных записей пользователей.Ограничение количества неудачных попыток входа почти сводит на нет эффективность таких атак. Однако важно отметить, что атака типа «отказ в обслуживании» (DoS) может быть выполнена на домене, для которого настроен порог блокировки учетной записи. Злоумышленник может программно попытаться провести серию атак на пароли всех пользователей в организации. Если количество попыток превышает значение Порог блокировки учетной записи , злоумышленник потенциально может заблокировать каждую учетную запись.

Неудачные попытки разблокировать рабочую станцию ​​могут привести к блокировке учетной записи, даже если параметр Интерактивный вход: Требовать аутентификацию контроллера домена для разблокировки безопасности рабочей станции отключен. Windows не нужно связываться с контроллером домена для разблокировки, если вы вводите тот же пароль, с которым вы вошли в систему, но если вы вводите другой пароль, Windows должна обращаться к контроллеру домена, если вы изменили свой пароль с другого компьютера. .

Возможные значения

Можно настроить следующие значения параметра политики Порог блокировки учетной записи :

  • Определяемый пользователем номер от 0 до 999
  • Не определено

Поскольку уязвимости могут существовать, когда это значение настроено, а когда нет, организациям следует взвесить выявленные угрозы и риски, которые они пытаются уменьшить. Сведения об этих параметрах см. в разделе «Контрмеры» в этой статье.

Лучшие практики

Выбранный порог представляет собой баланс между эффективностью работы и безопасностью и зависит от уровня риска вашей организации. Чтобы допустить ошибку пользователя и предотвратить атаки методом грубой силы, базовые показатели безопасности Windows рекомендуют, чтобы значение 10 могло быть приемлемой отправной точкой для вашей организации.

Как и в случае с другими параметрами блокировки учетной записи, это значение является скорее рекомендацией, чем правилом или передовой практикой, поскольку не существует универсального решения.» Дополнительные сведения см. в разделе Настройка блокировки учетной записи.

Реализация этого параметра политики зависит от вашей операционной среды; векторы угроз, развернутые операционные системы и развернутые приложения. Дополнительные сведения см. в разделе Рекомендации по реализации в этой статье.

Местоположение

Конфигурация компьютера\Параметры Windows\Параметры безопасности\Политики учетных записей\Политика блокировки учетных записей

Значения по умолчанию

В следующей таблице перечислены фактические и действующие значения политики по умолчанию. Значения по умолчанию также перечислены на странице свойств для параметра политики.

Тип сервера или объект групповой политики (GPO) Значение по умолчанию
Политика домена по умолчанию 0 неверных попыток входа
Политика контроллера домена по умолчанию Не определено
Настройки автономного сервера по умолчанию 0 неверных попыток входа
Действующие настройки контроллера домена по умолчанию 0 неверных попыток входа
Действующие параметры рядового сервера по умолчанию 0 неверных попыток входа
Действующие параметры GPO по умолчанию на клиентских компьютерах 0 неверных попыток входа

Управление политиками

В этом разделе описаны функции и инструменты, которые помогут вам управлять этим параметром политики.

Требования к перезапуску

Нет. Изменения этого параметра политики вступают в силу без перезагрузки компьютера, если они сохраняются локально или распространяются через групповую политику.

Вопросы реализации

Реализация этого параметра политики зависит от вашей операционной среды. Учитывайте векторы угроз, развернутые операционные системы и развернутые приложения. Например:

  • Вероятность кражи учетной записи или DoS-атаки зависит от системы безопасности ваших систем и среды.Установите порог блокировки учетной записи с учетом известного и предполагаемого риска этих угроз.

  • При согласовании типов шифрования между клиентами, серверами и контроллерами домена протокол Kerberos может автоматически повторять попытки входа в учетную запись, которые учитываются в пороговых ограничениях, установленных в этом параметре политики. В средах, где развернуты разные версии операционной системы, согласование типа шифрования увеличивается.

  • Не все приложения, используемые в вашей среде, эффективно управляют количеством попыток входа пользователя.Например, если соединение постоянно обрывается, когда пользователь запускает приложение, все последующие неудачные попытки входа учитываются в пороге блокировки учетной записи.

Дополнительные сведения о базовых рекомендациях по безопасности Windows для блокировки учетной записи см. в разделе Настройка блокировки учетной записи.

Вопросы безопасности

В этом разделе описывается, как злоумышленник может использовать функцию или ее конфигурацию, как реализовать контрмеру и возможные негативные последствия реализации контрмеры.

Примечание

Политика порога блокировки будет применяться как к локальным пользователям рядовых компьютеров, так и к пользователям домена, чтобы разрешить проблемы, описанные в разделе «Уязвимость». Однако встроенная учетная запись администратора, хотя и является учетной записью с высоким уровнем привилегий, имеет другой профиль риска и исключена из этой политики. Это гарантирует отсутствие сценария, при котором администратор не может войти в систему для устранения проблемы. Администратору доступны дополнительные стратегии защиты, например надежный пароль.См. также Приложение D: Защита встроенных учетных записей администраторов в Active Directory.

Уязвимость

Атаки методом перебора паролей могут использовать автоматизированные методы для перебора миллионов комбинаций паролей для любой учетной записи пользователя. Эффективность таких атак можно практически свести на нет, если ограничить количество неудачных попыток входа в систему. Однако DoS-атака может быть выполнена на домене, для которого настроен порог блокировки учетной записи. Злоумышленник может программно попытаться провести серию атак на пароли всех пользователей в организации.Если количество попыток превышает пороговое значение блокировки учетной записи, злоумышленник может заблокировать каждую учетную запись без каких-либо специальных привилегий или аутентификации в сети.

Примечание

Этот параметр политики не противодействует автономным атакам с использованием пароля.

Контрмеры

Поскольку уязвимости могут существовать, когда это значение настроено и когда оно не настроено, определены две отдельные контрмеры. Организации должны взвесить выбор между ними, основываясь на выявленных угрозах и рисках, которые они хотят снизить.Два варианта контрмеры:

  • Установите для параметра Порог блокировки учетной записи значение 0. Эта конфигурация гарантирует, что учетные записи не будут заблокированы, и предотвратит DoS-атаку, которая преднамеренно пытается заблокировать учетные записи. Эта конфигурация также помогает сократить число обращений в службу поддержки, поскольку пользователи не могут случайно заблокировать свои учетные записи. Так как это не предотвращает атаку грубой силы, эту конфигурацию следует выбирать только в том случае, если явно выполняются оба следующих критерия:

    • Параметр политики паролей требует, чтобы все пользователи имели сложные пароли из восьми или более символов.
    • Имеется надежный механизм аудита для оповещения администраторов о серии неудачных попыток входа в среду.
  • Настройте параметр политики Порог блокировки учетной записи на достаточно высокое значение, чтобы предоставить пользователям возможность случайно ввести свой пароль несколько раз, прежде чем учетная запись будет заблокирована, но убедитесь, что атака с подбором пароля по-прежнему блокирует учетную запись.

    Базовые показатели безопасности Windows рекомендуют настроить пороговое значение в 10 неверных попыток входа, что предотвращает случайную блокировку учетной записи и сокращает количество обращений в службу поддержки, но не предотвращает DoS-атаку.

    Использование этого типа политики должно сопровождаться процессом разблокировки заблокированных учетных записей. Должна быть возможность реализовать эту политику всякий раз, когда это необходимо, чтобы помочь смягчить массовые блокировки, вызванные атакой на ваши системы.

