Масса профлиста с 8
Масса профнастила С8 - Справочник массы
Стандартный вес стального профилированного листа С8:
Технические условия ГОСТ 24045-2016 определяют характеристики стальных профлистов.
Вес одного метра длины профлиста С8 различной толщины шириной 1150 (мм):
- 0.4 (мм) – 4.45 (кг), 0.45 (мм) – 4.93 (кг), 0.5 (мм) – 5.42 (кг), 0.55 (мм) – 5.91 (кг),0.6 (мм) – 6.41 (кг).
Вес одного квадратного метра профлиста С8 различной толщины шириной 1150 (мм):
- 0.4 (мм) – 3.87 (кг), 0.45 (мм) – 4.29 (кг), 0.5 (мм) – 4.72 (кг), 0.55 (мм) – 5.15 (кг),0.6 (мм) – 5.57 (кг).
Важно: пример маркировки профлиста С8 - «С8-1150-0.5 Ст3пс Ц1Ц1 ПЭ RAL 9010/ГОСТ 24045-2016», что означает – «Профильдля стеновых ограждений, выполняющих несущую и ограждающую функции типа С, размеры 8х1150х0.5 (мм), сталь марки Ст3пс с цинковым покрытием поверхностей С и D 1-го класса, с полимерным покрытием поверхности С полиэфирной эмалью цвета RAL 9010 (белый), без лакокрасочного покрытия поверхности D».
Марка профлист С8 | Толщина | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 1150х2000, кг | Вес профлиста 1150х6000, кг |
Профнастил С8 | 0.4 | 4.45 | 3.87 | 8.9 | 26.7 |
Профнастил С8 | 0.45 | 4.93 | 4.29 | 9.86 | 29.58 |
Профнастил С8 | 0.5 | 5.42 | 4.72 | 10.84 | 32.52 |
Профнастил С8 | 0.55 | 5.91 | 5.15 | 11.82 | 35.46 |
Профнастил С8 | 0.6 | 6.41 | 5.57 | 12.82 | 38.46 |
Профнастил С8 | 0.7 | 7.4 | 6.43 | 14.8 | 44.4 |
Марка профлист С10 | Толщина | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 1100х2000, кг | Вес профлиста 1100х6000, кг |
Профнастил С10 | 0.4 | 4.45 | 4 | 8.9 | 26.7 |
Профнастил С10 | 0.45 | 4.9 | 4.5 | 9.8 | 29.4 |
Профнастил С10 | 0.5 | 5.4 | 4.9 | 10.8 | 32.4 |
Профнастил С10 | 0.55 | 5.9 | 5.4 | 11.8 | 35.4 |
Профнастил С10 | 0.6 | 6.4 | 5.8 | 12.8 | 38.4 |
Профнастил С10 | 0.65 | 6.9 | 6.3 | 13.8 | 41.4 |
Профнастил С10 | 0.7 | 7.4 | 6.7 | 14.8 | 44.4 |
Профнастил С10 | 0.8 | 8.4 | 7.6 | 16.8 | 50.4 |
Марка профлист С20 | Толщина | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 1100х2000, кг | Вес профлиста 1100х6000, кг |
Профнастил С20 | 0.4 | 4.3 | 3.9 | 8.6 | 25.8 |
Профнастил С20 | 0.45 | 4.9 | 4.5 | 9.8 | 29.4 |
Профнастил С20 | 0.5 | 5.4 | 4.9 | 10.8 | 32.4 |
Профнастил С20 | 0.55 | 5.9 | 5.4 | 11.8 | 35.4 |
Профнастил С20 | 0.6 | 6.4 | 5.8 | 12.8 | 38.4 |
Профнастил С20 | 0.65 | 6.9 | 6.3 | 13.8 | 41.4 |
Профнастил С20 | 0.7 | 7.4 | 6.7 | 14.8 | 44.4 |
Марка профлист С21 | Толщина, мм | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 1000х2000, кг | Вес профлиста 1000х6000, кг |
Профнастил С21 | 0.4 | 4.45 | 4.45 | 8.9 | 26.7 |
Профнастил С21 | 0.45 | 4.9 | 4.9 | 9.8 | 29.4 |
Профнастил С21 | 0.5 | 5.4 | 5.4 | 10.8 | 32.4 |
Профнастил С21 | 0.55 | 5.9 | 5.9 | 11.8 | 35.4 |
Профнастил С21 | 0.6 | 6.4 | 6.4 | 12.8 | 38.4 |
Профнастил С21 | 0.65 | 6.9 | 6.9 | 13.8 | 41.4 |
Профнастил С21 | 0.7 | 7.4 | 7.4 | 14.8 | 44.4 |
Профнастил С21 | 0.8 | 8.4 | 8.4 | 16.8 | 50.4 |
Профлист Марка НС35 | Толщина, мм | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 1000х2000, кг | Вес профлиста 1000х6000, кг |
Профнастил НС35 | 0.4 | 4.45 | 4.45 | 8.9 | 26.7 |
Профнастил НС35 | 0.45 | 4.9 | 4.9 | 9.8 | 29.4 |
Профнастил НС35 | 0.5 | 5.4 | 5.4 | 10.8 | 32.4 |
Профнастил НС35 | 0.55 | 5.9 | 5.9 | 11.8 | 35.4 |
Профнастил НС35 | 0.6 | 6.4 | 6.4 | 12.8 | 38.4 |
Профнастил НС35 | 0.65 | 6.9 | 6.9 | 13.8 | 41.4 |
Профнастил НС35 | 0.7 | 7.4 | 7.4 | 14.8 | 44.4 |
Профнастил НС35 | 0.8 | 8.4 | 8.4 | 16.8 | 50.4 |
Профлист Марка НС44 | Толщина, мм | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 1000х2000, кг | Вес профлиста 1000х6000, кг |
Профнастил НС44 | 0.4 | 4.7 | 4.7 | 9.4 | 28.2 |
Профнастил НС44 | 0.45 | 5.3 | 5.3 | 10.6 | 31.8 |
Профнастил НС44 | 0.5 | 5.9 | 5.9 | 11.8 | 35.4 |
Профнастил НС44 | 0.6 | 7,1 | 7,1 | 14.2 | 42.6 |
Профнастил НС44 | 0.7 | 8.3 | 8.3 | 16.6 | 49.8 |
Профнастил НС44 | 0.8 | 9.4 | 9.4 | 18.8 | 56.4 |
Профлист Марка Н57 | Толщина, мм | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 750х2000, кг | Вес профлиста 750х6000, кг |
