Оптимальная глубина шкафа для одежды: Организация пространства и хранения вещей в шкафу своими руками, высота штанги для одежды — Антемион

Содержание

Общие советы по изготовлению шкафа-купе

Встроенный шкаф:

О чем нужно подумать, прежде чем вызвать замерщика?
В этой статье мы рассмотрим виды мебельных петель, которые сегодня используются в производстве корпусной мебели.

Какого размера можно сделать шкаф?
Безусловно, при расчетах будете исходить, прежде всего, из размеров того помещения или части пространства (скажем, коридора или прихожей), которое решили отвести под встроенный шкаф. Однако есть несколько существенных аспектов, которые необходимо учесть.

Глубина
Стандартная глубина платяного шкафа с распашными дверцами — 60 см. Столько нужно, чтобы свободно поместились плечики с одеждой на обычной продольной штанге: для удобного расположения верхней одежды требуется не меньше 55 см, легкой — на 5 см меньше. Если это будет шкаф со сдвижными дверями, лучше добавить еще 10 см — столько «съест» конструкция «купе».

Ширина
Минимальная ширина шкафа не регламентирована, но нет никакого смысла делать ее меньше 40 см
— иначе не поместятся коробки с обувью. В шкафу глубиной менее 50 см придется заменить продольную штангу на торцевые. Правильно рассчитайте их количество: в среднем на торцевую 40-сантиметровую штангу помещается 8 вешалок-плечиков.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Хороший вопрос: где найти место для встроенного шкафа?

Высота
Теоретически высота встроенного шкафа может быть любой. Но есть нюансы. Если вы заказываете самый популярный шкаф с каркасом из ДСП, то будете ограничены максимальной высотой плиты — 278 см. Для типовых квартир этого обычно достаточно. Если вам нужен шкаф повыше, над ним просто надстраивается антресоль. Основной отдел шкафа и антресоль разделяет горизонтальная перегородка-потолок, которая служит связующим элементом. Максимальная высота раздвижных дверей — 4 м: такова длина профилей в популярных конструкциях. Но если вы хотите двери из
ДСП выше 278 см, придется использовать декоративные перегородки. Либо выбирать другой, более дорогой материал.

Длина
Длина шкафа может быть какой угодно. Если у него запланированы пол или потолок, то нужно учесть ограниченную длину (высоту) плиты — те же 278 см для ДСП. Это препятствие легко преодолимо: мастер ставит вертикальную стенку и крепит к ней следующую плиту — и так до бесконечности. Кроме того, чаще всего шкаф может обойтись полом и потолком квартиры: собственные конструктивные элементы в этом случае не используются. Максимальная длина направляющей для дверей-купе — 4-5 м. Их не рекомендуется стыковать, так как на стыках сильнее всего изнашиваются ролики. Альтернатива — все та же стена-колонна, фактически разбивающая ваш шкаф на два. Выглядеть он все равно будет как монолитный — какая разница?

В случае с дверьми-купе есть ограничения по минимальной длине шкафа — 1 м. Двери (а их должно быть минимум две) не выпускают меньше 50 см шириной, иначе они будут выпадать из направляющих.

Ширина дверей
А если, наоборот, хочется двери пошире? Однако специалисты не советуют делать сдвижные двери шире 120 см — иначе они начнут разрушать роликовую систему. Оптимальной шириной считается 60-80 см. Наиболее гармоничные пропорции высоты и ширины двери — 1:5. Фасады таких размеров наиболее удобны в эксплуатации и их не перекашивает.

Другое важное правило: ширину двери стоит подбирать под ширину секции. Как бы широко вы ни раздвинули дверцы, все равно в шкафу образуются «мертвые зоны», которые не бывают открытыми никогда. Если на такую зону приходится выдвижной ящик, он попросту не выдвинется. Исключение — четырехдверный шкаф: в нем можно спланировать дверцы так, чтобы в центре открывались сразу две секции.

Распашные двери делаются, как правило, шириной 60 см. Более широкая дверь будет слишком тяжелой, и петли могут ее не выдержать.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Встроенный шкаф — фасадные работы.

Как спланировать внутреннее пространство шкафа?
Дизайнеры рекомендуют перед планировкой шкафа составить список всех вещей, которые вы будете в нем хранить, а потом прибавить еще 20% «на разрастание гардероба». Решите, что будет лежать на полке или в корзинах (трикотаж), а что висеть (брюки, пиджаки). И сколько у вас вещей в каждой из категорий. Определитесь с ценой: внутренняя начинка шкафа может быть очень разнообразной по стоимости. Поэтому заранее ограничьте бюджет, в который планируете уложиться. Рациональной считается сумма, не превышающая 10% от стоимости самого шкафа. Но, в конечном итоге, решать только вам.

Штанги продольные и торцевые
Одежда, висящая на плечиках, займет самые большие отсеки. Для женской одежды планируем бокс высотой 150-160 см. Если в шкафу будут висеть длинные мужские пальто или плащи, заложите высоту 175 см. Оцените хотя бы приблизительно количество предметов одежды, которые будут висеть на плечиках. На каждые плечики можно заложить по 5 см — это и будет ширина отсека (и длина продольной штанги).

Если у вас узкий шкаф с торцевыми штангами, закладывайте на каждое вешало 60 см в ширине отсека. Торцевых вешал обычно делают немного — 2-3 штуки. Иногда стоит сделать отдельные боксы со штангой для коротких вещей: юбок, брюк, рубашек и блузок. Они требуют меньшей высоты — 80-100 см, а значит, экономят пространство.

Если мужские брюки вешаются без перегиба, отведите для них 120 см в высоту.

Если вам требуется длина продольной штанги более 120 см, предусмотрите посередине вертикальную штангу-опору. Она ставится враспор между верней и нижней перегородкой и соединяется с горизонтальной штангой специальной муфтой. Это нужно, чтобы продольная штанга не прогибалась под тяжестью вещей. Если на плечиках будут висеть тяжелые вещи — шубы, пальто, — длина штанги без опоры не должна превышать 100 см.

Еще один важный нюанс: если шкаф-купе встроен не в нишу, а имеет боковые стенки, не планируйте отсек со штангой сразу за внешней стенкой. Сделайте там лучше обычные горизонтальные полки. Раздвижные двери, катаясь туда-сюда, толкают боковую стенку, создавая ударную нагрузку. Горизонтальные полки, расположенные вплотную к боковой плите, свяжут ее с
остальными несущими конструкциями шкафа. Одна штанга такой прочной связки не обеспечит.

Штанга с лифтом
Лифт — это специальное приспособление, которое позволяет опускать и поднимать штангу (как на фото). Такие конструкции довольно дороги, но незаменимы в высоких шкафах, когда вам приходится задействовать место под самым потолком. Лифт опустит пиджаки и юбки прямо вам в руки, а потом снова уберет штангу с вещами на недосягаемую высоту.

Полки
Встроенные шкафы заказываются не только для одежды. На открытых полках можно хранить почти все (кроме того, что нужно повесить): постельное белье и трикотаж, книги и посуду. Для одежды можно использовать длинные полки (80-120 см), а для тяжелых книг и посуды длина полки не должна превышать 80 см. Удобное расстояние между полками — не меньше 40 см.

Если вы делаете полку длиннее 80 см, предусмотрите под ней вертикальную перегородку в качестве дополнительной опоры. Иначе полка может прогнуться в процессе эксплуатации. На полках в основном хранят разнообразный трикотаж — на плечиках он может вытянуться. Кроме того, полки годятся для хранения аккуратно сложенных джинсов, сумок, шкатулок, шляп. Так что делайте полок побольше — пригодятся все.

Специальные полки
В верхней части шкафа проектируются широкие полки — для одеял, пледов и постельного белья. Кроме того, там хорошо бы предусмотреть отсеки для спортинвентаря. Подумайте, что именно вы станете там хранить. Четыре пары роликовых коньков? Теннисные ракетки? Коврик для йоги? Лучше заранее обмерить особенно габаритные приспособления. В этот момент понимаешь преимущество шахматиста перед культуристом. Кроме того, на самом верху обычно делают
большую длинную полку для чемоданов, сумок и туристического оборудования. Высота
— 45-50 см.

Как сделать так, чтобы на полках был порядок?
С неглубоких полок одежда может сползать, а на длинных она быстро превращается в бесформенную кучу. Чтобы этого не происходило, сделайте небольшие полки с бортиком или разбейте длинный стеллаж на отдельные квадратные ячейки: таким образом у каждой стопки одежды будет своя ячейка. Поддерживать порядок станет значительно проще. Другой способ упорядочить содержимое открытых полок — рассовать все по коробкам.