Потенциальное воздействие

Если этот параметр политики включен, заблокированную учетную запись нельзя использовать, пока она не будет сброшена администратором или пока не истечет время блокировки учетной записи. Включение этого параметра, скорее всего, вызовет ряд дополнительных обращений в службу поддержки.

Если установить для параметра политики Порог блокировки учетной записи значение 0, существует вероятность того, что попытка злоумышленника обнаружить пароли с помощью подбора паролей может остаться незамеченной, если отсутствует надежный механизм аудита.

Если для этого параметра политики задано число больше 0, злоумышленник может легко заблокировать любые учетные записи, для которых известно имя учетной записи. Эта ситуация особенно опасна, учитывая, что для блокировки учетных записей не требуются никакие учетные данные, кроме доступа к сети.

Политика блокировки учетной записи

Конфигурация порога

– Документация Statseeker

Индекс
Обзор

Пороговые значения используются для записи экземпляров заметных событий, происходящих в вашей сети, и, при необходимости, для запуска автоматических предупреждений, уведомляющих вас о таких событиях. Statseeker позволяет настроить пороги против:

  • Любая метрика, собранная Statseeker
  • Как необработанные, так и рассчитанные значения (средние значения, стандартные отклонения, 95-й процентиль, скорость изменения и т. д.)
  • Интерпретационные значения, такие как сила аномалии
  • Не только записанные, но и спрогнозированные значения с использованием линий тренда и спрогнозированных данных на основе вашего конкретного устройства и истории данных о среде

События порогов записываются, когда выполняются все условия, указанные в конфигурации порогов, и каждый раз, когда эти условия выполняются.

Примечание: по умолчанию , пороговые события хранятся в течение 400 дней, после чего удаляются из Statseeker. Это значение можно изменить в соответствии с вашими требованиями (при установке на «0» эти события будут храниться неограниченное время) из Инструмента администрирования.Выбирать:
  • Инструмент администрирования > Сетевое обнаружение — Дополнительные параметры > Дополнительные параметры > Журнал > Сохранить историю пороговых событий для

Пример:
Было настроено пороговое значение, когда использование передачи превышает 95% в течение 10-минутного интервала.

  • Событие не регистрируется , когда использование интерфейса превышает 95%
  • Событие регистрируется , когда среднее использование интерфейса за последние 10 минут превышает 95%
  • Если среднее использование интерфейса остается выше 95% в течение следующих 10 минут, то будет записано другое событие

Пороги могут быть установлены таким образом, чтобы событие записывалось, когда метрика превышает пороговое значение (как описано выше) или когда она переходит из одного «состояния» в другое.Состояния, которые использует Statseeker:

  • Высокий: контролируемое значение выше установленного порогового уровня
  • Низкий: контролируемое значение ниже установленного порогового уровня
  • Неизвестно: отслеживаемое значение в настоящее время не может быть определено, поскольку устройство\интерфейс недостижимо; как правило, потому что он отключен или что-то выше по течению от устройства\интерфейса отключено
Примечание: , если для интерфейсов на устройстве (или группе устройств) установлены пороговые значения «При переходе», и устройство становится недоступным, то событие перехода будет записано для каждого интерфейса на устройстве. Вы можете использовать политику связывания, чтобы сгруппировать все полученные оповещения в одно предупреждающее сообщение и предотвратить бомбардировку оповещений.
Вы также можете использовать конфигурацию восходящего устройства для подавления предупреждений о недоступных нижестоящих устройствах\интерфейсах, когда вышестоящее устройство становится недоступным.

[верх]

Пороговые уровни

Важно адаптировать пороги к вашей сетевой среде. Настоятельно рекомендуется проанализировать вашу сеть, чтобы определить степень обычной активности, и использовать эту информацию при установке пороговых значений, чтобы предотвратить запись пороговых событий в сравнении с активностью, типичной для вашей сети.При установке порога:

  • Будьте избирательны при назначении порога, учитывайте, какие показатели пороговые и на каких устройствах/группах
  • Просмотрите историю этой метрики на этих устройствах и выберите пороговое значение, которое находится за пределами наблюдаемого типичного поведения
  • Не забудьте установить параметр Интервал для порога, чтобы учитывать «пикантное» поведение, часто возникающее при использовании интерфейса и загрузке ЦП и памяти. Очень маленький интервал может быть причиной генерирования чрезмерного количества пороговых событий.
  • Не забывайте учитывать изменения в сети, такие как периоды обслуживания, в отношении предупреждений, генерируемых пороговыми событиями

[верх]

Настройка порога

Чтобы настроить новый порог:

  • Выберите «Инструмент администрирования» > «Управление оповещениями/событиями» > «Конфигурация порога»
  • Нажмите Добавить

Отобразится экран Threshold Configuration .

Поле Обязательно Описание
Имя Имя порога.На это будут ссылаться предупреждения и отчеты.
Государственный Состояние порога:
  • Включено — конфигурация порога генерирует события, когда выполняются пороговые требования
  • Отключено — конфигурация порога не генерирует событий, и никакие оповещения не могут быть вызваны нарушениями этого порога
Атрибут Метрика, для которой будет установлено пороговое значение
Формат Манипуляции с данными (среднее, общее, стандартное отклонение, 95-й процентиль и т. д.)) применяется к метрике
Формат Описание
Среднее Среднее значение показателя за отчетный период
Итого Сумма показателя за отчетный период
Минимум Минимум показателя за отчетный период
Максимум Максимум показателя за отчетный период
Медиана Медиана показателя за отчетный период
Стандартное отклонение Значение одного стандартного отклонения для метрики
95-й процентиль 95-й процентиль (95% наблюдаемых значений лежат ниже этой точки) показателя за отчетный период
Процентиль Пользовательское значение процентиля метрики за отчетный период [0-100]0% = минимум; 50% = медиана; 100% = максимум
Счетчик Количество ненулевых точек данных
Метрика аномалии Целое число [от -100 до +100], указывающее, насколько аномальны данные за отчетный период по сравнению с историей данных метрики на этом устройстве/интерфейсе, и представляют ли эти данные более высокий (положительный показатель аномалии) или более низкий ( отрицательное значение показателя аномалии), чем обычно

Примечание. Значения от -85 до +85 не считаются статистически аномальными.

Аномальная сила Положительное целое число [0–100], указывающее, насколько аномальны данные за отчетный период по сравнению с историей данных метрики на этом устройстве/интерфейсе.

Примечание: значений менее 85 не считаются статистически аномальными.

Тренд Набор параметров для отображения значения метрики, связанного с тенденцией
  • Daily Change: среднесуточное изменение показателя за отчетный период
  • Изменение: числовое изменение, наблюдаемое за отчетный период
  • Изменение в процентах: изменение на процентов за отчетный период
  • Сила: насколько близко линия тренда соответствует данным.Высокая сила означает, что точки данных лежат близко к линии тренда.
  • Прогноз: укажите дату/время в будущем, чтобы увидеть прогнозируемое значение показателя на основе линии тренда

Параметр Отключить проверку границ в расчетах тренда можно снять, чтобы ограничить значения линии тренда верхней/нижней границей исторических данных.

Базовый уровень Извлеките базовое значение для метрики. Базовый процентиль установлен на 50 во всех случаях.

