Установка порога: Установка порога межкомнатной двери своими руками

Содержание

Установка порога межкомнатной двери своими руками

Всем привет! После того, как в доме установлены межкомнатные двери и выполнена отделка пола, требуется установить пороги, которые закроют стыки между напольными покрытиями, уложенными в соседствующих помещениях. Работа по монтажу порогов не отличается особой сложностью и с ней с легкостью справится любой домашний мастер.

Необходимые инструменты

Для установки порогов нам потребуется следующее:

  • рулетка и карандаш;
  • ножовка по металлу или резак для пластика;
  • электродрель и сверла;
  • крепежные элементы (обычно входят в комплект порожка) и шуруповерт.

 

Основные виды и характеристики порогов

Существует два вида порогов, высокие и декоративные.

 

Высокие пороги являются частью дверного блока и монтируются одновременно с ним. Такие пороги позволяют обезопасить квартиру от затопления (если ими оборудованы двери «мокрых» помещений), у них отличная звукоизоляция, так – же они служат отличным барьером для запахов и гари (если дверь с порогом установлена на кухне).

Однако такие пороги травмоопасны, поскольку о них легко запнуться, и поэтому между комнатами обычно монтируют декоративные порожки, закрывающие стыки напольного покрытия.

При выборе порогов обратите внимание на цвет и дизайн изделий – они должны подходить к общему интерьеру комнаты и фактуре покрытия пола (если стыкуются два принципиально разных материала, к примеру, плитка и ламинат, то к одному из них). При желании, можно подобрать порог в цвет дверной коробки или установленной на ней фурнитуры.

Материалом изготовления порожка может служить:

  • металл (сталь, алюминий, латунь), в том числе с оригинальной фактурой, имитирующей состаренную бронзу и т.д., такие порожки рассчитаны на высокие нагрузки, прочны и долговечны;
  • дерево (дуб и другие твердые породы древесины), выглядят эстетично, идеально подходят для паркетных полов, но со временем изнашиваются и требуют регулярного обновления покрытия;
  • пластик, отличается огромным ассортиментом декоративных решений, функционален и не требователен в уходе, но достаточно хрупок и может повредиться при сильном механическом воздействии;
  • ламинат, обычно такие порожки изготавливаются в цвет напольного покрытия из того же материала, имеют ограниченное применение из — за склонности к деформации под воздействием влаги.

При выборе порожка обратите внимание на ширину изделия и конфигурацию профиля. Ширина порожка подбирается таким образом, чтобы место стыка напольных покрытий было перекрыто «с запасом», и чтобы из одного помещения, даже если вы сидите или лежите на диване или кровати, не просматривалась отделка пола соседнего помещения.

По конфигурации порожки бывают:

  • накладные – это пластина с закругленным или плоским верхом и закругленными краями, предназначенная для перекрытия стыка, если соседствующие поверхности располагаются приблизительно на одной высоте;
  • разноуровневые (переходные) пороги – имеют форму развернутого угла или округлую поверхность, устанавливаются в случае, если стыкующиеся напольные покрытия расположены на разной высоте (с перепадом 3 — 15 мм).

Принцип установки порожка зависит от его конструкции – крепление может быть открытым и скрытым. Наиболее эстетичны и практичны в использовании Т — образные системы из пластика или алюминия со скрытым креплением и округлой внешней поверхностью – такие порожки полностью безопасны и практически не ощущаются под ногой.

Установка порога

Далее мы рассмотрим, как установить Т — образный порожек со скрытой системой крепления. Такая конструкция состоит из двух элементов: направляющей рельсы с отверстиями под крепеж и верхней декоративной планки с округлой поверхностью.

Paste a VALID AdSense code in Ads Elite Plugin options before activating it.

class=»eliad»>

Порядок работ при установке Т – образного порога будет следующий:

Шаг 1: Замеряем расстояние между опорными стойками дверной коробки. Делаем разметку и отпиливаем лишнюю часть рельса и декоративной планки, используя болгарку или ножовку по металлу;

Шаг 2: Устанавливаем подготовленную заготовку в щель между напольными покрытиями и отмечаем точки крепления;

Шаг 3: Электродрелью, просверливаем отверстия под дюбеля, подобрав сверло, подходящее по диаметру;

Шаг 4: Вставляем дюбеля, устанавливаем порожек и закрепляем его саморезами;

Шаг 5: Устанавливаем Т-образную декоративную планку – она должна нижней частью плотно войти в рельс и защелкнуться. 

Для установки планки на нее следует аккуратно, но сильно надавить. Если элемент входит слишком туго и его требуется простучать молотком, обязательно используйте прокладку из нескольких слоев газетной бумаги, или воспользуйтесь деревянным бруском, чтобы случайно не испортить внешний вид порожка.

Чтобы установленные пороги межкомнатных дверей не расшатались в процессе эксплуатации, отверстия под крепеж должны точно соответствовать штатным пластиковым дюбелям.

Видео по теме «установка порога межкомнатной двери»:

Paste a VALID AdSense code in Ads Elite Plugin options before activating it.

class=»eliad»>

Установка порога межкомнатных дверей своими руками

Порог – это нижняя часть в дверной коробке. Он как бы замыкает прямоугольник всей дверной конструкции. Обязательна ли установка порога межкомнатных дверей? Вообще, установка порожных элементов дверной коробки необязательна, но желательна. И вот по каким причинам:

  • Плотное закрывание двери. Благодаря полному примыканию дверного полотна к дверной коробке.
  • Способствует звукоизоляции.
  • Препятствует проникновению неприятных запахов. Например, из кухни во время приготовления пищи.
  • В том случае, если в ванной комнате случится незначительный пролив воды, то порог, в какой-то степени станет препятствием для проникновения жидкости в смежные комнаты.

Материал для изготовления порога

Может быть и так, что между комнатами у вас нет никаких порогов, а вы с этим жили вполне нормально и не один год. Однако в какой-то момент потребовалась установка дверных порогов. Можно ли теперь, когда вся дверная коробка без порога, добавить этот недостающий элемент? Можно.

Для начала определимся с материалом, из которого будет изготовлен порог.

Дерево

Деревянный порог

Лучше, если это будет сосна или дуб. Древесина этих пород влагостойкая, но предпочтение лучше отдать дубу, так порог из такой древесины более прочный и износостойкий. Деревянный порог хорошо сочетается с напольными покрытиями. Нуждается в специальной обработке: покраске, лакировке.

Металл

Металлические пороги

Самые практичные и долговечные – это порожки из алюминия. Они не такие дорогие, если сравнить, например, с порогами из латуни и нержавейки. Существуют одноуровневые, разноуровневые и угловые металлические пороги.

Пластик

Не самый лучший материал, особенно, что касается порога. Несмотря на то, что цветовая гамма достаточно разнообразна, стоит понимать, что такие пороги из-за своей хрупкости недолговечны.

Камень или бетон

По прочности вполне подходящий для порога материал. Однако неизбежны сложности с монтажом, если дверная коробка уже была установлена раньше.

Пробка

Пробковые порожки

Довольно гибкий и эластичный материал. Чаще всего пороги из пробки используют, чтобы скрыть перепад уровней пола.

Ламинат

Порог из доски ламината

Должен совпадать по типу с напольным покрытием комнаты. Однако этот материал довольно капризен, что касается перепада температур. При высокой влажности порожек может повести.

Чтобы порог из этого материала долго прослужил вам, он должен быть влагостойким. Если, например, порог выступает в роли разделителя плиточного покрытия с ламинатным (кухня/комната; ванная/коридор), то влага имеет свойство скапливаться именно под порогом, что может снизить его срок службы в случае, если материал, из которого он сделан, боится влажности.

Влагостойкий порог

Вполне оправдано желание владельцев установить пороги в туалет и в ванную комнату. Причина такого желания нередко состоит в том, чтобы спасти помещения от нежелательного проникновения в них воды в случае непредвиденных сантехнических аварийных ситуаций. Понятно, что порог полностью не станет защитной плотиной для высокой воды в случае большой ее утечки, но на каком-то начальном этапе все же защитить сможет. Поэтому порог в качестве защитного сооружения для таких видов комнат вполне оправдан. Также бетонный порог уместен при слишком большом перепаде пола.

Для изготовления бетонного порога делается опалубка, в которую он и заливается. После полного высыхания бетона, порог можно будет облицевать плиткой.

Бетонный порог отделан плиткой

Монтаж порога

После такого небольшого обзора порогов и материалов поговорим о том, с чего начинается установка порога межкомнатной двери. Конечно, с замера. Однако замерить нижнюю часть дверного проема может быть недостаточно. Обычно места стыков покрытий полов в разных помещениях неизбежно имеют щели. Это не так страшно. Хуже, когда они разных уровней. Однако и в таком случае дело поправимо с помощью разноуровневых порогов. Но вернемся к щели.

Произведя соответствующие замеры, можно смело идти в строительный магазин за порожком. Но какой выбрать? Если полы в разных комнатах расположены на разных уровнях, то вполне подойдет пробковый порожек. Это особенно актуально, если в одной из этих комнат установлен кондиционер и перепад температуры при переходе из одной комнаты в другую очевиден. Пробка в данном случае способна изменять свой размер, но ее никогда не поведет, не перекосит. Поэтому этот момент нужно обязательно учесть при покупке порожка из пробки.

Если осуществляется установка деревянного порога в ванную комнату или туалет, то нужно сделать это таким образом, чтобы между нижней частью двери и самим порожком оставалась щель размером 5–8 мм. Это необходимо, чтобы был приток свежего воздуха, а также для эффективной работы устройства естественной и принудительной вентиляции (если таковая есть).

При установке порога из дерева нужно определиться с его высотой. Затем нужно сделать небольшие пазы в нижней части вертикальных элементов дверной коробки. Это можно сделать при помощи небольшой ножовки по дереву с использованием стамески. После замера ширины проема нужно по размеру обрезать деревянный порожек. После этого молоточком, желательно через небольшой кусочек деревяшки, слегка подбейте, чтобы деталь вошла в пазы.

Когда порожек вставлен, можно приступить к креплению его к полу. Сверлим деталь в 3-х местах и заодно делаем сверлом аккуратные метки на бетоне. Затем выбиваем порог из пазов и в намеченных сверлом местах просверливаем отверстия уже в бетоне. Забиваем дюбели. Устанавливаем порожек на место. Осталось только шурупами с потайной головкой закрепить порог.

Порог алюминиевый

Установка порога из металла производится таким же образом с той лишь разницей, что вам не обойтись будет без болгарки или ножовки по металлу.

Подрезка порожка

Если порог из ламината, то здесь из эстетических соображений, важно использовать декоративную вставку. Основание с соответствующим пазом крепится к полу. А потом на этот паз одевается или защелкивается накладка, поэтому крепеж не виден.

Но что если покрытия пола имеют перепад от 3–20 мм, что можно сделать? Как отмечалось выше, можно использовать разноуровневые пороги, которые устанавливаются также как и обычные порожки. В итоге, подобный перепад будет практически незаметен.

