Тюнинг альфы: Страница не найдена — Всё о мопедах

Содержание

Тюнинг мопеда Альфа — Легкое дело

Тюнингуем «Альфу»

Alpha – один из самых популярных мопедов на постсоветском пространстве. Если верить форумам, то этот мопед – просто предел совершенства, скорости, надежности и стиля. И… всё это правда. Вот только с одним дополнением – «в своей ценовой категории». А в эту ценовую категорию, помимо самой Alpha, входит её родственник Delta и несколько китайских скутеров, совсем не делающих чести восточному соседу России.

Если же взглянуть на «Альфу» незамыленным низким ценником взглядом, то сразу станет ясно – мопед в лучшем случае средний. Надежность действительно есть, но вот не самый хороший металл и не особо удачная балансировка делают «Альфу» уже не такой привлекательной. Мощности со стандартным мотором жутко не хватает.

А что касается стиля, то перед нами ничего особенного и нет – обычный мопед, каких тысячи. Разве что детали лучше подогнаны друг к другу. Но настоящие профи знают – «Альфа» не мопед. «Альфа» — это база для мопеда, причем база великолепная. Именно о том, как сделать тюнинг мопеда «Альфа» своими руками и во что её можно превратить, и расскажет эта статья.

1. Тюнинг двигателя и прочих внутренних узлов.

Несмотря на то, что мопед – это еще и аксессуар, прежде всего он является транспортом. Поэтому и начнём мы с тюнинга внутренностей «железного коня». К тому же, существуют только две возможности увеличить его мощность.

Безусловно, на скорость, ускорение и динамику мопеда сильнее всего влияет объем двигателя, но многие забывают о том, что с объемом можно обращаться по-разному.

Заменив коммутатор на мопеде, можно получить 20% выигрыш в динамическом ускорении только за счет того, что бензин будет поджигаться не в одно и тоже время, а в зависимости от ситуации.

Картину несколько портит тот факт, что спортивных коммутаторов, способных на такое, на «Альфу» нет и приходится приделывать вариации для четырехтактных скутеров китайского производства, которые каким-то чудом подходят к классическому движку «Альфы». Схема подключения такого коммутатора выглядит так:

Если выигрыш в ускорении после замены коммутатора вас не устроил, и вы хотите заметно поднять еще и максимальную скорость, то рано или поздно вы придете к идее замены поршневой группы и увеличению объема двигателя.

Это позволит поднять мощность вашего мотоцикла (мопедом его будет уже сложно назвать) почти в полтора раза, да и заодно поможет избавиться от некачественных стандартных поршней. При стартовом объеме двигателя «Альфы» в 50 кубических сантиметров, есть возможность подняться до 70, 72, 100, а то и 110 см3.

Мы рекомендуем второй и четвертый варианты – 72-кубовый цилиндр намного проще установить, а 110 кубических сантиметров двигателя, хоть и устанавливаются только с полной его разборкой, позволят вам гонять на полной скорости.

Цилиндры подойдут с «Дельты» или «Актива», но учтите, что одним цилиндром вы при такой замене не отделаетесь – придётся менять еще и коленвал, цепь ГРМ, ролики, сальников и, возможно, карбюратор.

Все второстепенные детали вполне подойдут от «Актива». Если у вас Alpha GT –менять придется только цилиндр и цепь ГРМ, остальные детали на этой модели вполне подходят к новым цилиндрам.

Собственно, на этом всё. Конечно, можно вообще убрать двигатель и поставить на его место что-нибудь получше, но будет ли тогда этот мопед считаться «Альфой» — большой вопрос.

Так что 110 кубов и спортивный коммутатор – это максимум, на который стоит рассчитывать на «Альфе» и, поверьте, мопеду этого хватает за глаза. К тому же, если мы займемся еще и тюнингом корпуса.

2. Тюнинг корпуса

Запомните – тюнинг (настройка) не есть «стайлинг» (украшение). О стайлинге мы потом еще отдельно поговорим. А сейчас мы обсуждаем именно тюнинг, цель которого – сделать «Альфу» быстрее, маневренней и устойчивей.

Помимо всего прочего, отличительной особенностью «Альфы» являются защитные панели, призванные предохранить ноги всадника от перелома при падении или столкновении.

Цель благородная, но вот на сами щитки без слёз не взглянешь, да и расположены они неудачно. Так что-либо убираем их совсем и получаем около килограмма облегчения, или же меняем на более мощные, чтобы уж точно спасти своё бренное тело при аварии. Второй вариант предпочтительнее –щитки закрывают еще и двигатель, которому при аварии достается больше всего.

Замена дисков или колёс с вилкой. Стандартные диски у «Альфы» вполне приличные, так что замена будет иметь исключительно декоративный смысл.

Выбор дисков подобного форм-фактора – огромен, к тому же, при желании, можно поменять колесо вообще. Правда, вилка может не выдержать расточки и тоже потребовать замены, но не более того.

Кстати, замена колёс на более широкие – отличная возможность поднять устойчивость мопеда, которая оставляет желать лучшего на высоких скоростях. Особенно, если вы поставили 110-кубовый цилиндр двигателя.

Очень полезная штука, на самом деле. Зачастую устанавливается с частичной заменой «морды» мопеда, но зато позволяет комфортно ездить в открытом шлеме, да и ветер так сильно не чувствуется.

Из минусов – снижает аэродинамику и усложняет разгон после 40 км/ч. Собственно, на этом всё. В остальном корпус «Альфы» вполне неплох (точнее, лучше его при всём желании не сделать).

3. Стайлинг мопеда

Вот тут уже разгуляться можно по полной. Профессионалы в этом направлении превращают мопеды в самые разнообразные произведения искусства, но для начала стоит ограничиться следующим:

Здесь всё просто – светодиодные ленты закрепляются под крыльями мопеда и при подаче напряжения начинают светиться. На тёмных мопедах смотрится лучше всего.

Если есть знакомый электронщик – можно сделать к этой ленте управляющий блок с примитивным процессором, что позволит регулировать цвет, яркость и скорость мерцания диодов. Кстати, если вы не сняли защитные панели, можно разместить ленту еще и на них – это сделает вас заметнее ночью и покажет габариты мопеда встречному транспорту.

Стандартная оптика «Альфы»… скажем так, хорошо, что она вообще есть. Конечно, в сравнении с китайскими скутерами она хороша, но вот при виде чего-то действительно мощного хвалить ее просто невозможно. Поэтому, если есть желание, можно заменить центральный фонарь и поворотники на более мощные и/или красивые. Ксеноновые фары ставить не рекомендуем – для мопеда они не особо удобны, да и имеют особенность слепить других водителей.

Собственно, ничего особенного тут нет – мопеды, скутеры и мотоциклы стали раскрашивать по этой технологии даже раньше, чем автомобили. Так что просто подберите отличный эскиз и обратитесь к хорошему мастеру по аэрографии.

Можно даже продолжить работу над корпусом – заменить или убрать багажник, сменить крылья на облегченные и т.д. но это уже дело вкуса и остается полностью на вашей совести.

На этом – всё. Конечно, Kawasaki мы из «Альфы» не сделали, но и задача у нас такая не стояла. Зато получившийся мопед вполне достоин своей цены и затраченных на его тюнинг усилий.

В конце концов, тюнингованная «Альфа» является великолепным первым мопедом и отлично подойдет как для новичков, так и для профессионалов, решивших пересесть на что-нибудь полегче.

