Параметры для моделей: Модельные параметры? В модельном бизнесе есть чётко сформировавшиеся требования к физическим параметрам моделей.

Основные параметры моделей — Podium.IM

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в  этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

 Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

1. Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
2. Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
3. Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
4. Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

1. Рост.  Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
2. Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
3. Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
4. Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире. 

Как стать стать моделью: что вам нужно чтобы стать фотомоделью

Мир модельного бизнеса обладает притягательной силой. Красота, всемирная известность, внушительные гонорары… Каждая девушка хотя бы раз мечтала о таком. Профессия модели сегодня входит в перечень престижных. Но на самом деле достичь успеха в этой сфере очень непросто. Кроме выдающихся внешних данных, понадобится и упорный труд. Итак, профессия модель: как ею стать?

Так что же нужно чтобы стать моделью? Первый ориентир — соответствие стандартам роста, параметров фигуры, веса. Раньше ценились исключительно модели, наделенные классической красотой. Но сегодня руководители агентств часто отмечают, что существует спрос на нестандартные типажи, а также моделей, способных существенно перевоплощаться в зависимости от виденья и поставленной задачи. И поскольку специализаций в модельном бизнесе достаточно много, агентства могут заинтересоваться теми претендентами, которые не подпадают под обычные требования. Разные направления мира моды выдвигают свои требования. Что нужно для того чтобы стать моделью определенной специализации?

Ближе всего к стандартам находится специализация «подиумная модель». Требования достаточно строгие. Кроме умения грациозно двигаться, нужен рост от 172 см, вес 50-55 кг, объемы не больше 90-60-90.

Востребованность «маленькой модели» (рост 158-172 см) значительно ниже. Те, кто подпадает под эти параметры, снимаются в рекламе, работают для каталогов. Подобная ситуация и с моделью «plus size» (рост 170-175 см, объемы 95-85-110). Чаще всего снимаются для каталогов, иногда участвуют в демонстрациях коллекций. Как стать фотомоделью со специализацией «plus size»? Кроме соответствия параметрам, девушка должна быть гармонично сложенной, иметь красивые черты лица.

Часто соискатели задаются вопросом: до скольки лет можно стать моделью? Ответом на этот вопрос является «возрастная» специализация. Обычно карьеру в модельном бизнесе начинают девушки 14-16 лет, и уже в возрасте до 30 лет профессиональный путь заканчивается. Но работа после 30 лет вполне возможна. «Возрастные модели» пользуются спросом для рекламной съемки, работы в журналах.

Среди других специализаций профессии — «характерные» типажи, которые обладают особым амплуа; «парт-модели» — в рекламе снимаются не полностью, а только руки, шея и т.п. Это достаточно востребованная специализация — особенно для косметики, ювелирных украшений, — которая открывает двери перед многими претендентами, не подходящими под стандарты отрасли, но желающими узнать, как стать моделью.

Конечно, чтобы достичь желаемого, недостаточно просто соответствовать требованиям. Вряд ли можно рассчитывать на счастливую случайность, по которой скаут -агент, специализирующийся на поиске новых лиц, случайно заметит выдающуюся красоту и пригласит на работу в известное агентство. Нужно приложить усилия, постараться заявить о себе и изучить основы проф. мастерства.

Для начала подготовить портфолио. Сегодня предложений для проведения профессиональной съемки достаточно. Но тем, кто нацелен на карьеру в модельном бизнесе, эффектных отретушированных снимков будет недостаточно. Нужны также снэпы (термин “snapshots”) — стандартизованный набор фотографий, как минимум, из шести снимков и больше. Требования достаточно жесткие: никакого макияжа, ретуши, позирования — только максимальная натуральность. Минимальный набор состоит из трех портретных фото (профиль, фас и ¾) и трех фото в полный рост (профиль, фас и сзади). На таких снимках нужно быть в открытом купальнике или белье черного или другого нейтрального цвета. Для чего нужны снэпы? Чтобы агентство или студия сориентировались, какими данными владеет претендент. Часто соискатели интересуются, можно ли сделать стандартный набор фото самостоятельно. По большому счету, да, но следует обратить внимание на качество снимков.

Затем второй этап — поиск агентства, которое может заинтересоваться “новым лицом”. Лучше всего начать с лидеров на модельном рынке. На большинстве сайтов можно найти форму для связи — анкету, к которой предлагают прикрепить фотографии.

Те, кто интересуется, что надо чтобы стать моделью, знают: чаще всего первым карьерным шагом будет обучение в школе моделей. Отбор проходит на конкурсной основе, курсы рассчитаны приблизительно на 2,5 – 3 месяца.

Учащиеся получают теоретические знания и практические навыки:

• изучают дефиле — работу на сцене и подиуме;
• получают представление о составляющих модельного бизнеса — о кастингах, контрактах, менеджменте;
• совершенствуют умение показать себя во время съемок;
• получают знания о косметологии;
• овладевают азами актерского мастерства.

Конечно, обучение в школах моделей не дает гарантий на успешную карьеру. Профессионалы отрасли предостерегают новичков от того, что некоторые учебные заведения делают бизнес на желании попасть в мир моды — получают оплату за обучение, подготовку портфолио, но фактически старта не дают. А вот крупные агентства указывают, что выпускники их школ составляют около половины ежегодного пополнения рабочего состава.

Затем придется проявить характер. Ведь чтобы принимать участие в бесконечных кастингах, надеясь заявить о себе, понадобится упрямство и умение не сдаваться. Трудолюбие, готовность постоянно работать над собой, уверенность в собственных силах — эти те черты характера, которые необходимы будущей модели.

Какой модельный рост для девушки. Какими параметрами должны обладать модели? Параметры идеальной модели

Какая девочка не мечтала увидеть свое фото на страницах модного глянцевого журнала, в рекламе и т.д. Конечно, причин этому можно назвать очень много: известность, иногда богатство, перспективы, знакомства и т.д. Всем известны параметры 90 – 60 — 90
. На что только не готовы сделать девушки, чтобы добиться такой фигуры
! И стоит ли идти на такие жертвы?

Скаут одного из самых известных парижских модельных агентств Marilyn Agency (которое подарило нам таких звёзд, как Наоми Кэмпбелл и Кейт Мосс) Филипп Попадопоулос в одном из своих интервью назвал параметры его моделей:

« Мы отбираем моделей ориентируясь на критерии парижской и нью-йоркской моды. Нам нужны действительно очень худые девушки
, с тонкими длинными руками и выделяющимися плечами. Для нас крайне важен рост – не ниже 176см и не выше 184см. 1/3 роста модели должно составлять туловище, то есть от макушки до талии. Пропорции 90-60-90 уже никому не интересны. Популярны стали слудющие параметры — 86-59 (60)-89

. Объяснение этому следующее – ведь это самые известные Дома моды диктуют нам такие каноны, и мы должны им соответствовать.»

Девушки забывают о своём здоровье, в мозгу существует одна только цель — 86-59 (60)-89. Были даже попытки увеличить параметры из-за огромного количества смертей и заболеваний, таких как анорексия

! Но, никаких изменений не было, так как девушки добровольно доводят себя до такого состояния.

Анорексия –
психологическое отклонение. Отказ от употребления пищи, ведущий к полному истощению организма.

Вес моделей

Вес моделей
должен быть относительно маленьким. Поэтому девушки, работающие моделями сутками почти ничего не едят, при этом много работают. На самом деле модель — это очень сложная профессия и без сильного намерения во что бы то ни стало добиться на этом поприще успеха, врядли можно добиться больших побед. Но всё возможно, надо только сильно хотеть и верить в то, что всё получится!

Таблица соотношения веса и роста для моделей

1.50м = 34кг 1.65м = 42кг

1.53м = 35кг 1.68м = 43кг

1.54м = 36кг 1.70м = 44кг

1.55м = 37кг 1.73м = 45кг

В современной модельной индустрии важным критерием является универсальность модели. Конечно же, для некоторых стремление к идеальным параметрам важно, однако сегодня это не есть популярно среди девушек. Главное отличаться интересной и нетипичной внешностью, чтобы руководители заметило модель, и с ней было легко работать. Единственным строгим критерием сегодня остается рост. Какого роста должна быть модель? А это очень простой вопрос, ведь агентства приглашают девушек с параметрами выше 175 см, чтобы соответствовать специально пошитой для них одежде.