Порожки для пола с перепадом

Более подробно хочется остановиться на пороге-гильотине. Такое название он имеет из-за пружинного механизма, который при закрывании двери откидывает планку до уровня пола. Она снабжена резиновой накладкой. Это устройство создает впечатление, что межкомнатные двери без порога, хотя на самом деле порог есть.

В нижней части дверного полотна на всю его ширину делается широкая прорезь, куда вставляется П-образный профиль с откидным механизмом, который приводится в действие кнопкой, установленной со стороны дверных петель. При закрывании происходит нажим, и пружина откидывает планку. При открывании двери кнопка отщелкивается, и пружина возвращает планку на место. Вот и вся премудрость инженерной мысли.

Как работает порог-гильотина

Преимущества такого «умного» порожка:

  • При уборке он не создает никаких неудобств.
  • Срок службы достаточно долгий: 25 лет.
  • Практичен и эстетичен.

Недостатком этого механического порожного устройства можно назвать то, что его установка требует навыков в столярном деле и наличие специализированного инструмента.

Так как профиль гильотины врезается в торец дверного полотна на глубину 20 мм, то этот механизм лучше использовать в цельнодеревянных дверях, но никак не в дешевых, которые, как правило, собраны из нешироких брусков дерева, закрытых ДВП.

Не секрет, что многие люди сегодня при установке межкомнатных дверей выбирают вариант без порога. Этому можно найти объяснение, ведь порог, по их мнению – это масса неудобств. Так или иначе, те, кто отдает предпочтение порожному оформлению межкомнатных дверей, знают, что функциональность порога настолько очевидна, что он имеет право на существование. Мнений на этот счет много, и все они разные. Кто в этом случае прав, трудно определить. Но с порогом эти двери или без него, пусть это будет красиво, эстетично и практично.

Также читайте:

Видео

В этом видео показано, как выполняется сборка дверной коробки с порогом:

В этом анимационном ролике показан принцип действия и установка порога гильотины:

Установка межкомнатных порогов своими руками

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

Содержание:

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

 

 

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

 

 

Преимущества и недостатки межкомнатных порогов

 

Преимущества межкомнатных порогов.

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

 

Недостатки порогов.

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

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

 

 

Материалы для изготовления межкомнатных порогов

 

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

 

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

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

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

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

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

 

 

Виды межкомнатных порогов

 

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

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

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

 

 

Демонтаж напольных порогов

 

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

 

 

Установка межкомнатных порогов своими руками

 

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

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

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

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

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

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

Установка порога межкомнатной двери видео

 

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

разнообразие вариантов и инструкция по монтажу

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

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

Вернуться к содержанию

Виды дверных порогов

Существует два вида порогов:

  • для входной двери;
  • межкомнатный.

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

Вернуться к содержанию

Какие бывают пороги для межкомнатных дверей

Первый и очень распространенный вид – деревянные порожки. Данный материал отлично подходит для изготовления таких изделий, поскольку дерево не очень дорогое, а при правильном обращении может прослужить довольно долго. Вы можете приобрести готовое изделие в любом строительном магазине, но также можно изготовить его самостоятельно, используя деревянный брус. Для этих целей следует использовать твердые сорта древесины, идеальным вариантом является дуб. Деревянные порожки с легкостью впишется в интерьер любой комнаты и подойдет для любого напольного покрытия. Единственное неудобство заключается в необходимости постоянного обновления защитного покрытия. В противном случае изделие быстро потеряет внешний вид.

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

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

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

Пластиковый порог

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

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

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

Ламинатный порог

Вернуться к содержанию

Как выбрать дверной порог

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

Разновидности порогов

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

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

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

Вернуться к содержанию

В чем плюсы порогов

Для разных условий требуются разные типы порогов:

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

Вернуться к содержанию

Установка порога межкомнатной двери

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

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

Установка межкомнатного порога

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

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

Также перед установкой лучше запастись следующими инструментами и расходниками:

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

Вернуться к содержанию

Способы крепления

Процедура монтажа данного элемента интерьера может происходить различными способами. Самый распространенный – это рассверливание отверстий в пороге для крепежных элементов. После этого необходимо установить элемент на нужное место и зафиксировать его саморезами. Это самый быстрый метод, но результат выходит неэстетичный.

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

Установка порога скрытым методом происходит следующим образом:

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

Вернуться к содержанию

Порог у входной двери

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

Порог входной двери

Порог из бетона

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

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

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

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

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

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

После высыхания материала можно начать облицовочные работы.

Вернуться к содержанию

Деревянный порог

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

Конструкция деревянного порога входной двери

После покупки изделия необходимо проделать следующие операции:

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

Приступать к монтажным работам следует только после подсыхание основы.

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

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

Вернуться к содержанию

Видео

Полезно? Сохраните себе на стену! Спасибо за лайк!

Установка порога – 100 фото современных идей и инструкция по установке

Как установить дверной порог, который является сегодня в большинстве современных квартир обязательным элементом, скрывая стыки половых настилов, а также перепады между покрытиями полов.

Многие владельцы квартир, делая в них ремонт, монтируют порожки на входе в квартиру, устраивают их между комнатами и на входе в санитарные узлы, а также в кладовую комнату, кухню и коридор.

В интернете в настоящее время, можно найти массу фото, установки порога в квартирах и жилых домах.

Различные варианты такой установки с использованием всевозможных строительных материалов, и с описанием необходимых работ при монтаже изделия, может подобрать любой хозяин жилой площади, который решил поменять или установить межкомнатные порожки в своей квартире.

Описание порожков

Прежде чем устраивать в своем доме межкомнатный порог, для начала необходимо изучить все преимущества от их установки:

  • Дверь из деревянного массива отлично поглощает все посторонние шумы, для более хорошего эффекта, необходимо подбирать коробку порожка, имеющую резиновый уплотнитель.
  • Не допускает сквозняка, и проникновение в комнату пыли.
  • В случае нештатной ситуации в ванной, сможет создать незначительную преграду в другие помещения, от текущей на пол воды. Для ванной более подходит конструкция порожка из цементного раствора и плитки, так как дерево имеет свойство набухать от влажности.
  • Во время приготовления пищи на кухне, изделие не допустит распространения посторонних запахов в других помещениях.

Как и у большинства конструкций устанавливаемых в квартире, у межкомнатных порогов, могут быть и свои недостатки:

  • Очень часто порожки выступают над поверхностью полов, что приводит к падению и получению различных травм, в особенности у детей.
  • Такие половые покрытия, как линолеум или ламинированная доска, имеет гораздо лучший вид без порогов.

Материалы для изделия

Прежде чем приступить к установке порога своими руками или пригласить для этого мероприятия специалиста, нужно определить, какой материал вы хотели бы использовать.

В настоящее время выбор огромен, покупатели, имеют возможность приобрести любой материал на свой вкус.

Металл часто используют для изготовления порожков, изделия могут быть сделаны из стали, бронзы, латуни, нержавейки и алюминия. Каждый из этих материалов имеет свою положительную особенность:

  • Стальной приступок, имеет отличную прочность и устойчивость, не подвержен различным механическим воздействиям на него, чаще всего продается в покрашенном виде.
  • Изделие из нержавейки используется крайне редко, имеют серебристый цвет.
  • Приступки из бронзы, производятся только по персональным заказам клиентов, причина в том, что материал считается очень дорогой.
  • Латунные изделия производятся с покрытием золотой краски, имеют очень необычный вид, и обладают достаточной прочностью.
  • Порожки из алюминия, также обладают достаточной прочностью, и считаются самыми распространенными изделиями из металлов, благодаря доступной стоимости.

Межкомнатные порожки из дерева, считаются самыми распространенными вариантами, для многих владельцев жилой площади лучше всего подходят дубовые приступки, они прекрасно смотрятся с любым покрытием полов, и имеют достаточно доступную стоимость.

Пластиковые пороги имеют относительно долгий эксплуатационный срок, у них отличный внешний вид, большой ассортимент цветовой гаммы.

Бетонные приступки, чаще всего устанавливают на входе в квартиру или дом, а также на балкон. При монтаже изделия из бетона, в него добавляют различные связывающие и смягчающие вещества.

Использование ламинированных панелей, при изготовлении приступков, чаще всего происходит одновременно с настилом половых покрытий из этого материала в помещениях.

Различные виды изделий

При монтаже порогов, многие владельцы жилья, смогут использовать следующие типы:

Порог с накладкой, это изделие плоского вида, имеющее внешний вид пластины из пластика или металла, ей закрывают щель на стыке покрытий для пола.

Приступки переходные, разноуровневые – эти конструкции имеют задачу срыть переход от одного покрытия пола к другому. Их высота может составлять до пятнадцати миллиметров.

Угловые порожки обычно монтируются уже на готовые деревянные приступки, чаще всего в этом случае используется алюминиевый уголок.

Существует различные способы устройства межкомнатных приступков. Но у всех этих способов, есть одно общее начало, это четкий замер длины и ширины изделия, после этого его вырезают при помощи болгарки или ножовки из материала, приготовленного для этого изделия.

Затем можно приступить к его монтажу при помощи клея, шурупов, саморезов или иных видов крепления.

Фото процесса установки порога

Также рекомендуем посетить:

Пороги для межкомнатных дверей: виды, материалы, выбор, установка

На стыке напольного покрытия с нижним элементом дверной коробки образуется щель. Портится не только внешний вид. Через неё в дом проникает из-под пола холод, пыль и сырость. Замаскировать стык порога помогают декоративные планки, различающиеся материалом изготовления, формой и цветом.

Виды и функции

В зависимости от конструктивных особенностей дверной коробки и напольного покрытия пороги между комнатами получаются разной конфигурации: ровные, с перепадами, изогнутые, широкие или узкие. Для маскировки стыка подбирают декоративную планку, подходящую по форме, материалу и цвету. Важно также учесть тип комнат по предназначению.

Различие по материалу

  1. К любому виду напольного покрытия подходит деревянный порог, изготовленный из разных сортов дерева. Самыми ходовыми считаются дубовые планки. Твёрдая древесина устойчива к сырости и истиранию. Декоративный элемент отлично сочетается с дверями под цвет дерева. Недостатком планки является необходимость периодического окрашивания.
  2. У входной двери или в ванной комнате обычно устанавливают металлический порожек. Планка бывает из нержавейки, алюминия и других сплавов. Самым востребованным считается 
    алюминиевый     дверной порог. Такие планки устойчивы к сырости и истиранию, но скользкие. Если в доме проживают старики или дети, стык возле двери лучше замаскировать декоративным элементом с рифлёной поверхностью.
  3. Пластиковый порожек гибкий. Планка легко приобретает изогнутую форму. Изделие из ПВХ материала ставят на стыке напольного покрытия с пластиковой коробкой межкомнатной двери. Цвет подбирают под линолеум, ламинат и даже ковролин.
  4. Изделие из пробки считается компенсатором пространства. Элемент отлично маскирует большие щели. Монтируют его у межкомнатной двери помещения с повышенной влажностью.
  5. Пороги резиновые на пол устанавливают у входной двери или в ванной комнате. Планки бывают двух видов: из чистой резины или применена алюминиевая основа с прорезиненным напылением.
  6. Декоративную планку из ламината крепят у межкомнатной двери, если уложено напольное покрытие из аналогичного материала. Планку подбирают по цвету. Недостатком такого изделия является неустойчивость к сырости и деформации.
  7. Каменный порожек устанавливают у входных дверей. По сроку эксплуатации изделие считается самым долговечным. Часто его монтируют в ванной комнате и для балконных дверей.