Выкатные полки
Выкатные полки удобнее фиксированных — они позволяют легко обнаружить и достать необходимое. Да и расстояние между ними может быть меньше, чем между обычными. Правда, удобство это недешево. Выкатные полки осмысленны только в режиме жесткой экономии пространства.

Выдвижные ящики
Выдвижные ящики точно так же существенно удобнее стационарных аналогов — они позволяют легко обозреть содержимое. А кроме того — экономят пространство шкафа: высота стандартного ящика 20-25 см, полки — 35-40 см. Ящики лучше защищают содержимое от пыли. Минус у них один — стоят дорого, поэтому есть смысл их использовать локально: для всяких мелких вещей, которые неудобно или непрактично хранить на полках: шляпы, перчатки, шарфы и другие аксессуары. Для чулок, носков и нижнего белья используются неглубокие ящики — высотой около 12 см. Самые удобные модели ящиков — с прозрачной передней стенкой. Они позволяют видеть содержимое ящика, не выдвигая его.

Проектируя ящик и рассчитывая его ширину, обязательно учитывайте ширину петель у распашных дверец и стыки дверей в шкафах-купе. Если ящик будет сделан на всю ширину по максимуму, он может просто не выдвинуться.

Ручки внутри
Ручки для ящиков в тесном гардеробе — легкомысленное расточительство места. Даже самая скромная петля съест 1-2 см шкафа, которые вы с таким трудом отвоевали у комнаты. Поэтому ящики лучше выбрать с выемками в передней панели.

Органайзеры
Разделители и органайзеры в выдвижных ящиках помогают предотвратить хаос. Они могут быть встроенными в ящик, а могут и продаваться отдельно от него. Если вы терпеть не можете сваленное в кучу белье — лучше потратиться на эту дополнительную опцию и с наслаждением раскладывать носки по ячейкам. Как пасьянс.

Шкаф в шкафу
Особо ценные и деликатные вещи хранят за дополнительными дверями. Такая конструкция позволяет дополнительно защитить содержимое от пыли и прочих неблагоприятных факторов. Дверцы, как правило, делают стеклянные, но можно сделать и глухие — так даже экономичнее.

Как хранить обувь?
Специальные наклонные полки для обуви — очень удобный способ хранить туфли и ботинки. Увы, такие полки не слишком вместительны. Рациональнее разделить обувь на две части: ту, которая носится сейчас, и ту, которую надо хранить — сезонную, нарядную, для особенных случаев. На полках оставить необходимое, а остальное сложить в коробки и убрать в дальние углы шкафа. Полки для обуви проектируются обычно в нижней части шкафа. Их стандартная длина 80-100 см.

Если туфли и сумки занимают важную роль в вашей жизни, можно выделить каждой вещи отдельное место в шкафу. Конечно, в гостиной или столовой такая выставка будет неуместной, а вот в гардеробной или прихожей — вполне.

Как хранить галстуки?
Висячие органайзеры — удобная штука, но они занимают много места. Эргономичный, но дорогостоящий вариант — вертикальные выдвижные шкафы. Самый экономичный способ — штанги или крючки на дверце шкафа. Поклонники порядка могут сложить галстуки в ящик шкафа. Красиво, экономично и удобно выбирать. Но вы точно уверены, что будете каждый раз их скручивать в рулончик и класть на место?

Как хранить украшения?
Специальное оснащение существует в шкафах для хранения украшений. Если ваш шкаф — по совместительству туалетный столик, — продумайте, сколько и каких украшений вы будете тут хранить. Шкатулки с запутавшимися цепочками ушли в
прошлое — теперь украшения удобно развешиваются по отдельности, чтобы было легко выбрать нужное. Небольшие выдвижные лотки с органайзерами помогут разложить кольца, серьги и браслеты — удобно и красиво, как на витрине.

Если места для туалетного столика в шкафу не нашлось — задействуйте открытый торец. Здесь можно развесить бусы и цепочки, аксессуары для волос на крючках или даже мебельных ручках. Закрывать это богатство дверцей совсем необязательно.

Встроенная гладильная доска
Редкая, но очень уместная конструкция в платяном шкафу. Она избавит вас от складывания-раскладывания гладильной доски и забот о том, куда ее пристроить.

Зеркала
Самый популярный способ разместить зеркало в шкафу — сделать дверцы зеркальными. Можно закрыть шкаф зеркалами полностью или частично. Это эргономично: зеркало не забирает дополнительного места, а отражающие поверхности добавляют в интерьер блеска, света и объема.
Если вы не любитель больших зеркальных поверхностей в интерьере (действительно, они не добавляют уюта) — сделайте зеркальными внутренние поверхности дверец. Правда, этот метод годится только для распашных конструкций. Две открытые дверцы с зеркалами внутри обеспечат эффект трюмо: вы сможете увидеть себя и спереди и сзади.

Оригинальное решение — выдвижное зеркало. Оно позволяет увидеть себя в другом свете, нежели то, что на дверце. Такое зеркало удобно, когда шкаф стоит в узком проходе, и места, чтобы разглядывать себя в двери, просто нет. Другой плюс выдвижного зеркала — на нем не придется постоянно оттирать отпечатки пальцев (особенно маленьких).

Цоколь
Этот элемент встроенного шкафа пригодится, если у вас неровный пол — а значит, могут быть проблемы с дверцами, смонтированными до самого низа. Двери-купе будут ездить под уклон, да и на буграх не установить направляющую.
Распашные двери тоже может перекосить, кроме того, между дверью и полом останутся некрасивые щели. Цоколь позволяет выровнять нижний уровень шкафа, устранив эти проблемы.

Подсветка
Дополнительно освещать шкаф — эффектно, практично, но совсем необязательно. С помощью подсветки можно сделать интереснее открытые полки, загадочнее — пространство за стеклянными дверцами. В конце концов, на освещенных полках легче найти необходимое. Монтировать освещение внутри секций имеет смысл, если у вас открытые полки и вы хотите получить красивый декоративный эффект. Освещение, спрятанное внутри одной полки, не доберется до другого отсека. Если вы хотите осветить содержимое шкафа, чтобы не рыться в вещах в темноте — монтируйте светильники в козырек. Не забудьте оставить зазор между козырьком и верхней границей распашных дверей — чтобы не цеплялись. Трансформатор для встроенных
светильников обычно устанавливают на крышу шкафа.

Как правильно обустроить антресоль?
Антресоль — обособленное пространство в верхней части шкафа. Туда так просто не добраться, поэтому в основном антресоль работает как кладовка: сюда убираются сезонные вещи и спортинвентарь, чемоданы и платья, которые «я надену, когда похудею». Внутри антресоли, как правило, не делают дополнительных отсеков и ящиков. Если высота шкафа позволяет, не стоит делать к антресоли и отдельные дверцы — это только увеличит стоимость шкафа. Особенно дорого выйдет отдельная дверь-купе, поэтому, если уж приходится, лучше сделать там распашные или откидную.

Цельный или дробный фасад?
Не обязательно прятать содержимое секций за большими монолитными дверями. Можно каждой секции и блоку сделать свои отдельные дверцы. Выдвижные ящики в этом случае станут частью фасада. Вы получите быстрый доступ к вещам, да и фронт станет смотреться интереснее — если, конечно, вы эстетично спланировали конструкцию. Спрятанные за большими дверями полки и ящики могут быть расположены, сообразуясь исключительно с логикой, а не с эстетикой. Ну и, кроме того, цельные фасады обойдутся дешевле.

Шкаф с секретом
За дверцами встроенного шкафа можно устроить целый секретер. Ящики для бумаг и писем, полки для коллекций монет и сигар, выдвижной столик для ноутбука. В стандартных комплектациях такое найти сложно, а вот на заказ сделать — запросто. При желании встроенный шкаф может иметь встроенный сейф, а может — холодильник для косметики или держатели для часов с функцией подзарядки.

Как можно удешевить встроенный шкаф?
Удешевление шкафа — это конечно, путь компромиссов, но не все из них окажутся для вас болезненны. Итак, от чего можно отказаться? Если вы планируете шкаф-купе — замените дорогую алюминиевую систему на дешевую стальную. Она, конечно, менее надежная, но если вы не заглядываете далеко вперед, вполне сойдет. Срок службы алюминиевой системы — 20 лет, у стальной — в среднем 5-7. Ну, и стальная — более шумная. Другой ресурс экономии — количество и конструкция дверей. Если заменить узкие двери на меньшее количество широких — выйдет дешевле. Кое-где от дверец можно отказаться вовсе — сделать комбинированный фасад с открытыми полками или поставить распашные двери вместо дверей купе.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Все по полочкам: дорого и удобно. или дешево и сердито?