Post navigation

http://twokolo.com

Тюнинг мопеда альфа внешний вид (64 фото)

Китайский мопед Дельта кастом

Альфа 110 Cafe Racer

Мопед Дельта кафе рейсер

Мопед Alpha Дельта

Мопед Delta кастом

Покраска мопеда Альфа

Alpha gt

Мопед Дельта кастом

Мопед Альфа круизер

Тюнингованный мопед Дельта

Ржавый мопед Альфа

Переделки рейсер Дельта

Тюнинг китайских мопедов

Альфа 110 переделки

Альфа тюнинг

Мопед Дельта чоппер

Тюнингованная Альфа 110

Honda Cub Cafe Racer

Мопед Альфа 110 тюнингованный

Доработанный мопед Дельта

Тюнинг альфы 110

Мопед Альфа 2т

Темно зеленый мопед Альфа

Мопед Дельта с баком от альфы

Мопед Дельта китайский тюнингованный

Переделки альфы по кросс

Мопед Альфа сзади

Мопед Альфа Дельта рама 110

Alfa Racer 110сс

Мопед Дельта китайский тюнингованный

Дуги на мопед Альфа

Мопед Стингрей 125

Альфа 2019 мопед 110сс

999.МД мопед Дельта

Мопед кафе рейсер

Альфа эндуро

Факра мопеда Дельта переделка

Мопед Альфа эндуро

Мопед Дельта с баком от альфы

Racer Alpha с поднятым крылом

Мопед Дельта кастом

Мопед Альфа

Мопед Орион Альфа переделки

Рейсер Альфа покраска

Мопед Альфа перекраска

Alpha 110 Custom

Тюнинг дельты внешний

Мопед Альфа 110 тюнингованный

Тюнинг рейсер Альфа

Кафе рейсер Альфа 110

Мопед bd50q-3a Alpha

Синяя Альфа рейсер 72

Рига Дельта с двигателем от альфы

Racer Alpha 2012 года

Мопед Жельта Каферейсер

Мопед Жельта Каферейсер

Мопед Альфа LX черный

Мопед Альфа 110 покраска

Покраска мопеда Альфа

Мопед Альфа под кросс

Мотоцикл Дельта и Карпаты

Alpha 2011 мопед

Тюнинг Мопеда Альфа: Тюнинг Альфы

Все больше владельцев 4 тактных мопедов, особенно Дельта и Альфа, желая выделится или просто улучшить свой мопед, набирают в поисковых системах Интернета «тюнинг мопеда«, или «тюнинг мопеда Альфа«. И правда, никогда не помешает улучшение или усовершенствование тех или иных узлов. На эту тему написано немало статей и тем на форумах.

Поэтому в этой статье мы не будем касаться глубокого тюнинга (увеличенная поршневая, переделка впуска и выпуска, электроники). Вы можете прочитать об электронике, а точнее отюнинговом коммутаторе в предыдущей статье. Советы в этой статье можно рассматривать как дополнение к тому, что было сказано на других статьях и форумах. Ну и на личное усмотрения читателя. Итак, поговорим о внешнем виде и о деталях не влияющих на ходовые свойства мопеда, ну или почти на влияющих. Внешний вид – вот что интересует владельца мотоцикла, скутера или мопеда, когда по двигателю и ходовой части нет проблем и всё устраивает. Стоять на месте не хочется, и потом приятно видеть какие-то свои достижения.

Стоит сразу отметить, что для внешнего тюнинга мопед не должен иметь таких дефектов как ржавчина на видных местах, вмятины, треснутый пластик или оптика. На внешний вид они сильно влияют, разумеется не в лучшую сторону. В советское время и на советской технике было модно вешать длинные брызговики, и на переднем и на заднем колесе. Вырезали их чаще всего из тракторных камер, и снизу прикручивали круглый отражатель красного или оранжевого цвета. Сейчас такое «новшество» будет выглядеть смешно и колхозно.

Для красоты Вашего можно использовать фильтр нулевого сопротивления. Сразу отметим, что это вопрос спорный, и ставить такой фильтр или нет – дело каждого лично. Но, современные фильтры такого типа довольно неплохо сделаны. Их нужно просто чаще менять или пропитывать. Так вот о фильтре. На таких мопедах как Альфа и Дельта карбюратор находится на очень видном месте, и хороший фильтр будет неплохо смотреться, особенно в виде самолетной турбины. Еще один плюс от такого фильтра – надежное крепление. Резиновый патрубок, особенно на Альфе очень часто рвется и трескается, особенно в холодное время. Идем дальше. Зеркала. Тут как говориться, на вкус и цвет.

Но, будет неплохо если они совпадут с цветом установленного фильтра. Можно поставить зеркала с указателями поворотов, что тоже не помешает в городе. Про всякие насадки на глушитель говорить не будем, лучше самостоятельно изготовить целый глушитель, хотя стоковый издает неплохой звук, особенно для 72 кубовых моторов, там отверстие больше. Во многом все зависит от стиля, который Вы хотите придать Вашему транспорту. Если четкого стиля нет, нужно не переборщить, комбинируя разные варианты. Например, в некоторых случаях будет красиво смотреться бахрома, свисающая с ручек. Сделать её можно самому из подходящего куска черной кожи. Нужно два кусочка длиной в две длины ручки.

Ширина определяется диаметром ручки. Выворачиваете на изнанку , и плотно сшиваете вокруг ручки. Снимаете, выворачиваете обратно. Получилась как трубочка, шов остался внутри. Одеваете на ручку (должно сидеть плотно, чтобы не проворачивалось), свисающую часть просто порежьте ножницами на полоски шириной 5 мм. И то же можно проделать с сидением. В габариты вместо ламп поставьте диоды нужного цвета. Сзади красный. Спереди белый, но не в коем случае не синий, не зеленый и не красный. Запрещено ПДД, и честно говоря некрасиво.

Можно наклеить в невидных местах светодиодные ленты, так чтобы они светили вниз, а не вверх или в сторону, будет слепить других. Цвет можно по вкусу. И еще совет: не используйте так называемый «тупой» тюнинг,- не вставляйте никаких свистков в глушитель, не цепляйте светоотражатели на спицы (по крайней мере пластиковые и железные) — нарушите баланс колес, не вешайте автомобильные колпаки на колеса и т. д. Желаем творческих успехов.

Тюнинг двигателя мопеда альфа 110

Всю информацию о ремонте и техобслуживании вашего автомобиля вы найдёте в электронных книгах и обычных печатных изданиях . Такую книгу должен иметь каждый автомобилист, который хочет знать всё о своём автомобиле .

АВТОМАСТЕРСКАЯ — ремонт авто своими руками

Увеличение мощности двигателя мопедов Альфа или Дельта. Простой и доступный тюнинг. Сможет каждый

Запуск двигателя происходит стандартными способами – электро или кик стартером. Круговая коробка передач имеет 5 скоростей, а 125-ти кубовый двигатель позволяет развить максимум 90 км/час, что вполне неплохо для подобного мопеда. При большом объеме Орион получил неплохую нагрузку, которая может выдержать водителя и пассажира с общим весом до 200 кг. Я Вконакте: . Добавляйтесь в друзья!) моя почта: [email protected] Можно помочь материально и выпуски…



Карбюратор. Какой выбрать для тюнинга двигателя? Откуда берётся МОЩНОСТЬ?

Также производитель выпускает несколько модификаций двигателя для мопедов Орион, хоть и учитывая объем мотора больше 50 кубов мопед считается мотоциклом. Но производитель все равно выпускает транспорт с 125-кубовыми двигателями и позиционирует их как мопед. Китае, но некоторые запчасти на мопед орион производятся в России. Какой карбюратор выбрать для тюнинга мотора питбайка, Альфы, Дельты или китайского мотоцикла, скутера?…

Подробнее



Увеличение объёма двигателя Альфа, Дельта до 125сс

Самая популярная модель мопеда Альфа, современный дизайн, надежность, качество, универсальность! Народный мопед — привлекательный дизайн, низкая цена, простота в управлении, экономичный 4т двигатель, эксплуатация в любой местности по городу, проселочным дорогам, лесу. Увеличение объёма двигателя Альфа, Дельта до 125сс, без замены картеров.

Подробнее



Доработка поршня на мопед Дельта, Альфа

Элегантный молодежный городской мопед 50/125 см3 (тюнинг). Алюминиевые диски колес, передний и задний дисковые тормоза, сигнализация. Материальная поддержка моего канала Если вы хотите заработать на ютубе, то…

Подробнее

Лучший тюнинг мопеда Альфа*Затюненый насмерть*

Привод от двигателя к колесу имеет цепное устройство. Масса мопеда в восемьдесят килограмм позволяет легко транспортировать его через заболоченные участки или преграды в виде ступенек либо выступов. Всё заказано на алиэкспресс экономь на покупках с али Музыка на мото- .

150 кубов на мопед Alpfa.