Базовые форматы:

  • Среднее: среднее значение 50-го процентиля по всему базовому диапазону истории
  • Сравнение: разница между базовым 50-м процентилем и наблюдаемым значением
Прогноз Набор вариантов отображения данных прогноза для метрики
  • Значение: значение прогноза для метрики как указанная дата-время
  • Верхний: верхняя граница ожидаемых данных прогноза между настоящим моментом и указанной датой-временем
  • Нижний: нижняя граница ожидаемых данных прогноза между настоящим моментом и указанной датой-временем
  • Ежедневное изменение: среднее дневное изменение показателя между настоящим моментом и указанной датой-временем
Базовая история Временной фильтр, указывающий объем исторических данных, используемых при расчете базовых значений, аномалий или прогнозов. По умолчанию используются предыдущие 6 месяцев (диапазон = сейчас – 180 дней до настоящего момента).
Интервал (мин) Как часто проверяется порог. Примечание. , если временной фильтр не установлен, вместо него используется интервал. Например:
  • Формат: средний
  • Интервал: 5 минут
  • Фильтр времени: не задан

Каждые 5 минут вычисляется среднее значение атрибута за предыдущие 5 минут и сравнивается с пороговым значением.Сравните это со следующим, где установлен временной фильтр.

  • Формат: средний
  • Интервал: 5 минут
  • Временной фильтр: диапазон = от -10 м до текущего момента

Каждые 5 минут вычисляется среднее значение атрибута за предыдущие 10 минут и сравнивается с пороговым значением.

Состояние Порог нарушен, когда метрика выше или ниже порогового значения
Триггер
  • Пока находится в состоянии нарушения — атрибут проверяется через каждый интервал, запись о событии создается, когда атрибут переходит в состояние нарушения или выходит из него. Если оповещение связано с порогом, оно будет срабатывать, когда атрибут переходит в состояние нарушения, и дополнительные предупреждения генерируются через каждый интервал времени, в течение которого атрибут остается в состоянии нарушения.
  • Только при переходе — атрибут проверяется через каждый интервал, запись о событии создается, когда атрибут переходит в состояние нарушения или выходит из него. Если оповещение связано с порогом, то оповещение будет срабатывать, когда атрибут переходит в состояние нарушения, дополнительные оповещения не генерируются, если атрибут остается нарушенным в течение нескольких интервалов.
Формат агрегирования устройств Включить объединение данных с одного устройства. Запускать оповещения на основе:
  • Показатели загрузки ЦП, усредненные по всем ядрам в многопроцессорных системах
  • Использование интерфейса, усредненное по всем интерфейсам на каждом пороговом устройстве
  • Общий трафик или 95-й процентиль по всем интерфейсам на устройстве
Значение Значение, с которым сравнивается отслеживаемая комбинация атрибутов/форматов для запуска события
Фильтр времени
Настройки временного фильтра позволяют установить диапазон данных, который будет использоваться при расчете комбинации Атрибут/Формат. Результат будет сравниваться с пороговым значением, чтобы определить, должно ли инициироваться событие.
Диапазон данных Основные параметры фильтра времени, используемые для заполнения поля запроса фильтра времени.

Примечание: Последний вариант предлагает простое и гибкое назначение временного диапазона.

Часовой пояс Часовой пояс, используемый при сборе данных в указанном диапазоне данных. Если не указано, будет использоваться часовой пояс сервера.
Запрос информации Строка запроса фильтра времени, которая будет использоваться для порога.Содержимое этого поля создается автоматически на основе полей «Диапазон данных» и «Часовой пояс», но его также можно редактировать вручную.

Кнопка «Дополнительно» открывает редактор расширенного фильтра времени.

Фильтры атрибутов
Фильтры атрибутов позволяют ограничить устройства/интерфейсы, к которым будет применяться пороговое значение, на основе атрибута этих устройств/интерфейсов. Несколько фильтров можно применить, нажав соответствующую кнопку (+), и они будут объединены логическим образом И , т.е.е. все должно быть выполнено для запуска события.
Атрибут Атрибут, который будет использоваться для фильтрации устройств для порогового значения
Регулярное выражение Строка RegEx, используемая для сопоставления с атрибутами для фильтрации
Фильтры сущностей
Фильтры объектов позволяют ограничить устройства/интерфейсы, к которым будет применяться пороговое значение, на основе атрибута этих устройств/интерфейсов.Несколько фильтров можно применить, нажав соответствующую кнопку (+), и они будут объединены логическим образом И , т. е. все они должны быть удовлетворены, чтобы событие сработало. Несколько выбранных групп/устройств/интерфейсов в одном фильтре объединяются логическим способом ИЛИ .
Тип Тип объекта, этот выбор заполнит список объектов
Субъекты Группы «Исключить» и «Включить» для выбора объекта
  • Введите имя для порога
  • Выберите атрибут (метрику) для порога, используя раскрывающиеся списки.
  • Задайте все остальные поля в разделе Threshold

Примечание: см. в таблице выше подробную информацию о любом конкретном поле и см. приведенные ниже примеры для демонстрации различных типовых конфигураций.

  • При необходимости установите временной фильтр . Если временной фильтр не установлен, вместо него будет использоваться интервал.
  • При необходимости установите один или несколько фильтров атрибутов , чтобы уточнить выбор устройства\интерфейса, к которому применяется пороговое значение
  • При необходимости установите один или несколько Entity Filters , чтобы уточнить выбор устройства\интерфейса, к которому применяется пороговое значение
  • Нажмите Сохранить, когда закончите

После сохранения конфигурации порога и если состояние порога = Enabled , действия, удовлетворяющие требованиям порога, будут генерировать пороговые события. Эти сгенерированные события регистрируются и могут использоваться для запуска функций оповещения.

Примечание: существующих порогов можно клонировать, чтобы ускорить процесс создания порогов. Это особенно полезно при создании нескольких очень похожих пороговых значений, различающихся одним атрибутом, например целевыми устройствами. Дополнительные сведения см. в разделе Клонирование порога.

[верх]

Комбинация фильтров сущностей

Фильтры множественных сущностей могут быть применены нажатием соответствующей кнопки (+) и объединены логическим образом И , т.е.е. все должно быть выполнено для запуска события. Несколько выбранных групп/устройств/интерфейсов в одном фильтре объединяются логическим способом ИЛИ .


[верх]

Пример: использование файловой системы сервера

Ниже приведен пример настройки порога файловой системы сервера.

  • Каждые 15 минут проверяйте средний процент использования за предыдущие 15 минут раздела /DataStore на серверах в группе AU_Servers
  • Инициировать событие, если это значение стало выше 85% (IE. не запускать последующие события, если он остается выше 85%)


[верх]

Пример: предиктивное использование файловой системы

Ниже приведен пример настройки порога прогнозирования. Прогностические пороги используют вашу историю данных, чтобы предсказать будущую форму ваших данных.

  • Один раз в день используйте историю данных файловой системы за последние 3 месяца, чтобы спрогнозировать процент использования на момент 60 дней вперед раздела /DataStore на серверах в группе «Серверы»
  • Инициировать событие, если прогнозируемое значение выше 85%


[верх]

Пример: скользящее среднее исходящего трафика

Каждую минуту вычислять среднее использование Tx для всех интерфейсов в группах AU_Routers и AU_Switches и запускать оповещение, если это среднее значение превышает 95%.


[верх]

Пример: Ежемесячное использование полосы пропускания

Каждые 15 минут проверяйте маршрутизатор основного шлюза, чтобы убедиться, что входящий трафик превышает 80 % от месячного лимита в 3 ТБ для сайта. Сбрасывать счетчик трафика 22 числа каждого месяца.


[верх]

Мониторинг пороговых конфигураций

Перед настройкой каких-либо предупреждений, которые будут генерироваться на основе этого порога, рекомендуется отслеживать вновь настроенный порог.Слишком низкий порог может привести к лавинной рассылке предупреждений, а слишком высокий порог может привести к тому, что аномальная активность останется незамеченной.