Карьеру модели стоит начинать как можно раньше, ведь она весьма коротка и скоротечна. Идеальным является возраст от 14 до 17 лет. Нынче большинство девушек модельной внешности 15-17 лет, ведь после 20 лет очень тяжело начинать все с нуля. Красавицы подиума, что достигли 25 лет и считаются звездами своего дела, востребованы намного больше.

Что касается роста модели мужчины, то он обязательно должен быть в пределах 176 до 185 см, а вес 59-70 кг. Тело парня обязано иметь хорошие формы, но не быть перекачанным, ведь это уже в прошлом. Особую значимость имеет лицо, оно должно быть необычным и в то же время увлекающим, интересным окружающим. Приветствуется небольшой размер одежды – 46-48. Особенно если модель мужского пола стремится работать за рубежом, то это просто идеальные формы для успешного будущего.

Известные модели, доказавшие, что при небольшом росте можно стать популярной

Модельеры пришли к главному выводу, что при росте выше 170 см одежда лучше садится и прилегает к телу. И если же требования к параметрам могут иногда меняться, то к росту модели никогда. Стройность можно всегда откорректировать, например, заняться спортом, сидеть на хороших диетах, а вот с ростом ничего сделать невозможно. Хотя, бывают некоторые непредсказуемые случаи. Еще одним примером есть Летиция Каста, что при росте ниже 170 см стала главным идеалом красоты.

Очередной пример – это топ-модель Твигги, которая была первой худышкой с ростом 169 см в истории модельного бизнеса. У нее так и не получилось выйти на подиум, однако в конце 60-х она выпустила собственно разработанную линию одежды. Фотографии Твигги были отправлены в капсуле в космос.

Лонекке Энгель – еще один образец модели небольшого роста. Ее рост составлял 167 см. Но, благодаря ее индивидуальности и обаянию, модель с легкостью заключила контракт на 3 миллиона долларов с модельными агентствами в Лондоне.

Такие модели как: Наталья Водянова, Наоми Кемпбелл, Синдия Кроуфорд, Клаудия Шиффер безупречны не только лицом и фигурой, но и особенно большим ростом. Самой недешевой моделью в Европе есть Клаудия Шиффер. С ростом 180 см она является весьма востребованной.

Модель – это профессия, и ею может называться только та девушка, которая в обязательном порядке приставлена к определенному модельному агентству на постоянную работу. Главные особенности, которыми обязана иметь модель:

• неподражаемая внешность;
• обаяние;
• индивидуальный характер;
• естественный образ.

Параметры модели обязательно должны быть идеальными, ведь сегодня модельный бизнес выставляет четкие критерии по отбору. Необходимо прикладывать множество усилий для того, чтобы выглядеть сногсшибательно:

1. учиться разговаривать;
2. для прекрасной фигуры сидеть на множестве диет и отказывать себе во вкусностях;
3. развиваться морально;
4. уметь достойно себя вести в кругу известных людей.
5. Главным критерием является безупречная фигура, рост и формы, что есть лицом модельного бизнеса.

На сегодняшний день образец идеальной модели – высокая худая девушка, рост которой начинается от 175 сантиметров и выше, имеющая достаточно узкие бедра, не превышающие 90 см, привлекательные черты лица, что дадут профессионалам легко поэкспериментировать с имиджем и стилем

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

1. Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
2. Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
3. Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
4. Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

1. Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
2. Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
3. Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
4. Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

1. Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
2. Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
3. Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
4. Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

1. Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
2. Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
3. Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
4. Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Бедра – самый важный из параметров. И, как правило, начинающие модели не умеют его правильно измерять, не понятно, в каком месте бедер мерить. Так можно получить и 90 см и 94 см.

Чтобы его правильно определить, нужно обхватить лентой верхнюю часть бедер и провести через все бедра. Правильный объем – максимально большой объем, который показывает линейка.

Какими конкретно должны быть рост и параметры зависит от того, в какой стране модель хочет работать и какой модельной работой заниматься.

Модельные параметры для работы за границей.
Самый жесткий отбор идет для девушек, которые хотят работать за границей. Они должны обладать ростом от 172 см
(реже от 170 см
), обхват
ом в бедрах 86-88 см
. В идеале у девушки должен быть рост 176-180 см
. С таким ростом она сможет работать во всем мире. Девушке с ростом 170-175 см
тяжело быть конкурентноспособной в Европе, но вполне возможно успешно работать в Азии. Верхний предел роста моделей около 184 см
, девушки выше испытывают проблемы в своей карьере. Когда начинающая модель приходит в агентство в возрасте 12-17 лет
с желанием работать за границей, объем ее бедер не должен превышать 86 см
при росте 170-176
, и 88 см
при росте около 180 см
иначе она будет неконкурентноспособной. Далее, когда девушка уже будет полноценно работать за границей, объем ее бедер может быть до 90 см
, но превышать это значение очень нежелательно.

В модельном бизнесе важен каждый сантиметр. В контрактах с международными агентствами прописывается, какими параметрами обладает девушка на сегодняшний день. Модель должна сохранять их на все время действия контракта. Бывают такие условия контракта, когда девушку могут оштрафовать, если параметры изменились хотя бы на 1 см. Дико? Добро пожаловать в модельный бизнес!

«А если у меня рост 168 см? У меня нет шансов?», – спросит меня девушка с ростом 168 см.
Хочу сразу сказать, что в модельном бизнесе, не смотря на жесткие рамки, всегда существуют исключения. Да, есть девушки, которые и с ростом 168 см
работают. Всегда ключевым понятием является «конкуренция». Чем модель ближе к идеальным стандартам, тем у нее больше шансов побеждать на кастингах. Можно ли работать моделью с ростом 168-170 см? Можно. Но будет особенно тяжело конкурировать.

Модельные параметры для работы в России.

В нашей стране пока модельный бизнес не на том уровне. Нет таких жестких рамок, как на Западе.

Подиумная модель.

Если модель хочет работать на показах, она должна обладать параметрами близкими к 90-60-90
(плюс-минус 2 см, хотя грудь может быть и меньше) и рост от 173 см
. Идеальный рост для работы на подиуме 175-182 см.
По большому счету, параметры относятся только к подиумной работе.

Фотомодель.

А сейчас хорошие новости! Фотомодели могут обладать любыми параметрами!

Фотомодели могут быть худые и толстые, молодые и старые, разные.

Посмотрите рекламу на ТВ или на билбордах. Каких людей Вы там видите? Правильно, разных. Таких, как в жизни. Может быть они немного ярче, артистичнее, харизматичнее, чем основная серая масса людей, но к модельным параметрам это не относится.

«А правда, что для фотомодели рост не имеет значения?»

Иногда действительно не имеет, но в большинстве случаев имеет значение. Когда вы видите в журналах моделей, как правило, они имеют рост от 170 см.

Перед показами, на кастингах или примерках, у моделей всегда измеряют рост и параметры, перед фотосъемками этого никто никогда не делает. Нужно просто, чтобы у девушки была красивая фигура, а уж нужна ли худенькая или «девушка в теле» зависит от конкретной фотосъемки и задач.

Промо-модель.

Если девушка хочет работать на выставках стендисткой, презентациях, то для нее также не важны точные цифры в параметрах, важна визуально красивая фигура. С виду высокая, худенькая, этого достаточно. Т.е талия может доходить примерно до 65 см
, а бедра до 95 см
.

Как вырасти до модельного роста?