Профнастил Н57 | 0.6 | 5.6 | 7.5 | 11.2 | 33.6 |
Профнастил Н57 | 0.7 | 6.5 | 8.7 | 13 | 39 |
Профнастил Н57 | 0.8 | 7.4 | 9.8 | 14.8 | 44.4 |
Профлист Марка Н60 | Толщина, мм | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 845х2000, кг | Вес профлиста 845х6000, кг |
Профнастил Н60 | 0.5 | 5.3 | 6.3 | 10.6 | 31.8 |
Профнастил Н60 | 0.65 | 6.9 | 8.17 | 13.8 | 41.4 |
Профнастил Н60 | 0.7 | 7.4 | 8.75 | 14.8 | 44.4 |
Профнастил Н60 | 0.8 | 8.4 | 9.94 | 16.8 | 50.4 |
Профнастил Н60 | 0.9 | 9.3 | 11 | 18.6 | 55.8 |
Марка Н75 | Толщина, мм | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 750х2000, кг | Вес профлиста 750х6000, кг |
Профнастил Н75 | 0.5 | 5.3 | 7.07 | 10.6 | 31.8 |
Профнастил Н75 | 0.65 | 6.9 | 9.2 | 13.8 | 41.4 |
Профнастил Н75 | 0.7 | 7.4 | 9.9 | 14.8 | 44.4 |
Профнастил Н75 | 0.8 | 8.4 | 11.2 | 16.8 | 50.4 |
Профнастил Н75 | 0.9 | 9.3 | 12.5 | 18.6 | 55.8 |
Марка Н114 | Толщина, мм | Вес 1 метра пог., кг | Вес 1 м2, кг | Вес профлиста 600х6000, кг | Вес профлиста 750х6000, кг |
Профнастил Н114 | 0.7 | 7.4/8.22 | 12.3/10.9 | 44.4 | 49.32 |
Профнастил Н114 | 0.8 | 8.4/9.4 | 14/12.5 | 50.4 | 56.4 |
Профнастил Н114 | 0.9 | 9.3/10.5 | 15.6/14 | 55.8 | 63 |
Профнастил Н114 | 1.0 | 10.3/11.7 | 17.2/15.4 | 61.8 | 70.2 |
Сколько весит профнастил (профлист)?. Торговый Дом "Профиль"
Профнастил - строительный материал из профилированного стального листа (профлист). Вес профнастила зависит от толщины стального листа, высоты и формы гофр. Профнастил разделяют на стеновой - маркировка "С", кровельный или универсальный - маркировка "НС" и несущий - маркировка "Н". Также в маркировке указывается высота и полезная ширина профлиста. Толщина листа в маркировке не указывается.
Производство профнастила регулируется ГОСТ 24045-94
Примеры маркировки:
- С8-1150 - стеновой профнастил высотой 8 мм, с полезной шириной 1150 мм.
- Н60-845 - несущий профлист высотой 60 мм, с полезной шириной 845 мм.
Толщина профлиста, мм | Вес 1 погонного метра, кг | Вес 1 полезного кв. метра, кг |
---|---|---|
Вес профнастила стенового С8-1150 | ||
0,4 | 4,45 | 3,87 |
0,45 | 4,93 | 4,29 |
0,5 | 5,42 | 4,72 |
0,55 | 5,91 | 5,15 |
0,6 | 6,41 | 5,57 |
0,7 | 7,39 | 6,43 |
0,8 | 8,37 | 7,29 |
Вес профнастила стенового С10-1100 | ||
0,4 | 4,45 | 4,05 |
0,5 | 5,42 | 4,93 |
0,55 | 5,91 | 5,37 |
0,6 | 6,41 | 5,83 |
0,7 | 7,39 | 6,72 |
0,8 | 8,37 | 7,64 |
Вес профнастила стенового С10-1100 | ||
0,4 | 4,45 | 4,05 |
0,5 | 5,42 | 4,93 |
0,55 | 5,91 | 5,37 |
0,6 | 6,41 | 5,83 |
0,7 | 7,39 | 6,72 |
0,8 | 8,37 | 7,64 |
Вес профнастила стенового С15-800 | ||
0,55 | 5,4 | 6,75 |
0,7 | 6,55 | 8,19 |
Вес профнастила стенового С17-1090 | ||
0,4 | 4,45 | 4,08 |
0,45 | 4,93 | 4,52 |
0,5 | 5,42 | 4,97 |
0,55 | 5,91 | 5,42 |
0,6 | 6,41 | 5,88 |
0,7 | 7,39 | 6,78 |
Вес профнастила стенового С21-1000 | ||
0,4 | 4,45 | 4,45 |
0,45 | 4,93 | 4,93 |
0,5 | 5,42 | 5,42 |
0,55 | 5,91 | 5,91 |
0,6 | 6,41 | 6,41 |
0,7 | 7,39 | 7,39 |
0,8 | 8,37 | 8,37 |
Вес профнастила кровельного (универсального) НС35-1000 | ||
0,4 | 4,45 | 4,45 |
0,45 | 4,93 | 4,93 |
0,5 | 5,42 | 5,42 |
0,55 | 5,91 | 5,91 |
0,6 | 6,41 | 6,41 |
0,7 | 7,39 | 7,39 |
0,8 | 8,37 | 8,37 |
Вес профнастила кровельного (универсального) НС44-1000 | ||
0,7 | 8,3 | 8,3 |
0,8 | 9,4 | 9,4 |
Вес профнастила несущего Н57-750 | ||
0,6 | 5,62 | 7,5 |
0,7 | 6,48 | 8,7 |
0,8 | 7,35 | 9,8 |
Вес профнастила несущего Н60-845 | ||
0,65 | 6,9 | 8,17 |
0,7 | 7,39 | 8,75 |
0,8 | 8,4 | 9,94 |
0,9 | 9,3 | 11 |
Вес профнастила несущего Н75-750 | ||
0,65 | 6,9 | 9,2 |
0,7 | 7,39 | 9,9 |
0,8 | 8,4 | 11,2 |
0,9 | 9,3 | 12,5 |
Вес профнастила несущего Н114-600 | ||
0,7 | 7,39 | 12,3 |
0,8 | 8,4 | 14 |
0,9 | 9,3 | 15,6 |
1 | 10,3 | 17,2 |
Вес профнастила несущего Н153-840 | ||
0,7 | 8,66 | 10,3 |
0,75 | 9,24 | 11 |
0,8 | 9,83 | 11,71 |
0,88 | 10,77 | 12,83 |
0,9 | 11,01 | 13,11 |
1 | 12,19 | 14,51 |
1,2 | 14,54 | 17,31 |
1,25 | 15,13 | 18,01 |
1,4 | 16,9 | 20,12 |
1,5 | 18,08 | 21,52 |
Справочник веса (массы) профлиста за 1 м2 или погонный, справочная таблица массы профнастила