Шторм Индиго представляет новый мопед класса кросс и получил свое название благодаря установленной внедорожной резине. Простота и удобство управления в сочетании со спортивным стилем. Подойдет ли двигатель 150 кубов от ТТР на Альфу? ===================================================== Я в Вконтакте …

Базовая доработка головки цилиндра (Alpha/Delta) 139fmb

Этот двигатель имеет мощность, соответствующую пяти коням, и оборотистость по максимуму 7500 вращений в минуту. Однако продуманная система трансмиссии позволяет справляться с предусмотренными нагрузками без особых проблем. Краткий обзор минимальных необходимых доработок новой головы. MotoExpert — Мой основной…

ТЮНИНГ МОПЕДА АЛЬФА / валящий мопед!!!

Многие сталкивались с таким мопедом как Орион 125 кубов, но мало кто знает хоть что-то об этом транспортном средстве, его характеристиках и тем более производителе. мото товары из китая (aliexpress) Тюнинг мопедов ALPHA, Дельта, Орион, Вираго, Сабур. Кастом мопеда…

Как увеличить мощность и объем на мопеде Альфа — Дельта (Alpha Delta)

Владельцы отмечают его экономичность, неприхотливость в обслуживании, современный дизайн, хорошую маневренность и ремонтопригодность. Большинство пользователей довольны тем, что мопед оснащен дугами безопасности, хромированными вставками и двумя способами пуска. Много спрашивали как увеличить мощность мопеда Альфа и Дельта! Все запчасти предоставлены мотосалоном…

Расточка головки цилиндра альфа

Спец предложение, цена указанна за мопед в заводской упаковке, дополнительные акции и подарки на предложение не распространяются! Сравнение запиленной головки и стандартной.

Тюнинг двигателя мопеда альфа

Спец предложение, цена указанна за мопед в заводской упаковке, дополнительные акции и подарки на предложение не распространяются! Мопед Альфа обладает современным интересным и динамичным внешним видом. головы. страничка вконтакте.

По теме

  • Аксессуары для тюнинга mitsubishi pajero 4

    У нас большой ассортимент товаров для авто тюнинга и рестайлинга….

  • Всё для тюнинга на машину ваз 2107

    Считаю, что тюнинг предлагает практически неограниченные возможности, которыми стоит пользоваться,…

  • Тюнинг салона уаза головастика

    По мнению отечественных автовладельцев УАЗ 469 имеет множество преимуществ. Среди…

  • Need for speed где можно тюнинговать машины

    В версии Need for speed: Porsche Unleashed у вас будет…

  • Тюнинг и запчасти на хендай гранд старекс

    Квт авто хендай элантра 1,6,вообщем я очень доволен,родной шланг снял…

  • Выхлопная система тюнинг на скутер

    Хоть задача выхлопной системы на двухтактных и четырехтактных скутерах одинаковая,…

  • Гелендваген амг 65 брабус тюнинг

    Корпус гелика Mercedes-Benz G65 модернизирован в тюнинг ателье Brabus Widestar….

  • Тюнинг бампера на приору картинки

    Началась стадия обработки строительной пены, кстати пену можно применять практически…

  • Тюнинга шевроле трейлблейзер 2013

    Изящный и роскошный тюнинг решётки радиатора Шевроле ТрейлБлейзер 2013-2018 –…

  • Фольксваген туарег лифт тюнинг

    Вот основные рекомендации, которые я могу дать, исходя из моего…

  • Тюнинг для автомобилей всех моделей

    Конечно за этот строк изнашиваются большинство деталей. Поэтому у нас…

  • Тюнинг японской тойоты короллы

    Основными производителями моделей автомобилей для JDM являются японские компании, такие…

Для тех , кто привык пользоваться обычными печатными изданиями , рекомендуем купить руководства по ремонту автомобилей в крупнейших магазинах России и Украины

Магазины автолитературы :

krutilvertel — Электронные книги типографского качества в формате PDF
autodata — Интернет-магазин издательства Легион-Автодата

Калибровка ЭБУ — Производительность AMS

Депозиты при назначении тюнинга

Денежный депозит требуется для всех встреч по настройке динамометрического стенда с тюнерами AMS. Из-за огромного количества автомобилей, которые ежедневно настраиваются здесь, в AMS, мы должны придерживаться строгого графика, чтобы обеспечить всем клиентам максимальный уровень поддержки. Ваш депозит гарантирует вам встречу с AMS для настройки динамометрического стенда вашего автомобиля. Депозит в размере 200 долларов США за стандартные ECU и 300 долларов США за автономные системы управления двигателем требуется для завершения настройки встречи.

Отмена записи и опоздание

Учитывая этот строгий график, которого мы должны придерживаться, мы просим наших клиентов помочь нам поддерживать этот уровень обслуживания, заранее полностью подготовив свои автомобили к настройке и прибыв вовремя на встречу с динамометрическим стендом. Клиенты, которые отменяют или переносят встречи в течение 7 календарных дней до их встречи, не имеют права на возврат депозита. Опоздание на встречу более чем на час может также аннулировать встречу, что также аннулирует возврат депозита.

Предварительный осмотр на динамометрическом стенде

Еще одна важная часть настройки вашего автомобиля — убедиться, что во впускном тракте нет утечек как при положительном давлении наддува, так и при разрежении двигателя. В подавляющем большинстве современных автомобилей используется чрезвычайно чувствительный датчик массового расхода воздуха, который может быть сбит из-за этих утечек. AMS предлагает осмотр перед динамометрическим стендом для всех тюнингованных автомобилей, и это настоятельно рекомендуется для большинства автомобилей. В эту проверку входит испытание под давлением впускного тракта, чтобы убедиться в отсутствии утечек, препятствующих калибровке вашего ЭБУ.Эта услуга предлагается за 125 долларов США и может быть выполнена до настройки автомобиля. Обязательно сообщите представителю сервисной службы как можно скорее, если вы намерены выполнить эту проверку перед настройкой динамометрического стенда.

Механические проблемы на динамометрическом стенде

Как и в случае с любым транспортным средством, у вас могут возникнуть механические проблемы во время настройки динамометрического стенда. Эти проблемы варьируются от неисправных форсунок до неправильной установки деталей. Если тюнер столкнется с какой-либо из этих проблем, AMS либо попытается исправить их, пока автомобиль все еще привязан к динамометрическому стенду, либо проблема может быть настолько серьезной, что автомобиль необходимо будет полностью снять с динамометрического стенда.В любом случае владелец транспортного средства будет нести ответственность за любые работы, необходимые для ремонта, и в некоторых случаях может потребоваться аннулировать свой залог, если автомобиль не сможет быть настроен во время запланированной встречи.

Evolve Alpha N Tune и Evolve-R

Цена включает датчик IAT и жгут проводов

Двигатель Z4M S54 хорошо реагирует на правильный тип программного обеспечения ECU. Обычные методы опережения зажигания при полной нагрузке малоэффективны. Это то, что промышленность видела на протяжении многих лет без увеличения мощности ни на дороге, ни на динамометрическом стенде.Обычно мы видели улучшение отклика дроссельной заслонки и ничего больше. Благодаря повторной калибровке опережения зажигания, опережения зажигания VANOS, ограничителей крутящего момента и подачи топлива можно увеличить мощность/крутящий момент как при частичной, так и при полной нагрузке.

Низкий крутящий момент и максимальная мощность являются основными областями, которые улучшаются больше всего, и именно эти области нуждаются в улучшении. Что касается «пиковой» мощности, от 15 до 20 л.с. на серийном автомобиле доступно выше 5000 об / мин, особенно на модифицированных автомобилях. Программное обеспечение Evolve вносит существенные изменения в то, как E46 M3 движется и разгоняется.Стандартный автомобиль хорошо разгоняется до 5500 об/мин, но дальше мощность начинает падать. После модернизации мощность продолжает расти, что приводит к гораздо более линейной подаче мощности.

Наша философия тюнинга двигателя заключается в улучшении управляемости и получении удовольствия от вождения. Мы делаем это, давая увеличение мощности и крутящего момента для всего диапазона оборотов, а не только показатель BHP, который можно найти на высоких оборотах, где вы не проводите большую часть своего времени. Наши цифры также очень консервативны и могут быть легко воспроизведены на других динамометрических стендах.