Чтобы просмотреть эффективность порога за предыдущую неделю:

  • Укажите фильтр времени последней недели
  • Выберите «Пороги» > «Сводка порогов» из списка отчетов

В сводном отчете будут подробно описаны все конфигурации порогов, найденные на вашем сервере.

При выборе одной из конфигураций пороговых значений откроется отчет о пороговых значениях, отфильтрованный по выбранному пороговому значению и временному фильтру, указанному в консоли.Общее количество сгенерированных событий является индикатором того, насколько пороговый уровень и интервал соответствуют вашей сетевой активности.


[верх]

Управление пороговыми данными

По умолчанию Statseeker хранит записи пороговых событий в течение 400 дней. Это значение может быть изменено по мере необходимости, а пороговые записи могут храниться неограниченное время, если это необходимо (установите время хранения равным 0). Чтобы обновить значение по умолчанию:

  • Выберите Admin Tool > Network Discovery — Advanced Options > Advanced Options
  • В разделе History найдите Keep Threshold Event History For и обновите при необходимости
  • Нажмите Сохранить


[верх]

Редактирование порога

Чтобы отредактировать существующую конфигурацию порога:

  • Выберите «Инструмент администрирования» > «Управление оповещениями/событиями» > «Конфигурация порога»
  • Выберите конфигурацию для редактирования, поле Search над списком пороговых значений принимает как стандартные строки, так и RegEx без учета регистра

На панели конфигурации отобразится выбранная конфигурация порога.

  • Отредактируйте требуемую конфигурацию и нажмите Сохранить

При сохранении конфигурации будет перезапущен механизм мониторинга пороговых значений Statseeker с использованием последних конфигураций.

Примечание: редактирование некоторых полей повлияет на то, как Statseeker будет ссылаться на порог, в этом случае вы будете предупреждены о том, что сохранение изменений удалит существующую историю порогов для этого порога. В этом случае мы рекомендуем продублировать пороговое значение и обновить все связанные конфигурации предупреждений, чтобы они указывали на новое пороговое значение. Это позволит вам сохранить историю событий для старого порогового значения.
Эти поля:
  • Имя
  • Атрибут
  • Формат
  • Формат агрегации устройств
  • Значение

[верх]

Включение/выключение порогов

Чтобы включить/отключить пороги:

  • Выберите «Инструмент администрирования» > «Управление оповещениями/событиями» > «Конфигурация порога»
  • Нажмите, чтобы выбрать порог/с (в поле Поиск включено регулярное выражение без учета регистра) и нажмите Включить/Отключить


Чтобы включить/отключить пороги из конфигурации правила:

  • Выберите «Инструмент администрирования» > «Управление оповещениями/событиями» > «Конфигурация порога»
  • Нажмите, чтобы выбрать порог
  • При необходимости установите для состояния значение Вкл. /Выкл.
  • Нажмите Сохранить

[верх]

Клонирование порога

Чтобы клонировать существующую конфигурацию порога:

  • Выберите «Инструмент администрирования» > «Управление оповещениями/событиями» > «Конфигурация порога»
  • Выберите конфигурацию для клонирования, поле Search над списком пороговых значений принимает как стандартные строки, так и RegEx без учета регистра
  • Нажмите Клонировать

Новая конфигурация порога будет создана, но не сохранена. При необходимости измените конфигурацию и обязательно сохраните порог, прежде чем закрыть экран конфигурации.

[верх]

Удаление порогов

Чтобы удалить существующую конфигурацию порога:

  • Выберите «Инструмент администрирования» > «Управление оповещениями/событиями» > «Конфигурация порога»
  • Выберите конфигурации, которые нужно удалить, и нажмите Удалить
  • Подтвердить действие при появлении запроса

Это действие перезапустит механизм пороговой обработки Statseeker с использованием оставшихся конфигураций.

[верх]

Использование пороговых значений для срабатывания предупреждений

Оповещения могут запускаться из записанных пороговых событий.Чтобы настроить оповещение о пороговом событии:

Примечание: приведенные ниже инструкции предполагают наличие практических знаний о настройке предупреждений Statseeker, для получения дополнительной информации об этом см. раздел Настройка предупреждений.
  • Выберите «Инструмент администрирования» > «Предупреждение/Управление событиями» > «Предупреждение»
  • Нажмите Добавить

Отобразится экран конфигурации New Alert .

  • Выберите шаблон оповещения в соответствии с вашими требованиями
  • Назовите оповещение
  • Установить статус оповещения на Вкл.
  • Установите тип события на требуемое пороговое событие

  • Установите фильтры объектов и времени, если вы хотите, чтобы оповещения инициировались подмножеством записей пороговых событий
  • Установите режим фильтра времени в соответствии с требованиями для оповещения
  • Настройка получателей предупреждений
  • Нажмите Сохранить Оповещение


[верх]

Нежное введение в изменение порога для несбалансированной классификации

Последнее обновление: 5 января 2021 г.

Прогнозное моделирование классификации обычно включает прогнозирование метки класса.

Тем не менее, многие алгоритмы машинного обучения способны предсказывать вероятность или оценку принадлежности к классу, и это необходимо интерпретировать, прежде чем его можно будет сопоставить с четкой меткой класса. Это достигается с помощью порога, например 0,5, где все значения, равные или превышающие порог, сопоставляются с одним классом, а все остальные значения сопоставляются с другим классом.

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

В некоторых случаях, например при использовании кривых ROC и кривых Precision-Recall, наилучший или оптимальный порог для классификатора можно рассчитать напрямую. В других случаях можно использовать поиск по сетке для настройки порога и определения оптимального значения.

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

После прохождения этого урока вы будете знать:

  • Пороговое значение по умолчанию для интерпретации вероятностей в метках классов равно 0,5, и настройка этого гиперпараметра называется изменением порога.
  • Как рассчитать оптимальное пороговое значение для кривой ROC и кривой Precision-Recall напрямую.
  • Как вручную искать пороговые значения для выбранной модели и метрики оценки модели.

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

Давайте начнем.

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

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

Обзор учебника

Это руководство разделено на пять частей. они:

  1. Преобразование вероятностей в метки классов
  2. Пороговое изменение для несбалансированной классификации
  3. Оптимальный порог для кривой ROC
  4. Оптимальный порог для кривой Precision-Recall
  5. Оптимальная настройка порога

Преобразование вероятностей в метки классов

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

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

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

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

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

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

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

Это может происходить по ряду причин, например:

  • Прогнозируемые вероятности не откалиброваны, т.е. те, которые предсказаны SVM или деревом решений.
  • Метрика, используемая для обучения модели, отличается от метрики, используемой для оценки конечной модели.
  • Распределение классов сильно искажено.
  • Стоимость ошибочной классификации одного типа важнее, чем ошибочная классификация другого типа.

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

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

… почти все классификаторы генерируют положительные или отрицательные прогнозы, применяя порог к оценке. Выбор этого порога повлияет на соотношение положительных и отрицательных ошибок.

— Страница 53, Изучение несбалансированных наборов данных, 2018.

Хотите начать работу с классификацией дисбаланса?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

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

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Пороговое изменение для несбалансированной классификации

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

Тем не менее, пожалуй, самым простым способом справиться с серьезным дисбалансом классов является изменение порога принятия решения.Хотя этот метод прост и очень эффективен, его часто упускают из виду как практики, так и ученые-исследователи, как отметил Фостер Провост в своей статье 2000 года под названием «Машинное обучение на основе несбалансированных наборов данных».

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

— Машинное обучение на несбалансированных наборах данных 101, 2000.