К сожалению, пока не существует средств, которые бы помогли вырасти на 10-15 см, которых так не хватает для модельной работы, но вырасти на 3-4 см вполне реально!
Опытные специалисты нашей школы моделей разработали комплекс, позволяющий за время обучения в школе вырасти на 3-4 см.
Перед началом занятий мы измеряем рост новичков, а потом делаем это вновь спустя 2-3 месяца. У обучающихся наблюдаются изменения в росте. Делая специальные упражнения, позвоночник выпрямляется, и идет заметная прибавка в росте. Каждый может убедится в этом на своем опыте.

Проверь свои параметры!

Параметры и модельная внешность для модели мужчины

Работа моделями привлекает мужчин не меньше, чем женщин. Но, чтобы дефилирование по подиуму и участие в фотосессиях стали профессией, необходимо иметь параметры мужчины модели, принятые в мире моды. В основные стандарты мужской модельной красоты включены возраст, рост, размер вещей. И если конкретный претендент форматом подходит на амплуа манекенщика, он может отправляться в агентство на кастинг.

Возраст как параметр мужчины модели

Известно, что у женщин манекенщиц недолгий срок пребывания в модельном бизнесе. Многие из них заканчивают работу с исполнением 25-ти лет. Возрастные же параметры мужчины модели дают возможность и в 45-50 лет дефилировать и сниматься. Или быть, как француз Филипп Дюма, которому уже 60, и оставаться востребованным в фэшн-индустрии.

Парней, чей возраст 15-25, профессионалы относят к категории молодых людей. Мужчин 25-ти – 35-ти лет специалисты считают взрослыми моделями. Зрелые красавцы те, кто превысил возрастной ценз, требуемый в модельной индустрии.

Параметры для модели мужчины: рост

Образцовый манекенщик в понимании фэшн агентств наделен ростом не меньше 180 и не выше 190 сантиметров. Но эти параметры для модели мужчины оптимальными считаются в 185-188 сантиметров.

Объясняется подобное тем, что экземпляры одежды шьются дизайнерами до последующей ее демонстрации моделью на подиуме, во время обязательной фотосессии либо на рекламном фотоснимке. И модельерам зачастую требуется изготовить один вариант наряда с учетом того, что все манекенщики в действительности одного роста, а также размера.

Модельная внешность мужчины: параметры размера и телосложения

Модельная внешность мужчины параметры размеров одежды требует S-M (по-русски 46-48). В редких случаях fashion индустрии могут понадобиться манекенщики с размерами вещей 48-50. Именно при таких габаритах одежда на парне модели сидит безукоризненно, выгодно выделяя достоинство демонстрируемого изделия.

Телосложением мужчина манекенщик должен обладать не слишком мускулистым. «Перекачанные» остались в прошлом. А вот вес каждой потенциальной модели должен находиться в пределах 63-75 килограммов, при этом учитывается индекс массы. Объем талии у претендующего на звание «модель» должна укладываться в 78 либо 80 сантиметров. Субтильного либо, напротив, богатырского вида парни не смотрятся на подиуме и на фото. Также на теле исключен чрезмерный волосяной покров на груди и на руках. От него нетрудно избавиться косметической эпиляцией.

На этом фоне особая значительность отводится лицу мужчины модели. Но востребованным в fashion бизнесе признается отнюдь не классическое обличье. Хорошо, если претендент наделен природой необычными чертами лица, на котором выдаются скулы, оригинальные брови, выделяется своеобразный взгляд и т. д.

Параметры для модели мужчины: исключения

Как и в любом деле, так и в модной индустрии возможны отклонения от требуемых стандартов. Но только если параметры для модели мужчины в большинстве своем все-таки не отличаются от предписанных:

1. Рост ниже 180 сантиметров компенсируется наличием у парня пропорционального телосложения. Например, такого, каким обладает Род Ходжей – он ведь вырос только до 177 сантиметров.
2. Слишком рельефные мышцы понадобятся тем, кто участвует в рекламировании спортивной одежды.

Есть немало возможностей в fashion бизнесе для мужчин с различными параметрами, внешностью и типажом. Выбрав правильное модельное агентство, нетрудно сделать карьеру манекенщика.

Авторские права на статью принадлежат 101da.ru. Копирование материала запрещено!

рост, вес и особенности фигуры

Пышная мода мирового моделирования делится на три категории, применительно к фигуре фотомодели. Параметры моделей плюс сайз — это не только характеристика размера одежды. Фигура полных моделей является узнаваемым и продаваемым брендом, рассчитанным на разные категории потребителя. Но тем не менее, в этой категории существуют свои строгие критерии отбора. Рост фотомодели не должен быть ниже 170 см, а объем талии строго ограничен нижним порогом в 70 см.

Содержание:

модель плюс сайз Бриттани Кордс

Нужно отметить, что охват бедер, вес и размер бюста не имеют существенного значения и рассматриваются индивидуально. Разумеется эти критерии распространяются только на подиумных моделей мира Высокой Моды и не имеют ничего общего с промо-моделями, а также с «пышными» красотками Инстаграм. Наш проект приведет три примера таких фотомоделей, применительно к трем брендовым категориям моделирования, что поможет понять саму суть параметров плюс сайз.

Параметры пикантной категории плюс сайз моделинга

Такая категория «пышного» моделирования имеет свои ограничения по параметрам фигуры и рассчитана в основном на мужскую часть. С точки зрения маркетинговых технологий в модельном мире, у каждого мужчины существует вторая половинка, которую он хотел бы видеть такой же, как плюс сайз модель с обложек журналов моды. Нужно отметить, что речь идет в данном случае в основном о брендовом нижнем белье и купальниках. Где параметры фигуры и привлекательный образ самой фотомодели, позитивно влияют на мужские чувства, призывая тем самым совершить покупку белья для своей дамы сердца.

модель плюс сайз Бриттани Кордс

Однако не смотря на то, что иконой американского концепта плюс сайз считается модель Тесс Холидей, пышное моделирование в этой стране имеет не только международный уровень, но и достаточно умеренные и привлекательные параметры фигуры самих моделей плюс. Именно в США возникла идея увеличивать прибыль брендов белья и купальников, через эротический образ модели плюс сайз. Модель должна обладать объемом талии от 80 до 100 см и еще большим объемом бедер, таким как к примеру фотомодель модельного агентства «Dorothy combs models» Бриттани Кордтс. Параметры фигуры модели Бриттани Кордс: рост 178 см, бюст 114 см, талия 94 см, охват бедер 119 см.

Модель плюс сайз

Натуральная категория плюс сайз: рост, вес, фигура

Существует мнение, что в параметры фотомодели плюс сайз должен входить и вес. Однако, такой актуальный критерий определения можно встретить лишь у фотомоделей которые сотрудничают с такими проектами как «Maxim» и «Playboy». В остальных случаях, как и с прямыми фотомоделями, вес не имеет значения, так как он входит в сегмент оценочного суждения. Именно на основании отсутствия такого суждения и была создана категория натуральных фотомоделей, для которой характерно также продвижение модных брендов одежды, но рассчитанных исключительно на женскую категорию. Именно девушки не любят говорит о своем лишнем весе, но достаточно позитивно отзываются о понятии «натуральная фигура». Иными словами «натуральные модели», это все те же фотомодели плюс сайз.

Стоит добавить, что единственным отличием натуральных моделей от пикантной категории является размер талии, который не должен быть выше 80 см. Связанно это с тем, что широкая женская аудитория, которая оценивает модную одежду на таких моделях, достаточно скептически настроена к явной и видимой полноте. Ярким примером является британская модель плюс сайз Хлоя Элизабет Маршалл. Очаровательная модель «туманного Альбиона» имеет рост в 178 см, бюст 91 см, охват талии в 76 см, а объем бедер в 114 см.

Модель плюс сайз Хлоя Элизабет Маршалл, Великобритания

Параметры моделей бодипозитива на примере Алегры Чедера

В этой категории плюс сайз моделинга, фотомодели имеют действительно видимые пышные формы и талию от 100 см. Нужно отметить, что бодипозитив как общественное движение представляет из себя все тот же коммерческий бренд плюс сайз, но в отличии от двух предыдущих категорий, модели бодипозитива рекламируют не просто одежду, а саму суть идеологии, часто появляясь на неделях Высокой Моды как в Париже, так и в Нью-Йорке. На основании такого образа бодипозитивной модели плюс сайз, множество полных женщин приобретают уверенность в себе, понимая что им доступны самые большие и модные размеры одежды в их категории. Одним из таких примеров является чернокожая подиумная плюс сайз модель из Нидерландов Алегра Чедера (Alegra Chiavenne Chedera). Бодипозитивная модель имеет рост 176 см, бюст в 114 см, бедра 121 см и охват талии в 99 см.