Обзор:

  • Дополнительные 15-20 л.с. на серийном автомобиле, больше на модифицированных автомобилях
  • Улучшенная приемистость и управляемость
  • Больше крутящего момента, особенно на низких оборотах

Подгоняем под любые модификации, а также предлагаем массу вариантов.

Чтобы получить это программное обеспечение, мы предлагаем инструмент удаленной настройки Evolve-R . Evolve-R  – это последняя аппаратная версия Evolve , позволяющая клиентам загружать наше ведущее в отрасли обновление программного обеспечения ECU непосредственно в свои автомобили, дома.

Программное обеспечение Evolve-R можно найти ЗДЕСЬ

ВНИМАНИЕ

Любая модификация вашего автомобиля может привести к аннулированию гарантии производителя. Если вы сомневаетесь, пожалуйста, ознакомьтесь с вашими положениями и условиями, прежде чем выполнять переназначение.

Настройка гиперпараметров в ИИ — Андреа Перлато

Процесс настройки — болезненный процесс в глубоком обучении, потому что у нас много параметров:
1 — альфа скорость обучения
2 — импульс бета
3 — бета1, бета2, эпсилон в Адаме
4 — количество слоев L
5 — количество скрытых юнитов
6 — параметры затухания скорости обучения
7 — размер мини-партии

Некоторые из указанных выше параметров более важны, чем другие.Скорость обучения альфа является наиболее важным параметром для настройки.

Сначала просто напомните, какова скорость обучения :
Стохастический градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который оценивает градиент ошибки для текущего состояния модели, используя примеры из обучающего набора данных, а затем обновляет веса модели, используя алгоритм обратного распространения ошибок, называемый просто обратным распространением.
Величина, на которую веса обновляются во время обучения, называется размером шага или скоростью обучения .В частности, скорость обучения — это настраиваемый гиперпараметр, используемый при обучении нейронных сетей, который имеет небольшое положительное значение, часто в диапазоне от 0,0 до 1 .

Вторыми важными параметрами являются бета для импульса, размер мини-партии и количество скрытых юнитов.
Наиболее важными из них являются снижение скорости обучения и количество слоев.

Общепринятой практикой является случайная выборка параметров с помощью поиска по сетке и систематическое изучение значений.Это хорошо для машинного обучения, но когда нам приходится иметь дело с большим количеством гиперпараметров, рекомендуется выбирать точки в поиске по сетке случайным образом . На самом деле слишком сложно заранее знать, какие гиперпараметры будут наиболее важными для нашей задачи.

На рисунке выше мы пытаемся настроить только два параметра: альфа и эпсилон. Совершенно очевидно преимущество использования поиска по случайной сетке. На самом деле, используя поиск по сетке, мы используем пять значений альфы, и все различные значения эпсилон дают один и тот же ответ; мы обучили 25 моделей и всего 5 значений эпсилон.Напротив, поиск по случайной сетке дает скорость обучения 25 как для альфа, так и для эпсилон.
Мы также должны учитывать, что на самом деле нам нужно настроить более двух гиперпараметров, и использование случайного поиска по сетке дает более богатый набор возможных значений.

Метод от грубого до тонкого
Мы можем обнаружить, что есть определенные точки, которые работают лучше всего, и мы можем увеличить эту меньшую область значений, как показано на рисунке ниже.

После того, как мы определили новую квадратную область, мы можем попробовать использовать больше значений (выделено красным).Теперь у нас есть дополнительная плотность с наиболее многообещающей областью значений bes для использования в нашей модели. которые снова случайны, но мы сосредоточили больше ресурсов на поиске в области, которая подозревает, что наилучшая настройка параметров находится в этой области.

Как выбрать подходящие весы
Выборка с использованием случайного поиска по сетке в диапазоне гиперпараметров может позволить нам более эффективно искать в пространстве гиперпараметров. Напротив, случайная выборка не означает однородную случайную выборку в диапазоне допустимых значений.Вместо этого важно выбрать соответствующий масштаб для изучения гиперпараметров.
Например, если нам нужно выбрать количество слоев, мы можем рассмотреть диапазон от 2 до 6, и в этом случае охват сетки может быть разумным методом.
Другой пример: когда мы ищем подходящую скорость обучения альфа, которая изменяется от 0,0001 до 1. Выборочное значение, равномерно случайно выбранное в этом диапазоне, может состоять в том, чтобы использовать 90% ресурсов от 0,1 до 1 и 10% ресурсов от 0,0001. до 0.1. Хорошей альтернативой является использование линейной шкалы , где мы используем случайную выборку от 0,0001 до 0,001 и снова случайную выборку от 0,001 до 0,01, и от 0,01 до 0,1, и снова случайную выборку от 01 до 1. Использование метода линейной шкалы у нас есть больше ресурсов, выделенных между фиксированными диапазонами.

Нормализация партии
Когда мы обучаем модель, нормализация входных признаков может ускорить процесс обучения. В глубокой нейронной сети мы должны тренировать множество скрытых слоев; нормализация значений предыдущего скрытого слоя упрощает обучение следующего скрытого слоя.{(i)}+\бета}\конец{массив}
\]
Из приведенного выше расчета мы вычисляем нормализацию для среднего значения и дисперсии, а затем использовали эти значения для нормализации значений скрытого слоя перед функцией активации, называемой z. Сделав это, мы получим z со средним значением 0 и дисперсией, равной 1. Если мы не хотим иметь все скрытые единицы со средним значением 0 и дисперсией 1, мы можем сделать гамму + бета (см. последнюю формулу выше). Здесь гамма и бета являются обучаемыми параметрами. После этой нормализации мы можем подогнать функцию активации, чтобы получить a .Пакетная нормализация используется в сочетании с мини-пакетом нашего обучающего набора.

Ссылка: курс глубокой нейронной сети Coursera

3.2. Настройка гиперпараметров оценщика — документация scikit-learn 1.0.2

Гиперпараметры — это параметры, которые не изучаются непосредственно в оценщиках.
В scikit-learn они передаются в качестве аргументов конструктору
классы оценщиков. Типичные примеры включают C , ядро ​​ и гамма .
для классификатора опорных векторов, альфа для лассо и т. д.

Можно и рекомендуется искать в пространстве гиперпараметров
лучший результат перекрестной проверки.

Любой параметр, предоставленный при построении оценщика, может быть оптимизирован в этом
способ. В частности, чтобы найти имена и текущие значения для всех параметров
для данного оценщика используйте:

Два общих подхода к поиску параметров представлены в
scikit-learn: для заданных значений GridSearchCV исчерпывающе рассматривает
все комбинации параметров, в то время как RandomizedSearchCV может
заданное количество кандидатов из пространства параметров с указанным
распределение.У обоих этих инструментов есть последовательные халвинговые аналоги.
HalvingGridSearchCV и HalvingRandomSearchCV , которые могут быть
гораздо быстрее найти хорошую комбинацию параметров.

Обратите внимание, что обычно маленькое подмножество этих параметров может иметь большое значение.
влияние на прогнозную или вычислительную производительность модели, в то время как другие
можно оставить значения по умолчанию. Рекомендуется прочитать документацию
класс оценщика, чтобы лучше понять их ожидаемое поведение,
возможно, прочитав прилагаемую ссылку на литературу.

3.2.2. Рандомизированная оптимизация параметров

Хотя в настоящее время наиболее широко используется сетка настроек параметров.
метод оптимизации параметров, другие методы поиска имеют больше
благоприятные свойства.
RandomizedSearchCV реализует рандомизированный поиск по параметрам,
где каждый параметр выбирается из распределения по возможным значениям параметров.
Это имеет два основных преимущества перед полным перебором:

Указание способа выборки параметров выполняется с помощью словаря, очень
аналогично указанию параметров для GridSearchCV .Кроме того,
бюджет вычислений, представляющий собой количество выбранных кандидатов или выборку
итераций, указывается с помощью параметра n_iter .
Для каждого параметра либо распределение возможных значений, либо список
можно указать дискретные варианты (которые будут выбраны равномерно):

 {'C': scipy.stats.expon(масштаб=100), 'гамма': scipy.stats.expon(масштаб=.1),
  'ядро': ['rbf'], 'class_weight': ['сбалансированный', нет]}
 

В этом примере используется модуль scipy.stats , который содержит множество полезных
распределения для параметров выборки, таких как expon , gamma ,
униформа или рэндинт .