Существует много причин для выбора альтернативы порогу принятия решения по умолчанию.

Например, вы можете использовать кривые ROC для анализа прогнозируемых вероятностей модели и оценки ROC AUC для сравнения и выбора модели, хотя вам нужны четкие метки классов для вашей модели. Как вы выбираете порог на кривой ROC, который приводит к наилучшему балансу между истинно положительными показателями и ложноположительными показателями?

В качестве альтернативы, вы можете использовать кривые точного повторения для анализа прогнозируемых вероятностей модели, точное повторение AUC для сравнения и выбора моделей и требовать четких меток классов в качестве прогнозов. Как выбрать пороговое значение кривой точности-отзыва, обеспечивающее наилучший баланс между точностью и отзывом?

Вы можете использовать метрику на основе вероятности для обучения, оценки и сравнения моделей, таких как потеря журнала (перекрестная энтропия), но для прогнозирования четких меток классов. Как выбрать оптимальный порог из прогнозируемых вероятностей в более общем плане?

Наконец, у вас могут быть разные затраты, связанные с ложноположительной и ложноотрицательной неправильной классификацией, так называемая матрица затрат, но вы хотите использовать и оценивать модели, не чувствительные к затратам, а затем оценивать их прогнозы, используя показатель, чувствительный к затратам.Как вы выбираете порог, который находит наилучший компромисс для прогнозов с использованием матрицы затрат?

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

— Страница 67, Изучение несбалансированных наборов данных, 2018.

Ответ на эти вопросы заключается в поиске диапазона пороговых значений, чтобы найти наилучшее пороговое значение. В некоторых случаях оптимальный порог можно рассчитать напрямую.

Настройка или сдвиг порога принятия решения для соответствия более широким требованиям задачи классификации обычно называется « пороговое изменение », « пороговое значение » или просто « пороговое значение ».

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

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

Процесс включает в себя сначала подгонку модели к обучающему набору данных и создание прогнозов для тестового набора данных.Прогнозы представлены в виде нормализованных вероятностей или оценок, которые преобразуются в нормализованные вероятности. Затем пробуются различные пороговые значения, и полученные четкие метки оцениваются с использованием выбранной метрики оценки. Порог, обеспечивающий наилучшую оценочную метрику, затем принимается для модели при прогнозировании новых данных в будущем.

Мы можем резюмировать эту процедуру ниже.

  • 1. Подгонка модели к набору обучающих данных.
  • 2.Прогнозировать вероятности в наборе тестовых данных.
  • 3. Для каждого порога в Thresholds:
    • 3а. Преобразуйте вероятности в метки класса, используя порог.
    • 3б. Оцените метки классов.
    • 3с. Если оценка лучше, чем лучшая оценка.
    • 4. Используйте принятый порог при прогнозировании класса новых данных.

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

Оптимальный порог для кривой ROC

ROC-кривая — это диагностический график, на котором оценивается набор вероятностных прогнозов, сделанных моделью на тестовом наборе данных.

Набор различных пороговых значений используется для интерпретации частоты истинных положительных и ложных положительных результатов прогнозов для положительного (меньшинства) класса, а оценки нанесены на линию возрастающих порогов для создания кривой.

Частота ложноположительных результатов откладывается по оси X, а доля истинно положительных результатов — по оси Y, и этот график называется кривой рабочих характеристик приемника или кривой ROC. Диагональная линия на графике от левого нижнего угла к правому верхнему указывает на «кривую » для классификатора без навыков (предсказывает класс большинства во всех случаях), а точка в левом верхнем углу графика указывает на модель с совершенным мастерством.

Кривая полезна для понимания компромисса между процентом истинно положительных и ложноположительных результатов для различных пороговых значений.Область под кривой ROC, так называемая ROC AUC, представляет собой одно число для обобщения производительности модели с точки зрения ее кривой ROC со значением от 0,5 (отсутствие навыков) до 1,0 (совершенный навык).

Кривая ROC — это полезный диагностический инструмент для понимания компромисса между различными пороговыми значениями, а ROC AUC предоставляет полезное число для сравнения моделей на основе их общих возможностей.

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

К счастью, есть принципиальные способы найти эту точку.

Сначала подгоним модель и рассчитаем ROC-кривую.

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

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

# сгенерировать набор данных

X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_redundant=0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0.99], flip_y=0, random_state=4)

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

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

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=2, stratify=y)

Затем мы можем подогнать модель логистической регрессии и использовать ее для прогнозирования вероятности на тестовом наборе и оставить только прогнозы вероятности для класса меньшинства.

… # подходит к модели модель = Логистическая регрессия (решатель = ‘lbfgs’) model.fit(поездX, трэйни) # прогнозировать вероятности lr_probs = модель.predict_proba(testX) # сохраняем вероятности только для положительного исхода лр_пробс = лр_пробс[:, 1]

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать вероятности

lr_probs = model.Predict_proba(testX)

# сохранить вероятности только для положительного исхода

lr_probs = lr_probs[:, 1]

Затем мы можем использовать функцию roc_auc_score() для расчета доли истинных положительных и ложных положительных результатов для прогнозов с использованием набора пороговых значений, которые затем можно использовать для создания графика кривой ROC.

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

. ..

# вычислить баллы

lr_auc = roc_auc_score(testy, lr_probs)

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

# кривая roc для модели логистической регрессии из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression из sklearn.model_selection импорта train_test_split из склеарна.импорт метрик roc_curve из matplotlib импортировать pyplot # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,99], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # подходит к модели модель = Логистическая регрессия (решатель = ‘lbfgs’) model.fit(поездX, трэйни) # прогнозировать вероятности йхат = модель. предсказать_вероятность (тестX) # сохраняем вероятности только для положительного исхода yхат = yхат[:, 1] # рассчитываем кривые ROC fpr, tpr, пороги = roc_curve(testy, yhat) # построить кривую ROC для модели pyplot.plot([0,1], [0,1], linestyle=’—‘, label=’Нет навыка’) pyplot.plot (fpr, tpr, маркер = ‘.’, метка = ‘Логистика’) # метки осей pyplot.xlabel(‘Ложноположительный результат’) pyplot.ylabel(‘Истинный положительный показатель’) pyplot.легенда() # показать сюжет pyplot.show ()

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240004 23

24

25

26

27

28

29

# кривая ROC для модели логистической регрессии

от sklearn. DataSets Import make_classification

из Sklearn.linear_model Импорт логистистикаREgression

из Sklearn.model_selection Import Erain_test_split

из Sklearn.Metrics Import Roc_curve

из MATPLOTLIB Импорт Pyplot

# Generate DataSet

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features=2, n_redundant=0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0,99], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X , у, размер_теста=0.5, random_state=2, stratify=y)

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать вероятности

yhat = model.predict_proba (testX)

# сохранить вероятности только для положительного исхода для модели

pyplot.plot([0,1], [0,1], linestyle=’—‘, label=’No Skill’)

pyplot.plot(fpr, tpr, marker=’.’, label=’Logistic’)

# метки осей

pyplot. xlabel(‘False Positive Rate’)

pyplot.ylabel(‘True Positive Rate’)

pyplot .legend()

# показать график

pyplot.show()

Выполнение примера соответствует модели логистической регрессии в наборе обучающих данных, а затем оценивает ее с использованием диапазона пороговых значений в наборе тестов, создавая кривую ROC

Мы видим, что рядом с левым верхним углом графика есть несколько точек или порогов.

Какой порог является оптимальным?

График кривой ROC для модели логистической регрессии для несбалансированной классификации

Есть много способов найти порог с оптимальным балансом между ложноположительными и истинноположительными показателями.