Удешевить шкаф можно за счет используемых материалов. Вместо дорогой ДСП, которая идет на фасад, используйте внутри более тонкую белую плиту. Если вы правильно спланировали полки, их несущие способности от этого не ухудшатся. Полновыдвижные ящики удобны, но довольно дороги. Можно заменить шарикоподшипниковые направляющие на роликовые. Да, ящики не будут так плавно скользить, и их нельзя будет выдвигать полностью, но это не всегда важно. Либо отказывайтесь от ящиков в пользу обычных полок. Даже на креплениях полок можно сэкономить. Вместо невидимых эксцентриков, которые стягивают полки и боковины, используйте обычные уголки. Неудобств от них, в сущности, никаких — даже наоборот: если захотите, сможете переставить полки иначе. Единственный случай, когда нельзя отказаться от эксцентриков — это когда полки служат ребрами жесткости, удерживающими конструкцию шкафа, например, в крайней секции при открытой не встроенной боковине.

Полную версию статьи можно скачать кликнув по ссылке>>

Информация предоставлена сайтом mebeldok.com

Внутреннее наполнение корпусных шкафов и шкафов купе.

Наполнение шкафа

Наполнение шкафа купе

Внутреннее наполнение шкафов

Делаем реальный список вещей, которые будут храниться в шкафу. Не такие, типа, ну, наверное, тут будет и сезонная одежда и повседневная, а ещё, буду хранить книги. Нет. Реально выкладываете всю одежду на кровать и раскладываете: что-то складываете, как будет лежать на полке, что-то в коробках, что-то на вешалках должно быть. Смотрите на всё и делаете замер: какая должна быть длина вешалки для одежды на вешалке (расчёт в предыдущих постах), какие должны быть полки (тоже есть расчёты), сколько нужно полок и т.д. Таким образом Вы РЕАЛЬНО создаёте своё наполнение.

Наполнение шкафа купе с размерами

2/3 ящиков. Делаем ящики не более 200-250 мм. Делаем полного выдвижения, обязательно. Сами себе потом скажете спасибо, когда будете открывать ящик и видеть всё, что находится в нём.
1/3 полки. Не большие и не глубокие. Высота 35-40 см, глубина 40 см, ширина 30-40. Располагаем полки по принципу «как носим так и храним». Обувь снизу, головные уборы наверху, повседневную — на штангах и в самых доступных местах.

Делаем наполнение под себя, а не как у лучшей подруги. Она может складывать красиво рубашки и получает от этого удовольствие, а Вы не любите ни гладить, ни складывать, поэтому храните большинство вещей на плечиках. Поэтому Вам не нужны полки для тих вещей.

Варианты наполнения шкафа

Какой Вы человек? Например, в детском шкафу у меня 4 штанги, 1 антресоль, 2 ящика и 2 полки. Всё распределено и укомплектовано за счет того, что всё на своих местах. Я почти всю одежду храню на вешалках, даже 1 штанга отведена для мокрых вещей, которые на ней и сушатся.
— 1 полка-1 дом, максимум 3-5 вещей на полке, никакого второго ряда.
— 1 полка- 1 категория вещей
— Сразу решаем, как будем хранить обувь. Если в коробках, то можно рассчитать ширину и высоту нижнего отсека. Если открытую, то какую, высокую или низкую – тогда нужны будут сотовые полки (металлические, чтобы не было постоянной грязи и песка).

— Если в шкафу хранятся вещи для нескольких членов семьи – каждому человеку-по отсеку, чтобы не мешать друг другу. В распашном шкафу, отсек-600 мм, в купе- 600-1000 мм.

Шкаф внутри

Шкаф купе внутри

А что если глубина шкафа большая? Сама ниша больше стандарта 600 мм? И гардеробную не сделаешь, нет возможности… В нашей нише 850 мм и что нам делать?- такие вопросы я часто получаю от наших заказчиков и читателей.
.
Отвечаю кратко и без воды:
Можно сделать два ряда умного пространства.
Листайте карусель:
Вы делаете один ряд рабочие полки для вещей глубиной 250-300 мм, а второй ряд, ближний к вам, делаете штанги для одежды на плечиках.
И таким образом, Вы используете все пространство и не теряете ни мм. А доступ у вас есть и к первому, и ко второму ряду.
Используйте все своё пространство грамотно!
И тогда шкаф будет радовать вас долгие годы.

Полка шкаф купе

в шкафу должно быть следующее соотношение полок и ящиков: 2/3 – ящики, 1/3 полки
глубина полки не должна превышать 400 мм, так как при глубокой полке создаётся второй ряд вещей, про который Вам придётся забыть – это мёртвая зона шкаф
высота полки должна быть под формат А4 листа. Во-первых, все стандартные коробки под одежду формата А4, в эти коробки можно убрать любые вещи, заполнить полки этими коробками и шкаф внутри будет смотреться опрятным, неважно, что Вы туда убрали, одежду или материалы для шитья.
чёткое правило: на одной полке должна быть одна категория вещей, то есть на одной полке должны быть только свитера или только майки и пр. Для каждой категории создаёте свой дом, этим домом и является полка.
на полке должно быть 3-5 вещей не более, если больше создаётся пизанская башня.
Для чего нам нужны открытые полки? — антресоль (300-400 мм)- под крупногабаритные вещи, не сезонные вещи, постельное белье,чемоданы и крупногабаритные коробки.
Антресоль нужна и должна быть, это необходимость.
Остальные полки-для чего? И какого размера?
Я столько за всю жизнь повидала огромных полок в шкафах, так называемых «гостиниц для животных», кто вообще такие шкафы проектирует? На такие полки можно клетки с животными поставить, самое то. Что на них класть из одежды? Ведь если заполнить эту полку до верху, получается пизанская башня, а взять снизу стопки какую-то ведь будет невозможно, башня рассыплется.
Что делать, если в Вашем шкафу огромные полки?
1) Установить дополнительную полку/перегородку из ЛДСП в цвет внутреннего наполнения.
2) Установить доп. приставную полку
3) Установить подвесную полку (сейчас их огромное множество)
Что делать, если Вы ещё планируете шкаф и не знаете, какие полки делать и вообще какое наполнение должно быть?
1) Полки делать не глубже 400-500 мм
2) Высота полки не должна быть выше 250-300 мм
3) 1 полка-1 стопка вещей (делаем список вещей, которые должны лежать на полке)
4) 1 категория вещей- 1 дом
5) Подбираете размер и вид коробок, которые должны заходить на эти полки.

Штанга одежда – какой размер штанги должен быть?

Высота штанги, какая должна быть при проектировании и создании шкафа？
Для того чтобы правильно рассчитать размер области для вешалок нужно обратить внимание на следующие важные критерии:
— габариты плечиков, которые предназначены для взрослого человека, составляет примерно 45 см. Если глубина Вашего шкафа ограничена, приобретайте плечики меньшего размера.

— для вывешивания рубашки расстояние от пола до штанги должно составлять 100 см
— для костюма – 140 см
— для длинного платья – 180 см;
— на каждую вешалку с одеждой потребуется не меньше 7 см (смотрим кол-во вещей, которые должны висеть на вешалке и понимаем, достаточно ли нам 1 штанги).

— Европейский стандарт внутренней глубины шкафа — 56 см.
!!!Важно: двери-купе «съедают» 10 см от полной (внешней) глубины шкафа. Хотите сделать шкаф-купе, считайте, что внутренность должна быть 50 см+10 см двери= 60 см не меньше должна быть глубина шкафа, чтобы одежда не терлась при открывании дверей.

!!!Расчёт высоты одежды с учетом плечиков при росте 160 см, 170 см и 180 см смотрите в карусели.

«Какой шкаф для одежды лучше всего поставить в небольшой студии?» – Яндекс.Кью

На выбор модели шкафа повлияют несколько факторов: планировка и площадь квартиры, количество постоянно проживающих людей, общая стилистика оформления интерьера.

Тип шкафа

На сайтах дизайнеров выражено мнение, что для студии подходят встроенные шкафы. Такой подход позволяет эффективно использовать особенности планировки омещения. За счет встроенной мебели экономятся несколько квадратных метров в жилой или спальной зоне.

Бесспорным лидером моделей шкафа для студии остается шкаф-купе.

Встроенный шкаф не удастся передвинуть без серьезного ремонта. Можно сэкономить на задней и боковых стенках.
Корпусный шкаф можно переместить. Эстетика готовых моделей во многом зависит от стоимости. Или наоборот.