Фото чернокожей модели плюс сайз Алегры Чедера

_________

Читайте также

Современные супермодели плевать хотели на стандарты, параметры и критерии

Сэмюэль Закуто – кастинг-менеджер­ Next Model Manage­ment – вспоминает, что еще десять лет назад агентства и дизайнеры со­трудничали в основном с белыми цис­гендерными моделями. Те, кто не соответствовал стандарту, оказывались за бортом. Все изменилось в эпоху соц­сетей. «Instagram дал возможность заявить о себе, – вспоминает Марат Кудусов, сооснователь модельного агентства AGENTmgmt. – Агенты попросту игнорировали тех, кто не соответствовал типажу «парень с обложки». А лично познакомиться с клиентом у моделей не было возможности. В один прекрас­ный момент дизайнеры стали сами представлять моделей, которых нахо­дили через соцсети». Далеко ходит­ь за примером не нужно: в конце 2019 года лицом Celine стал 18-летний тиктокер Ноен Юбэнкс, которого обнаружил креативный директор Дома Эди Слиман. «Теперь классические модели кажутся клиентам слишком коммерческими и неинтересными, – продолжает Сэмюэль Закуто. – Я верю, в этом десятилетии мы увидим моделей уровня Кейт Мосс, которые разрушают привычные представления о красоте».

Мачо тоже плачут

Типаж героя-любовника из дамского романа рискует в скором времени оказаться на грани вымирания. Впрочем, основательница агентства Lumpen Авдотья Александрова отмечает: консервативные бренды по-прежнему делают ставку на загорелых парней с накачанными телами и симметричными лицами.

В 2018 году The New York Times объявил­а, что наступает эра твинков, олицетворяющих новый тип маскулинности. Изначально твинками называли молодых геев – худых, хрупкого телосложения, с тонкими чертами. Два года спустя можно с полной уверенностью утверждать: предсказание сбылось. Это подтверждают коллекции сезона осень–зима 2020/2021, где царят костюмы розового цвета, футболки из тонкого кружева, рубашки в рюшах и жемчужные украшения. Все это довольно сложно вообразить на типичном представителе качалки.

Важную роль в смене героев сыграли агентства нового типа, поддерживавшие тренд на уличный кастинг. «Появились такие бренды, как Vetements, которые преуспели за счет оригинальных типажей, – рассуждает Авдотья Александрова. – Сейчас наш основной клиент – Gucci. Они очень свободны в выборе моделей, даже в плане роста: с ними работают наши мальчики от 170 см и девочки от 160. Gucci задают планку – и для других клиентов в том числе».

Марат Кудусов объясняет новую моду и экономическими предпосылками. По его мнению, сейчас бренды чаще выбирают «обыкновенные» лица и для показов, и для рекламных кампаний. Это эффективнее с точки зрения продаж: важно, чтобы внешность не отвлекала от самого главного – одежды.

Все возрасты покорны

Показ мужской осенне-зимней коллекции Prada 2012 года стал одним из знаковых в истории итальянского бренда. Шоу закрывали актеры Тим Рот, Эдриан Броди, Гэри Олдмен и Уиллем Дефо. Самому молодому члену этой великолепной четверки, Броди, было 38 лет, остальным – больше­ 50. В 2019 году Salvatore Ferragamo выпустили на подиум 63-летнего ил­люст­ра­­тора Питера Сэвилла, создателя знаменитой обложки ­альбома Unknown Pleasures группы Joy Division.

«Мода всегда подпитывала стереотип о том, что красота – признак молодости. Однако стоит признать факт: старение неизбежно. Так, почти все супермодели 1990-х перешагнули 50-летний рубеж. И мода не может игнорировать эту жизненную данность. Возрастные модели – часть глобального курса на бодипозитив, который воспевает телесное разнообразие и естественные возрастные изменения, – рассказывает Игорь Гавар, основатель агентства Oldushka. – Изначально появление возрастных моделей казалось временным трендом. За последние десять лет он успел распространиться далеко за пределы модной индустрии».

Так, на показе дебютной коллекции Криса ван Аша для Berluti в январе 2019 года появился Сергей Арктика, которого представляет агентство Oldushka. Выход петербуржца произве­л сенсацию. «Бренд сам вышел на нас и выбрал Сергея, – рассказывает Игорь Гавар. – В итоге он выходил на двух показах марки – в осенне-зимнем и весенне-летнем сезонах».

Сергей Арктика

На показах святая святых всех хайпбистов – Balenciaga и Vetements – возрастные модели появлялись практи­чески каждый сезон. А японский ди­зайнер Джуниа Ватанабе регулярно пригла­шает моделей, перешагнувших 50–60-летний рубеж.

«Могу сказать, что интерес к возрастным моделям в Европе и в остальном мире был всегда. Просто до России эта тенденция добралась недавно – и во многом благодаря агентству Oldushka, – говорит Марат Кудусов. – Это необъятный рынок, который открывает большие возможности для новых лиц».

Junya Watanabe, Billionaire, Berluti

Сегодня бренды охотятся не только за пресловутыми миллениалами и зумерами. «Культура потребления нацелена на старшее поколение, – объясняет Игорь Гавар. – Число людей пенсионного возраста растет во всем мире. Это означает, что существенная доля финансов будет сосредоточена в их руках. Внедряя в рекламные кампании возрастных моделей, бренды обращаются к старшей аудитории напрямую».

Вопросы пола

Натан Вестлинг (Prada)

Рыжеволосая Натали Вестлинг была лицом рекламных ­кам­пани­­й­ Louis Vuitton, Chanel, Miu Miu и других брендов-­тяжеловесов. Больше мы не увидим модель в привычном обличье. Сменив пол, Вестлинг под именем Натан взялся за покорение мужской моды – и весьма успешно. В его новом послужном списке – показы Helmut Lang, Marc Jacobs и Michael Kors, а еще контракт с Prada. «Трансгендерные модели существовали всегда, просто далеко не все об этом знали, – раскрывает нам глаза Сэмюэль Закуто. – Лишь недавно они начали делиться историями о том, через что им пришлось пройти».

Кроу Киан (Louis Vuitton)

Кроу Киан (в прошлом Каянна) принимал участие в женских и мужских показах Louis Vuitton. А биография молодого человека стала основой фильма «Трансформация Кроу», который показали в сентябре 2019 года в рамках программы британского кинофестиваля Raindance. Касил Макартур начал модельную карьеру в возрасти десяти лет еще девочкой, однако настоящий успех обрушился уже на голову юноши. Теперь он принимает участие в показах Marc Jacobs, снимается в рекламных кампаниях Calvin Klein и Coach.

«Думаю, трансгендерные модели могут стать одним из самых интересных ответвлений в моде, – рассуждает Авдотья Александрова. – У них большой потенциал. Например, есть те, кто совершил трансгендерный переход не до конца. С ними возможны совершенно феноменальные съемки».

Касил Макартур (Marc Jacobs)

По числу трансгендерных моделей на показах и в съемках мужские бренды пока сильно уступают женским. Звезда сериала «Поза» актриса Индия Мур – муза Николя Жескьера, креативного директора Louis Vuitton. Модель Тедди Куинливан – лицо косметической линейки Chanel. Исполнительница одной из главных ролей в нашумевшем сериале «Эйфория» актриса Хантер Шафер выходит на показах Miu Miu, Christian Dior и Gareth Pugh. Наконец, сдался последний бастион токсичной феминности Victoria’s Secret, заключив контракт с бразильско­й моделью Валентиной Сампайо. Еще раньше девушку заприметили куда более прогрессивно настроенные бренды, такие как Philipp Plein, Pollini и L’Oréal. Кроме того, она неодно­кратно появлялась на обложках модных журналов, включая французский Vogue.