Марка профлиста | Толщина материала | Вес профлиста 1 м.п., кг* | Вес профлиста 1 м2, кг* |
Профлист С8 | 0,3 мм | 3.48 | 3.01 |
0.35 мм | 3.97 | 3.44 | |
0,4 мм | 4.45 | 3.87 | |
0,45 мм | 4.93 | 4.29 | |
0,5 мм | 5.42 | 4.72 | |
0,55 мм | 5.91 | 5.15 | |
0,6 мм | 6.41 | 5.57 | |
0,65 мм | 6.9 | 6 | |
0,7 мм | 7.4 | 6.43 | |
Профлист С10 | 0,4 мм | 4.45 | 4 |
0,45 мм | 4.9 | 4.5 | |
0,7 мм | 7.4 | 6.7 | |
Профлист МП18 | 0,45 мм | - | - |
0,55 мм | 5.9 | 5.1 | |
0,7 мм | 7.4 | 6.4 | |
Профлист МП20 | 0,3 мм | - | - |
0,4 мм | 4.4 | 3.8 | |
0,5 мм | 5.9 | 5.1 | |
0,7 мм | 7.4 | 6.4 | |
0,8 мм | 8.4 | 7.3 | |
Профлист С21 | 0,3 мм | 3.5 | 3.5 |
0.35 мм | 3.95 | 3.95 | |
0,4 мм | 4.45 | 4.45 | |
0,45 мм | 4.9 | 4.9 | |
0,5 мм | 5.4 | 5.4 | |
0,55 мм | 5.9 | 5.9 | |
0,6 мм | 6.4 | 6.4 | |
0,65 мм | 6.9 | 6.9 | |
0,7 мм | 7.4 | 7.4 | |
Профлист НС35 | 0,45 мм | 4.9 | 4.9 |
0,5 мм | 5.4 | 5.4 | |
0,55 мм | 5.9 | 5.9 | |
0,6 мм | 6.4 | 6.4 | |
0,65 мм | 6.9 | 6.9 | |
0,7 мм | 7.4 | 7.4 | |
0,8 мм | 8.4 | 8.4 | |
0,9 мм | 9.4 | 9.4 | |
Профлист НС44 | 0,45 мм | 5.3 | 5.3 |
0,5 мм | 5.9 | 5.9 | |
0,55 мм | 6.5 | 6.5 | |
0,6 мм | 7.1 | 7.1 | |
0,65 мм | 7.7 | 7.7 | |
0,7 мм | 8.3 | 8.3 | |
0,8 мм | 9.4 | 9.4 | |
Профлист С44 | 0,45 мм | 4.9 | 4.9 |
0,5 мм | 5.4 | 5.4 | |
0,55 мм | 5.9 | 5.9 | |
0,6 мм | 6.4 | 6.4 | |
0,65 мм | 6.9 | 6.9 | |
0,7 мм | 7.4 | 7.4 | |
0,8 мм | 8.4 | 8.4 | |
Профлист Н57 750 | 0,55 мм | 5.15 | 6.8 |
0,6 мм | 5.6 | 7.1 | |
0,65 мм | 6.15 | 7.62 | |
0,7 мм | 6.5 | 8.1 | |
0,8 мм | 7.4 | 9.24 | |
0,9 мм | 8.3 | 10.3 | |
1 мм | 9.2 | 11.4 | |
Профлист Н57 900 | 0,55 мм | 5.41 | 5.55 |
0,6 мм | 5.9 | 6.14 | |
0,65 мм | 6.39 | 6.65 | |
0,7 мм | 6.88 | 7.16 | |
0,8 мм | 7.86 | 8.19 | |
0,9 мм | 8.84 | 9.21 | |
1 мм | 9.82 | 10.23 | |
Профлист Н60 | 0,5 мм | 5.3 | 6.3 |
0,55 мм | 5.8 | 6.87 | |
0,6 мм | 6.3 | 7.45 | |
0,65 мм | 6.9 | 8.17 | |
0,7 мм | 7.4 | 8.75 | |
0,8 мм | 8.4 | 9.94 | |
0,9 мм | 9.3 | 11 | |
1 мм | 10.2 | 12.04 | |
Профлист Н75 | 0,65 мм | 6.9 | 9.2 |
0,7 мм | 7.4 | 9.9 | |
0,8 мм | 8.4 | 11.2 | |
0,9 мм | 9.3 | 12.5 | |
1 мм | 10.2 | 13.8 | |
Профлист Н114 600 | 0,7 мм | 7.4 | 11.46 |
0,8 мм | 8.4 | 13 | |
0,9 мм | 9.3 | 14.4 | |
1 мм | 10.3 | 15.9 | |
Профлист Н114 750 | 0,7 мм | 7.7 | 9.54 |
0,8 мм | 8.8 | 10.9 | |
0,9 мм | 9.9 | 12.27 | |
1 мм | 11 | 13.63 |
* Указанный вес профлиста носит справочный характер и может отличаться от фактических значений в зависимости от точности прокатки исходного сырья (плоского горячеоцинкованного стального проката), его соответствия нормативным документам, таким как ГОСТ или ТУ.
Перед покупкой профлиста иногда крайне-необходимо оценить его дополнительные параметры, например вес. Очевидно, что чем больше толщина профнастила, тем более надежным, но и более тяжелым будет материал. По этому очень важно подобрать профлист так, чтобы нагрузка на стены или кровлю дома была в расчётных пределах. Масса одного погонного или квадратного метра профнастила напрямую зависит от его толщины, поэтому в таблице приведены не только основные марки материала, но и полный справочник его толщин.
Весь профнастил из этой таблицы рассчёта массы можно купить в нашем каталоге, в соответствующем разделе.
Вес профнастила 1 м2 - таблица, размеры
Зачем знать вес профнастила? Для того, чтобы правильно рассчитать нагрузку, которую будет испытывать несущая конструкция. И если для дачного забора это не столь важно, то при планировке стропильной системы пренебрегать расчетами не стоит.
Стандартный вес листов профнастила — от чего зависит и как рассчитать
В таблице весов приведены значения популярных типов оцинкованного профилированного листа не только в расчете на 1 м2, но и на квадратный метр полезной ширины.
Вес профлистов с полимерным покрытием ниже неокрашенного профнастила. Все из-за того, что указывается общая толщина листа. Как результат — металла в окрашенном листе толщиной 0,4 мм меньше, чем в оцинкованном. В таблице указан вес листов с нанесенным полиэстером (толщина покрытия — 25 мкм).