В принципе, можно передать любую функцию, которая выдает rvs (случайный
variate sample) для выборки значения. Вызов функции rvs должен
обеспечить независимые случайные выборки из возможных значений параметров на
последовательные вызовы.

Предупреждение

Дистрибутивы в scipy.stats до версии scipy 0.16
не позволяют указывать случайное состояние. Вместо этого они используют глобальную
случайное состояние numpy, которое можно заполнить через np.random.seed или набор
используя np.random.set_state . Однако начиная с scikit-learn 0.18,
модуль sklearn.model_selection устанавливает предоставленное случайное состояние
пользователем, если также доступен scipy >= 0.16.

Для непрерывных параметров, таких как C выше, важно указать
непрерывное распределение, позволяющее в полной мере воспользоваться преимуществами рандомизации. Сюда,
увеличение n_iter всегда приводит к более точному поиску.

Непрерывная логарифмически равномерная случайная величина доступна через
логуниформа .Это непрерывная версия
логарифмические параметры. Например, чтобы указать C выше, loguniform(1,
100)
можно использовать вместо [1, 10, 100] или np.logspace(0, 2,
число=1000)
. Это псевдоним SciPy stats.reciprocal.

Повторяя приведенный выше пример поиска по сетке, мы можем указать непрерывный случайный
переменная, распределенная логарифмически равномерно между 1e0 и 1e3 :

 из sklearn.utils.fixes импортирует loguniform
{'C': логарифмический (1e0, 1e3),
 «гамма»: логарифмическая (1e-4, 1e-3),
 'ядро': ['rbf'],
 'class_weight':['сбалансированный', нет]}
 

Каталожные номера:

  • Бергстра, Дж.и Бенжио, Ю.,
    Случайный поиск для оптимизации гиперпараметров,
    Журнал исследований машинного обучения (2012 г.)

3.2.3. Поиск оптимальных параметров с последовательным халвингом

Scikit-learn также предоставляет HalvingGridSearchCV и
HalvingRandomSearchCV оценщиков, которые можно использовать для
искать пространство параметров, используя последовательное деление пополам. Последовательный
уполовинивание (SH) похоже на турнир среди комбинаций параметров-кандидатов.
SH — это итеративный процесс выбора, в котором все кандидаты (т.
комбинации параметров) оцениваются с небольшим количеством ресурсов при
первая итерация.Только некоторые из этих кандидатов отбираются для следующего
итерация, на которую будет выделено больше ресурсов. Для настройки параметров
ресурсом обычно является количество обучающих выборок, но он также может быть
произвольный числовой параметр, такой как n_estimators в случайном лесу.

Как показано на рисунке ниже, только подмножество кандидатов
«выжить» до последней итерации. Это кандидаты, которые
неизменно входит в число лучших кандидатов на всех итерациях.Каждая итерация выделяет все большее количество ресурсов на каждого кандидата,
здесь количество образцов.

Здесь мы кратко опишем основные параметры, но каждый параметр и их
взаимодействия описаны более подробно в разделах ниже.
фактор (> 1) параметр управляет скоростью роста ресурсов, и
скорость, с которой число кандидатов уменьшается. В каждой итерации
количество ресурсов на кандидата умножается на коэффициент и число
кандидатов делится на один и тот же коэффициент.Наряду с ресурсом и
min_resources , фактор является наиболее важным параметром для управления
search в нашей реализации, хотя значение 3 обычно работает хорошо.
фактор эффективно контролирует количество итераций в
HalvingGridSearchCV и количество кандидатов (по умолчанию) и
итераций в HalvingRandomSearchCV . Agressive_elimination=Истина
также может использоваться, если количество доступных ресурсов невелико.Больше контроля
доступен путем настройки параметра min_resources .

Эти оценщики все еще экспериментальные : их предсказания
и их API может измениться без какого-либо цикла устаревания. Чтобы использовать их, вы
необходимо явно импортировать enable_halving_search_cv :

 >>> # явно требуется эта экспериментальная функция
>>> из sklearn.experimental import enable_halving_search_cv # noqa
>>> # теперь вы можете нормально импортировать из model_selection
>>> из склеарна.model_selection импортировать HalvingGridSearchCV
>>> из sklearn.model_selection импортировать HalvingRandomSearchCV
 

3.2.3.1. Выбор

min_resources и количество кандидатов

Помимо фактора , два основных параметра, которые влияют на поведение
последовательный половинный поиск — это параметр min_resources , а
количество оцениваемых кандидатов (или комбинаций параметров).
min_resources — количество ресурсов, выделенных при первом
итерация для каждого кандидата.Количество кандидатов указывается напрямую
в HalvingRandomSearchCV и определяется из param_grid
параметр HalvingGridSearchCV .

Рассмотрим случай, когда ресурсом является количество выборок, и где мы
есть 1000 образцов. Теоретически, с min_resources=10 и factor=2 , мы
могут выполнить не более 7 итераций со следующим количеством
образцы: [10, 20, 40, 80, 160, 320, 640] .

Но в зависимости от количества кандидатов мы можем запустить менее 7
итераций: если мы начнем с небольших кандидатов, то последний
итерация может использовать менее 640 выборок, что означает не использование всех
доступные ресурсы (образцы). Например, если мы начнем с 5 кандидатов, мы
нужно всего 2 итерации: 5 кандидатов на первую итерацию, затем
5 // 2 = 2 кандидатов на второй итерации, после чего мы знаем, какие
кандидат работает лучше всех (поэтому нам не нужен третий).Мы были бы только
использование не более 20 образцов, что является пустой тратой, поскольку у нас есть 1000 образцов в нашем
утилизация. С другой стороны, если мы начнем с высокого числа
кандидатов, мы можем получить много кандидатов на последней итерации,
что не всегда может быть идеальным: это означает, что многие кандидаты будут баллотироваться с
полные ресурсы, в основном сводя процедуру к стандартному поиску.

В случае HalvingRandomSearchCV устанавливается количество кандидатов
по умолчанию так, чтобы последняя итерация использовала как можно больше доступного
ресурсы по возможности.Для HalvingGridSearchCV количество
кандидаты определяются параметром param_grid . Изменение значения
min_resources повлияет на количество возможных итераций, и как
Результат также повлияет на идеальное количество кандидатов.

Другое соображение при выборе min_resources заключается в том,
легко различить хороших и плохих кандидатов с небольшим количеством
ресурсов. Например, если вам нужно много образцов, чтобы различать
между хорошими и плохими параметрами рекомендуется высокий min_resources .На
с другой стороны, если различие ясно даже при небольшом количестве
семплов, то небольшой min_resources может быть предпочтительнее, так как он
ускорить вычисления.

Обратите внимание, что в приведенном выше примере последняя итерация не использует максимальную
количество доступных ресурсов: доступно 1000 образцов, но только 640
б/у, в лучшем случае. По умолчанию оба HalvingRandomSearchCV и
HalvingGridSearchCV попытаться использовать как можно больше ресурсов в
последней итерации с ограничением, что это количество ресурсов должно быть
кратно min_resources и коэффициенту (это ограничение будет понятно
в следующем разделе). HalvingRandomSearchCV достигает этого путем
выборка нужного количества кандидатов, в то время как HalvingGridSearchCV
достигается это путем правильной установки min_resources . Пожалуйста, посмотри
Исчерпание доступных ресурсов для деталей.

3.2.3.2. Количество ресурсов и количество кандидатов на каждой итерации

На любой итерации i каждому кандидату выделяется определенное количество ресурсов
который мы обозначаем n_resources_i . Эта величина контролируется
параметры фактор и min_resources следующим образом ( фактор строго
больше 1):

 n_resources_i = фактор**i * минимальные_ресурсы,
 

или эквивалент:

 n_resources_{i+1} = n_resources_i * фактор
 

, где min_resources == n_resources_0 — количество ресурсов, используемых в
первая итерация. фактор также определяет пропорции кандидатов
который будет выбран для следующей итерации:

 n_candidates_i = n_candidates // (множитель ** i)
 

или эквивалент:

 n_candidates_0 = n_candidates
n_candidates_{i+1} = n_candidates_i // фактор
 

Итак, в первой итерации мы используем min_resources ресурсов.
n_candidates раз. Во второй итерации мы используем min_resources *
фактор
ресурсы n_candidates // фактор раз.Третий снова
умножает ресурсы на одного кандидата и делит количество кандидатов.
Этот процесс останавливается, когда достигается максимальное количество ресурсов на одного кандидата.
достигнут, или когда мы определили лучшего кандидата. Лучший кандидат
идентифицируется на итерации, которая оценивает 90 128 факторов 90 129 или менее кандидатов
(см. пояснение чуть ниже).