Марат Кудусов уверен, что трансгендерные модели – далек­о не последнее, что предстоит увидеть изумленной публике. Некоторые бренды привлекают их в том числе ради дополнительного пиара. Сегодня каждый пытается обратить на себя внимание самыми разными из доступных способов, ­выступая за многообразие всех форм, цветов и размеров. Как бы там ни было, начало большим переменам положено. Так что взамен замшелых героев-любовников со страниц дамских романов новое десятилетие обещает подарить нам новых, ­покруче.

Вероятно, вам также будет интересно:

Как плюс-сайз-модели покоряют мужскую моду

Почему мужской макияж – это нормально

Почему утилитарность – все еще важный тренд в мужской моде 

От носков до брошей: как мужские аксессуары превратились в высказывание

Фото: Prescilla Follin; Imaxtree; Daniela Monteiro; Amer Mohamad

Параметры модели—ArcGIS Pro | Документация

Любую переменную модели можно задать как параметр модели. Есть две основных причины сделать переменную модели ее параметром:

Настройка параметров модели

Чтобы сделать переменную модели ее параметром, модель необходимо отредактировать в ModelBuilder. В ModelBuilder щелкните правой кнопкой переменную и выберите Параметр. Если переменная является параметром, рядом с ней появляется буква P.

Имя переменной используется в качестве подписи параметра модели. Можно переименовать параметр модели, переименовав переменную в ModelBuilder. Щелкните правой кнопкой переменную, выберите Переименовать и введите новое имя. При открытии модели на панели Геообработка имя параметра будет изменено на новое. Значение переменной используется в качестве значения по умолчанию соответствующего параметра модели. Если у переменной нет значения в ModelBuilder, параметр модели будет пустым.

Чтобы выходные данные модели появлялись в истории геообработки, сделайте их параметрами модели. Например, если на выходе вашего инструмента создается HTML-файл, и вы хотите, чтобы пользователь мог щелчком открыть файл на панели История геообработки, сделайте выходной HTML-файл параметром модели.

Свойства параметра модели

Можно изменить некоторые свойства параметров модели, используя окно модели Свойства. Эти свойства влияют на то, как параметры будут появляться при открытии модели на панели Геообработка.

Щелкните правой кнопкой любую модель набора инструментов и выберите Свойства, а при ее редактировании в ModelBuilder – щелкните кнопку Свойства на ленте.

Порядок

Измените порядок параметров, перетаскивая их в нужные места и расставляя в нужном порядке на вкладке Параметры в окне Свойства инструмента.

Обязательные или дополнительные

Параметры инструмента могут быть либо обязательными, либо дополнительными. Назначение обязательных параметров происходит автоматически, в зависимости от использования параметров в модели. Например, если переменная используется как входные данные для обязательного параметра инструмента в модели, этот параметр будет обязательным. Можно изменить параметры модели с дополнительных на обязательные, однако нельзя сделать обязательные параметры дополнительными.

Чтобы сделать дополнительный параметр обязательным, задайте Тип дополнительного параметра Обязательный на вкладке Параметры окна Свойства инструмента.

Категория

Параметры можно объединить в категорию. Параметр в категориях отображаются в ниспадающем разделе при открытии инструмента на панели Геообработка.

Фильтры

Фильтры параметров используются для ограничения или запрета входных значений или данных, которые можно указать для параметра инструмента модели. Например, для фильтра Список значений требуется, чтобы параметры были указаны только значения из списка. При введении для параметра значений, которые не соответствуют фильтру, появится сообщение об ошибке. Модель невозможно запустить, пока не будет введено корректное значение.

Доступны следующие фильтры:

• Список значений – Список предустановленных ключевых слов. Можно задать фильтр значений списка для строковых или числовых параметров модели.
• Диапазон – Минимальное и максимальное числовое значение. Диапазон открытый, т.е. включает пограничные – минимальное и максимальное – значений.
• Класс пространственных объектов – Список допустимых типов объектов, включающий точки, мультиточки, полилинии, полигоны и мультипатч.
• Файл – Список допустимых расширений, например .txt или .gpx.

  Не вводите точку перед расширением. Например, введите txt, а не .txt. Разделяйте значения в списке точкой с запятой (;). Например, чтобы допустимыми были файлы .txt и .csv, введите txt; csv.

• Поле – Список допустимых типов полей, включающий short (короткое целое), long (длинное целое), single (с плавающей точкой одинарной точности), double (с плавающей точкой двойной точности), test (тест), date (дата), OID, geometry (геометрия), BLOB, raster, GUID, global ID и XML.
• Рабочая область – Тип допустимой рабочей области: папка файловой системы, локальная и корпоративная база геоданных.

Зависимость

Вы можете сделать так, чтобы один параметр зависел от значения другого параметра. Типичным применением этого является зависимость одного параметра, поддерживающего атрибутивное поле, от другого, для которого допускается класс пространственных объектов или таблица.

Символы

Можно сохранить слой файла с настроенными символами и использовать его в качестве шаблона, определяющего, как выходные данные вашей модели будут отображаться при их добавлении на карту. Этого можно добиться двумя способами:

• Задать опцию Символы выходного параметра пути к файлу слоя, например, C:\Data\LandUseOverlay\Symbolized.lyrx на вкладке Параметры окна Свойства инструмента.
• Добавить инструмент Применить символы к слою в конце модели и задайте параметр Слой символов для пути к файлу слоя.

В чем разница между параметром и гиперпараметром?

Последнее обновление 17 июня 2019 г.

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

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

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

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

В этом посте мы подробнее рассмотрим эти термины.

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

Что такое параметр модели?

Параметр модели — это внутренняя для модели переменная конфигурации, значение которой можно оценить на основе данных.

• Они требуются модели при прогнозировании.
• Эти значения определяют умение модели по вашей проблеме.
• Они оценены или извлечены из данных.
• Они часто не устанавливаются практикующим вручную.
• Они часто сохраняются как часть изученной модели.

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

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

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

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

Имеет ли модель фиксированное или переменное количество параметров, определяет, может ли она называться « параметрический » или « непараметрический ».

Некоторые примеры параметров модели включают:

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

Что такое гиперпараметр модели?

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

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

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

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

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

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

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

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

Некоторые примеры гиперпараметров модели включают:

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

Дополнительная литература

Сводка

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

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

Гиперпараметры модели

часто называют параметрами, поскольку они являются частями машинного обучения, которые необходимо настраивать и настраивать вручную.

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

Есть ли параметры модели или гиперпараметры, в которых вы все еще не уверены?
Опубликуйте их в комментариях, и я постараюсь помочь прояснить ситуацию дальше.

О Джейсоне Браунли

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

Параметры модели

и гиперпараметры в машинном обучении — в чем разница? | Бенджамин Оби Тайо, доктор философии.

В модели машинного обучения есть 2 типа параметров:

1. Параметры модели: Это параметры в модели, которые должны быть определены с использованием набора обучающих данных.Это подогнанные параметры.
2. Гиперпараметры: Это регулируемые параметры, которые необходимо настроить, чтобы получить модель с оптимальными характеристиками.

Например, предположим, что вы хотите построить простую модель линейной регрессии, используя m-мерный набор обучающих данных. Тогда ваша модель может быть записана как:

, где X — матрица предикторов, а w — веса. Здесь w_0, w_1, w_2,…, w_m — параметры модели . Если модель использует алгоритм градиентного спуска для минимизации целевой функции для определения весов w_0, w_1, w_2,…, w_m, тогда у нас может быть оптимизатор, такой как GradientDescent (eta, n_iter). Здесь eta (скорость обучения) и n_iter (количество итераций) — это гиперпараметры , которые необходимо настроить, чтобы получить наилучшие значения для параметров модели w_0, w_1, w_2,…, w_m. Дополнительные сведения об этом см. В следующем примере: Машинное обучение : оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска.