Вес листов профнастила — не фиксированное число. Его значение зависит от:
- толщины металла, из которого изготовлен профилированный лист — от 0,3 до 3 мм;
- толщины полимерного покрытия — от 25 до 100 мкм;
- ширины листа — от 800 до 1200 мм;
- высоты профиля (волны) — от 8 до 114 мм;
- длины проката — от 0,5 до 12 м.
Именно поэтому в расчетах учитывается не вес листа, а вес 1 м2.
Сами листы маркируют в зависимости от высоты и формы профиля:
- стеновой (С) — с трапециевидным профилем;
- несущий (Н) — с дополнительными ребрами жесткости;
- универсальный (НС).
Высота профиля в миллиметрах указывается цифрами рядом с буквенным обозначением — С8, Н57 и т.д. При этом некоторые типы листа взаимозаменяемы. Главное помнить, что чем выше профиль и толще лист, тем лучше несущая способность. Другими словами, стены или забор можно соорудить из несущего профлиста, а вот перекрытия из стенового — нет.
Полезная, или рабочая, ширина профлиста указывает на площадь, которая будет накрыта с учетом нахлестов. Этот параметр всегда указывается в характеристиках листов. Например, общая ширина профлиста НС44 1070 мм, а рабочая — 1000 мм.
Читайте также: Профнастил для крыши: недостатки материала, отзывы
Стоимость профнастила
Цена на профнастил, как и его вес, зависит от толщины металла и высоты профиля. При этом, окрашенные гофролисты стоят дороже просто оцинкованных.
Ориентировочная стоимость профлистов:
- стеновой — от 162 руб/м2 за оцинкованные листы и от 210 руб/м2 за окрашенные;
- несущий — от 243 руб/м2 и от 283 руб/м2 за оцинкованные и с полимерным покрытием соответственно;
- кровельный — от 350 руб/м2.
При этом профнастил может быть окрашен с двух сторон, что особенно актуально для заборов. В этом случае его цена начинается с 295 руб/м2. Если же хочется оригинальной расцветки «под камень», стоимость поднимается — от 450 руб/м2 и выше.
В качестве экономии можно приобретать готовые двухметровые листы — не в сезон они стоят дешевле профнастила, нарезанного по размерам покупателя, так как их легче хранить. Но тут стоит быть внимательным — используя листы стандартного размера на многоскатной крыше, получится гораздо больше отходов.
Перед покупкой профилированных листов следует внимательно ознакомиться с их характеристиками, и тогда удастся избежать многих досадных ошибок!
Читайте также: Ондулин или профнастил: что лучше, отзывы
Характеристики профлиста С-8. Что нужно о нём знать?
Выбираете материал для облицовки фасада или ограждения? Обратите внимание на профлист С-8. Возможно, этот материал будет оптимален для вашего дома. Разберём основные характеристики профлиста С-8 производства Компании Металл Профиль и выясним причину его популярности.
Как выглядит профнастил С-8?
Профлист С-8 представляет собой холоднокатаные профилированные листы из оцинкованной стали с декоративно-защитным покрытием (либо без него).
Что означает маркировка профлиста С-8?
Профнастил С-8 ― это стеновой профлист с высотой волны 8 мм. Самый низкий вариант в ассортименте Компании Металл Профиль.
Каковы технические характеристики профнастила С-8?
Полная ширина листа составляет 1200 мм.
Полезная ширина профнастила С-8 (без учёта нахлёста) ― 1150 мм. В линейке Компании Металл Профиль это профлист с наибольшей полезной шириной.
Высота волны ― 8 мм. Волны симметричные, трапециевидные, сужающиеся к гребню. Ширина гребня волны ― 52,5 мм.
Для кровли такой профлист не подходит, так как он не адаптирован к горизонтальным нагрузкам.
Из стали какой толщины изготавливают профлист С-8?
Для изготовления профнастила С-8 используют сталь, толщина которой может варьироваться от 0,4 до 0,7 мм.
Материал толщиной 0,4–0,45 мм подходит для монтажа временных построек (например, бытовок) и ограждений. Если требуется капитальный долговечный забор или фасад для частного дома, выбирайте профнастил толщиной 0,5 мм. Более толстый профлист (0,6–0,7 мм) используют для облицовки промышленных зданий.
Какой вид профнастила С-8 лучше: с полимерным покрытием или без него?
Однозначно ответить невозможно: всё зависит от ваших требований и бюджета.
Главное преимущество оцинкованного профлиста без полимерного покрытия ― его цена. Такой профлист часто используют для облицовки бытовок, для возведения временных ограждений.
Оцинкованный профнастил С-8 с полимерным покрытием ― более эстетичный материал. Декоративный слой обеспечивает отличную коррозионную стойкость. Сфера применения профлиста с полимерным покрытием значительно шире: его используют для облицовки фасадов в разных стилях, для возведения долговечных капитальных ограждений. Вы можете выбрать любой цвет, текстуру, можно даже заказать профлист с покрытием Ecosteel® под дерево, камень или кирпич ― фасад или ограждение будут выглядеть привлекательно и оригинально. Также у профилированного листа с полимерным покрытием более длительный срок гарантии.
В каких покрытиях изготавливается профлист С-8?
Возможно изготовление в любых покрытиях: AGNETA®, PURMAN®, PURETAN®, VikingMP®, VikingMP® E, NormanMP®, CLOUDY®, Пластизол, Полиэстер, Ecosteel®. Обратите внимание: особенно эстетично выглядит покрытие Ecosteel® под камень, дерево или кирпич. Поскольку у профлиста С-8 самая низкая высота волны, «планки» не будут нарушать рисунок.
Каковы преимущества профнастила С-8?
- Доступная цена. Как правило, чем выше профиль ― тем дороже профлист. Поскольку С-8 ― самый низкий, то он и один из самых недорогих в ассортименте Компании Металл Профиль. Это обуславливает высокий спрос на материал.
- Отличные эксплуатационные характеристики. Благодаря защитному цинковому и полимерному покрытию профнастил не поддаётся коррозии. Отличается стойкостью к воздействию ультрафиолета и механическим воздействиям, хорошо переносит перепады температур. Этот материал можно использовать в любых климатических условиях.
- Лёгкий и быстрый монтаж. Для монтажа профлиста не требуются специальные навыки, нужен только соответствующий инструмент.
- Возможность заказа материала по индивидуальным размерам. Это сэкономит ваши деньги (так как не будет избытков) и время монтажа (если профлист не надо подрезать, его проще и быстрее монтировать). Компания Металл Профиль предлагает профлист длиной от 0,5 до 12 м.
- Огнестойкость. Профлист изготовлен из негорючего материала, он не поддерживает возгорание и препятствует распространению огня.
- Долговечность. Производитель предоставляет гарантию до 40 лет* на профнастил с полимерным покрытием.