Во-первых, истинная положительная скорость называется Чувствительностью. Обратная частота ложноположительных результатов называется специфичностью.

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

Где:

  • Чувствительность = частота истинного положительного результата
  • Специфичность = 1 – Частота ложных срабатываний

Среднее геометрическое или G-Mean — это метрика для несбалансированной классификации, которая при оптимизации будет искать баланс между чувствительностью и специфичностью.

  • Среднее G = sqrt(Чувствительность * Специфичность)

Один из подходов заключается в тестировании модели с каждым пороговым значением, возвращаемым вызовом roc_auc_score(), и выборе порогового значения с наибольшим значением G-Mean.

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

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

# вычислить g-mean для каждого порога

gmeans = sqrt(tpr * (1-fpr))

После расчета мы можем найти индекс наибольшего среднего значения G и использовать этот индекс, чтобы определить, какое пороговое значение следует использовать.

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

. ..

# найти индекс наибольшего g-среднего

ix = argmax(gmeans)

print(‘Best Threshold=%f, G-Mean=%.3f’ % (thresholds[ix], gmeans[ ix]))

Мы также можем перерисовать кривую ROC и выделить эту точку.

Полный пример приведен ниже.

# кривая ROC для модели логистической регрессии с оптимальным порогом из numpy импорта sqrt из numpy импортировать argmax из склеарна.импорт наборов данных make_classification из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression из sklearn.model_selection импорта train_test_split из sklearn.metrics импортировать roc_curve из matplotlib импортировать pyplot # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,99], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=2, стратификация=y) # подходит к модели модель = Логистическая регрессия (решатель = ‘lbfgs’) model. fit(поездX, трэйни) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba(testX) # сохраняем вероятности только для положительного исхода yхат = yхат[:, 1] # рассчитываем кривые ROC fpr, tpr, пороги = roc_curve(testy, yhat) # вычисляем g-mean для каждого порога gmeans = sqrt (tpr * (1-fpr)) # найти индекс наибольшего g-среднего ix = argmax(gсредних) print(‘Лучший порог=%f, G-среднее=%.3f’ % (пороги[ix], gсредства[ix])) # построить кривую ROC для модели pyplot.plot([0,1], [0,1], linestyle=’—‘, label=’Нет навыка’) pyplot.plot (fpr, tpr, маркер = ‘.’, метка = ‘Логистика’) pyplot.scatter(fpr[ix], tpr[ix], marker=’o’, color=’black’, label=’Best’) # метки осей pyplot.xlabel(‘Ложноположительный результат’) pyplot.ylabel(‘Истинный положительный показатель’) pyplot.легенда() # показать сюжет pyplot.show ()

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

21

22

23

240004 26

25

26

27

28

29

30

31

30

32

32

33

34

35

36

37

# кривая roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогомDataSets Import make_classification

из Sklearn. linear_model Импорт логистистикаREgression

из Sklearn.model_selection Import Erain_test_split

из Sklearn.Metrics Import Roc_curve

из MATPLOTLIB Импорт Pyplot

# Generate DataSet

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features=2, n_redundant=0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0,99], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X , у, размер_теста=0.5, random_state=2, stratify=y)

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать вероятности

yhat = model.predict_proba (testX)

# сохранить вероятности только положительного исхода среднее для каждого порога

gmeans = sqrt(tpr * (1-fpr))

# найти индекс наибольшего g-среднего

ix = argmax(gmeans)

print(‘Best Threshold=%f, G -Среднее=%.3f’ % (thresholds[ix], gmeans[ix]))

# построить ROC-кривую для модели

pyplot. plot([0,1], [0,1], linestyle=’—‘, label=’No Skill’)

pyplot.plot(fpr, tpr, marker=’.’, label=’Logistic’)

pyplot.scatter(fpr[ix], tpr[ix], marker=’o’ , color=’black’, label=’Best’)

# метки осей

pyplot.xlabel(‘False Positive Rate’)

pyplot.ylabel(‘True Positive Rate’)

pyplot.legend()

# показать сюжет

pyplot.показать()

При выполнении примера сначала определяется оптимальное пороговое значение и сообщается об этом пороговом значении и среднем значении G.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

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

Лучший порог = 0.016153, G-среднее=0,933

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

Затем пороговое значение используется для определения доли истинных и ложных срабатываний, после чего эта точка рисуется на кривой ROC.

Мы видим, что точка оптимального порога представляет собой большую черную точку, и она кажется ближайшей к верхнему левому углу графика.

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

Оказывается, есть гораздо более быстрый способ получить тот же результат, который называется J-статистикой Юдена.

Статистика рассчитывается как:

  • Дж = чувствительность + специфичность – 1

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

  • Дж = чувствительность + (1 – FalsePositiveRate) – 1

Что мы можем переформулировать как:

  • J = TruePositiveRate – FalsePositiveRate

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

… # рассчитываем кривые ROC fpr, tpr, пороги = roc_curve(testy, yhat) # получить лучший порог J = tпр — fпр ix = argmax(J) best_thresh = пороги[ix] print(‘Лучший порог=%f’ % (best_thresh))

. ..

# рассчитать кривые ROC

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(testy, yhat)

# получить лучший порог = thresholds[ix]

print(‘Лучший порог=%f’ % (best_thresh))

При подключении полный пример приведен ниже.

# кривая ROC для модели логистической регрессии с оптимальным порогом из numpy импортировать argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression из sklearn.model_selection импорта train_test_split из sklearn.metrics импортировать roc_curve # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,99], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=2, стратификация=y) # подходит к модели модель = Логистическая регрессия (решатель = ‘lbfgs’) model.fit(поездX, трэйни) # прогнозировать вероятности yhat = model. predict_proba(testX) # сохраняем вероятности только для положительного исхода yхат = yхат[:, 1] # рассчитываем кривые ROC fpr, tpr, пороги = roc_curve(testy, yhat) # получить лучший порог J = tпр — fпр ix = argmax(J) best_thresh = пороги[ix] print(‘Лучший порог=%f’ % (best_thresh))

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

# кривая roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогом

из numpy import argmax

из sklearn.DataSets Import make_classification

от Sklearn.linear_model Импорт логистистикаREgression

от Sklearn.model_selection Import Erain_test_split

от Sklearn.metrics Импорт Roc_curve

# Generate DataSet

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0. 99], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0 .5, random_state=2, stratify=y)

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать вероятности

yhat = model.predict_proba (testX)

# сохранить вероятности только для положительного исхода

J = tpr — fpr

ix = argmax(J)

best_thresh = thresholds[ix]

print(‘Лучший порог=%f’ % (best_thresh))

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

Оптимальный порог для кривой Precision-Recall

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

Точность — это отношение числа истинных срабатываний к сумме истинных срабатываний и ложных срабатываний. Он описывает, насколько хорошо модель предсказывает положительный класс. Отзыв рассчитывается как отношение числа истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложных отрицательных результатов.Вспомнить то же самое, что и чувствительность.

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

Модель без навыков представлена ​​горизонтальной линией с точностью, равной отношению положительных примеров в наборе данных (например, TP / (TP + TN)), или 0.01 в нашем синтетическом наборе данных. совершенный классификатор навыков имеет полную точность и отзыв с точкой в ​​правом верхнем углу.

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

… # рассчитать pr-кривую точность, отзыв, пороги = точность_отзыва_кривая (тесты, yhat)

# рассчитать pr-кривую

точность, отзыв, пороги = точность_отзыва_кривая(тесты, yhat)

Связывая это вместе, ниже приводится полный пример расчета кривой точности-отзыва для логистической регрессии в задаче несбалансированной классификации.

