Классификация арматуры таблица по классам: Какая разница между классами арматуры

Содержание

Виды арматуры ▷ классификация, назначение, применение

Виды и классы арматуры

Конструкция из бетона в обязательном порядке содержит армирующий каркас. Для формирования железобетонных конструкций, придания им прочности и компенсации напряжения используют арматурную сталь.

Арматура – стальные пруты, которые компенсируют растягивающие напряжения в бетонной конструкции и создают в них прочный армирующий каркас.

Строительная арматура производится в значительном количестве различных вариантов. Разные виды арматуры предназначены для определенных строительных задач. Исчерпывающая информация в статье о классификации и назначении этой продукции поможет правильно ее выбрать для работ на стройке.

Общая классификация арматуры
Классы арматуры по маркам и видам
Арматура по назначению
Арматура по применению
Арматура по прочности
Арматура по ориентации в конструкции
Арматура по типу профиля
Арматура по способу изготовления
Дополнительная маркировка

Общая классификация арматуры

Сфера строительных материалов включает большое разнообразие материалов. Для унификации работы с ними введены специальные классификации.

Класс арматурной стали – маркировка, которая содержит информацию о прочностных характеристиках и допустимых вариантах использования материалов. Маркировка производится по государственному стандарту с применением комбинации букв и цифр.

Выделяют 3 основных класса арматуры:

А – стержневая для основного каркаса;
Вр – проволочная для фиксации основных элементов между собой;
К – канатная, применяется в промышленных условиях для изготовления железобетонных конструкций

Далее за буквенным обозначением следует цифра:

1-6 по ранее применявшейся советской системе;
240-1000 по современной маркировке.

Чем выше цифра, тем прочнее арматурное изделие.

Таблица арматурных классов

Важное замечание! Допустимые сопротивления, измеряемые в мегапаскалях (единица измерения применения силы на квадратный сантиметр), относятся к механическим свойствам материалов. Для арматуры рассчитываются допустимые нагрузки при текучести и прочности. Максимальный предел вносится в информацию об изделии.

Классы арматуры по маркам и видам

При расчете допустимых сопротивлений на арматуру имеет значение не только ее класс и диаметр профиля, но и марка стали для изготовления. На рынке представлены легированные и низколегированные арматурные металлы с различными пределами текучести. Приведем основные марки стали, которые применяются для арматурного проката, и их особенности:

Важно! Низколегированные стали, по сравнению с углеродистыми, имеют улучшенные свойства. Сплавы лучше противостоят коррозии и обладают более высокой механической устойчивостью.

Углеродистая сталь включает, в основном, железо и углерод. Это положительно сказывается на прочностных характеристиках стали, но также служит причиной хрупкости при изломе и трудностей при работе со сваркой.

Легированная сталь включает добавки из хрома, марганца и других химических элементов. В зависимости от их пропорций улучшаются основные характеристики металла: прочность, упругость, противостояние коррозии и т.д.

Виды арматуры по назначению

По назначению арматура в железобетонных конструкциях делится на:

Рабочую

Ее расположение следует вдоль пролета для компенсации растягивающего напряжения, которое возникает под собственным весом конструкции и от некоторых внешних нагрузок. Сечение и виды рабочей арматуры выбирают в согласии с расчетными показателями;

Распределительную

Необходима для распределения общей нагрузки между разными рабочими стержнями. Для этого рабочая арматура связывается между собой распределительной. Помимо распределения нагрузки этот вид армирования не допускает смещения стержней при заливке раствора. Соединение двух видов происходит путем сварки или проволочной скруткой. В результате связывания образуется каркас или сетка;

Монтажную

Используется для соединения рабочего и распределительного видов, удерживая их в точном расположении. Нередко при бетонировании монтажные элементы удаляются.