Размеры шкафа

В небольшом пространстве важно задействовать вертикали: все шкафчики разумно оборудовать во всю высоту стены. В каждом доме найдется немало вещей, которые можно складывать на длиетельное хранение на верхние полки высокого шкафа.

Задействуйте узкие свободные пространства, например, между сантехникой и стеной, для оборудования выдвижных вертикальных ящиков-органайзеров. Так все мелочи будут разложены по местам, а порядок будет легче поддерживать.

Внешний вид шкафа

Для небольшого помещения рекомендуют выбирать светлую мебель. Глянцевые поверхности повышают естественную освещенность за счет отражающего эффекта.
Зеркальные дверцы НЕАКТУАЛЬНЫ в помещении, где обычно спят.
Зеркальная отделка может быть использована в узкой прихожей для визуального расширения пространства. Но все же лучше остановиться на дверцах с отделкой в тон стен. А с помощью оригинальных зеркал сделать стильные акценты.

Наполнение шкафа

Основные элементы внутреннего пространства шкафа будут одинаковы для всех. Количество и объем пространство, отведенных под них, — у кажого свой.

Штанги и пантографы для подвешивания одежды на плечики
Полки для легкой одежды и постельных принадлежностей
Ящики, корзины для белья и аксессуаров
Коробки и органайзеры для удобного и бережного хранения на полках
Ниша для гладильной доски, пылесоса, стремянки.

ГОСТ 13025.1-85 Мебель бытовая. Функциональные размеры отделений для хранения (с Изменениями N 1, 2, 3), ГОСТ от 27 июня 1985 года №13025.1-85

ГОСТ 13025.1-85

Группа К25

МЕБЕЛЬ БЫТОВАЯ

Функциональные размеры отделений для хранения

Domestic furniture. Functional dimensions of storage units

МКС 97.040.10

97.140
ОКП 56 1000

Дата введения 1987-01-01

1. РАЗРАБОТАН И ВНЕСЕН Министерством лесной и деревообрабатывающей промышленности СССР

2. УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам от 27.06.85 N 2040

3. ВЗАМЕН ГОСТ 13025.1-71, ГОСТ 13025.2-71, ГОСТ 13025.3-76, ГОСТ 13025.4-81, ГОСТ 13025.14-73, ГОСТ 13025.17-82, ГОСТ 13025.18-82

4. Стандарт полностью соответствует СТ СЭВ 6477-88 и СТ СЭВ 6833-89

5. Ограничение срока действия снято по протоколу N 7-95 Межгосударственного совета по стандартизации, метрологии и сертификации (ИУС 11-95)

6. ИЗДАНИЕ (ноябрь 2005 г.) с Изменениями N 1, 2, 3, утвержденными в ноябре 1989 г., августе 1990 г., мае 2005 г. (ИУС 2-90, 11-90, 8-2005)

Введение

1. Настоящий стандарт распространяется на бытовую мебель и устанавливает функциональные размеры отделений для хранения одежды, головных уборов, белья, постельных принадлежностей, книг, посуды, обуви в изделиях всех видов, а также функциональные размеры кухонных шкафов и вешалок.

Стандарт не распространяется на отделения, предназначенные для встраивания бытовой техники.

(Измененная редакция, Изм. N 1, 3).

2. Размеры отделений для хранения одежды и головных уборов должны соответствовать указанным на черт.1 и 2.

Черт.1, 2. Размеры отделений для хранения одежды и головных уборов

Черт.1

Черт.2

Примечание. Высота отделения для хранения одежды (пальто, плащей, костюмов, пиджаков и т.д.) измеряется от верхней кромки штанги до нижнего ограничивающего элемента, в вешалках — от рабочей поверхности крючка до нижнего ограничивающего элемента. Глубину шкафа измеряют в зоне установки штанги.

(Измененная редакция, Изм. N 3).

2.1. Расстояние между крючками, а также между крючками и ограничивающими элементами вешалок и отделений для хранения одежды должно соответствовать указанным на черт.3.

Черт.3. Расстояние между крючками, а также между крючками и ограничивающими элементами вешалок и отделений для хранения одежды

_______________
* Расстояние от рабочей поверхности крючка до нижнего ограничивающего элемента.

Черт.3

2.2. Глубина отделений для хранения головных уборов должна быть не менее 240 мм.

2.3. Расстояние от пола верхней кромки штанги или до рабочей поверхности верхнего крючка должно быть не более 1900 мм.

Примечание. Допускается расстояние от пола до верхней кромки штанги более 1900 мм при условии оснащения шкафа для одежды специальными приспособлениями, обеспечивающими удобство пользования изделием (рычаг для опускания и подъема штанги и т.д.).

3. Размеры отделений для хранения белья должны соответствовать указанным на черт.4* и в табл.1.
________________
* Черт.5. (Исключен, Изм. N 3).

Размеры отделений для хранения белья, черт.4 и табл.1

Черт.4

Таблица 1

мм


Назначение отделения	Внутренние размеры отделений, не менее
	при поперечном расположении белья		при продольном расположении белья

Для постельного белья	400	460	460	400
Для других видов белья	300	400	400	300

(Измененная редакция, Изм. N 1).

3.1. Расстояние между полками или выдвижными лотками (или между полкой и ограничивающим элементом отделения) должно быть не менее 170 мм.

(Измененная редакция, Изм. N 3).

3.2. (Исключен, Изм. N 3).

3.3. Высота заднего борта выдвижных полок и лотков должна быть не менее 30 мм.

4. Полезный объем отделений для хранения одного комплекта постельных принадлежностей в тумбах, шкафах и диванах-кроватях должен быть не менее 0,11 м.

В диванах-кроватях внутренняя высота отделения (ящика) должна быть не менее 120 мм.

5. Размеры отделений для хранения книг должны соответствовать указанным в табл.2.

Таблица 2

мм


Расстояние между полками	Глубина отделения
180-390	140-440

Примечание. Допускается расстояние между полками менее 180 мм при всех параметрах глубины для хранения журналов, альбомов и прочих изданий в горизонтальном положении.

6. Размеры отделений для хранения посуды должны соответствовать указанным в табл.3.

Таблица 3

мм


Отделение для хранения посуды	Глубина отделения, не менее	Расстояние между полками, не менее
Малого размера	150	150
Среднего размера	220	200
Большого размера	280	250

Примечание. Максимальное расстояние между полками 390 мм.

(Измененная редакция, Изм. N 1).

6.1. Внутренние размеры ящиков для столовых приборов и ящиков и полуящиков для столового белья должны соответствовать указанным на черт.6 и в табл.4.

Внутренние размеры ящиков для столовых приборов и ящиков и полуящиков для столового белья, черт.6 и табл.4

Черт.6

Таблица 4

мм


Назначение ящика	Внутренние размеры ящиков (полуящиков), не менее

Для столовых приборов	260	—	50
Для столового белья	360	260	75

Примечание. За глубину ящика и полуящика принимается расстояние от дна ящика или полуящика до конструктивного элемента, ограничивающего высоту хранящихся предметов.

7. Расстояние от пола до верхней кромки передней стенки верхнего ящика или полуящика, предназначенных для хранения белья, столового белья и столовых приборов должно быть не более 1250 мм.

8. Размеры отделений для хранения обуви должны соответствовать указанным на черт.7 и табл.5.

Размеры отделений для хранения обуви, черт.7 и табл.5

Черт.7

Таблица 5

мм


Вид обуви	Размер отделения, не менее
	для хранения обуви в горизонтальном и наклонном положении		для хранения обуви в вертикальном положении
	глубина	высота	глубина	высота
Ботинки, полуботнки, туфли и т.д.	320	150	150	320
Сапоги	320	400	400	320

(Измененная редакция, Изм. N 1).

8.1. Ширина отделений для хранения пары обуви должна быть не менее 250 мм, а при хранении пары обуви порознь (на прутках, полках, в кассетах и т. д.) — не менее 125 мм.

9. Для закрывающихся отделений глубина измеряется расстоянием от задней стенки до внутренней поверхности дверей.

10. Размеры кухонных шкафов должны соответствовать указанным на черт.8 и 9 и в табл.6.