# кривая pr для модели логистической регрессии из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression из sklearn.model_selection импорта train_test_split импортировать из sklearn.metrics precision_recall_curve из matplotlib импортировать pyplot # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,99], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0. 5, random_state=2, стратификация=y) # подходит к модели модель = Логистическая регрессия (решатель = ‘lbfgs’) model.fit(поездX, трэйни) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba(testX) # сохраняем вероятности только для положительного исхода yхат = yхат[:, 1] # рассчитать pr-кривую точность, отзыв, пороги = точность_отзыва_кривая (тести, да) # построить кривую ROC для модели no_skill = len (тести [тести == 1]) / len (тести) pyplot.plot([0,1], [no_skill,no_skill], linestyle=’—‘, label=’Нет навыков’) сюжет.сюжет (отзыв, точность, маркер = ‘.’, метка = ‘Логистика’) # метки осей pyplot.xlabel(‘Отзыв’) pyplot.ylabel(‘Точность’) pyplot.легенда() # показать сюжет pyplot.show ()

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240004 23

24

25

26

27

28 20005

28

29

30

# кривая pr для модели логистической регрессии

из sklearn. DataSets Import make_classification

из Sklearn.linear_model Импорт Logisticregression

из Sklearn.model_selection Import Erain_test_splite

от Sklearn.Metrics

от Sklearn.Metrics Import

, n_features=2, n_redundant=0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0,99], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X , у, размер_теста=0.5, random_state=2, stratify=y)

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать вероятности

yhat = model.predict_proba (testX)

# сохранить вероятности только для положительного исхода кривая для модели

no_skill = len(testy[testy==1]) / len(testy)

pyplot.plot([0,1], [no_skill,no_skill], linestyle=’—‘, label=’No Skill’)

pyplot.plot(отзыв, точность, маркер=’.’, label=’Логистика’)

# метки осей

pyplot. xlabel(‘Recall’)

pyplot.ylabel(‘Precision’)

pyplot.legend()

# показать график

pyplot.show

При выполнении примера вычисляются точность и полнота для каждого порогового значения, а также создается график точности и полноты, показывающий, что модель обладает некоторыми навыками в диапазоне пороговых значений в этом наборе данных.

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

График кривой Precision-Recall для модели логистической регрессии для несбалансированной классификации

Если нас интересует пороговое значение, обеспечивающее наилучший баланс точности и полноты, то это то же самое, что оптимизировать F-меру, суммирующую среднее гармоническое обеих мер.

  • F-мера = (2 * точность * полнота) / (точность + полнота)

Как и в предыдущем разделе, наивным подходом к поиску оптимального порога было бы вычисление F-меры для каждого порога. Мы можем добиться того же эффекта, напрямую преобразовав меры точности и полноты в F-меру; например:

… # преобразовать в f-счет fscore = (2 * точность * полнота) / (точность + полнота) # найти индекс наибольшего значения f ix = argmax(fscore) print(‘Лучший порог=%f, F-Score=%.3f’ % (thresholds[ix], fscore[ix]))

# преобразовать в f-показатель

fscore = (2 * точность * полнота) / (точность + полнота)

# найти индекс наибольшего f-показателя

ix = argmax(fscore)

print(‘Лучший порог=%f, F-Score=%.3f’ % (пороги[ix], fscore[ix]))

Затем мы можем нанести точку на кривую точности-отзыва.

Полный пример приведен ниже.

# оптимальный порог для кривой точного отзыва с моделью логистической регрессии из numpy импортировать argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression из sklearn. model_selection импорта train_test_split из склеарна.импорт метрик precision_recall_curve из matplotlib импортировать pyplot # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,99], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # подходит к модели модель = Логистическая регрессия (решатель = ‘lbfgs’) model.fit(поездX, трэйни) # прогнозировать вероятности йхат = модель.предсказать_вероятность (тестX) # сохраняем вероятности только для положительного исхода yхат = yхат[:, 1] # рассчитываем кривые ROC точность, отзыв, пороги = точность_отзыва_кривая (тести, да) # преобразовать в f-счет fscore = (2 * точность * полнота) / (точность + полнота) # найти индекс наибольшего значения f ix = argmax(fscore) print(‘Лучший порог=%f, F-Score=%.3f’ % (thresholds[ix], fscore[ix])) # построить кривую ROC для модели no_skill = len (тести [тести == 1]) / len (тести) сюжет. plot([0,1], [no_skill,no_skill], linestyle=’—‘, label=’Нет навыков’) pyplot.plot (отзыв, точность, маркер = ‘.’, метка = ‘Логистика’) pyplot.scatter (отзыв [ix], точность [ix], маркер = ‘o’, цвет = ‘черный’, метка = ‘Лучший’) # метки осей pyplot.xlabel(‘Отзыв’) pyplot.ylabel(‘Точность’) pyplot.легенда() # показать сюжет pyplot.show ()

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

21

22

23

240004 26

25

26

27

28

29

30

31

30

32

32

33

34

35

36

37

# оптимальный порог для кривой точного отзыва с моделью логистической регрессии

from numpy import argmax

from sklearn. DataSets Import make_classification

из Sklearn.linear_model Импорт Logisticregression

из Sklearn.model_selection Import Erain_test_splite

от Sklearn.Metrics

от Sklearn.Metrics Import

, n_features=2, n_redundant=0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0,99], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X , у, размер_теста=0.5, random_state=2, stratify=y)

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать вероятности

yhat = model.predict_proba (testX)

# сохранить вероятности только для положительного исхода

fscore = (2 * точность * полнота) / (точность + полнота)

# найти индекс наибольшего значения f

ix = argmax(fscore)

print(‘Best Threshold=%f, F-Score знак равно3f’ % (thresholds[ix], fscore[ix]))

# построить кривую ROC для модели

no_skill = len(testy[testy==1]) / len(testy)

pyplot. plot( [0,1], [no_skill,no_skill], linestyle=’—‘, label=’No Skill’)

pyplot.plot(отзыв, точность, маркер=’.’, label=’Логистика’)

pyplot.scatter(recall[ix], точность[ix], marker=’o’, color=’black’, label=’Best’)

# метки осей

pyplot.xlabel(‘Recall’)

pyplot .ylabel(‘Точность’)

pyplot.legend()

# показать график

pyplot.show()

При выполнении примера сначала вычисляется F-мера для каждого порогового значения, а затем определяется оценка и пороговое значение с наибольшим значением.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

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

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

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

Кривая точности-отзыва построена, и на этот раз порог с оптимальной F-мерой отмечен черной точкой большего размера.

Затем этот порог можно использовать при прогнозировании вероятностей в будущем, которые должны быть преобразованы из вероятностей в четкие метки классов.

График кривой Precision-Recall для модели логистической регрессии с оптимальным порогом

Оптимальная настройка порога

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

В этом случае мы можем определить набор порогов, а затем оценить предсказанные вероятности для каждого из них, чтобы найти и выбрать оптимальный порог.

Мы можем продемонстрировать это на рабочем примере.

Во-первых, мы можем подогнать модель логистической регрессии к нашей проблеме синтетической классификации, затем предсказать метки классов и оценить их с помощью F-меры, которая является гармоническим средним значением точности и полноты.

Будет использоваться пороговое значение по умолчанию 0,5 при интерпретации вероятностей, предсказанных моделью логистической регрессии.

Полный пример приведен ниже.