Из всех разновидностей декоративных элементов самостоятельно изготавливают деревянные планки.

Различие по конфигурации

  • Высокий порожек устанавливают вместе с дверной коробкой. Изделие является единым целым. Вариант подходит для двери ванной комнаты, кухни и другого влажного помещения. Элемент создаёт преграду воде в случае затопления, плохим запахам с кухни, а также служит хорошей звукоизоляцией.
  • Накладной декоративный элемент выполнен в форме пластины с плоской или закруглённой поверхностью. Планки используют для маскировки стыка. Элементы бывают разной ширины. Установка порога широкого допускается при перепаде по уровню. Планку крепят под наклоном.
  • Разноуровневые дверные пороги монтируют на стыке, где напольные покрытия располагаются с перепадом по уровню от 3 до 15 мм. Планки бывают округлые или напоминают развёрнутый угол.
  • Эстетично смотрятся пороги Т образной формы, имеющие скрытое крепление. Планки не ощущаются, когда на них наступают ногой.

Как правильно подобрать порожек

Выбор порога для двери осуществляется по следующим критериям:

  • Материал. Изделия обычно подбирают близко подходящие к напольному покрытию или дверной коробке: дерево, ПВХ, ламинат. Планки из влагоустойчивых материалов применяют там, где присутствует сырость. При выборе декоративного элемента учитывают материал стыкующегося напольного покрытия. Если, например, надо соединять плитку и ламинат, применяют профиль с кромкой. Плитка получается заправленная в паз. Переход на ламинат остаётся слегка заметным.
  • Конфигурация. Если между комнатами надо сделать порог разной высоты, используют разноуровневые планки. Когда высота порога соответствует уровню напольного покрытия, применяют накладные плоские элементы.
  • Назначение. Используются декоративные пороги для маскировки стыка под дверью. Под ними ещё прячут швы ступенчатой отделки, а также гибкий порожек.
  • Привлекательность. Планку стараются подобрать под цвет пола или коробки двери, чтобы она не выделялась на общем фоне.
  • Тип крепления. Элементы открытого способа фиксации прикручивают саморезами через сквозные отверстия. Скрытый тип монтажа более привлекателен. Планка встраивается или приклеивается.

Достоинства и недостатки

В целом межкомнатные пороги исполняют роль декорации, но и обладают защитными функциями. Выделяют следующие достоинства:

  • Когда возникает вопрос, как лучше скрыть стыковку напольных покрытий, ответ бывает только один – планкой.
  • Декоративный элемент изолирует звук, исходящий из-под пола при открытии двери. Для лучшей шумоизоляции дверную коробку устанавливают с резиновыми уплотнителями.
  • Высокий порожек преграждает проникновение из комнаты запахов и воды в случае затопления.
  • Разноуровневые планки скрывают перепад.
  • Обеспечивается эстетичность соединения с другим напольным покрытием.
  • Планка препятствует проникновению холода из-под пола внутрь помещения.

Из недостатков выделяют только помеху при хождении. Эта проблема обычно возникает, если неправильно подобрана конфигурация планки.

Монтаж

Своими руками установка двери и порога осуществляется двумя способами. Первый вариант подразумевает монтаж одновременно с дверной коробкой. Порожком выступает нижний элемент прямоугольной рамы. Во втором способе декоративную планку устанавливают после установки дверей.

Установка деревянного порога

При сборке коробки правильно рассчитывают длину стоек. По стандарту элементы равны высоте двери – 2 м. Между полотном и рамой по периметру делают зазор 3 мм, если не предусмотрен порожек. Он нужен для свободного открывания двери. Во время сборки дверной коробки с порогом стойки увеличивают на 20 мм.

Заготовки запиливают под 45 или 90 градусов и соединяют в прямоугольник саморезами. Готовую раму устанавливают и задувают пеной. Обычно порог дополнительно не закрепляют. Высота проёма для межкомнатной двери с порогом должна быть не меньше 2070 мм.

Крепление декоративных порогов

Установить декоративный порог межкомнатной двери можно двумя способами:

  1. При открытом креплении заготовку прикручивают насквозь саморезами. Шляпки утапливают внутри расширенных отверстий.
  2. Монтаж скрытым креплением основан на использовании элементов, имеющих с тыльной стороны плавающие фиксаторы для шляпок метизов. Планки Т образной формы комплектуются дополнительным монтажным профилем. Скрытым также считается установка при помощи клея или жидких гвоздей. Этот вариант часто используют на рыхлом черновом полу, где саморезы не смогут надёжно удержать заготовку.

Гильотинный порог

Для повышения тепло- и звукоизоляции используют гильотинный порог. Умный механизм напоминает профиль, похожий формой на букву П. Осуществляется установка порога межкомнатной двери на нижней части полотна. Со стороны петель расположен пусковой механизм. Во время закрывания створки, кнопка активирует подвижный уплотнитель. Зазор между перемычкой коробки и полотном автоматически заслоняется.

На строительном рынке появляется всё больше новых моделей декоративных планок. Производители стараются расширить ассортимент, чтобы потребитель имел возможность подобрать изделие, наиболее подходящее к напольному покрытию.

Установка межкомнатных порогов: от подбора материала порога до его установки

    Для того чтобы скрыть стыки между покрытиями, облагородить интерьер и сгладить перепады между различными уровнями полов необходимы межкомнатные пороги, установка которых не так сложна, как требует внимания к нюансам. Если внимательно выполнять рекомендации от экспертов, то результат работы даст все, о чем мечтает каждый владелец квартиры: красоту, стиль, уют, надежность, долговечность.  

Установка напольных порогов своими руками — Фото

В каких случаях применяются пороги


   У входной двери, между комнатами, коридором, ванной, кухней установка порожков крайне необходима. По желанию можно укладывать противоскользящие профили на гладкие ступеньки лестниц. Иногда жильцы хотят обойтись без порогов в смежных комнатах, но в этом случае нагрузка на покрытие будет увеличиваться из-за перепадов давления и влажности, поэтому срок его службы может быть сокращен.  

Виды материалов и их назначение


   Очень важно правильно подобрать текстуру и цвет к напольному покрытию, от этого будет зависеть не только эстетичность обстановки, но и износ изделия. Для соединения двух покрытий разных цветов и фактур нужно брать профили, наиболее подходящие к одному из них. Либо нужно подбирать текстуры к дверям и проемам. 

   Современные межкомнатные порожки выпускают из следующих материалов:

  • Металл новый тренд, бывает матовым, блестящим, серебристым, золотистым и часто подбирается по цвету к дверным ручкам, но может быть и любой окраски и гармонировать с другими деталями интерьера; 
  • Дерево подходит для любого покрытия, но требует ухода – покраски или вскрытия лаком;
  • Пробка эластична, может гнуться, применяется там, где необходимо обеспечить перепад;
  • Пластик наиболее бюджетный вариант, имеет огромный выбор расцветок, но недолговечный – может лопнуть, если ронять на него тяжелые предметы;
  • Ламинат – сочетается исключительно со схожим материалом, в условиях повышенной влажности может постепенно менять форму.

   Кстати, влагостойкость – одна из основных технических характеристик, которыми должны обладать межкомнатные пороги, установка материалов обладающих этим качеством особенно важна при переходе от плитки к ламинату. Потому что обычно кафель кладут в ванной и на кухне, где часто вода может попадать на пол. 

Разновидности межкомнатных порогов — Фото

Особенности установки межкомнтаных порогов


  1. Длина изделия замеряется и обрезается по месту. 
  2. Линия крепления должна находиться посередине дверного проема, а сам порог должен быть достаточно широким, чтобы при закрытой комнате в положении лежа или сидя не видеть соседнее покрытие. 
  3. При небольшом перепаде – в 5-7 мм допустимо использовать обычные стыковочные профили. 
  4. Чем шире зазор, тем соответственно шире должен быть порожек. 

Виды монтажа


   Современная установка порога межкомнатной двери осуществляется с помощью дрели и шурупов. Вот только их шляпки могут быть видны или спрятаны, отчего и различают два способа монтажа: наружный или внутренний. Первый способ более основательный, второй – более эстетичный. Предпочтение зависит от потребностей хозяев квартиры. 

Установка порога межкомнатной двери видео 


Установка межкомнатных порогов своими руками 


Способ 1

   Рассмотрим сначала открытый способ.  Он очень простой. Для него необходимо приобрести профили с готовыми отверстиями, чтобы не поцарапать и не повредить изделие случайно, пытаясь сделать прорехи самостоятельно. Монтаж осуществляется просто и быстро:

  1. Сначала надо отмерить и обрезать отрезок нужной длины;
  2. Приложить его к проему и разметить места для сверления;
  3. Аккуратно посверлить покрытие и стяжку;
  4. Зафиксировать порожек шурупами.   

   На этом этапе установка порогов межкомнатной двери завершается. Очень важно делать отверстия в полу не слишком широкими, чтобы конструкция в дальнейшем не расшатывалась. Чтобы болты не слишком выделялись на фоне изделия, можно поискать саморезы с декоративными  шляпками. 

Установка порога между комнатами. Разноуровневый порог — Фото

Способ 2

   Теперь рассмотрим, как делается установка порогов своими руками закрытым способом. Для этого используются:

  • планки, в которых есть внутренние плавающие отверстия для шляпок шурупов,  
  • профиль, состоящий из двух частей: рельса и Т-образного порожка.

   В первом случае после того, как профиль отмерян и отрезан, в полу сверлят отверстия, затем, убрав мусор, вставляют в них пластиковые дюбеля. С внутренней стороны на планку за шляпку нанизываются шурупы по количеству. Затем нужно очень осторожно перевернуть планку и попасть саморезами в дюбеля.

   После этого необходимо надавить на порожек так, чтобы он был зафиксирован, и  постучать по нему молотком через планку или слой газет. Делается это для того, чтобы не поцарапать поверхность.
Второй способ удобнее и надежнее. Для него сначала необходимо оставить место – не закрывать ламинатом пол хотя бы с одной стороны.

Установка алюминиевого порога своими руками — Фото

   Далее в отведенном участке точно также сверлятся отверстия в полу и устанавливаются дюбеля. Сверху кладут рельсу и прикручивают к полу. В завершение остается забить Т-образный профиль и закрыть участок ламинатом. 

   Как видите, в установке порогов нет ничего сложного, при желании эту работу может осилить любой. 