Размеры кухонных шкафов, черт.8, 9 и табл.6

Черт.8

Черт.9

Таблица 6

мм


Наименование функциональных размеров кухонных шкафов	Размеры
Расстояние от пола до рабочей поверхности шкафа-стола	850-900
Расстояние от пола до дополнительной поверхности шкафа-стола , не менее	620
Высота основания , не менее	80
Расстояние от задней кромки крышки шкафа-стола до передней кромки крышки	600
Внутренний размер шкафа-стола и шкафа хозяйственного , не менее	460
Заглубление основания изделия от фасадной поверхности корпуса , не менее	50
Внутренний размер настенного шкафа , не менее	270
Расстояние от пола до рабочей поверхности верхней полки , не более	1900

Примечания:

1. (Исключено, Изм. N 3).

2. Допускается заглубление задней стенки корпуса шкафа-стола, шкафа хозяйственного не более 100 мм с учетом размещения электропроводки, водопроводных и канализационных установок.

3. Глубина напольного шкафа, не входящего в основную рабочую зону, допускается не менее 400 мм.

4. В зависимости от толщины отбортовок и раскладок допускается отклонение от ширины крышки шкафа-стола ±10 мм.

5. Допускается размещение дополнительных полок выше 1900 мм для хранения редко используемых предметов.

(Измененная редакция, Изм. N 1, 2, 3).

Электронный текст документа
подготовлен АО «Кодекс» и сверен по:
официальное издание
Мебель бытовая. Функциональные
размеры: Сб. ГОСТов. —
М.: Стандартинформ, 2006

Глубина шкафа для верхней одежды

Обновлено: 28 августа, 18:11

Фотограф в Ростове-на-Дону Наталья Заболотная

КАК СПЛАНИРОВАТЬ ШКАФ МЕЧТЫ

Хранение вещей в небольших, да и в любых пространствах — вопрос весьма актуальный, а удобное хранение — вдвойне актуальная проблема. Как правильно спланировать удобнейший шкаф мечты? Итак, как спланировать шкаф мечты? Для начала его нужно нарисовать, а это, как оказывается, самое сложное. Неважно, где именно вы собираетесь ставить шкаф, главное — расстановка вещей. Вещи должны быть удобно расположены, чтобы пользоваться шкафом было удобно и приятно. Как правильно спланировать удобнейший шкаф мечты? Основные шаги по грамотной организации и хранению вещей в… Читать далее →

Счастье есть или наш новый шкаф!

Наконец-то у нас появился шкаф для одежды! Два месяца назад переехали в новую квартиру без мебели. Возможности купить сразу все конечно не было, поэтому пришлось жить как есть. Думаю многим здесь это знакомо, когда вещи в ящиках, на спинках стульев, на вешалках на дверях и даже на балконе на бельевых веревках)). Наконец нашим мучениям пришел конец и у нас появился вот такой шкаф. Читать далее →

3 основных измерения гардероба

Большинство людей согласятся, что шкаф так же важен, как кровать, туалетные столики и другая мебель в доме. Шкаф бывает разных стилей, размеров и материалов. Он не только содержит одежду, обувь, украшения и аксессуары, но и создает стильный образ в вашем помещении.

Одинарная дверь, двойная дверь или раздвижная дверь? Дуб? Зеркало или без зеркала? Коллекция гардеробов Choice Furniture Superstore от Dimensions включает гардеробы разных стилей, цветов и размеров.

Не уверены в размере шкафа, который вам нужен для вашей спальни, ознакомьтесь со всем нашим ассортиментом гардероба по размерам. Где вы можете найти шкафы по высоте, шкаф по ширине и шкаф по глубине.

Простой, но функциональный, Closet не только подчеркивает красоту вашего пространства, но и помогает сделать ваш дом чистым, аккуратным и свободным от беспорядка. Оставьте идеальное место для вашей одежды, обуви и других повседневных вещей.

В настоящее время доступно большое количество интернет-магазинов мебели, таких как Choice Furniture Superstore, где вы можете купить гардеробы и другую мебель по вашему выбору, не посещая физический магазин.Покупки в Интернете не только экономят ваше время, но и деньги, не так ли?

Если ты тот, кому надоел старый гардероб? Или ищете шкаф с дополнительной вместимостью? Где можно хранить больше вещей, например детских игрушек, стоит подумать о глубине шкафа во время покупки. Что ж, единственное, что вам нужно учитывать, какие гардеробы какой высоты, ширины и глубины вам нужны для вашей спальни?

3 простых, но необходимых измерения гардероба:

Ширина

Ширина шкафа зависит от доступной длины стены.Гардеробы бывают разных вариантов ширины: от 40 см шириной до 300 см шириной. Убедитесь, что вы выбрали правильный вариант ширины, покупая шкаф в Интернете. Если у вас мало места, вы можете также подумать о шкафах-купе. Шкафы-купе занимают меньше места по сравнению с шкафами-купе. Умное решение для хранения в современном и современном домашнем стиле.

Глубина

Глубину важно учитывать при выборе гардероба для вашего помещения.Во-первых, измерьте пространство, какой объем гардероба вам нужен? Когда вы просматриваете онлайн, в Великобритании есть много онлайн-магазинов гардеробных, которые предлагают шкафы по глубине. Choice Furniture Superstore также предлагает шкафы различной глубины. В CFS вы можете приобрести шкафы различной глубины от 50 см до 70 см.

Высота

Хотите купить шкаф подходящей высоты для спальни? Перед покупкой рекомендуется измерить высоту от пола до потолка.Обычно шкафы-купе проектируются таким образом, чтобы использовать доступное пространство от пола до потолка. Хорошо, если вы хотите покупать гардеробы в Интернете. Конечно, вы получите множество вариантов высотой от 140 см до 250 см. Подберите шкаф подходящей высоты, который отлично впишется в ваше свободное пространство.

Чтобы добиться гармоничного внешнего вида, вы должны выбрать шкаф, который подходит к вашему домашнему интерьеру и существующим мебельным изделиям вашей спальни. Хранение важно для того, чтобы ваш дом выглядел чистым и свободным от беспорядка.Поэтому нужно с умом подбирать гардероб. Решите, сколько полок, подвесных ящиков вам потребуется, чтобы все было организовано должным образом.

Предпочитайте покупать шкафы подходящей ширины, глубины и высоты для вашего пространства, которые не только повышают ценность вашей спальни, но и предоставляют вам достаточно места для хранения вашей одежды и других аксессуаров.

Учитывайте вышеупомянутые моменты при покупке нового гардероба для вашего помещения. Измерение ширины, глубины и высоты помещения поможет вам выбрать подходящий шкаф для дома.

Чтобы узнать больше о наших шкафах, свяжитесь с нами или посетите нашу страницу «Шкаф по размерам ».

Оставайся на связи!!

Ура !!

гиперпараметров Настройка случайного леса в Python | by Will Koehrsen

Я включил код Python в эту статью, где он наиболее поучителен. Полный код и данные для отслеживания можно найти на странице проекта Github.

Лучше всего думать о гиперпараметрах, как о настройках алгоритма, которые можно настроить для оптимизации производительности, точно так же, как мы можем повернуть ручки AM-радио, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы это сделать!). В то время как параметры модели изучаются во время обучения, такие как наклон и пересечение в линейной регрессии, специалист по данным должен установить гиперпараметры перед обучением .В случае случайного леса гиперпараметры включают количество деревьев решений в лесу и количество функций, учитываемых каждым деревом при разделении узла. (Параметры случайного леса — это переменные и пороговые значения, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но не гарантируется, что они будут оптимальными для проблемы. Лучшие гиперпараметры обычно невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в разработку, основанную на пробах и ошибках.

Гиперпараметры и параметры

Настройка гиперпараметров больше полагается на экспериментальные результаты, чем на теорию, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек — это попробовать множество различных комбинаций для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на обучающей выборке может привести к одной из самых фундаментальных проблем машинного обучения: переобучению.

Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оцениваться на обучающем наборе, но не сможет обобщаться на новые данные, например, на тестовый набор.Когда модель хорошо работает на обучающем наборе, но плохо работает на тестовом наборе, это называется переобучением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может быть применена к новым задачам. Это похоже на студента, который запомнил простые задачи из учебника, но не знает, как применять концепции в беспорядочном реальном мире.

Модель overfit может выглядеть впечатляюще на обучающем наборе, но будет бесполезна в реальном приложении. Таким образом, стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переоснащение посредством перекрестной проверки.

Технику перекрестной проверки (CV) лучше всего объяснить на примере с использованием наиболее распространенного метода — K-Fold CV. Когда мы подходим к проблеме машинного обучения, мы обязательно разделяем наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш обучающий набор на K подмножеств, называемых складками. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз обучая данные на K-1 складок и оценивая K-ю складку (называемую данными проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех складках и оцениваем на пятой. Во второй раз мы тренируемся в первом, втором, третьем и пятом раза и оцениваем в четвертом. Мы повторяем эту процедуру еще 3 раза, каждый раз оценивая по разному. В самом конце обучения мы усредняем производительность по каждой из складок, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.