- Отсутствие затрат на эксплуатацию. Профлист не нужно красить или обрабатывать специальными составами.
- Неприхотливость. Профнастил просто чистить ― достаточно полить его водой из шланга.
- Широкий ассортимент покрытий и цветов. Производитель предлагает множество вариантов цветовых решений для объектов в разных стилях.
- Возможность подбора материала для разного бюджета. Цена профнастила зависит от покрытия и толщины стали. Вы можете комбинировать эти показатели и выбирать вариант с оптимальными ценой и характеристиками.
- Лёгкий вес профлиста С-8. Благодаря этому материал не создаёт дополнительной нагрузки на подконструкцию фасада или каркас ограждения.
Итак, профнастил С-8 производства Компании Металл Профиль ― доступный и практичный материал. Он обладает массой преимуществ, сочетает в себе высокое качество и доступную цену, эстетику и долговечность, поэтому пользуется популярностью уже много лет. Если вам требуется недорогой надёжный вариант для облицовки фасада или ограждения, выбирайте именно его.
* Подробную информацию о гарантийных сроках на продукцию можно получить на сайте metallprofil.ru в разделе «Документы».
В статье упоминаются категории:
В статье упоминаются товары:
Калькулятор веса профиля- wCalcul
Утюг
7,86
Нержавеющая сталь
7,95
Медь
8.96
Латунь
8,73
Чугун
7,2
Алюминий
2.7
6061 Алюминий (AlMg1SiCu)
2,7
7005 Алюминий (AlZn4,5Mg1,5Mn)
2,8
7020 Алюминий (AlZn4,5Mg1)
2,8
7075 Алюминий (AlZn5,5MgCu)
2,8
Платина
21,45
Золото
19.3
Серебро
10,5
отвес
11,3
бронза
8,8
Никель
8,35
Нихром
8,3
Олово
7,3
Хром
7.1
цинк
7,1
Титан
4,6
Скандий
2,8
Дюралюминий
2,8
тефлон
2,25
Паронит
1,8
Магний
1.74
Углерод
1,7
Делрин
1,42
Полиоксиметилен
1,41
Волокно
1,4
Полиацеталь - пом
1,35
Текстолит
1,35
Кестамид
1.2
Полиамид
1,2
Полиэтилен
1,2
Poliemit
1,2
Капролон (ПА 6)
1,15
Алполен
0,96
.MS Угол (L-профиль) Калькулятор веса
Утюг
7,86
Нержавеющая сталь
7,95
Медь
8.96
Латунь
8,73
Чугун
7,2
Алюминий
2.7
6061 Алюминий (AlMg1SiCu)
2,7
7005 Алюминий (AlZn4,5Mg1,5Mn)
2,8
7020 Алюминий (AlZn4,5Mg1)
2,8
7075 Алюминий (AlZn5,5MgCu)
2,8
Платина
21,45
Золото
19.3
Серебро
10,5
отвес
11,3
бронза
8,8
Никель
8,35
Нихром
8,3
Олово
7,3
Хром
7.1
цинк
7,1
Титан
4,6
Скандий
2,8
Дюралюминий
2,8
тефлон
2,25
Паронит
1,8
Магний
1.74
Углерод
1,7
Делрин
1,42
Полиоксиметилен
1,41
Волокно
1,4
Полиацеталь - пом
1,35
Текстолит
.Стальных листов - размер и вес
Толщина и вес стального листа - британские единицы
Толщина номинального размера (дюймы) | Вес (фунт / фут 2 ) |
---|---|
3/16 | 7,65 |
1/4 | 10,2 |
5/16 | 12,8 |
3/8 | 15,3 |
7/16 | 17 .9 |
1/2 | 20,4 |
9/16 | 22,9 |
5/8 | 25,5 |
11/16 | 28,1 |
3/4 | 30,6 |
13/16 | 33,2 |
7/8 | 35,7 |
1 | 40,8 |
1 1/8 | 45,9 |
1 1/4 | 51.0 |
1 3/8 | 56,1 |
1 1/2 | 61,2 |
1 5/8 | 66,3 |
1 3/4 | 71,4 |
1 7/8 | 76,5 |
2 | 81,6 |
2 1/8 | 86,7 |
2 1/4 | 91,8 |
2 1/2 | 102 |
2 3/4 | 112 |
3 | 122 |
3 1/4 | 133 |
3 1/2 | 143 |
3 3/4 | 153 |
4 | 163 |
4 1/4 | 173 |
4 1/2 | 184 |
5 | 204 |
5 1/2 | 224 | 6 | 245 |
6 1/2 | 5 |
7 | 286 |
7 1/2 | 306 |
8 | 326 |
9 | 367 |
10 | 408 |
- 1 дюйм = 25.4 мм
- 1 фунт / фут 2 = 4,88 кг / м 2
Стальные листы и пластины обычно складываются шириной 36, 48 и 60 дюймов и 96 дюймов, 120 дюймов, и 144 дюйма длины.
Пример - вес стального листа
Вес стального листа толщиной 1 дюйм 36 дюймов (3 фута) x 96 дюймов (8 футов) с весом 40,8 фунта / фут 2 (из таблицы выше) можно рассчитать как
W = (40,8 фунт / фут 2 ) (3 фута) (8 футов)
= 979 фунтов
Расчет веса стального листа
Вес на кв.футов горячекатаных листов из мягкой стали можно рассчитать как
W = 40,8 т (1)
, где
W = вес стального листа (фунт / фут 2 )
t = толщина листа (дюймы)
Вставка трехмерных компонентов с помощью Engineering ToolBox Sketchup Extension
Калькулятор веса стального листа - британские единицы
ширина (дюймы)
длина (дюймы)
толщина ( дюйм)
плотность (фунт / фут 3 )
Толщина стального листа и вес - метрические единицы
Толщина листа (мм) | Вес (кг / м 2 ) | ||
---|---|---|---|
1.6 | 12,6 | ||
2,0 | 15,7 | ||
2,5 | 19,6 | ||
3 | 23,6 | ||
3,2 | 25,1 | ||
4 | 31,4 | ||
39,3 | |||
6 | 47,1 | ||
8 | 62,8 | ||
10 | 78,5 | ||
12,5 | 98.1 | ||
15 | 118 | ||
20 | 157 | ||
22,5 | 177 | ||
25 | 196 | ||
30 | 236 | ||
32 | 25 251 | ||
35 | 275 | ||
40 | 314 | ||
45 | 353 | ||
50 | 393 | ||
55 | 432 | ||
60 | 471 | 65 | 510 |
70 | 550 | ||
75 | 589 | ||
80 | 628 | ||
90 | 707 | ||
100 | 785 | ||
864 | |||
120 | 942 | ||
130 | 1051 | ||
150 | 1178 | ||
160 | 1256 | ||
180 | 1413 | ||
200 | 1570 | ||
250 | 1963 | ||
250 | 1963 |
Унаследованное значение | полужирный | зажигалка |
---|---|---|
100 | 400 | 100 |
200 | 400 | 100 |
300 | 400 | 100 |
400 | 700 | 100 |
500 | 700 | 100 |
600 | 900 | 400 |
700 | 900 | 400 |
800 | 900 | 700 |
900 | 900 | 700 |
Отображение общих названий весов
Числовые значения от 100
до 900
примерно соответствуют следующим общим названиям весов (см. Спецификацию OpenType):
Значение | Общее название массы |
---|---|
100 | Тонкий (линия роста волос) |
200 | Extra Light (Ультра легкий) |
300 | Свет |
400 | Обычный (Обычный) |
500 | Средний |
600 | Полужирный (Demi Bold) |
700 | Полужирный |
800 | Extra Bold (Ультра жирный) |
900 | Черный (тяжелый) |
950 | Extra Black (Ультра-черный) |
Варианты шрифтов
Большинство шрифтов имеют определенный вес, который соответствует одному из чисел в отображении имени общего веса.Однако некоторые шрифты, называемые переменными шрифтами, могут поддерживать диапазон значений веса с более или менее высокой степенью детализации, и это может дать дизайнеру гораздо более точную степень контроля над выбранным весом.