Настройка пороговых значений и предупреждений

Мы меняем наш пользовательский интерфейс. Некоторая информация может еще не быть актуальной. Пожалуйста, проверьте От классического к новому пользовательскому интерфейсу.

Установка порогов

Каждый датчик (например, время процессора, доступная память и т. Д.) Имеет свои собственные пороговые значения. Давайте рассмотрим и отредактируем эти значения для конкретного датчика:

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

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

  2. Сейчас мы смотрим на настройки устройства. На вкладке «Общие» мы можем проверить, что устройство активно и что Отправлять предупреждения для этого устройства также активен.
  3. На вкладке «Датчики» мы можем увидеть все датчики для этого устройства. Щелкните имя датчика (например, выберите Время процессора ), чтобы просмотреть его настройки.

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

  4. Настройки по умолчанию должны быть в порядке. На вкладке Свойства датчика мы можем найти пороговые значения для этого датчика:
  • Значение слишком высокое, уровень предупреждения : Мы сгенерируем предупреждение, когда показания датчика превысят это значение. Для датчика времени процессора это значение обычно устанавливается на 90%.
  • Значение слишком высокое, уровень ошибки : Мы выдаем ошибку, когда показания датчика превысят это значение. Для датчика времени процессора это значение обычно устанавливается на 95%.

Вы можете настроить эти значения в соответствии со своими потребностями. Новые настройки вступят в силу сразу после нажатия Сохранить .

Совет: Вы можете проверить, возникли ли какие-либо предупреждения или ошибки, перейдя в Панели мониторинга> Обзор ошибок .

Настройка предупреждений

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

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

Другие настройки включают настройки для предупреждений-напоминаний, отправки предупреждений по электронной почте и / или SMS / текстовых сообщений, а также любых дополнительных адресов электронной почты, на которые должны поступать копии предупреждений по электронной почте. Не забудьте указать номер своего мобильного телефона в настройках пользователя, если вы хотите получать SMS / текстовые оповещения на свой телефон.

Совет: Вы можете проверить, было ли отправлено какое-либо предупреждающее сообщение (по электронной почте или SMS), перейдя в Предупреждения> Список предупреждений .

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

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

, работают в других настройках, будут хорошо переноситься на фильтрацию. Никаких специальных методов для этого приложения не разработано. Упомянутые безмодельные методы не использовались в описанных здесь экспериментах по фильтрации

, отчасти из-за их вычислительных требований.

Установление пороговых значений и меры оценки

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

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

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

и затем адаптируют его, повышая его. чтобы сделать профиль более избирательным. Некоторые из таких механизмов

включены в методы, обсуждаемые ниже; однако кажется рискованным иметь алгоритм

, который может только повысить порог.

Прежде чем обсуждать пороговую обработку, полезно представить один аспект трека TREC-фильтрации

, а именно используемые меры оценки.Из приведенного ниже обсуждения

будет очень ясно, что определенные аспекты системы, особенно компонент установки и адаптации пороговых значений,

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

, где хорошие методы часто подходят для любого из различных связанных с релевантностью показателей производительности

, пороговую адаптацию необходимо настраивать специально для оценки

. В реальной жизни это будет означать, что должен существовать механизм, позволяющий

получать от пользователя четкое указание на то, как он / она будет оценивать выходные данные — не столько

, сколько по релевантности, а по количеству.Это указание может в простейшем случае быть предположением о том, сколько

документов может быть в указанный период, или сколько пользователь хотел бы видеть

.

Показатели эффективности фильтрации TREC – 9 описаны в Robertson (2002). Первичные меры

были линейной мерой полезности (T9U) и «ориентированной на точность» мерой

(T9P). Последнее основано на целевом количестве документов, которые необходимо извлечь за период.

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

методы могут быть расширены на другие меры.

Пороговое значение для задачи, ориентированной на точность: основные идеи

В задаче, ориентированной на точность, мы должны попытаться получить лучшие T-документы в течение

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

, близкое к этому количеству документов за период, корректируя его по мере необходимости. (Как указано выше

, мы полагаемся на запрос и стандартные методы модификации запроса, чтобы получить

как можно ближе к лучшим Tdocuments.Таким образом, нам нужно иметь возможность предсказать, какое количество

документов даст нам данный порог. На этом этапе кажется, что порог

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

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

, чтобы предсказать количество.

С учетом профиля и некоторой истории потока документов (то есть накопленных

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

более или менее удобен. менее очевидно.То есть, если мы запустим запрос к накопленной на данный момент коллекции

и ранжируем документы обычным способом, то очевидное предсказание

будущего числа документов, достигающих заданной оценки, состоит в том, чтобы взглянуть на прошлые

количество и отрегулируйте пропорционально. (Это также требует оценки общего размера потока

5

Страница не найдена

Документы

Моя библиотека

раз
    • Моя библиотека
    «» Настройки файлов cookie

    Пороговые настройки для термостатов ecobee — поддержка ecobee

    Эта статья относится к следующим моделям ecobee: ecobee SmartThermostat с голосовым управлением, ecobee4, ecobee3 Lite, ecobee3

    Пороговые настройки позволяют настроить оборудование HVAC для большей эффективности и предотвратить повреждение оборудования, контролируя, как Ecobee задействует его.

    Эти настройки можно выполнить только на самом ecobee, но не через веб-портал или мобильное приложение.

    Если вы не знакомы с возможностями вашего оборудования HVAC, мы рекомендуем обратиться в службу поддержки ecobee, прежде чем вносить какие-либо изменения в эти настройки.

    Для доступа к меню ПОРОГОВ на термостате:

    ГЛАВНОЕ МЕНЮ> НАСТРОЙКИ> НАСТРОЙКИ УСТАНОВКИ> ПОРОГИ

    Автоматическое и ручное переключение пороговых значений

    С последним обновлением прошивки вы можете заметить, что ваша страница пороговых значений теперь выглядит немного иначе.Если у вашего ecobee нет этого недавнего изменения дисплея, проявите терпение — ваш ecobee будет автоматически обновляться по мере выпуска прошивки.

    В этой версии прошивки внесены незначительные изменения в меню пороговых значений. Теперь есть возможность настроить каскад как Автоматический или Ручной . Это сделано для того, чтобы упростить пользователю настройку промежуточных и пороговых значений.

    ( Примечание : по умолчанию при новых установках будет установлен автоматический режим).)

    Если вы выберете настройку каскадирования вручную, вы сможете выбрать и настроить такие значения, как время рассеяния, разницы температур и время работы как для вашего нагревательного, так и для охлаждающего оборудования. Управление этими настройками вручную — это более продвинутый способ оптимизации и адаптации вашего оборудования к любым конкретным требованиям.

    Однако, если вы не уверены в лучших конфигурациях для вашего оборудования, автоматическое включение позволяет вашему термостату решить, как лучше всего его оптимизировать.Ваш ecobee будет смотреть на настройки «Экономия по сравнению с Комфорт », чтобы контролировать постановку вашего оборудования.

    Автоматическое включение с системой теплового насоса

    Если у вас есть система теплового насоса с опцией дополнительного нагрева и выбрано автоматическое включение, вам будет представлено меню Aux Savings Optimization . Это предоставит вам следующие варианты:

    • Минимум (0,5F / 0,3C) — жертвуйте экономией ради комфорта
    • Базовый (1F / 0.5C) — жертвуйте небольшой экономией ради комфорта
    • Сбалансированный (1,5F / 0,8C) — оптимизация для экономии и комфорта
    • Super (2F / 1.1C) — принесите в жертву немного комфорта ради экономии (рекомендуемая настройка, значение по умолчанию)
    • Максимум (2.5F / 1.4C) — пожертвуйте комфортом ради экономии

    Если вы ранее меняли какие-либо пороговые значения на своем термостате — не о чем беспокоиться. Вы также можете протестировать функцию автоматического включения без потери каких-либо предыдущих конфигураций.

    ПРИМЕЧАНИЕ. Во время периодов «Нет на месте» или в пользовательских настройках комфорта, для которых установлено значение «Обычно я в отъезде», к заданной температуре добавляется дополнительная разница в 1 ° F / 0,6 ° C при принятии решения о необходимости обогрева или охлаждения.

    Общие настройки для всех систем

    Авто нагрев / охлаждение: Этот параметр позволяет вам установить режим вашей системы на «Авто». По умолчанию это включено. В автоматическом режиме термостат будет включать как нагрев, так и охлаждение по мере необходимости.Этот режим наиболее полезен, если вы живете в регионе, где температура регулярно колеблется, или вы находитесь в середине смены сезона, и вам может потребоваться как отопление, так и охлаждение в разное время в течение дня.

    Минимальная разность нагрева / охлаждения: Минимальная разница температур между желаемыми заданными значениями нагрева и охлаждения в автоматическом режиме. Вы не сможете отрегулировать диапазон температур в автоматическом режиме ниже этого значения. По умолчанию установлено значение 5 ° F / 2,8 ° C, что означает, что самый короткий диапазон, который вы можете поддерживать в автоматическом режиме, составляет 5 ° F (например, 70–75 °).Минимально возможный диапазон в автоматическом режиме, который может поддерживать ecobee, составляет 2⁰F / 1,1⁰C. Эта настройка предотвращает короткие циклы работы вашего оборудования.

    Время рассеивания тепла: Время, в течение которого вентилятор будет продолжать работать после выключения нагрева. По умолчанию установлено значение «Авто». Запуск вентилятора после запроса тепла приведет к вытеснению нагретого воздуха, оставшегося в воздуховодах, и его циркуляции по дому. Если вы заметили, что ваш вентилятор может работать дольше, чем хотелось бы, после завершения запроса на тепло, вы можете изменить это значение.

    Cool Dissipation Time: Время, в течение которого вентилятор будет продолжать работать после выключения охлаждения. По умолчанию установлено значение «Авто». Запуск вентилятора после вызова охлаждения приведет к вытеснению холодного воздуха, оставшегося в воздуховодах, и его циркуляции по дому. Если вы заметили, что после завершения вызова кондиционера ваш вентилятор может работать дольше, чем хотелось бы, вы можете изменить это значение.

    Температурный перепад температур: Минимальный перепад температур перед включением обогрева.По умолчанию установлено значение 0,5⁰F / 0,3⁰C. Эта настройка будет ждать, пока температура в вашем доме не упадет на это значение (0,5⁰F / 0,3⁰C в сценарии по умолчанию) ниже заданного значения, прежде чем включать обогреватель. Например, если ваша уставка нагрева составляет 72 ° F, экопи подождет, пока температура в вашем доме не упадет ниже 71,5 ° F, прежде чем включать ваш обогреватель. Эта настройка предотвращает короткие циклы работы вашего оборудования и помогает экономить энергию.

    ПРИМЕЧАНИЕ. Во время периодов «Нет на месте» или в пользовательских настройках комфорта, когда установлено значение «Обычно я отсутствую», дополнительно на 1 ° F / 0.Разница в 6 ° C будет добавлена ​​к вашей заданной температуре, когда вы решите запросить отопление.