Виды арматуры по применению

Напрягаемая

Ее основная задача – скрепление бетонной конструкции от сильных растягивающих нагрузок. Поэтому она отличается повышенной прочностью и имеет необходимые допуски. Сфера применения: обустройство перекрытий при многоэтажном строительстве, возведение стен и колонн, строительство мостов и других конструкций с повышенными нагрузками. Напрягаемая арматура всегда является рабочей;

Ненапрягаемая

Применяется для пассивного армирования поперечного характера и укладывается в конструкцию без предварительного напряжения.

Классификация арматуры по прочности

Разделение арматуры по прочности связано с пределом текучести. Ранее применявшаяся классификация А1-А6 не отражала этого показателя в своем названии. Современные классы включают указание на прочностные характеристики в цифре, которая следует за маркировкой А.

Значения 240, 300, 400 и т.д. содержат данные о предельных прочностных характеристиках в Н/мм2. Указана предельная нагрузка, превышение которой приводит к деформации и разрушению конструкции.

Чем больше цифра в классе, тем прочнее стержень.

Изделия с маркировкой ниже 600 применяются при армировании сборных конструкций. Сооружения с большой напряженностью бетона требуют использования арматуры более высоких классов.

Краткая сводная информация по прочности и сфере применения каждого класса:

А240 – с гладкой поверхностью и наименьшим пределом прочности. Не допускается ее использование в качестве рабочей. Применяется как вспомогательный элемент для сдерживания основных стержней. Обладает хорошей устойчивостью к морозам, подлежит сварке;
А300 – допускается для рабочего армирования в частном малоэтажном строительстве, имеет кольцевой профиль по поверхности;
А400, А500 – наиболее распространены при армировании напряженных конструкций в частном и высотном строительстве;

А600 – используется для конструкций с предварительным напряжением. Основная сфера применения – многоэтажное строительство, промышленное производство;
А800, А1000 – наиболее прочные из всех типов. Применяются в высотных и многопролетных конструкциях (небоскребы, мосты, тоннели и т.д.).

Типы арматуры по ориентации в конструкции

Продольная

Необходима для принятия на себя растяжения и сжатия бетона по длине конструкции. Ее укладывают вдоль формы, которая затем заполняется бетонным раствором.

Поперечная

Укладывается с соблюдением перпендикуляра к продольной арматуре. Ее основные задачи:

компенсация напряжения бетона по бокам конструкции;
фиксация продольных прутьев во время заливки бетона;
распределение напряжения на продольные стержни.

Виды арматуры по типу профиля

Профиль или внешний вид может быть:

гладким с ровной поверхностью по всей длине стержня;
рифленым с разнообразными ребрами или насечками.

Выступы на поверхности увеличивают сцепление с бетонным раствором, что работает на упрочнение всего сооружения.

Выделяют три основных вида ребер:

1)   кольцевой по ГОСТу, его используют подавляющее число отечественных производителей;
2)   серповидный широко применяется в Европе, встречается у российских изготовителей;
3)   смешанный вариант стал внедряться недавно в классе А500 для повышенного сцепления арматуры с бетоном и повышения общей жесткости конструкции.

Полезно! На армирующем стержне можно найти бугорки, которые идут через определенное количество выступов на поверхности. По числу выступов можно быстро определить класс арматуры. А500 будет иметь по 5 насечек между отметками-бугорками.

Типы арматуры по способу изготовления

Строительные армирующие стержни производятся двумя основными способами.

Горячекатаная арматура

Стрежневой прокат данного вида производят из стальных блюмов прямоугольного сечения. Заготовку нагревают до пластичного состояния металла, прогоняют через прокат для получения необходимого сечения и остужают.

Горячекатаная арматура имеет более высокие прочностные характеристики и применяется в тех элементах конструкции, которые подвергаются наибольшему растяжению.

Изготавливается по ГОСТ 5781-82 .

Холоднодеформированная арматура

Необходимое сечение и форма стержня достигается без нагрева металла, а путем его механической обработки. Визуально арматура этого вида имеет характерный блеск на поверхности металла.