Для шрифтов TrueType или OpenType с переменной шириной используется вариант «wght» для реализации различной ширины.
Для работы приведенного ниже примера вам понадобится браузер, поддерживающий синтаксис CSS Fonts Level 4, в котором font-weight может быть любым числом от 1 до 1000.
HTML
<заголовок> .… было бы нехорошо встретить мегалозавра, длиной около сорока футов, который ковыляет, как слоновая ящерица, по холму Холборн.
CSS
@ font-face { src: url ('https://mdn.mozillademos.org/files/16011/MutatorSans.ttf'); семейство шрифтов: 'MutatorSans'; стиль шрифта: нормальный; } метка { шрифт: 1rem моноширинный; белое пространство: nowrap; } .container { максимальная высота: 150 пикселей; переполнение-у: авто; } .образец { текст-преобразование: прописные; шрифт: 1.5rem 'MutatorSans', без засечек; }
html, body { макс-высота: 100vh; максимальная ширина: 100vw; переполнение: скрыто; } body { дисплей: гибкий; flex-direction: столбец; } header { нижнее поле: 1,5 бэр; } .container { flex-grow: 1; } .container> p { margin-top: 0; нижнее поле: 0; }
JavaScript
пусть weightLabel = document.querySelector ('label [for = "weight"]'); let weightInput = document.querySelector ('# вес'); пусть sampleText = document.querySelector ('. образец'); function update () { weightLabel.textContent = `font-weight: $ {weightInput.value};`; sampleText.style.fontWeight = weightInput.value; } weightInput.addEventListener ('ввод', обновление); Обновить();
Люди с ослабленным зрением могут испытывать трудности с чтением текста, для которого установлено значение font-weight
, равное 100
(тонкие / тонкие) или 200
(сверхлегкие), особенно если шрифт имеет низкую контрастность цвета.
Установка толщины шрифта
HTML
Алисе стало очень надоедать сидеть рядом с сестрой на банка, и от того, что ей нечего делать: раз или два она заглянула в книгу, которую читала ее сестра, но в ней не было ни картинок, ни разговоров на «а что толку от книги, - подумала Алиса» без картинок или разговоры? "
Я тяжелый
Я легче
CSS
п { font-weight: жирный; } div { font-weight: 600; } span { font-weight: светлее; }
Результат
Таблицы BCD загружаются только в браузере
.Все о кодировании категориальных переменных | by Baijayanta Roy
Углубленный анализ
Преобразование категориальной переменной в число для построения модели машинного обучения
Последнее обновление: 12 февраля 2020 г.
Большинство алгоритмов машинного обучения не могут обрабатывать категориальные переменные, если мы не преобразуем их в числовые значения. Производительность многих алгоритмов зависит от того, как закодированы категориальные переменные.
Категориальные переменные можно разделить на две категории: номинальные (без определенного порядка) и порядковые (некоторые упорядочены).
Несколько примеров, как показано ниже для номинальной переменной:
- Красный, Желтый, Розовый, Синий
- Сингапур, Япония, США, Индия, Корея
- Корова, Собака, Кошка, Змея
Пример порядковых переменных:
- Высокое, Среднее, Низкое
- «Полностью согласен», Согласен, Нейтрально, Не согласен и «Полностью не согласен».
- Отлично, Хорошо, Плохо
Есть много способов, которыми мы можем закодировать эти категориальные переменные как числа и использовать их в алгоритме.В этом посте я расскажу о большинстве из них, от базовых до более сложных. Я буду включать следующие кодировки:
1) Одно горячее кодирование
2) Кодирование метки
3) Порядковое кодирование
4) Кодирование Хельмерта
5) Двоичное кодирование
6) Частотное кодирование
7) Среднее кодирование
8) Вес Кодирование свидетельств
9) Кодирование отношения вероятности
10) Кодирование хеширования
11) Кодирование обратной разности
12) Кодирование без единой записи
13) Кодирование Джеймса-Стейна
14) Кодирование M-оценочного устройства15) Кодировщик термометра )
Для объяснения я буду использовать этот фрейм данных, который имеет две независимые переменные или характеристики (температура и цвет) и одну метку (цель).Он также имеет Rec-No, который является порядковым номером записи. В этом фрейме данных всего 10 записей. Код Python будет выглядеть, как показано ниже.
Мы будем использовать Pandas и Scikit-learn и category_encoders (библиотека материалов Scikit-learn), чтобы показать различные методы кодирования в Python.
В этом методе мы сопоставляем каждую категорию с вектором, который содержит 1 и 0, обозначающие наличие или отсутствие функции. Количество векторов зависит от количества категорий для функций.Этот метод создает много столбцов, что значительно замедляет обучение, если количество категорий для функции очень велико. Pandas имеет функцию get_dummies , которая довольно проста в использовании. Для примера кода кадра данных будет выглядеть следующим образом:
Scikit-learn имеет OneHotEncoder для этой цели, но он не создает дополнительный столбец функций (необходим другой код, как показано в приведенном ниже примере кода).