    Cool Differential Temp: Минимальный перепад температур перед включением охлаждения. По умолчанию установлено значение 0,5⁰F / 0,3⁰C. Эта настройка будет ждать, пока температура в вашем доме не поднимется на это значение (0,5⁰F / 0,3⁰C в сценарии по умолчанию) выше заданного значения, прежде чем включать кондиционер. Например, если ваша уставка охлаждения составляет 72 ° F, экоби включит кондиционер, когда температура в вашем доме достигнет 72 ° F.5⁰F. Эта настройка предотвращает короткие циклы работы вашего оборудования и помогает экономить энергию.

    ПРИМЕЧАНИЕ. Во время периодов «Нет на месте» или в пользовательских настройках комфорта, для которых установлено значение «Обычно я отсутствую», при принятии решения о необходимости обогрева к заданной температуре добавляется дополнительная разница в 1 ° F / 0,6 ° C.

    Минимальное время включения нагрева: Минимальное время, в течение которого ваша печь / котел будет работать во время запроса тепла. По умолчанию установлено значение 300 секунд (5 минут).Если ваша печь / котел включена, а затем запрос на нагрев немедленно отменяется, печь продолжит работу в течение этого установленного значения (5 минут) перед выключением. Эта настройка предотвращает короткие циклы включения печи / котла, поэтому мы рекомендуем оставить это значение на 300 секунд, чтобы предотвратить возможное повреждение вашего оборудования.

    AC Overcool Max: Эта настройка позволяет кондиционеру переохлаждаться (превышать заданное значение охлаждения) на это значение, чтобы снизить влажность. Этот параметр полезен, если вы живете во влажном климате или имеете проблемы с высоким уровнем влажности в доме.

    Температурная коррекция: Если вы заметили, что датчик температуры экоби может немного погаснуть, вы можете отрегулировать это значение на + или — 10 градусов для более точного измерения.

    Коррекция влажности: Если вы заметили, что датчик влажности экоби может немного погаснуть, вы можете отрегулировать это значение + или — 10% для более точного измерения.

    Thermal Protect: Минимальная разница показаний температуры между датчиками, при которой алгоритм будет игнорировать неточные показания датчика.Этот диапазон сообщает вашему термостату максимально допустимую разницу между термостатом и самыми жаркими или самыми холодными комнатами в вашем доме. Если датчик измеряет температуру, которая значительно выходит за пределы этого диапазона, это, вероятно, означает, что показания неточные. Ваш ecobee проигнорирует это неточное показание, чтобы предотвратить чрезмерную работу обогрева или охлаждения.

    Настройки компрессора

    Минимальное время выключения компрессора: Время, в течение которого компрессор остается выключенным между циклами.По умолчанию установлено значение 300 секунд (5 минут). После того, как ваш компрессор завершит цикл, он будет оставаться выключенным в течение как минимум 5 минут, прежде чем снова включится, даже если для этого есть немедленный вызов. Эта настройка предотвращает короткие циклы компрессора, поэтому мы рекомендуем оставить это значение на 300 секунд, чтобы предотвратить любое возможное повреждение вашего компрессора.

    Минимальное время работы компрессора: Минимальное время, в течение которого компрессор будет оставаться включенным. По умолчанию установлено значение 300 секунд (5 минут).Если ваш компрессор включен, а затем вызов немедленно отменяется, компрессор продолжит работу в течение этого установленного значения (5 минут) перед выключением. Эта настройка предотвращает короткие циклы компрессора, поэтому мы рекомендуем оставить это значение на 300 секунд, чтобы предотвратить любое возможное повреждение вашего компрессора.

    Минимальная наружная температура компрессора: Компрессор не будет работать ниже этой наружной температуры. По умолчанию установлено значение 35⁰F / 1,7⁰C. Перед изменением этой настройки мы рекомендуем обратиться к производителю вашего теплового насоса / компрессора, чтобы узнать о наиболее безопасной настройке.Не рекомендуется запускать компрессор при температуре ниже допустимой, что может привести к повреждению оборудования.

    • Если у вас есть тепловой насос с дополнительным обогревом, когда температура наружного воздуха падает ниже этого значения, ecobee задействует ваш дополнительный обогрев и использует дополнительный обогрев для обогрева вашего дома. Если вы получаете много предупреждений «Работает дополнительный обогрев», вы можете изменить эту настройку (после подтверждения у производителя теплового насоса минимальной температуры, при которой ваш тепловой насос может безопасно работать).Если там, где вы живете, особенно холодно, тепловой насос может быть не в состоянии в достаточной степени обогреть ваш дом, и в этих случаях экоби будет полагаться на ваше дополнительное тепло.

    Дельта температуры ступени 2 компрессора: Минимальное количество градусов от желаемой температуры (заданного значения) перед включением второй ступени компрессора. По умолчанию установлено значение «Авто».

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас двухступенчатый компрессор (провода в Y1 и Y2)

    Обратное каскадирование компрессора: Если этот параметр включен, вам также необходимо будет активировать значение порогового значения для разницы температур ступени 2 компрессора , указанное выше, и установить значение температуры.Ecobee запустит вторую ступень вашего компрессора, если текущая температура выше значения, указанного в настройке Дельта температуры ступени 2 компрессора . Когда температура в вашем доме достигнет значения дельта температуры ступени 2 компрессора , ecobee перейдет со ступени 2 обратно на ступень 1, чтобы завершить обогрев / охлаждение вашего дома.

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас двухступенчатый компрессор (провода в Y1 и Y2)
    • Если этот параметр включен, этот параметр отменяет Максимальное время работы ступени 1 компрессора

    Максимальное время работы ступени 1 компрессора: Максимальное количество минут работы ступени 1 перед включением второй ступени компрессора.

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас двухступенчатый компрессор (провода в Y1 и Y2)

    Настройки двухступенчатой ​​печи

    Дельта температуры второй ступени нагрева: Минимальное количество градусов от заданной температуры (заданного значения) перед включением второй ступени нагрева печи. По умолчанию установлено значение «Авто».

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас двухступенчатая печь (провода в W1 и W2)

    Нагрев. Этап 1 Максимальное время работы: Максимальное количество минут работы 1-го этапа перед включением второй ступени печи.

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас двухступенчатая печь (провода в W1 и W2)

    Настройки дополнительного нагрева (тепловые насосы с дополнительным нагревом)

    Доп. Обогрев Макс. Температура наружного воздуха: Вспомогательный обогреватель не будет работать, если наружная температура выше этой точки. Если вы получаете много предупреждений о включении дополнительного тепла, вы можете уменьшить эту настройку — это позволит максимально эффективно использовать тепловой насос, ограничивая использование дополнительного тепла.

    Минимальное время включения дополнительного тепла: Минимальное время, в течение которого ваш дополнительный нагрев будет оставаться включенным во время запроса на дополнительный нагрев.По умолчанию установлено значение 300 секунд (5 минут). Если ваш дополнительный нагрев включен, а затем запрос на нагрев немедленно отменяется, дополнительный нагрев продолжит работу в течение этого установленного значения (5 минут) перед выключением. Эта настройка предотвращает кратковременную циклическую смену дополнительного тепла, поэтому мы рекомендуем оставить это значение на 300 секунд, чтобы предотвратить возможное повреждение вашего оборудования.

    Дельта температуры компрессора и дополнительного источника: Минимальное количество градусов от текущей температуры в вашем доме и желаемой температуры (заданного значения) до включения дополнительного источника тепла.По умолчанию установлено значение «Авто». Если вы получаете много предупреждений «Работает дополнительный обогрев», вы можете изменить эту настройку.

    Время автономной работы компрессора: Минимальное количество минут, в течение которых компрессор будет работать перед переключением на дополнительный нагрев. По умолчанию установлено значение «Авто». Если вы получаете много предупреждений «Aux heat running», вы можете изменить эту настройку.

    ПРИМЕЧАНИЕ. Дельта температуры от компрессора до вспомогательной имеет приоритет над временем работы от компрессора до вспомогательной.

    Дельта температуры вспомогательной ступени 2: Минимальное количество градусов от заданной температуры перед включением второй ступени вспомогательного нагрева.

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас есть две ступени дополнительного нагрева (провода в W1 и W2)

    Вспомогательное обратное каскадирование: Если этот параметр включен, вам также необходимо будет активировать пороговое значение Дельта температуры 2 ступени дополнительного обогрева , указанное выше, и установить значение температуры.Ecobee запустит вторую стадию дополнительного обогрева, если текущая температура выше значения, указанного в настройке Дельта температуры 2-й ступени вспомогательного обогрева . Когда температура в вашем доме достигнет значения Aux Heat Stage 2 Temperature Delta , ecobee перейдет со ступени 2 обратно на ступень 1, чтобы закончить обогрев вашего дома.

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас есть две ступени дополнительного нагрева (провода в W1 и W2)
    • Если этот параметр включен, этот параметр отменяет Максимальное время автономной работы ступени 1 дополнительного обогрева

    Aux Stage 1 Max Runtime: Максимальное количество минут с момента включения первой ступени дополнительного нагрева до включения второй ступени.

    • Вы увидите эту опцию, только если у вас есть две ступени дополнительного нагрева (провода в W1 и W2)

    Если у вас установлен тепловой насос, вы также можете ознакомиться с нашей статьей о том, как минимизировать использование дополнительного источника тепла с помощью теплового насоса.

    Нежное введение в смещение пороговых значений для несбалансированной классификации

    Последнее обновление 5 января 2021 г.

    Классификационное прогнозирующее моделирование обычно включает прогнозирование метки класса.

    Тем не менее, многие алгоритмы машинного обучения способны предсказывать вероятность или оценку членства в классе, и это необходимо интерпретировать, прежде чем его можно будет сопоставить с четкой меткой класса. Это достигается за счет использования порога, например 0,5, где все значения, равные или превышающие пороговое значение, отображаются в один класс, а все другие значения отображаются в другой класс.

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

    В некоторых случаях, например, при использовании кривых ROC и кривых точности-отзыва, лучший или оптимальный порог для классификатора может быть вычислен напрямую. В других случаях можно использовать поиск по сетке, чтобы настроить порог и найти оптимальное значение.

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

    После прохождения этого руководства вы будете знать:

    • Порог по умолчанию для интерпретации вероятностей меток классов равен 0,5, и настройка этого гиперпараметра называется перемещением порога.
    • Как рассчитать оптимальный порог для кривой ROC и кривой точности-отзыва напрямую.
    • Как вручную искать пороговые значения для выбранной модели и метрики оценки модели.

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

    Приступим.

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

    Нежное введение в смещение пороговых значений для несбалансированной классификации
    Фотография Bruna cs, некоторые права защищены.