Этот вид легко поддается сварочным работам и достаточно устойчив к коррозии. В зависимости от сечения его можно использовать для армирования железобетона. Но привлекательный внешний вид делает основной сферой применения изготовление изделий, где арматура остается «на виду» (беседки, навесы и другие малые архитектурные формы).

Дополнительная маркировка арматурных прутьев

Для облегчения выбора армирующих элементов приведем еще ряд дополнительных маркировок, которые применяются производителями:

«С»: подлежит сварке;

«Н»: повышенная пластичность;

«Т»: термически уплотненное изделие по ГОСТ 10884-94;

«К»: обработанная антикоррозийными составами;

«У»: предназначенная для цикличных нагрузок.

Дополнительные обозначения ставятся после указания предела текучести.

Пример: А300С – это арматура, полученная горячекатаным методом, с пределом текучести 300 МПа и предназначенная для сварочных работ.

Основное о маркировке арматуры

Основная информация о металлопрокате и арматуре содержится буквенно-числовом обозначении класса, которое показывает:

марку арматуры;
ее общее назначение;
прочностные показатели.

Дополнительные обозначения указывают на возможность проведения сварки, обработку изделий термическим способом, антикоррозийными составами и другие нюансы.

При выборе изделий для армирования бетона необходимо учитывать их ориентацию в конструкции, тип профиля и вид стали, использованный при изготовлении арматуры.

Правильно подобранные элементы работают на повышение прочности бетонных конструкций, удерживают их от разрушений и повышают эксплуатационные характеристики всего сооружения.

Где получить подробную консультацию по видам и типам арматуры

Металлобаза «СтальСервис» реализует черный металлопрокат в Новокузнецке и на территории юга Кузбасса. В ассортименте компании представлена арматура из стали и стальных сплавов по ГОСТам, предназначенная для различных работ, включая армирование железобетонных конструкций. Поставщики компании – ведущие металлургические заводы России.

Опытные консультанты помогут выбрать подходящий вид и диаметр арматуры под конкретные задачи клиента и оформят заказ. Металлобаза предоставляет услуги бесплатной доставки приобретенной продукции на автомашинах грузоподъемностью 3 и 5 т с возможностью использования автокрана для погрузки/выгрузки металлопроката. Услуга доступна для городов Новокузнецк, Мыски, Междуреченск, Кемерово, Прокопьевск и других населенных пунктов на юге Кузбасса.

Для удобства клиентов мы также предлагаем дополнительные услуги по гибке и резке металлов.

Для заказа или получения бесплатной консультации по классификации и применению строительной арматуры звоните +7 (983) 227 8888. Мы с радостью поможем в любых ваших вопросах!

Купить арматуру в Новокузнецке по выгодной цене | СтальСервис

Узнайте стоимость арматуры в Новокузнецке оптом и в розницу в компании СтальСервис. Цены за метр и за тонну. Бесплатная доставка до клиента. Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Стоимость арматуры 18 мм в Новокузнецке

Купите арматуру диаметром 18 мм по оптовой цене за метр или тонну в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры 20 мм за метр или тонну в Новокузнецке

Купите арматуру диаметром 20 мм по оптовой цене в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры А500С и А500СП в Новокузнецке

Купите арматуру марки А500С и А500 СП оптом по выгодной стоимости в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры А400 за тонну в Новокузнецке

Купить арматуру марки А400 оптом или в розницу по выгодной стоимости в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры А3 за тонну в Новокузнецке

Купить арматуру класса А3 по оптовой или розничной цене в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Купить арматуру А1 по оптовой цене за тонну в Новокузнецке

Узнайте цену арматуры класса А1 для опта или розницы в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматурной сетки в Новокузнецке| СтальСервис

Купите арматурную сварную сетку в компании СтальСервис. Доставка во все города региона — Прокопьевск, Мыски, Междуреченск, Белово, Осинники, Калтан, Киселёвск. Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Виды арматуры ▷ классификация, назначение, применение

Виды и классы арматуры

Общая классификация арматуры

Выделяют 3 основных класса арматуры:

А – стержневая для основного каркаса;
Вр – проволочная для фиксации основных элементов между собой;
К – канатная, применяется в промышленных условиях для изготовления железобетонных конструкций

Далее за буквенным обозначением следует цифра:

1-6 по ранее применявшейся советской системе;
240-1000 по современной маркировке.