One Hot Encoding очень популярен.Мы можем представить все категории как N-1 (N = № категории), поскольку этого достаточно для кодирования той, которая не включена. Обычно для регрессии мы используем N-1 (отбрасываем первый или последний столбец новой функции One Hot Coded), но для классификации рекомендуется использовать все N столбцов без них, поскольку большая часть древовидного алгоритма строит дерево на основе все доступные переменные. Одно горячее кодирование с двоичными переменными N-1 следует использовать в линейной регрессии, чтобы гарантировать правильное количество степеней свободы (N-1).Линейная регрессия имеет доступ ко всем функциям во время обучения и поэтому полностью исследует весь набор фиктивных переменных. Это означает, что N-1 двоичные переменные предоставляют полную информацию об исходной категориальной переменной (полностью представляют) для линейной регрессии. Этот подход может быть принят для любого алгоритма машинного обучения, который просматривает ВСЕ , функции одновременно во время обучения. Например, поддержка векторных машин и нейронных сетей, а также алгоритмов кластеризации.
В древовидных методах мы никогда не будем учитывать эту дополнительную метку, если отбросим ее. Таким образом, если мы используем категориальные переменные в древовидном алгоритме обучения, хорошей практикой будет закодировать его в N двоичных переменных и не упасть.
В этой кодировке каждой категории присваивается значение от 1 до N (здесь N - количество категорий для функции. Одна из основных проблем с этим подходом заключается в том, что между этими классами нет связи или порядка, но алгоритм может учитывать их в каком-то порядке, или есть какие-то отношения.В приведенном ниже примере это может выглядеть так (Холодный <Горячий <Очень Горячий <Теплый… .0 <1 <2 <3). Scikit-learn код для кадра данных выглядит следующим образом:
Pandas факторизовать также выполняет ту же функцию .
Мы применяем порядковое кодирование, чтобы гарантировать, что при кодировании переменных сохраняется порядковый характер переменной. Это разумно только для порядковых переменных, как я упоминал в начале этой статьи. Эта кодировка выглядит почти аналогично кодировке меток, но немного отличается, поскольку кодирование меток не учитывает, является ли переменная порядковой или нет, и она будет назначать последовательность целых чисел
- в соответствии с порядком данных (Pandas присвоено Hot (0), Cold (1) ), «Очень горячий» (2) и «Горячий» (3)) или
- в алфавитном порядке (scikit-learn присвоено значение «Холодный» (0), «Горячий» (1), «Очень горячий» (2) и «Теплый» (3) ).
Если рассматривать в температурной шкале порядок, то порядковый номер должен быть от холодного до «очень горячего». «Порядковое кодирование присвоит значения как (Холодный (1) <Теплый (2) <Горячий (3) <» Очень горячий (4)). Обычно порядковая кодировка выполняется, начиная с 1.
Обратитесь к этому коду с помощью Pandas, где сначала нам нужно назначить исходный порядок переменной через словарь. Затем мы можем сопоставить каждую строку для переменной согласно словарю.
Хотя это очень просто, требуется кодирование, чтобы указать порядковые значения и то, что является фактическим отображением текста в целое число в соответствии с порядком.
В этом кодировании среднее значение зависимой переменной для уровня сравнивается со средним значением зависимой переменной на всех предыдущих уровнях.
Версия в category_encoders иногда называется обратным кодированием Гельмерта. Среднее значение зависимой переменной для уровня сравнивается со средним значением зависимой переменной по всем предыдущим уровням . Следовательно, название « обратное» используется для отличия от прямого кодирования Гельмерта.
Двоичное кодирование преобразует категорию в двоичные цифры.Каждая двоичная цифра создает один столбец характеристик. Если имеется n уникальных категорий, то двоичное кодирование приводит к единственному журналу (основание 2) ⁿ функций. В этом примере у нас есть четыре функции; таким образом, общее количество двоично-кодированных функций будет составлять три функции. По сравнению с One Hot Encoding для этого потребуется меньше столбцов функций (для 100 категорий One Hot Encoding будет иметь 100 функций, а для двоичного кодирования нам потребуется всего семь функций).
Для двоичного кодирования необходимо выполнить следующие шаги:
- Категории сначала преобразуются в числовой порядок, начиная с 1 (порядок создается по мере того, как категории появляются в наборе данных и не означают какой-либо порядковый характер)
- Затем те целые числа преобразуются в двоичный код, так, например, 3 становится 011, 4 становится 100
- Тогда цифры двоичного числа образуют отдельные столбцы.
Обратитесь к диаграмме ниже для лучшего понимания.
Для этого мы будем использовать пакет category_encoders, а имя функции - BinaryEncoder .
Это способ использовать частоту категорий в качестве меток. В случаях, когда частота в какой-то мере связана с целевой переменной, это помогает модели понять и присвоить вес в прямой и обратной пропорции, в зависимости от характера данных. Три шага для этого:
- Выберите категориальную переменную, которую вы хотите преобразовать.
- Группа по категориальной переменной и получите количество каждой категории.
- Присоедините ее обратно к набору обучающих данных.
Код Pandas может быть построен, как показано ниже. :
Среднее кодирование или целевое кодирование - это один из подходов вирусного кодирования, которым следуют Kagglers.Есть много вариантов этого. Здесь я рассмотрю базовую версию и версию сглаживания. Среднее кодирование похоже на кодирование меток, за исключением того, что здесь метки напрямую коррелируются с целью. Например, среднее целевое кодирование для каждой категории в метке признака определяется средним значением целевой переменной в обучающих данных. Этот метод кодирования выявляет отношения между похожими категориями, но соединения ограничены внутри категорий и нацелены на .Преимущества среднего целевого кодирования в том, что оно не влияет на объем данных и помогает в более быстром обучении. Обычно среднее кодирование печально известно чрезмерной подгонкой; таким образом, в большинстве случаев необходима регуляризация с перекрестной проверкой или каким-либо другим подходом. Подход среднего кодирования следующий:
- Выберите категориальную переменную, которую вы хотите преобразовать.
2. Сгруппируйте по категориальной переменной и получите агрегированную сумму по переменной «Target».(общее количество единиц для каждой категории в «Температура»)
3. Сгруппируйте по категориальной переменной и получите агрегированный счет по переменной «Целевой»
4. Разделите результаты шага 2 / шага 3 и соедините их обратно с поездом .
Среднее кодированиеПример кода для кадра данных:
Среднее кодирование может воплощать цель в метке, тогда как кодирование метки не коррелирует с целью. В случае большого количества функций среднее кодирование может оказаться гораздо более простой альтернативой.Среднее кодирование имеет тенденцию группировать классы, тогда как группирование является случайным в случае кодирования меток.
На практике существует множество вариаций этой целевой кодировки, например сглаживание. Сглаживание можно реализовать следующим образом:
Вес доказательств (WoE) - это мера «силы » метода группирования для разделения хорошего и плохого. Этот метод был разработан в первую очередь для построения прогнозной модели для оценки риска невозврата кредита в кредитно-финансовой отрасли. Вес свидетельства (WOE) - это мера того, насколько свидетельство поддерживает или опровергает гипотезу .