Вот пример с min_resources=3 и factor=2 , начиная с
70 кандидатов:

n_resources_i

n_candidates_i

3 (=минимальные_ресурсы)

70 (=n_кандидатов)

3 * 2 = 6

70 // 2 = 35

6 * 2 = 12

35 // 2 = 17

12 * 2 = 24

17 // 2 = 8

24 * 2 = 48

8 // 2 = 4

48 * 2 = 96

4 // 2 = 2

Отметим, что:

  • процесс останавливается на первой итерации, которая оценивает factor=2
    кандидаты: лучший кандидат — лучший из этих 2-х кандидатов.Это
    нет необходимости запускать дополнительную итерацию, так как это только
    оценить одного кандидата (а именно лучшего, которого мы уже
    выявлено). По этой причине, как правило, мы хотим, чтобы последняя итерация
    запустить не более факторов кандидатов. Если последняя итерация оценивает больше
    чем факторов кандидатов, то эта последняя итерация сводится к обычной
    поиск (как в RandomizedSearchCV или GridSearchCV ).

  • каждое n_resources_i кратно коэффициенту и
    min_resources (что подтверждается его определением выше).

Количество ресурсов, которые используются на каждой итерации, можно найти в
n_resources_ атрибут.

3.2.3.3. Выбор ресурса

По умолчанию ресурс определяется количеством выборок. То есть,
каждая итерация будет использовать все большее количество образцов для обучения. Ты сможешь
однако вручную укажите параметр для использования в качестве ресурса с
ресурс параметр. Вот пример, где ресурс определен в
с точки зрения количества оценщиков случайного леса:

 >>> от sklearn.импорт наборов данных make_classification
>>> из sklearn.ensemble импортировать RandomForestClassifier
>>> из sklearn.experimental import enable_halving_search_cv # noqa
>>> из sklearn.model_selection импортировать HalvingGridSearchCV
>>> импортировать панд как pd
>>>
>>> param_grid = {'max_depth': [3, 5, 10],
... 'min_samples_split': [2, 5, 10]}
>>> base_estimator = RandomForestClassifier(random_state=0)
>>> X, y = make_classification (n_samples = 1000, random_state = 0)
>>> sh = HalvingGridSearchCV(base_estimator, param_grid, cv=5,
... фактор=2, ресурс='n_estimators',
... max_resources=30).fit(X, y)
>>> ш.лучший_оценщик_
RandomForestClassifier (max_depth = 5, n_estimators = 24, random_state = 0)
 

Обратите внимание, что невозможно составить бюджет для параметра, который является частью
сетка параметров.

3.2.3.4. Исчерпание доступных ресурсов

Как упоминалось выше, количество ресурсов, используемых на каждой итерации
зависит от параметра min_resources .Если у вас много доступных ресурсов, но вы начинаете с небольшого
ресурсов, некоторые из них могут быть потрачены впустую (т.е. не использованы):

 >>> из sklearn.datasets импортировать make_classification
>>> из sklearn.svm импортировать SVC
>>> из sklearn.experimental import enable_halving_search_cv # noqa
>>> из sklearn.model_selection импортировать HalvingGridSearchCV
>>> импортировать панд как pd
>>> param_grid= {'kernel': ('linear', 'rbf'),
... 'С': [1, 10, 100]}
>>> base_estimator = SVC(gamma='масштаб')
>>> X, y = make_classification(n_samples=1000)
>>> sh = HalvingGridSearchCV(base_estimator, param_grid, cv=5,
... фактор=2, min_resources=20).fit(X, y)
>>> ш.н_ресурсы_
[20, 40, 80]
 

Процесс поиска будет использовать максимум 80 ресурсов, в то время как наш максимальный
количество доступных ресурсов n_samples=1000 . Здесь у нас есть
мин_ресурсы = r_0 = 20 .

Для HalvingGridSearchCV по умолчанию параметр min_resources
настроен на «выхлоп». Это означает, что min_resources устанавливается автоматически
таким образом, чтобы последняя итерация могла использовать как можно больше ресурсов в пределах
предел max_resources :

 >>> sh = HalvingGridSearchCV (base_estimator, param_grid, cv = 5,
... factor=2, min_resources='выхлоп').fit(X, y)
>>> ш.н_ресурсы_
[250, 500, 1000]
 

min_resources здесь автоматически устанавливается на 250, что приводит к последнему
повторение с использованием всех ресурсов. Точное используемое значение зависит от
номер параметра-кандидата, на max_resources и на фактор .

Для HalvingRandomSearchCV исчерпание ресурсов может быть выполнено за 2
пути:

  • , установив min_resources='exhaust' , как и для
    халвингGridSearchCV ;

  • , установив n_candidates='exhaust' .

Оба варианта взаимоисключающие: использование min_resources='exhaust' требует
зная количество кандидатов, и симметрично n_candidates='exhaust'
требует знания min_resources .

В целом, исчерпание общего количества ресурсов приводит к лучшему финальному результату.
параметр-кандидат и требует немного больше времени.

3.2.3.5. Агрессивное устранение кандидатов

В идеале мы хотим, чтобы последняя итерация оценивала факторов кандидатов (см.
Количество ресурсов и количество кандидатов на каждой итерации).Мы тогда просто должны
выбрать лучший. Когда количество доступных ресурсов невелико с
относительно количества кандидатов последняя итерация, возможно, должна будет оценить
более факторов кандидатов:

 >>> из sklearn.datasets импортировать make_classification
>>> из sklearn.svm импортировать SVC
>>> из sklearn.experimental import enable_halving_search_cv # noqa
>>> из sklearn.model_selection импортировать HalvingGridSearchCV
>>> импортировать панд как pd
>>>
>>>
>>> param_grid = {'kernel': ('linear', 'rbf'),
... 'С': [1, 10, 100]}
>>> base_estimator = SVC(gamma='масштаб')
>>> X, y = make_classification(n_samples=1000)
>>> sh = HalvingGridSearchCV(base_estimator, param_grid, cv=5,
... фактор=2, max_resources=40,
... Agressive_elimination=False).fit(X, y)
>>> ш.н_ресурсы_
[20, 40]
>>> ш.н_кандидаты_
[6, 3]
 

Поскольку мы не можем использовать более max_resources=40 ресурсов, процесс
должен остановиться на второй итерации, которая оценивает больше, чем factor=2
кандидаты.

Используя параметр Agressive_elimination , вы можете форсировать поиск
процесс, чтобы в конечном итоге осталось менее факторных кандидатов
итерация. Для этого процесс отсеет столько кандидатов, сколько
необходимо использовать min_resources ресурсы:

 >>> sh = HalvingGridSearchCV (base_estimator, param_grid, cv = 5,
... фактор=2,
... max_resources=40,
... агрессивный_элиминация = Верно,
... ).fit(X, у)
>>> ш.н_ресурсы_
[20, 20, 40]
>>> ш.н_кандидаты_
[6, 3, 2]
 

Обратите внимание, что мы заканчиваем с двумя кандидатами на последней итерации, так как у нас есть
исключили достаточно кандидатов во время первых итераций, используя n_resources =
мин_ресурсы = 20
.

3.2.3.6. Анализ результатов с атрибутом

cv_results_

Атрибут cv_results_ содержит полезную информацию для анализа
результаты поиска.Его можно преобразовать в кадр данных pandas с df =
pd.DataFrame(est.cv_results_)
. Атрибут cv_results_
HalvingGridSearchCV и HalvingRandomSearchCV аналогичны
к GridSearchCV и RandomizedSearchCV , с
дополнительная информация, связанная с последовательным процессом деления пополам.