Перекрестная проверка с 5 сгибами (источник)

Для настройки гиперпараметров мы выполняем множество итераций всего процесса K-Fold CV, каждый раз используя разные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном обучающем наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит ужасно утомительно! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши обучающие данные на K раз, обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и мы используем 5-кратное CV, это соответствует 50 циклам обучения. К счастью, как и большинство проблем в машинном обучении, кто-то решил нашу проблему, и настройка модели с помощью K-Fold CV может быть автоматически реализована в Scikit-Learn.

Обычно у нас есть лишь смутное представление о лучших гиперпараметрах, и поэтому лучший способ сузить наш поиск — это оценить широкий диапазон значений для каждого гиперпараметра. Используя метод Scikit-Learn RandomizedSearchCV, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и случайным образом выбрать из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.

Вкратце, прежде чем мы перейдем к настройке модели, мы имеем дело с проблемой машинного обучения с контролируемой регрессией.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть 4,5 года тренировочных данных, 1,5 года тестовых данных, и мы используем 6 различных функций (переменных), чтобы делать наши прогнозы. (Полный код для подготовки данных см. В записной книжке).

Давайте быстро рассмотрим особенности.

Функции для прогнозирования температуры

temp_1 = максимальная температура (в F) за один день до
average = историческая средняя максимальная температура
ws_1 = средняя скорость ветра за один день до
temp_2 = максимальная температура за два дня до
friend = прогноз от нашего «верного» друга
год = календарный год

В предыдущих сообщениях мы проверяли данные на предмет аномалий и знаем, что наши данные чистые.Таким образом, мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметров.

Чтобы посмотреть на доступные гиперпараметры, мы можем создать случайный лес и проверить значения по умолчанию.

 из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) from pprint import pprint # Посмотрите на параметры, используемые нашим текущим лесом 
 print ('Параметры, используемые в настоящее время: \ n') 
 pprint (rf.get_params ())  Используемые в настоящее время параметры:  {'bootstrap': True, 
 'criterion': 'mse', 
 'max_depth': None, 
 'max_features': 'auto', 
 'max_leaf_nodes': None, 
 'min_impurity_decrease' : 0.0, 
 'min_impurity_split': Нет, 
 'min_samples_leaf': 1, 
 'min_samples_split': 2, 
 'min_weight_fraction_leaf': 0.0, 
 'n_estimators': 10, 
 'n_jobs': 1, 
 'oobse_score , 
 'random_state': 42, 
 'verbose': 0, 
 'warm_start': False}

Вау, это довольно обширный список! Как узнать, с чего начать? Хорошее место — документация по случайному лесу в Scikit-Learn. Это говорит нам о том, что наиболее важными параметрами являются количество деревьев в лесу (n_estimators) и количество функций, рассматриваемых для разделения на каждом листовом узле (max_features).Мы могли бы прочитать исследовательские статьи о случайном лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективно использовать наше время — просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попробуем настроить следующий набор гиперпараметров:

n_estimators = количество деревьев в прогнозе
max_features = максимальное количество функций, учитываемых для разделения узла
max_depth = максимальное количество уровней в каждом дереве решений
min_samples_split = минимальное количество точек данных, помещенных в узел до разделения узла
min_samples_leaf = минимальное количество точек данных, разрешенных в листовом узле
bootstrap = метод выборки точек данных (с заменой или без нее)

Сетка случайных гиперпараметров

Чтобы использовать RandomizedSearchCV, нам сначала нужно создать сетку параметров для выборки во время подбора:

 из sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # Количество деревьев в случайном лесу 
 n_estimators = [int (x) for x in np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)] 
 # Количество функций, которые следует учитывать при каждом разбиении 
 max_features = ['auto', 'sqrt'] 
 # Максимальное количество уровней в дереве 
 max_depth = [int (x) для x в np.linspace (10, 110, num = 11)] 
 max_depth.append (None) 
 # Минимальное количество образцов, необходимых для разделения узла 
 min_samples_split = [2, 5, 10] 
 # Минимальное количество образцов, необходимых для каждого конечного узла 
 min_samples_leaf = [1, 2, 4] 
 # Метод выбора образцов для обучения каждого tree 
 bootstrap = [True, False] # Создайте случайную сетку 
 random_grid = {'n_estimators': n_estimators, 
 'max_features': max_features, 
 'max_depth': max_depth, 
 'min_samples_split': min_samples_leaf_split ': min_samples47_split min_samples_leaf, 
 'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid)  {'bootstrap': [True, False], 
 'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, None], 
' max_features ': [' auto ',' sqrt '], 
' min_samples_leaf ': [1, 2, 4], 
 'min_samples_split': [2, 5, 10], 
 'n_estimators': [200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]}

На каждом итерация, алгоритм выберет разностную комбинацию признаков.Всего 2 * 12 * 2 * 3 * 3 * 10 = 4320 настроек! Однако преимущество случайного поиска заключается в том, что мы не пробуем каждую комбинацию, а выбираем случайным образом для выборки широкого диапазона значений.

Обучение случайному поиску

Теперь мы создаем случайный поиск и подгоняем его, как любую модель Scikit-Learn:

 # Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров 
 # Сначала создайте базовую модель для настройки 
 rf = RandomForestRegressor ( ) 
 # Случайный поиск параметров с использованием трехкратной перекрестной проверки, 
 # поиск по 100 различным комбинациям и использование всех доступных ядер 
 rf_random = RandomizedSearchCV (Estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1) # Подходит для модели случайного поиска 
 rf_random.fit (train_features, train_labels)

Самыми важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который контролирует количество различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, которое представляет собой количество складок, используемых для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций покроют более широкое пространство поиска, и большее количество кратных сокращений сокращает вероятность переобучения, но повышение каждого из них увеличит время выполнения. Машинное обучение — это область компромиссов, а производительность в зависимости от времени — одна из самых фундаментальных.

Мы можем просмотреть лучшие параметры, подбирая случайный поиск:

 rf_random.best_params_  {'bootstrap': True, 
 'max_depth': 70, 
 'max_features': 'auto', 
 'min_samples_leaf': 4, 
 'min_samples_split': 10, 
 'n_estimators': 400}

На основе этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.

Оценить случайный поиск

Чтобы определить, дает ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.

 def Assessment (model, test_features, test_labels): 
 predictions = model.predict (test_features) 
 errors = abs (predictions - test_labels) 
 mape = 100 * np.mean (errors / test_labels) 
 precision = 100 - mape 
 print ('Характеристики модели') 
 print ('Средняя погрешность: {: 0,4f} градуса.'. формат (np.mean (errors))) 
 print ('Точность = {: 0,2f}%.'. format ( точность))  точность возврата 
 base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42) 
 base_model.fit (train_features, train_labels) 
 base_accuracy = оценить (base_model, test_features, test_labels)  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,9199 градусов. 
 Точность = 93,36%.  best_random = rf_random.best_estimator_ 
 random_accuracy = оценить (best_random, test_features, test_labels)  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,7152 градуса. 
 Точность = 93,73%.  print ('Улучшение {: 0.2f}%.'. Формат (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy))  Улучшение 0.40%.

Мы добились впечатляющего улучшения точности на 0,4%. Однако в зависимости от приложения это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее многообещающих диапазонах гиперпараметров, обнаруженных при случайном поиске.

Случайный поиск позволил сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, на чем сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию настроек, чтобы попробовать. Мы делаем это с помощью GridSearchCV, метода, который вместо случайной выборки из распределения оценивает все комбинации, которые мы определяем.Чтобы использовать поиск по сетке, мы создаем другую сетку на основе лучших значений, предоставляемых случайным поиском:

 из sklearn.model_selection import GridSearchCV # Создаем сетку параметров на основе результатов случайного поиска 
 param_grid = {
 'bootstrap': [True ], 
 'max_depth': [80, 90, 100, 110], 
 'max_features': [2, 3], 
 'min_samples_leaf': [3, 4, 5], 
 'min_samples_split': [8, 10 , 12], 
 'n_estimators': [100, 200, 300, 1000] 
} # Создание модели на основе 
 rf = RandomForestRegressor () # Создание экземпляра модели поиска по сетке 
 grid_search = GridSearchCV (Estimator = rf, param_grid = param_grid, 
 cv = 3, n_jobs = -1, verbose = 2)

Это попробует 1 * 4 * 2 * 3 * 3 * 4 = 288 комбинаций настроек.Мы можем подогнать модель, отобразить лучшие гиперпараметры и оценить производительность:

 # Подгоняем поиск по сетке к данным 
 grid_search.fit (train_features, train_labels) grid_search.best_params_  {'bootstrap': True, 
 'max_depth': 80, 
 'max_features': 3, 
 'min_samples_leaf': 5, 
 'min_samples_split': 12, 
 'n_estimators': 100}  best_grid = grid_search.best_estimator_ 
 grid_accuracy = Оценить (best_grid, Performance Model_abatures) 
 Средняя ошибка: 3.6561 градус. 
 Точность = 93,83%.  print ('Улучшение {: 0,2f}%.'. Format (100 * (grid_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy))  Улучшение 0,50%.