    Обзор учебного пособия

    Это руководство разделено на пять частей; их:

    1. Преобразование вероятностей в метки классов
    2. Порог смещения для несбалансированной классификации
    3. Оптимальный порог для кривой ROC
    4. Оптимальный порог для кривой точного вызова
    5. Оптимальная настройка порога

    Преобразование вероятностей в метки классов

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

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

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

    Решение о преобразовании предсказанной вероятности или оценки в метку класса определяется параметром, называемым «порог решения », «порог распознавания » или просто «порог ».”Значение порога по умолчанию — 0,5 для нормализованных прогнозируемых вероятностей или оценок в диапазоне от 0 до 1.

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

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

    Проблема в том, что порог по умолчанию может не отражать оптимальную интерпретацию прогнозируемых вероятностей.

    Это может быть по ряду причин, например:

    • Прогнозируемые вероятности не откалиброваны, например те, которые предсказываются SVM или деревом решений.
    • Метрика, используемая для обучения модели, отличается от метрики, используемой для оценки окончательной модели.
    • Распределение классов сильно искажено.
    • Стоимость ошибочной классификации одного типа более важна, чем неправильная классификация другого типа.

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

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

    … почти все классификаторы генерируют положительные или отрицательные прогнозы, применяя пороговое значение к оценке. Выбор этого порога повлияет на компромисс между положительными и отрицательными ошибками.

    — стр. 53, Уроки несбалансированных наборов данных, 2018.

    Хотите начать работу с классификацией дисбаланса?

    Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).

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

    Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

    Порог смещения для несбалансированной классификации

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

    Тем не менее, возможно, самый простой способ справиться с серьезным дисбалансом классов — это изменить порог принятия решения.Несмотря на простоту и эффективность, этот метод часто упускается из виду как практиками, так и учеными-исследователями, как отмечал Фостер Провост в своей статье 2000 года, озаглавленной «Машинное обучение на основе несбалансированных наборов данных».

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

    — Машинное обучение на основе несбалансированных наборов данных 101, 2000 г.

    Есть много причин выбрать альтернативу порогу принятия решения по умолчанию.

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

    В качестве альтернативы вы можете использовать кривые прецизионного отзыва для анализа прогнозируемых вероятностей модели, точного отзыва AUC для сравнения и выбора моделей и требовать четких меток классов в качестве прогнозов.Как выбрать порог на кривой точности-отзыва, обеспечивающий наилучший баланс между точностью и отзывом?

    Вы можете использовать вероятностную метрику для обучения, оценки и сравнения моделей, таких как потеря журнала (кросс-энтропия), но для прогнозирования требуются четкие метки классов. Как выбрать оптимальный порог из предсказанных вероятностей в более общем плане?

    Наконец, у вас могут быть разные затраты, связанные с ложноположительной и ложноотрицательной ошибочной классификацией, так называемой матрицей затрат, но вы хотите использовать и оценить нечувствительные к затратам модели, а затем оценить их прогнозы с помощью мер, чувствительных к затратам.Как выбрать порог, обеспечивающий наилучший компромисс для прогнозов с использованием матрицы затрат?

    Популярный способ обучения чувствительного к затратам классификатора без известной матрицы затрат состоит в том, чтобы сделать упор на изменение выходных данных классификации при прогнозировании новых данных. Обычно это делается путем установки порога для положительного класса, ниже которого прогнозируется отрицательный. Значение этого порога оптимизируется с использованием набора для проверки, и, таким образом, матрицу стоимости можно узнать из данных обучения.

    — стр. 67, Уроки несбалансированных наборов данных, 2018.

    Ответ на эти вопросы — поиск в диапазоне пороговых значений, чтобы найти лучший порог. В некоторых случаях оптимальный порог можно рассчитать напрямую.

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

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

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

    Процесс включает сначала подгонку модели к набору обучающих данных и построение прогнозов на наборе тестовых данных.Прогнозы имеют форму нормализованных вероятностей или оценок, которые преобразуются в нормализованные вероятности. Затем пробуются различные пороговые значения, и полученные четкие этикетки оцениваются с использованием выбранной метрики оценки. Пороговое значение, обеспечивающее наилучшую метрику оценки, затем принимается для модели при прогнозировании новых данных в будущем.

    Мы можем резюмировать эту процедуру ниже.

    • 1. Подобрать модель в наборе обучающих данных.
    • 2.Прогнозирование вероятностей на тестовом наборе данных.
    • 3. Для каждого порога в Порогах:
      • 3а. Преобразуйте вероятности в метки классов, используя порог.
      • 3б. Оцените метки классов.
      • 3с. Если результат лучше, чем лучший результат.
      • 4. Используйте принятый порог при прогнозировании класса на основе новых данных.

    Несмотря на простоту, существует несколько различных подходов к реализации смещения пороговых значений в зависимости от ваших обстоятельств.Мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных примеров в следующих разделах.

    Оптимальный порог для кривой ROC

    Кривая ROC — это диагностический график, который оценивает набор вероятностных прогнозов, сделанных моделью на тестовом наборе данных.

    Набор различных пороговых значений используется для интерпретации частоты истинных положительных и ложноположительных прогнозов по положительному (меньшинству) классу, и оценки наносятся на линию возрастающих пороговых значений для создания кривой.

    Частота ложных срабатываний откладывается по оси x, а частота истинных положительных результатов откладывается по оси Y, и график называется кривой рабочих характеристик приемника или кривой ROC. Диагональная линия на графике от нижнего левого угла до верхнего правого угла указывает «кривую » для классификатора без навыков (предсказывает класс большинства во всех случаях), а точка в верхнем левом углу графика указывает на то, что модель с безупречным мастерством.

    Кривая полезна для понимания компромисса между частотой истинных положительных и ложных срабатываний для различных пороговых значений.Область под кривой ROC, так называемая ROC AUC, представляет собой единое число для суммирования производительности модели с точки зрения ее кривой ROC со значением от 0,5 (без навыков) до 1,0 (без навыков).

    Кривая ROC — это полезный диагностический инструмент для понимания компромисса для различных пороговых значений, а ROC AUC предоставляет полезное число для сравнения моделей на основе их общих возможностей.

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

    К счастью, есть принципиальные способы найти эту точку.

    Во-первых, давайте подберем модель и рассчитаем кривую ROC.

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

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

    …

    # сгенерировать набор данных

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

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

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

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

    …

    # разделить на наборы train / test

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

    Затем мы можем подобрать модель LogisticRegression и использовать ее для прогнозирования вероятности на тестовом наборе и сохранить только прогнозы вероятности для класса меньшинства.

    … # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности lr_probs = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата lr_probs = lr_probs [:, 1]

    …

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать вероятности

    lr_probs = model.pred_proba (testX)

    # сохранить вероятности только для положительного результата

    lr_probs = lr_probs [:, 1]

    Затем мы можем использовать функцию roc_auc_score (), чтобы вычислить частоту истинно-положительных и ложноположительных для прогнозов, используя набор пороговых значений, которые затем можно использовать для создания графика кривой ROC.

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

    …

    # подсчитать баллы

    lr_auc = roc_auc_score (testy, lr_probs)

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

    Кривая # roc для модели логистической регрессии из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из склеарна.импорт метрик roc_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = модель.pred_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # построить кривую roc для модели pyplot.plot ([0,1], [0,1], linestyle = ‘-‘, label = ‘Нет навыков’) pyplot.plot (fpr, tpr, marker = ‘.’, label = ‘Logistic’) # метка оси pyplot.xlabel (‘Ложноположительная ставка’) pyplot.ylabel (‘Истинная положительная оценка’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    # ROC-кривая для модели логистической регрессии

    из sklearn.наборы данных импортировать make_classification

    из sklearn.linear_model import LogisticRegression

    из sklearn.model_selection import train_test_split

    из sklearn.metrics import roc_curve

    из matplotlibase import pyplot

    из matplotlibase import pyplot

    генерировать данные n_features = 2, n_redundant = 0,

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

    # разделить на наборы для обучения / тестирования

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

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать вероятности

    yhat = model.predict_proba (testX)

    # сохранить вероятности только для положительного результата

    yhat = yhat [:, 1]

    # вычислить кривые roc

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

    # построить кривую roc для модели

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

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

    # метки оси

    pyplot.xlabel (‘False Positive Rate’)

    pyplot.ylabel (‘True Positive Rate’)

    pyplot .legend ()

    # показать график

    pyplot.show ()

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

    Мы видим, что есть несколько точек или пороговых значений рядом с верхним левым уголком графика.

    Какой порог является оптимальным?

    График кривой ROC для модели логистической регрессии для несбалансированной классификации

    Есть много способов определить порог с оптимальным балансом между ложноположительными и истинно положительными значениями.

    Во-первых, истинно положительный показатель называется Чувствительностью. Уровень, обратный ложному положительному результату, называется специфичностью.

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

    Где:

    • Чувствительность = истинно положительный показатель
    • Специфичность = 1 — Частота ложных срабатываний

    Среднее геометрическое или G-среднее — это показатель несбалансированной классификации, который при оптимизации будет искать баланс между чувствительностью и специфичностью.

    • Среднее G = sqrt (Чувствительность * Специфичность)

    Один из подходов состоит в том, чтобы протестировать модель с каждым порогом, возвращаемым из вызова roc_auc_score (), и выбрать порог с наибольшим значением G-Mean.

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

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

    …

    # вычислить среднее g для каждого порога

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

    После вычисления мы можем найти индекс для наибольшего G-среднего значения и использовать этот индекс, чтобы определить, какое пороговое значение использовать.

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

    …

    # найти индекс наибольшего g-среднего

    ix = argmax (gmeans)

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

    Мы также можем перерисовать кривую ROC и выделить эту точку.

    Полный пример приведен ниже.

    Кривая # roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогом из numpy import sqrt из numpy import argmax из склеарна.наборы данных импорт make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.metrics импортировать roc_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0.5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # вычислить среднее g для каждого порога gmeans = sqrt (tpr * (1-fpr)) # найти индекс наибольшего g-среднего ix = argmax (gmeans) print (‘Лучший порог =% f, G-Среднее =%.3f ‘% (пороги [ix], gmeans [ix])) # построить кривую roc для модели pyplot.plot ([0,1], [0,1], linestyle = ‘-‘, label = ‘Нет навыков’) pyplot.plot (fpr, tpr, marker = ‘.’, label = ‘Logistic’) pyplot.scatter (fpr [ix], tpr [ix], marker = ‘o’, color = ‘black’, label = ‘Best’) # метка оси pyplot.xlabel (‘Ложноположительная ставка’) pyplot.ylabel (‘Истинная положительная оценка’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    34

    35

    36

    37

    # кривая roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогом

    из numpy import sqrt

    из numpy import argmax

    из sklearn.наборы данных импортировать make_classification

    из sklearn.linear_model import LogisticRegression

    из sklearn.model_selection import train_test_split

    из sklearn.metrics import roc_curve

    из matplotlibase import pyplot

    из matplotlibase import pyplot

    генерировать данные n_features = 2, n_redundant = 0,

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

    # разделить на наборы для обучения / тестирования

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

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать вероятности

    yhat = model.predict_proba (testX)

    # сохранить вероятности только для положительного результата

    yhat = yhat [:, 1]

    # вычислить кривые roc

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

    # вычислить g- среднее значение для каждого порога

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

    # найти индекс наибольшего g-среднего

    ix = argmax (gmeans)

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

    # построить кривую roc для модели

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

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

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

    # метки оси

    pyplot.xlabel (‘False Positive Rate’)

    pyplot.ylabel (‘True Positive Rate’)

    pyplot.legend ()

    # показать сюжет

    pyplot.показать ()

    При выполнении примера сначала определяется оптимальный порог и отображается этот порог и оценка G-среднего.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

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

    Лучший порог = 0.016153, среднее G = 0,933

    Лучший порог = 0,016153, среднее значение = 0,933

    Затем порог используется для определения истинных и ложных положительных результатов, затем эта точка рисуется на кривой ROC.