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

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

# логистическая регрессия для несбалансированной классификации

от sklearn. DataSets Import make_classification

из Sklearn.linear_model Импорт логистистикаREgression

из Sklearn.model_selection Import Erain_test_split

из Sklearn.metrics Импорт F1_SCORE

# Generate DataSet

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0.99], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0 .5, random_state=2, stratify=y)

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать метки

yhat = model.predict (testX)

# оценить модель

score = f1_score(testy, yhat)

print(‘F-Score: %.5f’ % score)

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

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

Теперь мы можем использовать ту же модель в том же наборе данных, и вместо прямого прогнозирования меток классов мы можем прогнозировать вероятности.

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

# предсказание вероятностей

yhat = model.predict_proba(testX)

Нам нужны только вероятности для положительного класса.

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

# сохранить вероятности только для положительного исхода

probs = yhat[:, 1]

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

… # определить пороги пороги = диапазон (0, 1, 0,001)

# определить пороги

пороги = arange(0, 1, 0.001)

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

Этого можно достичь путем отображения всех значений, равных или превышающих пороговое значение, в 1, а всех значений, меньших порогового значения, в 0. Для этого мы определим функцию to_labels() , которая будет принимать вероятности и пороговое значение как аргумент и возвращает массив целых чисел в {0, 1}.

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

# применить порог к положительным вероятностям для создания меток

def to_labels(pos_probs, threshold):

return (pos_probs >= threshold). astype(‘целое’)

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

Мы можем сделать это в одной строке следующим образом:

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

# оценка каждого порога

scores = [f1_score(testy, to_labels(probs, t)) для t в порогах]

Теперь у нас есть массив показателей, оценивающих каждое пороговое значение в нашем массиве пороговых значений.

Все, что нам нужно сделать сейчас, это найти индекс массива с наибольшим значением (лучшая F-мера), и мы получим оптимальный порог и его оценку.

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

# получить лучший порог

ix = argmax(scores)

print(‘Threshold=%. 3f, F-Score=%.5f’ % (пороги[ix], баллы[ix]))

Связывая все это вместе, полный пример настройки порогового значения для модели логистической регрессии в наборе данных синтетической несбалансированной классификации приведен ниже.

# пороги поиска для несбалансированной классификации из numpy импорта из numpy импортировать argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression из склеарна.model_selection импорт train_test_split из sklearn.metrics импортировать f1_score # применить порог к положительным вероятностям для создания меток def to_labels (pos_probs, порог): возврат (pos_probs >= порог).astype(‘int’) # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,99], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0. 5, random_state=2, стратификация=y) # подходит к модели модель = Логистическая регрессия (решатель = ‘lbfgs’) model.fit(поездX, трэйни) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba(testX) # сохраняем вероятности только для положительного исхода probs = yhat[:, 1] # определить пороги пороги = диапазон (0, 1, 0,001) # оценить каждый порог scores = [f1_score(testy, to_labels(probs, t)) для t в порогах] # получить лучший порог ix = argmax(баллы) print(‘Порог=%.3f, F-Score=%.5f’ % (пороги[ix], баллы[ix]))

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

19

20

21

21

22

23

240004 23

24

26

270004 26

27

28

29

30

30

31

# пороги поиска для несбалансированной классификации

from numpy import arange

from numpy import argmax

from sklearn. DataSets Import make_classification

из Sklearn.linear_model Импорт Logisticregression

из Sklearn.model_selection Import Erain_test_split

от Sklearn.Metrics Импорт F1_SCORE

# Применять порог до положительных вероятностей для создания этикеток

def to_labels (pos_probs, порог):

return (pos_probs >= threshold).astype(‘int’)

 

# сгенерировать набор данных

X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_redundant=0,

n_weightclusters1_per_classclusters1_per_classclusters1_ =[0.99], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=2, stratify=y)

# подобрать модель

model = LogisticRegression(solver=’lbfgs’)

model.fit(trainX, trainy)

# предсказать вероятности

yhat = model.predict_proba(testX)

# сохранить вероятности для положительного исхода only

probs = yhat[:, 1]

# определить пороги

пороги = arange(0, 1, 0. 001)

# оценить каждый порог

scores = [f1_score(testy, to_labels(probs, t)) for t in thresholds]

# получить лучший порог

ix = argmax(scores)

print(‘Threshold= %.3f, F-Score=%.5f’ % (пороги[ix], баллы[ix]))

При выполнении примера оптимальное пороговое значение равно 0,251 (по сравнению со значением по умолчанию 0,5), что обеспечивает F-меру около 0,75 (по сравнению с 0,70).

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Вы можете использовать этот пример в качестве шаблона при настройке порога для своей проблемы, что позволит вам заменить собственную модель, метрику и даже разрешение порогов, которые вы хотите оценить.

Порог = 0,251, F-показатель = 0,75556

Порог = 0,251, F-показатель = 0,75556

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Бумаги

Книги

API

Статьи

Резюме

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

В частности, вы узнали:

  • Пороговое значение по умолчанию для интерпретации вероятностей в метках классов равно 0,5, и настройка этого гиперпараметра называется изменением порога.
  • Как рассчитать оптимальное пороговое значение для кривой ROC и кривой Precision-Recall напрямую.
  • Как вручную искать пороговые значения для выбранной модели и метрики оценки модели.

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

Разберитесь с несбалансированной классификацией!

Разработка несбалансированных моделей обучения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

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

Это обеспечивает учебных пособий по самостоятельным исследованиям и концевых проектов и по адресу:
Метрики производительности , Спогима без привязки , SMOTE , Пороговое движение , Калибровка вероятности , .
и многое другое…

Использование несбалансированных методов классификации в ваших проектах машинного обучения

Посмотреть, что внутри

Установка порогов | Справочный центр ClickCease

Пороговое значение мошенничества с кликами дает вам возможность установить, сколько раз отдельный IP-адрес может нажимать на ваши платные объявления, прежде чем он будет автоматически заблокирован.

Лучший способ определить хороший порог — оценить характеристики вашего бизнеса и количество кликов. Попробуйте оценить: сколько раз настоящий клиент нажимает на ваши объявления, прежде чем они совершат конверсию?

Например, в экстренных службах (И.E слесари, сантехники, ремонт и т. д.), где для совершения конверсии достаточно одного клика по объявлению, мы рекомендуем установить пороговое значение в 1 или 2 клика. Пороговое значение 1 сразу заблокирует каждый IP-адрес, чтобы у пользователя был один шанс нажать на ваше платное объявление и позвонить вам. Поскольку цена за клик часто высока, а проблема возникает немедленно, ограничение количества кликов поможет вам максимально эффективно использовать свой бюджет.

*Обратите внимание, что пороговое значение 1 дает рейтинг мошенничества 10/10 и высокий уровень обнаружения.Это хорошо, так как это означает, что все клики обнаруживаются и немедленно блокируются, чтобы предотвратить спам конкурентов.*

Другой пример из области электронной коммерции, где вернувшиеся посетители очень распространены. В этом случае вы хотели бы установить пороговое значение на довольно высокое значение, чтобы предотвратить блокировку постоянных клиентов. Мы рекомендуем начальный порог от 5 до 10 кликов за 30 дней, в зависимости от размера вашего ежемесячного объема кликов. Менее 10 000 кликов в месяц должно приближаться к 5, в то время как аккаунты с большим объемом (более 100 000 кликов в месяц) могут допускать до 10 кликов за 30 дней.

Вы можете установить до 5 пороговых правил!

Мы рекомендуем установить несколько правил, чтобы не дать конкурентам спамить ваши рекламные кампании за короткий период времени, а также защититься от долгосрочного ущерба.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.