Кажется, мы почти достигли максимальной производительности, но мы можем дать еще одну попытку с сеткой, дополнительно уточненной по сравнению с нашими предыдущими результатами. Код такой же, как и раньше, только с другой сеткой, поэтому я представляю только результаты:

  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,6602 градуса. 
 Точность = 93.82%.   Улучшение 0,49%.

Небольшое снижение производительности указывает на то, что мы достигли убывающей отдачи от настройки гиперпараметров. Мы могли бы продолжить, но отдача в лучшем случае будет минимальной.

Мы можем сделать несколько быстрых сравнений между различными подходами, используемыми для повышения производительности, показывая отдачу от каждого из них. В следующей таблице показаны окончательные результаты всех внесенных нами улучшений (в том числе из первой части):

Сравнение всех моделей Модель

— это (очень невообразимые) названия моделей, точность — это процентная точность, ошибка — средняя. абсолютная ошибка в градусах, n_features — это количество функций в наборе данных, n_trees — количество деревьев решений в лесу, а time — время обучения и прогнозирования в секундах.

Это следующие модели:

среднее: исходная базовая линия, вычисленная путем прогнозирования исторической средней максимальной температуры для каждого дня в тестовом наборе
one_year: модель, обученная с использованием данных за один год
four_years_all: модель, обученная с использованием 4,5 лет данные и расширенные функции (подробности см. в первой части)
four_years_red: модель, обученная с использованием данных за 4,5 года и подмножества наиболее важных функций
best_random: лучшая модель из случайного поиска с перекрестной проверкой
first_grid: лучшая модель из поиска по первой сетке с перекрестной проверкой (выбрана в качестве окончательной модели)
second_grid: лучшая модель из поиска второй сетки

В целом, сбор дополнительных данных и выбор функций уменьшили ошибку на 17.69%, а гиперпараметр дополнительно снизил ошибку на 6,73%.

Сравнение моделей (код см. В Блокноте)

С точки зрения программиста, сбор данных занял около 6 часов, а настройка гиперпараметров — около 3 часов. Как и в случае с любым другим занятием в жизни, есть момент, когда дальнейшая оптимизация не стоит усилий, и знание того, когда остановиться, может быть столь же важным, как и способность продолжать работу (извините за философские размышления). Более того, в любой проблеме с данными существует так называемая частота ошибок Байеса, которая является абсолютным минимумом возможной ошибки в проблеме.Ошибка Байеса, также называемая воспроизводимой ошибкой, представляет собой комбинацию скрытых переменных, факторов, влияющих на проблему, которую мы не можем измерить, и внутреннего шума в любом физическом процессе. Поэтому создание идеальной модели невозможно. Тем не менее, в этом примере мы смогли значительно улучшить нашу модель с помощью настройки гиперпараметров, и мы рассмотрели множество широко применимых тем машинного обучения.

Для дальнейшего анализа процесса оптимизации гиперпараметров мы можем изменять одну настройку за раз и видеть влияние на производительность модели (по сути, проведение контролируемого эксперимента).Например, мы можем создать сетку с диапазоном количества деревьев, выполнить поиск по сетке CV, а затем построить график результатов. Построение графика ошибки обучения и тестирования и времени обучения позволит нам проверить, как изменение одного гиперпараметра влияет на модель.

Сначала посмотрим, как влияет изменение количества деревьев в лесу. (см. тетрадь для обучения и построения кода)

Количество деревьев Обучающие кривые

По мере увеличения количества деревьев наша ошибка уменьшается до точки.Нет особого преимущества в точности увеличения количества деревьев сверх 20 (в нашей последней модели было 100), и время обучения постоянно увеличивается.

Мы также можем исследовать кривые для количества функций для разделения узла:

Количество функций Обучающие кривые

По мере увеличения количества сохраняемых функций точность модели увеличивается, как ожидалось. Время обучения также увеличивается, хотя и незначительно.

Вместе с количественной статистикой эти визуальные эффекты могут дать нам хорошее представление о компромиссах, которые мы делаем с различными комбинациями гиперпараметров.Хотя обычно нет возможности заранее узнать, какие настройки будут работать лучше всего, этот пример продемонстрировал простые инструменты Python, которые позволяют оптимизировать нашу модель машинного обучения.

Как всегда, приветствую отзывы и конструктивную критику. Со мной можно связаться по адресу [email protected]

Какова оптимальная глубина развертывания архитектур с глубоким развертыванием?

Чтобы определить оптимальные уровни, мы должны сначала определить относительную важность результатов прогнозирования xk из каждого слоя k

в конце каждой эпохи обучения с использованием функции потерь. Мы замечаем, что это похоже на классическую задачу определения того, какой эксперт предлагает лучший результат

[freund1997decision] . В архитектуре с глубоким развертыванием мы рассматриваем каждую сеть, построенную с использованием первых k слоев для k = 1 ,.xk [t] || 2 в эпоху обучения t. Чем меньше проигрыш, тем лучше прогноз. Поскольку разные уровни тренируются в разном темпе на протяжении фазы обучения, опыт, предоставляемый каждой из этих сетей, меняется в разные эпохи обучения. Другими словами, эти эксперты нестационарны по своей природе. В случае DetNet мы можем наблюдать из (4), что авторы [NeevsamueldeepMIMO] взвесили потери от k-го слоя с log k. Учтите, что нет гарантии, что фиксированные коэффициенты взвешивания являются оптимальными.Естественно следуют два вопроса. Первый вопрос: можем ли мы динамически обновлять коэффициенты взвешивания в конце каждой эпохи обучения на основе функции потерь. Второй вопрос: после изучения этих соотношений веса, как определить оптимальное количество слоев. Мы ответим на оба этих вопроса в следующих подразделах.

Iii-a Определение весовых коэффициентов с помощью dHedge

Чтобы определить правильные коэффициенты взвешивания, нам нужен подходящий алгоритм обновления веса, который инициализирует коэффициенты взвешивания экспертов и обновляет эти коэффициенты в каждую эпоху обучения.xk [t] || 2 на каждом слое для каждой обучающей эпохи t. Алгоритм хеджирования — это хорошо известный алгоритм, используемый для стационарных экспертов [freund1997decision] . В нашей конкретной задаче мы определяем k-го эксперта как сеть до k уровней включительно и используем выходные данные на k-м уровне для получения k-го экспертного прогноза x. Чтобы учесть нестационарный характер этих экспертов, мы используем дисконтированный хедж (dHedge), модифицированную версию алгоритма хеджирования, который может обрабатывать эволюцию экспертов во времени [raj2017aggregating] .

В алгоритме dHedge мы назначаем коэффициенты взвешивания wk [1] для k = 1, …, L для L экспертов в первую эпоху. После цикла прогнозов всеми экспертами, если эксперт k понесет потерю lk [t] после t-го временного шага, мы обновляем коэффициенты взвешивания,

нед [t + 1] = wk [t] γβlk [t],

(6)

где β и γ — параметр хеджирования и коэффициент дисконтирования соответственно. Это настраиваемые параметры, зависящие от проблемы.xk || 2 || x− ~ x || 2. (7)

После установки w [0] мы выполняем итерацию обратного распространения для обучения параметров θ DetNet. Коэффициенты взвешивания для каждого слоя в t-й период обучения обновляются как

. .

Дискретизация с использованием деревьев решений | by Akash Dubey

Дискретизация — это процесс преобразования непрерывных переменных в дискретные переменные путем создания набора смежных интервалов, охватывающих диапазон значений переменных.

1.1 Дискретизация помогает обрабатывать выбросы и сильно искаженные переменные

Дискретизация помогает обрабатывать выбросы, помещая эти значения в более низкие или высокие интервалы вместе с остальными промежуточными значениями распределения. Таким образом, эти выбросы больше не отличаются от остальных значений в хвостах распределения, поскольку теперь все они находятся в одном интервале / сегменте.Кроме того, путем создания подходящих интервалов или интервалов дискретизация может помочь распределить значения искаженной переменной по набору интервалов с равным количеством наблюдений.