Примеры гиперпараметров, используемых в пакете scikit-learn

1. Perceptron Classifier

 Perceptron (n_iter = 40, eta0 = 0.1, random_state = 0) 

Здесь n_iter — это количество итераций, eta0 — скорость обучения, а random_state — это начальное число генератора псевдослучайных чисел для использования при перетасовке данных.

2. Обучение, оценщик тестового разделения

 train_test_split (X, y, test_size = 0,4, random_state = 0) 

Здесь test_size представляет долю набора данных, которая должна быть включена в тестовое разделение, а random_state — начальное число. используется генератором случайных чисел.

3. Классификатор логистической регрессии

 Логистическая регрессия (C = 1000.0, random_state = 0) 

Здесь C — величина, обратная степени регуляризации, а random_state — это начальное число генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных. .

4. Классификатор KNN (k-ближайших соседей)

 KNeighborsClassifier (n_neighbors = 5, p = 2, metric = 'minkowski') 

Здесь n_neighbors — это количество используемых соседей, p — параметр мощности для метрики Минковского.Когда p = 1, это эквивалентно использованию manhattan_distance и euclidean_distance для p = 2.

5. Машинный классификатор опорных векторов

 SVC (kernel = 'linear', C = 1.0, random_state = 0) 

Здесь , ядро ​​определяет тип ядра, который будет использоваться в алгоритме, например, kernel = ‘linear’ для линейной классификации или kernel = ‘rbf’ для нелинейной классификации. C — параметр штрафа члена ошибки, а random_state — начальное число генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных для оценок вероятности.

6. Классификатор дерева решений

 DecisionTreeClassifier (критерий = 'энтропия', 
 max_depth = 3, random_state = 0) 

Здесь критерий — это функция для измерения качества разделения, max_depth — максимальная глубина дерево, а random_state — это начальное число, используемое генератором случайных чисел.

7. Регрессия лассо

 Лассо (альфа = 0,1) 

Здесь альфа — параметр регуляризации.

8. Анализ основных компонентов

 PCA (n_components = 4) 

Здесь n_components — это количество компонентов, которые необходимо сохранить.Если n_components не установлен, все компоненты сохраняются.

Важно, чтобы при построении модели эти гиперпараметры были точно настроены, чтобы получить модель с наивысшим качеством. Хороший пример того, как предсказательная сила модели зависит от гиперпараметров, можно найти на рисунке ниже (источник: Плохой и хороший регрессионный анализ ).

Регрессионный анализ с использованием различных значений параметра скорости обучения. Источник: Плохой и хороший регрессионный анализ , опубликовано в журнале Towards AI, февраль 2019 г., Бенджамин О.Тайо.

Из рисунка выше мы видим, что надежность нашей модели зависит от настройки гиперпараметров. Если мы просто выберем случайное значение для скорости обучения, такое как eta = 0,1, это приведет к плохой модели. Если выбрать слишком маленькое значение эта, например, эта = 0,00001, модель также будет плохой. Наш анализ показывает, что лучший выбор — это когда eta = 0,0001, как видно из значений R-квадрата.

В чем разница между хорошей и плохой моделью машинного обучения, зависит от способности человека понимать все детали модели, включая знания о различных гиперпараметрах и то, как эти параметры могут быть настроены для получения модели с наилучшей производительностью.Использование любой модели машинного обучения в качестве черного ящика без полного понимания сложности модели приведет к фальсификации модели.

Ссылки

1. «Машинное обучение Python», 2-е издание, Себастьян Рашка.
2. Машинное обучение: оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска .
3. Плохой и хороший регрессионный анализ .

Поиск подходящих параметров модели | Каран Бханот

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Разница между параметрами модели и гиперпараметрами

Два самых запутанных термина в машинном обучении — это параметры модели и гиперпараметры. В этом посте мы попытаемся понять, что означают эти термины и чем они отличаются друг от друга.

Что такое параметр модели?

Параметр модели — это переменная выбранной модели, которая может быть оценена путем подгонки заданных данных к модели.

Пример:

На приведенном выше графике x — независимая переменная, а y — зависимая переменная. Цель состоит в том, чтобы подогнать к данным линию регрессии. Затем эта линия (модель) используется для прогнозирования значения y для невидимых значений x. Здесь m — наклон, а c — точка пересечения линии. Эти два параметра (m и c) оцениваются путем подгонки прямой линии к данным путем минимизации RMSE (среднеквадратичной ошибки). Следовательно, эти параметры называются параметрами модели.

Параметры модели в разных моделях:

• м (наклон) и c (пересечение) в линейной регрессии
• веса и смещения в нейронных сетях

Что такое гиперпараметр модели?

Гиперпараметр модели — это параметр, значение которого устанавливается перед началом обучения модели. Их нельзя узнать, подгоняя модель к данным.

Пример:

На приведенном выше графике ось X представляет количество эпох, а ось Y представляет количество эпох.Мы можем видеть после определенного момента, когда эпох больше, чем тогда, хотя точность определения характеристик увеличивается, но точность проверки и тестирования начинает снижаться. Это случай перелова. Здесь количество эпох является гиперпараметром и устанавливается вручную. Установка этого числа на малое значение может привести к недостаточной подгонке, а высокое значение может вызвать переобучение.

Гиперпараметры модели в разных моделях:

• Скорость обучения в градиентном спуске
• Количество итераций в градиентном спуске
• Количество слоев в нейронной сети
• Количество нейронов на слой в нейронной сети
• Количество кластеры (k) в k означает кластеризацию

Таблица различий между параметрами модели и гиперпараметрами

Внимание, читатель! Не прекращайте учиться сейчас. Ознакомьтесь со всеми важными концепциями машинного обучения с помощью базового курса по машинному обучению по доступной для студентов цене и подготовьтесь к работе в отрасли.

машинное обучение — В чем разница между гиперпараметрами модели и параметрами модели?

В машинном обучении модель $ M $ с параметрами и гиперпараметрами выглядит так:

$ Y \ приблизительно M _ {\ mathcal {H}} (\ Phi | D)

$

, где $ \ Phi $ — параметры, а $ \ mathcal {H} $ — гиперпараметры.$ D $ — это обучающие данные, а $ Y $ — выходные данные (метки классов в случае задачи классификации).

Цель во время обучения — найти оценку параметров $ \ hat {\ Phi} $, которая оптимизирует некоторую функцию потерь $ \ mathcal {L} $, которую мы указали. Поскольку модель $ M $ и функция потерь $ \ mathcal {L} $ основаны на $ \ mathcal {H} $, то последующие параметры $ \ Phi $ также зависят от гиперпараметров $ \ mathcal {H} $ .

Гиперпараметры $ \ mathcal {H} $ не «изучаются» во время обучения, но это не означает, что их значения неизменяемы.Обычно гиперпараметры фиксированы, и мы думаем просто о модели $ M $, а не о $ M _ {\ mathcal {H}} $. При этом гиперпараметры также могут рассматриваться как априорные параметры.

Источник путаницы связан с использованием $ M _ {\ mathcal {H}} $ и модификацией гиперпараметров $ \ mathcal {H} $ во время тренировки в дополнение, очевидно, к параметрам $ \ hat {\ Phi } $. Есть несколько причин для изменения $ \ mathcal {H} $ во время обучения. Примером может служить изменение скорости обучения во время обучения для повышения скорости и / или стабильности процедуры оптимизации.

Важным отличием является то, что результат, скажем, прогноз метки, $ Y_ {pred} $ основан на параметрах модели $ \ Phi $, а не на гиперпараметрах $ \ mathcal {H} $.

Однако с разграничением есть оговорки, и, следовательно, границы размыты. Рассмотрим, например, задачу кластеризации, в частности моделирование гауссовой смеси (GMM). Здесь установлены следующие параметры: $ \ Phi = \ {\ bar {\ mu}, \ bar {\ sigma} \} $, где $ \ bar {\ mu} $ — это кластерные средние $ N $ и $ \ bar { \ sigma} $ — это набор $ N $ стандартных отклонений для $ N $ гауссовских ядер.