    Мы видим, что точка оптимального порога — это большая черная точка, которая кажется ближайшей к левому верхнему углу графика.

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

    Оказывается, есть гораздо более быстрый способ получить тот же результат, называемый статистикой J Юдена.

    Статистика рассчитывается как:

    • Дж = Чувствительность + Специфичность — 1

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

    • Дж = Чувствительность + (1 — FalsePositiveRate) — 1

    Что мы можем переформулировать как:

    • J = TruePositiveRate — FalsePositiveRate

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

    … # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # получить лучший порог J = tpr — fpr ix = argmax (Дж) best_thresh = пороги [ix] print (‘Лучший порог =% f’% (best_thresh))

    …

    # вычислить кривые roc

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

    # получить лучший порог

    J = tpr — fpr

    ix = argmax (J)

    best_thresh = пороговые значения [ix]

    print (‘Best Threshold =% f’% (best_thresh))

    После подключения к электросети полный пример приведен ниже.

    Кривая # roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогом из numpy import argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.metrics импортировать roc_curve # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0.5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc fpr, tpr, thresholds = roc_curve (testy, yhat) # получить лучший порог J = tpr — fpr ix = argmax (Дж) best_thresh = пороги [ix] print (‘Лучший порог =% f’% (best_thresh))

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    # кривая roc для модели логистической регрессии с оптимальным порогом

    из numpy import argmax

    из sklearn.наборы данных импортировать make_classification

    из sklearn.linear_model import LogisticRegression

    из sklearn.model_selection import train_test_split

    из sklearn.metrics import roc_curve

    # generate dataset

    10000_classification, n_client = 0,

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

    # разделить на наборы для обучения / тестирования

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

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать вероятности

    yhat = model.predict_proba (testX)

    # сохранить вероятности только для положительного результата

    yhat = yhat [:, 1]

    # вычислить кривые roc

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

    # получить лучший порог

    J = tpr — fpr

    ix = argmax (J)

    best_thresh = thresholds [ix]

    print (‘Best Threshold =% f’% (best_thresh))

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

    Оптимальный порог для кривой точного вызова

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

    Точность — это отношение количества истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложных срабатываний. Он описывает, насколько хороша модель в предсказании положительного класса. Отзыв рассчитывается как отношение количества истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложно отрицательных результатов.Напоминание — это то же самое, что и чувствительность.

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

    Модель без навыков представлена ​​горизонтальной линией с точностью, которая представляет собой соотношение положительных примеров в наборе данных (например, TP / (TP + TN)) или 0.01 в нашем синтетическом наборе данных. Совершенный классификатор навыков имеет полную точность и отзывчивость с точкой в ​​правом верхнем углу.

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

    … # рассчитать pr-кривую точность, отзыв, пороги = precision_recall_curve (testy, yhat)

    …

    # вычислить pr-curve

    precision, recall, thresholds = precision_recall_curve (testy, yhat)

    Собирая все вместе, ниже приведен полный пример расчета кривой точности-отзыва для логистической регрессии по проблеме несбалансированной классификации.

    # кривая pr для модели логистической регрессии из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.metrics import precision_recall_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0.5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # рассчитать pr-кривую точность, отзыв, пороги = precision_recall_curve (testy, yhat) # построить кривую roc для модели no_skill = len (вздорный [testy == 1]) / len (проворный) pyplot.plot ([0,1], [no_skill, no_skill], linestyle = ‘-‘, label = ‘Нет навыков’) пиплот.сюжет (отзыв, точность, маркер = ‘.’, label = ‘Logistic’) # метка оси pyplot.xlabel (‘Отзыв’) pyplot.ylabel (‘Точность’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    # pr Кривая для модели логистической регрессии

    из sklearn.наборы данных импортировать make_classification

    из sklearn.linear_model import LogisticRegression

    из sklearn.model_selection import train_test_split

    из sklearn.metrics import precision_recall_curve

    из matplotlib_ase 10000 n_features = 2, n_redundant = 0,

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

    # разделить на наборы для обучения / тестирования

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

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать вероятности

    yhat = model.predict_proba (testX)

    # сохранить вероятности только для положительного результата

    yhat = yhat [:, 1]

    # вычислить pr-curve

    precision, recall, thresholds = precision_recall_curve (testy, yhat)

    # построить roc кривая для модели

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

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

    pyplot.plot (отзыв, точность, marker = ‘.’, label = ‘Logistic’)

    # метки осей

    pyplot.xlabel (‘Recall’)

    pyplot.ylabel (‘Precision’)

    pyplot.legend ()

    # показать график

    pyplot.show ()

    При выполнении примера вычисляется точность и отзыв для каждого порога и создается график точности-отзыва, показывающий, что модель обладает некоторыми навыками в диапазоне пороговых значений в этом наборе данных.

    Если бы нам потребовались четкие метки классов от этой модели, какой порог позволил бы достичь наилучшего результата?

    График кривой точности-отзыва для модели логистической регрессии для несбалансированной классификации

    Если нас интересует порог, обеспечивающий наилучший баланс точности и отзыва, то это то же самое, что оптимизация F-меры, которая суммирует гармоническое среднее обоих показателей.

    • F-Measure = (2 * Точность * Вызов) / (Точность + Вызов)

    Как и в предыдущем разделе, наивный подход к поиску оптимального порога заключался бы в вычислении F-меры для каждого порога.Мы можем достичь того же эффекта, напрямую преобразовав меры точности и вспоминания в F-меру; например:

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

    …

    # преобразовать в оценку f

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

    # найти индекс наибольшего значения f

    ix = argmax (fscore)

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

    Затем мы можем нанести точку на кривой точности-отзыва.

    Полный пример приведен ниже.

    # оптимальный порог для кривой точности-отзыва с моделью логистической регрессии из numpy import argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.model_selection import train_test_split из склеарна.импорт показателей precision_recall_curve из matplotlib import pyplot # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = модель.pred_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата yhat = yhat [:, 1] # вычислить кривые roc точность, отзыв, пороги = precision_recall_curve (testy, yhat) # преобразовать в f оценку fscore = (2 * точность * отзыв) / (точность + отзыв) # найти индекс наибольшего значения f ix = argmax (fscore) print (‘Лучший порог =% f, F-рейтинг =%. 3f’% (пороги [ix], fscore [ix])) # построить кривую roc для модели no_skill = len (вздорный [testy == 1]) / len (проворный) пиплот.plot ([0,1], [no_skill, no_skill], linestyle = ‘-‘, label = ‘No Skill’) pyplot.plot (отзыв, точность, маркер = ‘.’, label = ‘Logistic’) pyplot.scatter (вспомните [ix], precision [ix], marker = ‘o’, color = ‘black’, label = ‘Best’) # метка оси pyplot.xlabel (‘Отзыв’) pyplot.ylabel (‘Точность’) pyplot.legend () # показать сюжет pyplot.show ()

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    34

    35

    36

    37

    # оптимальный порог для кривой точности-отзыва с моделью логистической регрессии

    из numpy import argmax

    из sklearn.наборы данных импортировать make_classification

    из sklearn.linear_model import LogisticRegression

    из sklearn.model_selection import train_test_split

    из sklearn.metrics import precision_recall_curve

    из matplotlib_ase 10000 n_features = 2, n_redundant = 0,

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

    # разделить на наборы для обучения / тестирования

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

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать вероятности

    yhat = model.predict_proba (testX)

    # сохранить вероятности только для положительного результата

    yhat = yhat [:, 1]

    # вычислить кривые roc

    precision, recall, thresholds = precision_recall_curve (testy, yhat)

    # преобразовать в оценку f

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

    # найти индекс наибольшего значения f

    ix = argmax (fscore)

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

    # построить кривую roc для модели

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

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

    pyplot.plot (отзыв, точность, marker = ‘.’, Label = ‘Logistic’)

    pyplot.scatter (вспомните [ix], precision [ix], marker = ‘o’, color = ‘black’, label = ‘Best’)

    # метки оси

    pyplot.xlabel (‘Recall’)

    pyplot .ylabel (‘Precision’)

    pyplot.legend ()

    # показать график

    pyplot.show ()

    При выполнении примера сначала вычисляется F-мера для каждого порога, затем определяется оценка и порог с наибольшим значением.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

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

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

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

    Строится кривая точности-отзыва, и на этот раз пороговое значение с оптимальной F-мерой отображается с большей черной точкой.

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

    График кривой точности-отзыва для модели логистической регрессии с оптимальным порогом

    Оптимальная настройка порога

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

    В этом случае мы можем определить набор пороговых значений, а затем оценить прогнозируемые вероятности для каждого, чтобы найти и выбрать оптимальный порог.

    Мы можем продемонстрировать это на рабочем примере.

    Во-первых, мы можем подогнать модель логистической регрессии к нашей задаче синтетической классификации, затем спрогнозировать метки классов и оценить их с помощью F-меры, которая представляет собой гармоническое среднее значение точности и полноты.

    При этом будет использоваться порог по умолчанию 0,5 при интерпретации вероятностей, предсказанных моделью логистической регрессии.

    Полный пример приведен ниже.

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

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    # логистическая регрессия для несбалансированной классификации

    из sklearn.наборы данных import make_classification

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    from sklearn.metrics import f1_score

    # generate dataset

    10000_assatures, n_classification = 0,

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

    # разделить на наборы для обучения / тестирования

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

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать метки

    yhat = model.predict (testX)

    # оценить модель

    score = f1_score (testy, yhat)

    print (‘F-Score:% .5f’% score)

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

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

    Теперь мы можем использовать ту же модель для одного и того же набора данных и вместо прямого прогнозирования меток классов мы можем прогнозировать вероятности.

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

    …

    # предсказать вероятности

    yhat = model.predict_proba (testX)

    Нам нужны только вероятности для положительного класса.

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

    …

    # сохранить вероятности только для положительного результата

    probs = yhat [:, 1]

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

    … # определить пороги пороговые значения = arange (0, 1, 0,001)

    …

    # определить пороги

    пороговые значения = arange (0, 1, 0.001)

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

    Это может быть достигнуто путем сопоставления всех значений, равных или превышающих порог, на 1 и всех значений, меньших порога, на 0. Мы определим функцию to_labels () для этого, которая будет принимать вероятности и порог в качестве аргумент и вернуть массив целых чисел в {0, 1}.