1.2 Подходы к дискретизации

Существует несколько подходов к преобразованию непрерывных переменных в дискретные. Этот процесс также известен как биннинг , где каждый бункер представляет собой каждый интервал. Методы дискретизации делятся на 2 категории: контролируемые и неконтролируемые .

Неконтролируемые методы не используют никакой информации, кроме распределения переменных , для создания смежных интервалов, в которые будут помещены значения.

Контролируемые методы обычно используют целевую информацию для создания бинов или интервалов.

В этой статье мы будем говорить только о методе контролируемой дискретизации с использованием деревьев решений.

Но прежде чем перейти к следующему шагу, давайте загрузим набор данных, на котором мы будем выполнять дискретизацию.

Дискретизация с деревьями решений состоит из использования дерева решений для определения оптимальных точек разделения, которые будут определять бины или смежные интервалы:

Шаг 1 : Сначала он обучает дерево решений ограниченной глубины (2, 3 или 4) использование переменной, которую мы хотим дискретизировать, для прогнозирования цели.

Шаг 2: Исходные значения переменных затем заменяются вероятностью, возвращаемой деревом. Вероятность одинакова для всех наблюдений в одном интервале, таким образом, замена на вероятность эквивалентна группировке наблюдений в пределах порогового значения, установленного деревом решений.

Преимущества:

Вероятностные предсказания, возвращаемые деревом решений, монотонно связаны с целью.
Новые бункеры показывают пониженную энтропию, это означает, что наблюдения в каждом бакете / бункере больше похожи на самих себя, чем на наблюдения других бакетов / бункеров.
Дерево автоматически находит ячейки.

Недостатки:

Это может привести к чрезмерной подгонке
Что еще более важно, может потребоваться некоторая настройка параметров дерева для получения оптимальных разбиений (например, глубины, минимального количества выборок в одном разделе, максимальное количество разделов и минимальный выигрыш информации). Это может занять много времени.

Давайте посмотрим, как выполнить дискретизацию с деревьями решений с использованием набора данных Titanic.

Импортируйте полезные библиотеки

 IN [1]: 
 import pandas as pd 
 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 from sklearn.model_selection import train_test_split

2. Загрузите набор данных

 IN [2]: 
 data = pd.read_csv ('titanic.csv', usecols = ['Age', 'Fare', 'Survived']) 
 data.head ()

3. Разделить данные на набор для обучения и тестирования

 IN [3]: 
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (data [['Age', 'Fare', 'Survived']], data.Выжил, test_size = 0,3)

Итак, предполагая, что у нас нет пропущенных значений в наборе данных (или даже если у нас есть отсутствующие данные, доступные в наборе данных, мы вменяем их). Я ухожу от этой части, потому что моя главная цель — показать, как работает дискретизация.

Итак, теперь давайте визуализируем наши данные так, чтобы мы могли получить некоторое представление о них и понять переменные

4. Давайте построим дерево классификации, используя возраст для прогнозирования Выжил , чтобы выделить переменную age .

 IN [4]: 
 tree_model = DecisionTreeClassifier (max_depth = 2) tree_model.fit (X_train.Age.to_frame (), X_train.Survived) X_train ['Age_tree'] = tree_model.predict_frameA (X_to_train) ()) [:, 1] X_train.head (10)

Теперь, когда у нас есть модель классификации, использующая переменную age для прогнозирования переменной Survived .

Вновь созданная переменная Age_tree содержит вероятность принадлежности точки данных к соответствующему классу

5.Проверка количества уникальных значений, присутствующих в Age_tree переменной

 IN [5]: 
 X_train.Age_tree.unique ()

Почему правильно только четыре вероятности?

Выше, во входных данных четыре, мы упомянули max_depth = 2. Дерево глубины 2, делит 2 разделения, поэтому генерирует 4 сегмента, поэтому мы видим 4 различных вероятности в выходных данных выше. .

6. Проверьте взаимосвязь между дискретизированной переменной Age_tree и целевым Survived .

 IN [6]: 
 fig = plt.figure () 
 fig = X_train.groupby (['Age_tree']) ['Survived']. Mean (). Plot () 
 fig.set_title ('Monotonic взаимосвязь между дискретизированным возрастом и целью ') 
 fig.set_ylabel (' Survived ')

Здесь мы можем видеть монотонную взаимосвязь между дискретизированной переменной и Age_tree целевой переменной Survived .Этот график предполагает, что Age_tree кажется хорошим предиктором целевой переменной Survived .

7. Проверка количества пассажиров на вероятностное ведро / контейнер для распределения дискретизированной переменной.

 IN [7]: 
 X_train.groupby (['Age_tree']) ['Survived']. Count (). Plot.bar ()

Давайте проверим сегменты возрастных ограничений, сгенерированные деревом, захватив минимальный и максимальный возраст для каждого сегмента вероятности, чтобы получить представление об отсечениях сегмента.

8. Проверка сегментов возрастных ограничений, сгенерированных деревом

 IN [7]: 
 pd.concat ([X_train.groupby (['Age_tree']) ['Age']. Min (), 
 X_train.groupby (['Age_tree']) ['Age']. Max ()], axis = 1)

Таким образом, дерево решений сгенерировало сегменты: 0–11 , 12–15 , 16 –63 и
46–80 , с вероятностями выживания 0,51 , 0,81 , 0,37 и 0,10 соответственно.

9. Визуализация дерева.

 IN [8]: 
 с open ("tree_model.txt", "w") как f: 
 f = export_graphviz (tree_model, out_file = f) из IPython.display импорт изображения 
 из IPython.core.display import HTML 
 PATH = "tree_visualisation.png" 
 Image (filename = PATH, width = 1000, height = 1000)

Визуализация дерева

Как видно из графика, мы получаем 4 бина для max_depth = 2 .

Как я упоминал ранее, существует ряд параметров, которые мы могли бы оптимизировать для получения наилучшего разделения интервалов с использованием деревьев решений.Ниже я оптимизирую глубину дерева для демонстрации. Но помните, что вы также можете оптимизировать остальные параметры дерева решений. Посетите веб-сайт sklearn, чтобы узнать, какие другие параметры можно оптимизировать.

10. Выбор оптимальной глубины дерева

Я построю деревья разной глубины и вычислю roc-auc , определенное для переменной, и цель для каждого дерева. Затем я выберу глубину. который генерирует лучший roc-auc

 IN [9]: 
 score_ls = [] # здесь я сохраню roc auc 
 score_std_ls = [] # здесь я сохраню стандартное отклонение roc_aucfor tree_depth в [1, 2,3,4]: 
 tree_model = DecisionTreeClassifier (max_depth = tree_depth)  баллов = cross_val_score (tree_model, X_train.Age.to_frame (), 
 y_train, cv = 3, scoring = 'roc_auc') 
  score_ls.append (np.mean (scores)) 
  score_std_ls.append (np.std (scores)) 
  temp = pd .concat ([pd.Series ([1,2,3,4]), pd.Series (score_ls), pd.Series (score_std_ls)], axis = 1) 
 temp.columns = ['depth', 'roc_auc_mean ',' roc_auc_std '] print (temp)

Здесь мы можем легко заметить, что мы получили лучший roc-auc с глубиной 1 или 2. Я выберу , глубину 2 , чтобы продолжить.

11. Преобразуйте переменную Age с помощью дерева

 IN [10]: 
 tree_model = DecisionTreeClassifier (max_depth = 2) tree_model.fit (X_train.Age.to_frame (X_train.Age.to_frame ), X_train.Survived) X_train ['Age_tree'] = tree_model.predict_proba (X_train.Age.to_frame ()) [:, 1] X_test ['Age_tree'] = tree_model.predict_proba (X_test.Age.to_frame ()) [ :, 1]

12. Проверка преобразованной переменной age в наборе поездов

 IN [11]: 
 X_train.head ()

13. Проверка уникальных значений каждого бункера в наборе поездов

 IN [12]: 
 X_train.Age_tree.unique ()

14. Проверка преобразованного возраст переменная в наборе тестов

 IN [13]: 
 X_test.head ()

15. Проверка уникальных значений каждого бина в наборе поездов

 IN [ 14]: 
 X_test.Age_tree.unique ()

Теперь мы успешно разделили переменную Age на четыре дискретных значения, которые могут помочь нашей модели делать более точные прогнозы.

Мы также можем выполнить ту же процедуру, если мы хотим дискретизировать оставшиеся переменные, такие как Fare .