Вот пример с некоторыми столбцами (усеченного) фрейма данных:

итер

n_ресурсов

mean_test_score

параметры

0

0

125

0.983667

{‘критерий’: ‘энтропия’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 9, ‘min_samples_split’: 5}

1

0

125

0,983667

{‘критерий’: ‘джини’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 8, ‘min_samples_split’: 7}

2

0

125

0.983667

{‘критерий’: ‘джини’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 10, ‘min_samples_split’: 10}

3

0

125

0,983667

{‘критерий’: ‘энтропия’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 6, ‘min_samples_split’: 6}

15

2

500

0.951958

{‘критерий’: ‘энтропия’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 9, ‘min_samples_split’: 10}

16

2

500

0,947958

{‘критерий’: ‘джини’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 10, ‘min_samples_split’: 10}

17

2

500

0.951958

{‘критерий’: ‘джини’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 10, ‘min_samples_split’: 4}

18

3

1000

0,961009

{‘критерий’: ‘энтропия’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 9, ‘min_samples_split’: 10}

19

3

1000

0.955989

{‘критерий’: ‘джини’, ‘max_depth’: нет, ‘max_features’: 10, ‘min_samples_split’: 4}

Каждая строка соответствует данной комбинации параметров (кандидату) и данной
итерация. Итерация задается столбцом iter . n_resources
столбец показывает, сколько ресурсов было использовано.

В приведенном выше примере наилучшей комбинацией параметров является {'критерий':
«энтропия», «max_depth»: нет, «max_features»: 9, «min_samples_split»: 10}

так как он достиг последней итерации (3) с наивысшим баллом:
0.96.

3.2.4. Советы по поиску параметров

3.2.4.1. Указание целевой метрики

По умолчанию поиск параметров использует функцию оценки score
для оценки настройки параметра. Эти
sklearn.metrics.accuracy_score для классификации и
sklearn.metrics.r2_score для регрессии. Для некоторых приложений
лучше подходят другие оценочные функции (например, в несбалансированном
классификации оценка точности часто бывает неинформативной).Альтернатива
Функция подсчета очков может быть указана с помощью параметра подсчета очков большинства
средства поиска параметров. Дополнительные сведения см. в разделе Параметр оценки: определение правил оценки модели.

3.2.4.2. Указание нескольких показателей для оценки

GridSearchCV и RandomizedSearchCV позволяют указать
несколько метрик для параметра , оценивающего .

Мультиметрическая оценка может быть указана как список строк предопределенных
имена очков или словарь, отображающий имя бомбардира в функцию бомбардира и/или
предопределенные имена бомбардиров.Дополнительные сведения см. в разделе Использование оценки нескольких метрик.

При указании нескольких метрик для параметра refit должно быть установлено значение
метрика (строка), для которой будут найдены и использованы для построения best_params_
best_estimator_ по всему набору данных. Если поиск не должен быть
переустановить, установить переустановить=ложь . Если оставить для переустановки значение по умолчанию Нет,
привести к ошибке при использовании нескольких метрик.

См. демонстрацию мультиметрической оценки cross_val_score и GridSearchCV.
для примера использования.

HalvingRandomSearchCV и HalvingGridSearchCV не поддерживаются
мультиметрическая оценка.

3.2.4.3. Составные оценки и пространства параметров 90 278

GridSearchCV и RandomizedSearchCV разрешают поиск по
параметры составных или вложенных оценок, таких как
Трубопровод ,
Колонка Трансформатор ,
Классификатор голосования или
CalibratedClassifierCV с использованием специального
<оценщик>__<параметр> синтаксис:

 >>> от sklearn.model_selection импортировать GridSearchCV
>>> из sklearn.caulibration импортировать CalibratedClassifierCV
>>> из sklearn.ensemble импортировать RandomForestClassifier
>>> из sklearn.datasets импортировать make_moons
>>> X, y = make_moons()
>>> linear_forest = CalibratedClassifierCV(
... base_estimator = RandomForestClassifier (n_estimators = 10))
>>> param_grid = {
... 'base_estimator__max_depth': [2, 4, 6, 8]}
>>> поиск = GridSearchCV (откалиброванный_лес, param_grid, cv=5)
>>> поиск.подходит (Х, у)
GridSearchCV (cv = 5,
             оценщик = калиброванный классификаторCV (...),
             param_grid={'base_estimator__max_depth': [2, 4, 6, 8]})
 

Здесь <оценка> — имя параметра вложенной оценки,
в данном случае base_estimator .
Если метаоценка построена как набор оценок, как в
pipe.Pipeline , затем <оценщик> относится к имени оценщика,
см. Вложенные параметры. На практике может быть несколько
уровни вложенности:

 >>> от sklearn.импорт конвейера
>>> из sklearn.feature_selection импортировать SelectKBest
>>> труба = Трубопровод([
... ("выбрать", SelectKBest()),
... ('модель', калиброванный_лес)])
>>> param_grid = {
... 'выбрать__k': [1, 2],
... 'model__base_estimator__max_depth': [2, 4, 6, 8]}
>>> search = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5).fit(X, y)
 

Обратитесь к Pipeline: цепочка оценок для выполнения поиска параметров по
трубопроводы.

3.2.4.4. Выбор модели: разработка и оценка

Выбор модели путем оценки различных настроек параметров можно рассматривать как способ
использовать размеченные данные для «обучения» параметров сетки.

При оценке полученной модели важно делать это на
протянутые образцы, которые не были замечены в процессе поиска по сетке:
рекомендуется разделить данные на набор разработки (для
передаваться экземпляру GridSearchCV ) и набору оценок .
для расчета показателей производительности.

Это можно сделать с помощью train_test_split
вспомогательная функция.

3.2.4.5. Параллелизм

Инструменты поиска параметров оценивают каждую комбинацию параметров для каждого набора данных.
складываются самостоятельно. Вычисления могут выполняться параллельно с помощью ключевого слова
n_jobs=-1 . Подробнее см. в сигнатуре функции, а также в Глоссарии.
запись для n_jobs.

3.2.4.6. Устойчивость к сбоям

Некоторые настройки параметров могут привести к тому, что не будет соответствовать одной или нескольким складкам.
данных.По умолчанию это приведет к сбою всего поиска, даже если
некоторые настройки параметров могут быть полностью оценены. Настройка error_score=0
(или =np.NaN ) сделает процедуру устойчивой к такому сбою, выдав
предупреждение и установка счета за этот фолд на 0 (или NaN ), но завершение
Поиск.

Создание альфа-состояния с помощью камертонов Ома и Отто 128

Что подразумевается под альфа-состоянием и почему это важно

Я собираюсь упомянуть несколько терминов, с которыми вы, возможно, не знакомы, но не беспокойтесь, главное, что при использовании камертонов (или звуковой терапии в целом) ), хорошей идеей будет начать и закончить, позволив себе или вашему клиенту прослушать альфа-волну.

Мозговые волны

При изучении мозговых волн с помощью ЭЭГ исследователи обнаружили четыре основных состояния ума или настроения. Альфа, Бета, Тета и Дельта. Каждое из этих состояний имеет соответствующий частотный диапазон, который, в свою очередь, относится к уровню мозговой активности, который мы можем испытывать в любой данный момент.

  • Бета 14 – 20 Гц: нормальное состояние бодрствования
  • Альфа 8 – 13 Гц: дневной сон, медитация
  • Тета 4 – 7 Гц: глубокая медитация и сон, шаманская активность
  • Дельта .05 – 3 Гц: глубокий сон, глубокие состояния медитации и исцеления

Используя камертоны, вы можете создать тон, соответствующий одному из этих состояний. Это приводит нас к альфа-состоянию, в котором мы находимся в медитации или в расслабленном состоянии ума. Чтобы создать альфа-волну или альфа-тон, используйте Отто 128 и камертон Ома. Зачем эти вилки? Если вычесть частоту Ом (136,1 Гц) из частоты Otto 128 (128 Гц), вы получите 8 Гц. 8 Гц находится в альфа-диапазоне.

136 — 128 = 8 Гц

Если вы послушаете эти две вилки вместе, вы услышите и почувствуете волну 8 Гц.