Вычисляется следующим образом:
WoE будет 0, если P (Товары) / P (Плохие) = 1. То есть, если результат для этой группы случайный. Если P (Плохие)> P (Товары), отношение шансов будет <1, а WoE будет <0; если, с другой стороны, P (Товары)> P (Плохо) в группе, то WoE> 0.
WoE хорошо подходит для логистической регрессии, потому что преобразование Logit - это просто логарифм шансов, т. е. ln ( P (Товары) / P (Плохие)). Следовательно, при использовании предикторов с кодировкой WoE в логистической регрессии все предикторы подготавливаются и кодируются в одном масштабе.Параметры в уравнении линейной логистической регрессии можно напрямую сравнивать.
Преобразование WoE имеет (как минимум) три преимущества:
1) Оно может преобразовывать независимую переменную таким образом, чтобы оно устанавливало монотонную связь с зависимой переменной. Он делает больше, чем это - для обеспечения монотонной связи было бы достаточно «перекодировать» его в любой упорядоченный показатель (например, 1,2,3,4…), но преобразование WoE упорядочивает категории по «логистической» шкале, которая является естественным для логистической регрессии
2) Для переменных со слишком большим количеством (редко заполненных) дискретных значений они могут быть сгруппированы по категориям (плотно заполнены), а WoE может использоваться для выражения информации для всей категории
3) (одномерная ) влияние каждой категории на зависимую переменную можно сравнивать по категориям и переменным, потому что WoE является стандартизированным значением (например, вы можете сравнить WoE женатых людей с WoE рабочих)
У него также есть (как минимум) три недостатка:
1) Потеря информации (вариация) из-за разделения на несколько категорий
2) Это «одномерный показатель », , поэтому он не учитывает корреляцию между независимыми переменными
3) Легко манипулировать ( чрезмерно подходят) влияние переменных в зависимости от того, как создаются категории
Ниже фрагменты кода объясняют, как можно создать код для расчета WoE.
После того, как мы вычислим WoE для каждой группы, мы можем снова отобразить это на Data-frame.
Кодирование отношения вероятности аналогично весу свидетельства (WoE), с той лишь разницей, что используется только соотношение хорошей и плохой вероятностей. Для каждой метки мы вычисляем среднее значение target = 1, то есть вероятность быть 1 (P (1)), а также вероятность цели = 0 (P (0)). Затем мы вычисляем соотношение P (1) / P (0) и заменяем метки этим соотношением. Нам нужно добавить минимальное значение с P (0), чтобы избежать любых сценариев деления на ноль, когда для любой конкретной категории нет цели = 0.
Хеширование
Хеширование преобразует категориальные переменные в пространство целых чисел более высокой размерности, где расстояние между двумя векторами категориальных переменных приблизительно сохраняется в преобразованном числовом размерном пространстве. При хешировании количество измерений будет намного меньше, чем количество измерений с кодировкой, такой как One Hot Encoding. Этот метод выгоден, когда количество элементов категориального очень велико.
(Пример кода - я обновлю в будущей версии этой статьи)
Кодирование обратной разности
При кодировании обратной разности среднее значение зависимой переменной для уровня сравнивается со средним значением зависимой переменной для предыдущий уровень.Этот тип кодирования может быть полезен для номинальной или порядковой переменной.
Этот метод подпадает под систему кодирования контраста для категориальных признаков. Признак K категорий или уровней обычно входит в регрессию как последовательность фиктивных переменных K-1.
(Пример кода - будет обновлен в будущей версии этой статьи)
Оставить одно исходное кодирование
Это очень похоже на целевое кодирование, но исключает целевое значение текущей строки при вычислении среднего целевого значения для уровня, который нужно уменьшить эффект выбросов.
(Пример кода - будет обновлен в следующей версии этой статьи)
Кодировка Джеймса-Стейна
Для значения функции оценщик Джеймса-Стейна возвращает средневзвешенное значение:
- Среднее целевое значение для наблюдаемое значение характеристики.
- Среднее целевое значение (независимо от значения функции).
Кодировщик Джеймса-Стейна уменьшает среднее значение на до общего среднего. Это целевой кодировщик. Однако у оценки Джеймса-Стейна есть одно практическое ограничение - она была определена только для нормальных распределений.
(Пример кода - я обновлю в будущей версии этой статьи)
Кодирование M-эстиматора
M-Estimate Encoder - это упрощенная версия Target Encoder. Он имеет только один гиперпараметр - м , который представляет собой степень регуляризации. Чем выше значение m, тем сильнее усадка. Рекомендуемые значения для м находятся в диапазоне от 1 до 100.
(Пример кода - я обновлю в будущей версии этой статьи)
Я получил много запросов о том, что использовать или как лечить тестовые данные, когда нет цели.Я добавляю сюда раздел часто задаваемых вопросов, который, надеюсь, поможет.
Faq 01: Какой метод мне следует использовать?
Ответ: Не существует единого метода, который работал бы для каждой проблемы или набора данных. Возможно, вам придется попробовать несколько, чтобы увидеть, что даст лучший результат. Общая рекомендация - обратиться к шпаргалке, приведенной в конце статьи.
Faq 02: Как мне создать категориальную кодировку для такой ситуации, как целевая кодировка, если в тестовых данных не будет целевого значения?
Ответ: Нам нужно использовать значения сопоставления, созданные во время обучения.Этот процесс представляет собой ту же концепцию, что и при масштабировании или нормализации, где мы используем данные поезда для масштабирования или нормализации тестовых данных. Используйте карту и используйте ту же карту при предварительной обработке времени тестирования. Мы даже можем создать словарь для каждой категории и сопоставленного значения, а затем использовать словарь во время тестирования. Здесь я использую среднюю кодировку, чтобы объяснить это.
Время обучения
Время тестирования
Важно понимать, что для всех моделей машинного обучения все эти кодировки работают не во всех ситуациях или для каждого набора данных.Специалистам по обработке данных все еще необходимо поэкспериментировать и выяснить, что лучше всего подходит для их конкретного случая. Если тестовые данные относятся к разным классам, некоторые из этих методов не будут работать, поскольку функции не будут похожими. Исследовательские сообщества опубликовали несколько сравнительных публикаций, но они не являются окончательными, что лучше всего работает. Я рекомендую попробовать каждый из них с меньшими наборами данных, а затем решить, где сосредоточить больше внимания на настройке процесса кодирования. Вы можете использовать приведенную ниже шпаргалку в качестве руководства.
.Содержание, карта сайта.