Возможно, вы интуитивно опознали гиперпараметр здесь. Это количество кластеров $ N $. Итак, $ \ mathcal {H} = \ {N \} $. Обычно проверка кластера используется для определения $ N $ apriori с использованием небольшой подвыборки данных $ D $. Однако я мог также изменить свой алгоритм обучения моделей гауссовой смеси, чтобы изменить количество ядер $ N $ во время обучения на основе некоторого критерия. В этом сценарии гиперпараметр $ N $ становится частью набора параметров $ \ Phi = \ {\ bar {\ mu}, \ bar {\ sigma}, N \} $.

Тем не менее, следует отметить, что результат или прогнозируемое значение для точки данных $ d $ в данных $ D $ основывается на $ GMM (\ bar {\ mu}, \ bar {\ sigma}) $, а не на $ N $. То есть каждое из $ N $ гауссовских ядер будет вносить некоторое значение правдоподобия в $ d $, основанное на расстоянии $ d $ от их соответствующего $ \ mu $ и своего собственного $ \ sigma $. «Параметр» $ N $ здесь явно не задействован, поэтому, возможно, это не «настоящий» параметр модели.

Резюме: различие между параметрами и гиперпараметрами имеет нюансы из-за того, как они используются практиками при разработке модели $ M $ и функции потерь $ \ mathcal {L} $.Я надеюсь, что это поможет устранить неоднозначность между двумя терминами.

Перекрестная проверка

— что первое? Настройка параметров или выбор модели

Процесс выбора модели выглядит следующим образом:

1] Выберите подходящий алгоритм для вашего набора данных.

2] Создайте модель. В этом процессе мы подгоним алгоритм к обучающим данным вместе с несколькими другими методами машинного обучения, такими как поиск по сетке и перекрестная проверка. Если вы используете глубокое обучение, вам может потребоваться разделить данные на обучение, данные проверки и тестирования.В машинном обучении, если вы используете перекрестную проверку, вам не нужны данные проверки, поскольку перекрестная проверка сама разбивает данные для проверки.

3] Теперь, в зависимости от результата вышеприведенного шага, вы настраиваете гиперпараметры и снова проверяете результаты. Вы можете повторять этот процесс, пока не получите оптимальную модель с лучшими показателями. Таким образом, вы выбираете лучшую модель путем настройки гиперпараметров.

Еще одна вещь о выборе модели: вы можете изменить алгоритм на первом шаге и продолжить с шагов 2 и 3.Теперь у вас будут разные модели со своей лучшей оптимальной моделью с лучшими гиперпараметрами. Затем вы можете выбрать лучшую модель, которая соответствует вашим потребностям.

Например,

1] Сначала вы выбираете дерево решений для создания модели, а затем выбираете лучшую оптимальную модель с настройкой гиперпараметров, используя этапы 2 и 3.

2] Во-вторых, вы меняете алгоритм на randomforest, чтобы создать модель, а затем снова выбираете лучшую оптимальную модель с настройкой гиперпараметров, используя этапы 2 и 3.

3] Теперь у нас будут разные модели, каждая из которых была выбрана как лучшая с помощью настройки гиперпараметров. Таким образом, вы можете попробовать создать несколько моделей и сравнить их, а затем, наконец, выбрать лучшую модель.

Итак, на самом деле существует 2 сценария при выборе модели.

1] Вы создаете модель с помощью алгоритма, а затем выбираете лучшую оптимальную модель с настройкой гиперпараметров.

2] Вы создаете разные модели с разными алгоритмами, каждая со своей лучшей оптимальной моделью, и выбираете из них лучшую.

Тем не менее, я также читал, что выбор модели должен выполняться перед настройкой параметров. Я запуталась. Что нужно сделать раньше другого?

Иногда мы можем запутаться при создании модели и выборе модели. Когда мы создаем модель, мы должны выбрать соответствующий алгоритм, иногда этот шаг (где мы выбираем алгоритм) также можно назвать выбором модели. Таким образом, гиперпараметр помогает выбрать лучшую модель, поэтому настройка гиперпараметров выполняется до выбора модели.

Используется ли набор проверки для настройки?

Набор для проверки используется для оценки производительности модели перед тестированием на данных тестирования. После того, как мы оценим производительность модели, и если она окажется не такой хорошей, как вы ожидали, вы измените гиперпараметры и снова проверите производительность. Итак, да, мы будем использовать набор данных проверки для настройки гиперпараметров.

Вы можете рассматривать данные проверки как выполнение модульного тестирования при разработке программных приложений.Вы разрабатываете приложение как разработчик и проводите модульное тестирование. Если модульное тестирование не удается, вы снова должны внести изменения как разработчик, чтобы исправить ошибки модульного тестирования, и только тогда это будет проверено командой тестирования. После утверждения командой тестирования приложение будет развернуто в производственной среде. Точно так же в машинном обучении вы разрабатываете модель с обучающими данными и проводите первое тестирование на проверочных данных. Затем вы настраиваете гиперпараметры и выбираете лучшую модель. Эта модель будет протестирована на наборе тестовых данных.Как только результаты набора данных тестирования будут удовлетворительными, вы развернете модель в производственной среде.

Какие параметры модели и показатели оценки используются в машинном обучении?

Знаете ли вы, как определить хорошую модель машинного обучения? На производительность модели влияют разные факторы. Модель считается хорошей, если она дает высокие оценки точности в производственных или тестовых данных или способна хорошо обобщать невидимые данные. Если его легко внедрить в производство или масштабировать.

Параметры модели решают, как преобразовать входные данные в соответствующие выходные данные, тогда как гиперпараметры используются для регулирования формы используемой модели. Почти все распространенные алгоритмы обучения имеют атрибуты гиперпараметра, которые необходимо инициализировать перед обучением модели.

Что такое высокоточная и универсальная модель ?

Хорошими моделями считаются модели, которые не соответствуют ни переборке, ни недостаточной подгонке.Модели, которые имеют меньше минимальных ошибок смещения и дисперсии, называются моделями правильной подгонки.

Как проверить, есть ли в модели минимальная ошибка смещения и дисперсии?

Вы можете оценить точность и для обучения, и для тестирования одновременно. Вы не можете зависеть только от одного теста, чтобы проверить производительность модели. Поскольку не существует нескольких наборов тестов, для имитации нескольких наборов тестов используется перекрестная проверка в K-кратном размере и самонастраивающаяся выборка.

Что такое ошибки моделирования?

Ошибки моделирования определяются как ошибки, которые снижают мощность прогнозирования. В основном существует 3 различных типа ошибок моделирования, которые указаны ниже:

1. Ошибка смещения: Это тип ошибки, который может возникнуть в любое время на различных этапах или моделировании, начиная с этапа начального сбора данных. Это может произойти во время анализа доступных данных, которые определяют функции.Также при разделении данных на обучение, проверку и тестирование. Из-за размера класса может возникнуть ошибка смещения, алгоритмы зависят от класса, которого больше по сравнению с другими классами.

2. Ошибка отклонения: Определяется как отклонение, которое наблюдается в поведении модели. На основе образца модель будет отчетливо работать на разных образцах. Если функции или атрибуты увеличиваются в модели, дисперсия также увеличивается, это связано со степенью свободы для точек данных.

3. Случайные ошибки: Это ошибки, вызванные неопределенными факторами.

Как определить производительность модели ?

В основном есть три категории, в которых сохраняются характеристики модели, которые называются моделями Rightfit, Underfit и Overfit .Давайте посмотрим, что это за категории по очереди.

• Модели Rightfit: Модели, которые могут хорошо обобщать и хорошо работать в производстве, называются моделями Right Fit. Модели могут хорошо классифицироваться, если они имеют постоянную изменчивость. Кроме того, модель, которая хорошо обобщает, не должна ни чрезмерно, ни недостаточно соответствовать обучающим данным.

Как проверить вашу модель ?