    # применяем порог к положительным вероятностям для создания ярлыков def to_labels (pos_probs, порог): return (pos_probs> = threshold) .astype (‘int’)

    # применить порог к положительным вероятностям для создания меток

    def to_labels (pos_probs, threshold):

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

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

    Мы можем сделать это в одной строке, как показано ниже:

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

    …

    # оценить каждый порог

    баллов = [f1_score (testy, to_labels (probs, t)) для t в пороговых значениях]

    Теперь у нас есть массив оценок, которые оценивают каждый порог в нашем массиве порогов.

    Все, что нам нужно сделать сейчас, это найти индекс массива, который имеет наибольшую оценку (лучший F-показатель), и у нас будет оптимальный порог и его оценка.

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

    …

    # получить лучший порог

    ix = argmax (scores)

    print (‘Threshold =%.3f, оценка F =%. 5f ‘% (пороги [ix], оценки [ix]))

    Если связать все это вместе, ниже приведен полный пример настройки порога для модели логистической регрессии в наборе данных синтетической несбалансированной классификации.

    # пороговое значение поиска для несбалансированной классификации из numpy import arange из numpy import argmax из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.linear_model import LogisticRegression из склеарна.model_selection импорт train_test_split из sklearn.metrics import f1_score # применяем порог к положительным вероятностям для создания ярлыков def to_labels (pos_probs, порог): возврат (pos_probs> = порог) .astype (‘int’) # создать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class = 1, веса = [0.99], flip_y = 0, random_state = 4) # разделить на наборы поездов / тестов trainX, testX, тренировочный, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0.5, random_state = 2, stratify = y) # соответствовать модели model = LogisticRegression (решатель = ‘lbfgs’) model.fit (trainX, trainy) # прогнозировать вероятности yhat = model.predict_proba (testX) # сохраняем вероятности только положительного результата probs = yhat [:, 1] # определить пороги пороги = диапазон (0, 1, 0,001) # оценить каждый порог scores = [f1_score (testy, to_labels (probs, t)) для t в пороговых значениях] # получить лучший порог ix = argmax (баллы) print (‘Порог =%.3f, оценка F =%. 5f ‘% (пороги [ix], оценки [ix]))

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    # пороги поиска для несбалансированной классификации

    из numpy import arange

    из numpy import argmax

    из sklearn.наборы данных import make_classification

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    from sklearn.metrics import f1_score

    # примените порог к положительным вероятностям 9000: defabels для создания меток

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

    # generate dataset

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

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

    # разделить на наборы поездов / тестов

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

    # подобрать модель

    model = LogisticRegression (solver = ‘lbfgs’)

    model.fit (trainX, trainy)

    # предсказать вероятности

    yhat = model.predict_proba (testX)

    # сохранить вероятности для положительного результата только

    probs = yhat [:, 1]

    # определить пороги

    thresholds = arange (0, 1, 0.001)

    # оценить каждый порог

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

    # получить лучший порог

    ix = argmax (scores)

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

    При выполнении примера оптимальным порогом является 0,251 (по сравнению со значением по умолчанию 0,5), при котором показатель F составляет около 0,75 (по сравнению с 0,70).

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

    Вы можете использовать этот пример в качестве шаблона при настройке порогового значения для вашей собственной проблемы, позволяя вам заменить вашу собственную модель, метрику и даже разрешение пороговых значений, которые вы хотите оценить.

    Порог = 0,251, F-балл = 0,75556

    Порог = 0,251, F-Score = 0,75556

    Дополнительная литература

    В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

    Документы

    Книги

    API

    Статьи

    Сводка

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

    В частности, вы выучили:

    • Порог по умолчанию для интерпретации вероятностей меток классов равен 0,5, и настройка этого гиперпараметра называется перемещением порога.
    • Как рассчитать оптимальный порог для кривой ROC и кривой точности-отзыва напрямую.
    • Как вручную искать пороговые значения для выбранной модели и метрики оценки модели.

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

    Узнайте о несбалансированной классификации!

    Разработка несбалансированных моделей обучения за считанные минуты

    … всего несколькими строками кода Python

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

    Он предоставляет руководств для самообучения и сквозные проекты по:
    Показатели производительности , Методы пониженной дискретизации , SMOTE , Перемещение порога , Калибровка вероятности , Экономически чувствительные алгоритмы
    и многое другое…

    Привнесите несбалансированные методы классификации в свои проекты машинного обучения
    Посмотрите, что внутри

    Установка пороговых значений, событий и сигналов тревоги

    Traffic Server имеет ряд компонентов, которые можно настроить для автоматического уведомления о сетевых событиях.

    При установке порогового значения необходимо учитывать ряд компонентов. Во-первых, можно установить разные пороговые значения в зависимости от типа носителя, скорости носителя и статистики.Например, присвоение значения threshold.utilization.10 установит порог использования для 10-мегабитных каналов. К разным частям сети могут применяться разные пороговые значения, в зависимости от того, где они указаны в файле конфигурации.

    Каждую минуту сервер трафика вычисляет статистику для каждого контролируемого интерфейса. Затем он применяет пороговые значения, указанные для каждого интерфейса. Порог состоит из порогового значения и продолжительности. Например, 60% / 4 задает пороговое значение 60% с продолжительностью 4 минуты.

    Рисунок 1 Применение порога

    На рисунке 1 показано, как пороговое значение и продолжительность применяются для генерации событий и определения статуса каждого интерфейса. График «Статистика интерфейса» показывает поминутные изменения статистики интерфейса. Горизонтальная линия показывает установленное пороговое значение. Вторая диаграмма «Пересечения пороговых значений» показывает интервалы превышения порогового значения. Последняя «Диаграмма состояния» показывает состояние как маргинальное, как только пороговое значение начинает превышаться.Статус меняется на критический, и событие генерируется через 4 последовательных интервала (т. Е. 4 минуты), в течение которых был превышен порог. Наконец, требуется 4 интервала значений ниже порогового значения, прежде чем состояние вернется в хорошее.

    Как правило, пороговые значения следует устанавливать так, чтобы только серьезные проблемы трафика, влияющие на качество обслуживания, генерировали события. Критические события предназначены для предоставления операторам сети действенных уведомлений о проблемах. При установке пороговых значений попытайтесь определить уровень трафика, который окажет заметное влияние на уровни сетевых услуг.Установите продолжительность, соответствующую недопустимому периоду плохого обслуживания. Цель состоит в том, чтобы вызвать очень мало значительных событий, указывающих на серьезные проблемы, требующие немедленного внимания.

    Предположим, что вместо порога 60% / 4 мы использовали 60% / 9 . В этом случае событие не будет сгенерировано, так как было только восемь последовательных интервалов, превышающих пороговое значение. Тот факт, что существует 10 интервалов, превышающих пороговое значение в течение всего периода в 11 интервалов, можно рассматривать как серьезную проблему.Часто проблемы с перегрузкой возникают в виде всплесков с короткими периодами затишья между ними. Генерация события на основе одного пакета генерирует ложные события, но установка большой продолжительности события приводит к игнорированию значительных проблем. Сервер трафика предоставляет альтернативную форму для выражения пороговых значений, чтобы справиться с этой ситуацией. Установка порога на 60% / 10/15 указывает, что событие должно быть сгенерировано, если любые 10 интервалов в течение периода 15 интервалов превышают 60%.

    Пороговые значения не предназначены для использования в качестве инструмента отчетности для создания статистической информации о сетевом трафике.Сервер трафика предоставляет дополнительные механизмы для создания отчетов, которые идентифицируют занятые ссылки до того, как возникнут серьезные проблемы с перегрузкой (см. Отчеты о перегрузке и SLA).

    Информация о статусе интерфейса

    отображается при выборе Monitor> Traffic в меню слева на веб-странице Traffic Server. Журнал событий можно просмотреть, выбрав Монитор> События .

    Дополнительные действия могут быть указаны для событий с помощью события параметр в файле конфигурации.События могут быть отправлены в системный журнал, отправлено по электронной почте или отправлено как ловушка SNMP (см. ИНМОН-ЛОВУШКА-МИБ). Когда Traffic Server генерирует события, он включает URL-адрес каждого события, которое можно использовать для детализации основной причины событие.

    Настройка пороговых значений — BMC ProactiveNet Oracle WebLogic Monitoring 2.40

    На вкладке «Конфигурация пороговых значений» вы можете настроить пороговые значения для одного или нескольких атрибутов.Эти пороговые значения реализуются при активации политики, содержащей решение для мониторинга.
    Эта вкладка является необязательной, и эти пороговые значения также можно настроить и реализовать из консоли управления ProactiveNet. См. Изменение пороговых значений.
    Для получения полной информации о различных типах пороговых значений см. BMC ProactiveNet User Guide в PDF-файлах

    .

    Для добавления и настройки пороговых значений монитора

    1. На панели навигации Central Monitoring Administration щелкните панель Policies и выберите представление политики.
    2. Щелкните Добавить или выберите существующую политику и щелкните Изменить .
    3. Выберите вкладку Threshold Configuration .
    4. Щелкните Добавить .
    5. В меню Solution выберите Oracle WebLogic .
    6. В меню Версия выберите нужную версию.
    7. В меню Тип монитора выберите тип монитора, который содержит атрибут, пороговые значения которого вы хотите настроить.Щелкните здесь, чтобы просмотреть список типов мониторов и их атрибутов.

      Примечание

      Некоторые типы мониторов недоступны в этом меню.

    8. Из списка Scope выберите диапазон порога:
      • Глобальные пороговые значения применяются ко всем экземплярам монитора выбранного типа.
      • Экземпляр Пороговые значения применяются к указанному экземпляру или экземплярам монитора. Если вы выберете Instance , отобразится поле Instance Name .Введите имя экземпляра или используйте регулярные выражения для определения нескольких экземпляров.
    9. Из списка Attribute выберите атрибут монитора.
    10. В списке Тип порога выберите тип порога. Для получения дополнительной информации см. Пороговый класс .
    11. Выберите и введите значения для параметров порога.
    12. Чтобы продолжить настройку, выполните одно или несколько из следующих действий на экране «Добавить пороговые значения»:
      • Чтобы добавить сведения о конфигурации порога на вкладку Конфигурация порога , щелкните Добавить .
      • Чтобы вернуть настройки на текущем экране к значениям по умолчанию, нажмите Сброс . Значения на текущем экране сбрасываются. Щелкните Добавить , чтобы сохранить конфигурацию на вкладке Threshold Configuration .
      • Чтобы продолжить добавление сведений о конфигурации, выберите другой тип монитора, версию или решение.
    13. Когда вы закончите настройку, нажмите Закрыть .
      Детали конфигурации отображаются в таблице на вкладке Конфигурация пороговых значений .
    14. Когда вы закончите настройку пороговых значений, нажмите Сохранить внизу экрана «Добавить политику» или Обновить внизу экрана «Изменить политику».
    .