Во-вторых, это утяжеленные камертоны низкой октавы, очень успокаивающие, слушайте по одному на каждое ухо. Поскольку эти вилки утяжелены, вы можете приложить их к телу одновременно и донести эту альфа-волну до своего тела. Попробуйте положить их на грудину или грудь. Практикующим следует попробовать разместить их в разных точках вдоль позвоночника или меридианах вдоль позвоночника.

Практика работы с различными мозговыми волнами. Например, если у кого-то возникают проблемы с бодрствованием или ему нужно быть более внимательным, выберите две вилки, которые при совместном воспроизведении создают бета-волну.Если вы работаете с кем-то, кто находится в медитации, попробуйте использовать две вилки, которые создают тета-состояние (только ушами, а не телом! Приложите их к телу, и вы вытащите их из медитации).

Напоминаем, чтобы определить, какие вилки создадут определенную волну, вычтите частоты друг из друга. Когда я только начинал, я создал электронную таблицу для справки.

Кстати, люди могут слышать в диапазоне от 16 до 25000 Гц. Звуки выше
25000 называются УЗИ.Звуки ниже 16 называются крайне низкими
частоты (ELFS).

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.
    Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г.,
    браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.
    Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie
потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт
не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к
остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

Венди Карлос Питч артикул

A почти все
исторический труд о множественных делениях октавы в
Теория настройки сосредоточилась на целочисленных делениях целых чисел.
Это гарантирует нам, что после определенного количества нот
определенное деление складывается вместе, мы приходим к ноте
ровно на одну октаву (соотношение частот 2: 1) от высоты тона
с чего мы начали.Так называемый равномерно темперированный лад.
один из этих разделов, как и все важные настройки
на основе 19, 31 и 53 равных шагов. Это понятие было
вокруг так долго, что это звучит почти дерзко
предположить, что может быть полезная альтернатива, которая была
систематически игнорируется.
 
Обратите внимание, что каждое из этих исторических подразделений
симметрично: вы найдете простое соотношение
совершенная квинта, 3/2, а также совершенная кварта, 4/3.Но
когда у вас есть 2/1 (идеальная октава) и 3/2, соотношение
4/3 следует непосредственно. Это не премьер, как два других
отношения, а встроены в их комбинацию. Точно так же в
мимо вы найдете большую терцию, 5/4, но также и ее инверсию,
минорная шестая, 8/5. И появляются как 6/5, так и 5/3.
 
Поскольку каждая из избыточных пар интервалов
симметричны относительно октавы, в результате получается своего рода
«перепредставленности» этого интервала.Но октава
соотношение, наиболее распространенное в «стратегиях» многих инструментов,
включая более новые архитектуры синтезаторов. Посмотрите на их
Октавы 16′, 8′, 4′ заимствованы у органа. Большинство
тембры / голоса инструментов включают аналогичное обозначение
транспозиции вверх или вниз на октавы. У нас есть октава
возможности повсюду.
 
Так почему бы в качестве эксперимента не исследовать деления
которые не основаны на целых числах, но допускают дробные части?
Это потеряет всю октавную симметрию, но если мы справимся с
октавии позже, мы могли бы найти некоторые действительно
интересные равношаговые экземпляры.Несколько лет назад я написал
компьютерная программа для выполнения точного глубокого поиска
расследование такого рода асимметричного деления, основанное
на целевых соотношениях: 3/2, 5/4, 6/5, 7/4 и 11/8.
Вот что он обнаружил.
 
Между 10-40 равными шагами на октаву только три
существуют деления, которые поразительно более созвучны, чем любые
другие ценности вокруг, такие как пышные тропические острова
рассеяны в огромном океане однородного хаоса.я звоню им
Альфа («альфа»), Бета («бета») и Гамма («гамма»). Эти
счастливые открытия происходят в:

  • ‘альфа’ = 78,0 центов/шаг = 15,385 шагов/октава,
  • «бета» = 63,8 цента/шаг = 18,809 шага/октава,
  • «гамма» = 35,1 цента/шаг = 34,188 шага/октава.

Если вы попытаетесь сыграть одну октаву Альфы,
вы обнаружите, что до минорной терции 4 шага, до 5 шагов.
большая терция и 9 шагов до совершенства (без шуток)
пятая, но, или, конечно, не октава.Ближайшая «попытка»
это ужасная версия за 1170 центов, звучит ужасно
плоский. Но до следующего шага до 1248 центов еще далеко.
и безнадежно резкой, за исключением тембров, как в
Ансамбль гамелан. Но это компромисс, о котором мы просили,
и бесплатного обеда не бывает! Попробуйте несколько гармоний, и вы
обнаруживают, что они удивительно чисты. Мелодичные движения Альфы
удивительно экзотичны и свежи, как вы никогда не слышали
до.Это шкала, которую стоит изучить.
 
Бета очень похожа на Альфу по своим гармониям, но с 5
шагов в малую терцию, 6 в большую терцию и 11 в
совершенная квинта, мелодические движения другие, скорее
более диатонический по эффекту, чем Альфа. это не так
удивительно, так как эта шкала очень близка в своих интервалах
к 19 2 Симметричному делению, которое теоретики из Яссера
хвалили как хорошее направление, которое в конечном итоге следует принять в качестве
новая диатоническая альтернатива западной музыке.Но бета звучит
даже лучше, чем 19-шаговый Equal, которому мешает
довольно плоская мажорная треть менее 379 центов, что звучит
довольно анемичным для наших ушей, воспитанным в очень
острый мажор третьего мира E.T. Мелодично это довольно
невозможно услышать большую разницу между Бетой и 19-тональной
Равный. Таким образом, бета-версия подходит для более стандартных типов музыки.
которые могли бы извлечь выгоду из почти идеальных гармоний.Бета
также не хватает превосходных гармонических септаккордов, которые могут
можно найти в Альфе, используя инверсию 7/4, т. е. 8/7,
факт, который я сначала упустил из виду, когда впервые обнаружил
Альфа, и это большая причина, почему Альфа — одна из моих любимых игр.
альтернативные тюнинги.
 
Можно управлять на стандартной клавиатуре, сортировать
из, чтобы попробовать поэкспериментировать с Альфой и Бетой,
перенастройка двух физических октав для каждой акустической октавы.Этот
трюк также является простым способом вернуть октавы, если
чистые октавы расположены каждые две физические октавы друг от друга на
стандартный контроллер клавиатуры. Другие виды контроллеров,
как ветряные контроллеры, могли бы справиться с проблемой во многом
так же. Затем он дает средства для обозначения того, какие ключи
играть, что важно. Просто используйте стандартную запись для
физические ноты, а не звуки (я понятия не имею, как
записывайте звуки еще…).
 
Но для гаммы действительно требуется «Многоголосый» Обобщенный
Клавиатура, как и у большинства >24 делений, так как она просто имеет, например
шутка в фильме «Амадей» «слишком много нот». Обратите внимание, что
Гамма (9 шагов — 11 шагов — 20 шагов) также немного
более гладкий, чем альфа или бета, без ощутимой разницы
от Просто настраиваться на гармонии, что говорит о многом. Ты
действительно нужно идти дальше, до 53-шагового ET, чтобы найти
еще одно почти идеальное равное деление, но Гамма
заметно свободнее от ударов, чем даже этот почтенный строй.Почему его так долго не замечали? Вы угадали, это не
симметричен относительно октавы, поэтому был исключен априори.
от всеобщего поиска. Шкала гаммы пока еще «третья».
вкус», что-то среднее между «альфа» и «бета»,
хотя легко доступна мелодическая диатоническая гамма. я
искал, но не нашел предыдущего описания
«альфа», «бета» или «гамма», ни их семейство асимметричных шкал
в любой литературе.
 
Альфа обладает музыкально интересным свойством, не найденным
в западной музыке: малая терция делит ровно пополам
(тоже на четверти). Это то, что поначалу заставило меня посмотреть
для него, и я просто назвал его своей «сплит-минорной 3-й гаммой».
78-центовых шагов.» Бета, как и подразделение Symmetric 19, делает
то же самое с совершенной четвертой. Весь этот формальный
открытие пришло через несколько недель после того, как я закончил альбом,
Beauty in the Beast, полностью в новых строях и
тембры.Название, вырезанное из альбома, содержит расширенную
изучение некоторой «беты», но в основном находится в «альфе».

Add a comment

Ваш адрес email не будет опубликован.