Проверка модели похожа на проверку того, насколько хорошо модель работает.Нет гарантии, что ваша модель действительно хорошо работает на этапе обучения, это означает, что она также будет хорошо работать в производстве. Если вам нужно проверить свою модель, вам всегда нужно разделить данные на два сегмента, где первый сегмент отвечает за данные обучения, а другой — как данные тестирования для проверки модели.

Во многих случаях видно, что у нас недостаточно данных, которые можно разделить на обучение и тестирование. Следовательно, проверка ошибки, допущенной моделью на тестовых данных, может быть не лучшим подходом для оценки ошибки в производственных данных.В случаях, когда у вас не так много больших данных, можно использовать различные методы для оценки ошибки модели в производственной среде. Один из таких методов называется «перекрестная проверка ».

Что такое перекрестная проверка ?

• Перекрестная проверка — это метод оценки модели и проверки ее производительности на невидимых данных.

• Модель создается и оценивается несколько раз.

• Сколько раз будет выполняться оценка, зависит от пользователя. Пользователь должен выбрать значение, которое называется «k», которое является целочисленным значением.

• Используемая последовательность шагов повторяется столько раз, сколько раз значение «k».

• Изначально для выполнения перекрестной проверки вам нужно использовать случайные функции, чтобы разделить исходные данные на разные свертки.

Этапы перекрестной проверки?

1. Случайно перемешать данные.

2. Разделите данные на желаемые k складок.

3. Для каждой отдельной складки:

• Сохранить данные сгиба, которые были разделены.
• Используйте оставшиеся данные как отдельные обучающие данные.
• Подобрать модель на тренировочных данных и проверить на тестовых данных.
• Оставьте оценку валидации и отклоните модель.
• Повторите все вышеуказанные шаги.

4.Эти шаги будут повторяться k раз.

5. Суммируйте баллы и возьмите среднее значение, разделив сумму на k.

6. Изучите средний балл, распределение, чтобы проверить производительность модели на невидимых данных, которые являются производственными данными.

Реализация кода перекрестной проверки K-кратности показана на изображении ниже.

  из массива импорта numpy
из sklearn.model_selection импорт KFold
данные = массив ([3,6,9,12,15,18,21,24,27,30])
kfolds = KFold (10, Истина)
для поезда, тестируйте в kfolds.split (данные):
    print ('Данные обучения:% s, Данные тестирования:% s'% (данные [поезд], данные [тест]))
  

Реализация кода

K — фундаментальное число. Минимальные значения, которые должны быть присвоены k, должны быть 2, а максимальные значения, которые могут быть присвоены k, могут быть суммой точек данных, также известной как LOOCV. (Оставьте одну перекрестную проверку). Не существует формулы, по которой можно было бы выбрать значение k, но k = 10 считается хорошим.

Оценка модели на итерации

• Модель обучается (k-1) количеству складок и проверяется на той складке, которая остается на каждой итерации.

• Среднеквадратичная ошибка вычисляется по левой складке.

• Поскольку операция cross val повторяется k раз, вычисляется k раз MSE. Ожидаемая общая MSE рассчитывается путем деления среднего значения MSE на k.

Полную документацию о кросс-валидации K-сгибов можно найти здесь.

Что такое выборка BootStrap ?

Он определяется как метод, который используется, когда у нас есть очень маленькие объемы данных или ограниченные данные. Для создания данных из исходных данных используется случайная функция. Внутри данных могут быть повторяющиеся данные из-за идентичных записей.Записи, которые не берутся случайным образом, используются для целей тестирования и всегда уникальны.

Предположим, у нас есть 20 точек данных в данных, тогда мы можем создавать разные данные, имеющие каждые 20 точек данных или меньше, и соответствующие тестовые данные. Создаваемых данных может быть всего 20 или меньше или больше 20. Чем больше данных мы создаем из меньшего объема данных, тем более похожими будут сгенерированные данные, если мы говорим о точках данных.

Пример выборки Bootstrap показан на изображении ниже —

  из sklearn.утилиты импорта передискретизируют
 
данные = [0,4, 0,8, 1,2, 1,4, 1,8, 2,2]
bootstrap = resample (данные, replace = True, n_samples = 6, random_state = 1)
print ('Образец начальной загрузки:% s'% начальной загрузки)
oob = [x для x в данных, если x не в начальной загрузке]
print ('Пример OOB:% s'% oob)
  

Реализация кода

• С помощью данных начальной загрузки мы можем создавать модели для обучения и тестирования и извлекать среднее значение из всех оценок на протяжении всей итерации.

• Каждая итерация выдает оценку производительности при тестировании модели на загруженных данных.

• Эти оценки производительности склоняются к нормальному распределению при увеличении количества итераций.

• Распределение становится нормальным для очень большого числа итераций, что также называется центральной предельной теоремой.

Центральная предельная теорема утверждает: «выборочное распределение значений выборки приближается к нормальному распределению по мере увеличения размера выборки — независимо от формы распределения генеральной совокупности.”

Различные показатели, которые используются для измерения производительности модели

1. Матрица неточностей: Она определяется как матрица 2 * 2, которая сообщает о производительности модели.

Матрица неточностей

2. Точность: Определяется как оценка, полученная при обобщении класса.Насколько точно модель способна обобщать.

Точность = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

3. Отзыв: Насколько модель предсказала истинные точки данных как истинные точки данных, определяется отзывом.

Отзыв = (TP / TP + FN)

4. Точность: Сообщает о положительных точках данных, распознаваемых моделью, сколько на самом деле положительных.

Точность = (TP / TP + FP)

5. Специфичность: Сообщает о том, сколько отрицательных данных распознает модель, сколько на самом деле отрицательных.

Рассмотрим случай, когда мы прогнозируем пациентов с диабетом и пациентов без диабета. В этой бинарной классификации пациенты с диабетом представляют собой класс, который представляет интерес и помечен как положительный (1), а другой класс — как отрицательный (0).

• Истинно-положительный (TP): Случаи, когда положительный класс прогнозируется моделью как положительный. Бывший пациент с диабетом (1) был предсказан как (1).

• Истинно-отрицательный (TN): Случаи, когда модель предсказывает отрицательный класс как отрицательный. Бывший — пациент, не страдающий диабетом, по прогнозам не страдающий диабетом.

• Ложно-положительный результат (FP): Случаи, когда класс был отрицательным (0), но модель спрогнозировала положительный результат.Ex- недиабетический класс (0), но прогнозируется как диабетик. (1)

• Ложноотрицательный (FN): Случаи, когда класс был положительным, но был предсказан как отрицательный. Бывший — диабетический класс (1), но по прогнозам не страдающий диабетом. (0)

Идеальная ситуация, когда все негативное предсказывается моделью как негативное, а позитивное как позитивное, но практически это невозможно. Существуют как ложноотрицательные, так и ложноположительные. Целью всегда должно быть сведение к минимуму, но если вы сведете к минимуму еще одно, то оно увеличится, и наоборот! Поэтому рекомендуется минимизировать любое из них.

Подробнее о различных оценках, приведенных в библиотеке sklearn, можно здесь.

Кривая рабочих характеристик приемника (ROC)

• Это графическое представление кривой, показывающей производительность классификатора.

• График между TP и FP. (Всего положительных против всего отрицательного)

• Точка (0, 3.5) представляет собой классифицированный класс X.

• Классификаторы, расположенные ближе к оси Y и ближе к оси X (вниз), суровы в обобщении.

Кривая ROC

Если вы хотите увидеть документацию по кривой roc, которая есть в sklearn, вы можете посетить ее здесь.

Заключение

Я завершаю блог, заявляя, что хорошая модель никогда не определяется как модель с высокой точностью, она должна быть способна хорошо обобщаться в производстве.

В этом блоге я обсудил производительность модели машинного обучения, как определить хорошую модель машинного обучения, различные ошибки моделирования, производительность модели, проверку модели, метод перекрестной проверки, выборку начальной загрузки и, наконец, различные используемые метрики оценки.