Чем выше цифра, тем прочнее арматурное изделие.

Таблица арматурных классов

Классы арматуры по маркам и видам

Виды арматуры по назначению

По назначению арматура в железобетонных конструкциях делится на:

Рабочую

Распределительную

Монтажную

Виды арматуры по применению

Напрягаемая

Ненапрягаемая

Классификация арматуры по прочности

Чем больше цифра в классе, тем прочнее стержень.

Краткая сводная информация по прочности и сфере применения каждого класса:

А240 – с гладкой поверхностью и наименьшим пределом прочности. Не допускается ее использование в качестве рабочей. Применяется как вспомогательный элемент для сдерживания основных стержней. Обладает хорошей устойчивостью к морозам, подлежит сварке;
А300 – допускается для рабочего армирования в частном малоэтажном строительстве, имеет кольцевой профиль по поверхности;
А400, А500 – наиболее распространены при армировании напряженных конструкций в частном и высотном строительстве;

А600 – используется для конструкций с предварительным напряжением. Основная сфера применения – многоэтажное строительство, промышленное производство;
А800, А1000 – наиболее прочные из всех типов. Применяются в высотных и многопролетных конструкциях (небоскребы, мосты, тоннели и т.д.).

Типы арматуры по ориентации в конструкции

Продольная

Поперечная

Укладывается с соблюдением перпендикуляра к продольной арматуре. Ее основные задачи:

компенсация напряжения бетона по бокам конструкции;
фиксация продольных прутьев во время заливки бетона;
распределение напряжения на продольные стержни.

Виды арматуры по типу профиля

Профиль или внешний вид может быть:

гладким с ровной поверхностью по всей длине стержня;
рифленым с разнообразными ребрами или насечками.

Выделяют три основных вида ребер:

Типы арматуры по способу изготовления

Строительные армирующие стержни производятся двумя основными способами.

Горячекатаная арматура

Изготавливается по ГОСТ 5781-82 .

Холоднодеформированная арматура

Дополнительная маркировка арматурных прутьев

«С»: подлежит сварке;

«Н»: повышенная пластичность;

«Т»: термически уплотненное изделие по ГОСТ 10884-94;

«К»: обработанная антикоррозийными составами;

«У»: предназначенная для цикличных нагрузок.

Дополнительные обозначения ставятся после указания предела текучести.

Основное о маркировке арматуры

марку арматуры;
ее общее назначение;
прочностные показатели.

Где получить подробную консультацию по видам и типам арматуры

Для удобства клиентов мы также предлагаем дополнительные услуги по гибке и резке металлов.

Купить арматуру в Новокузнецке по выгодной цене | СтальСервис

Стоимость арматуры 18 мм в Новокузнецке

Цена арматуры 20 мм за метр или тонну в Новокузнецке

Цена арматуры А500С и А500СП в Новокузнецке

Цена арматуры А400 за тонну в Новокузнецке

Цена арматуры А3 за тонну в Новокузнецке

Купить арматуру А1 по оптовой цене за тонну в Новокузнецке

Цена арматурной сетки в Новокузнецке| СтальСервис

Четыре класса политики обучения с подкреплением | Автор Wouter van Heeswijk, PhD

Всесторонняя классификация стратегий решения для обучения с подкреплением

Изображение Ганса Браксмайера с сайта Pixabay

Политики обучения с подкреплением (RL) окутаны определенной мистикой. Проще говоря, политика π: s → a — это любая функция, которая возвращает допустимое действие для решения проблемы. Не меньше, не больше. Например, вы можете просто выполнить первое действие, которое придет вам в голову, выбрать действие наугад или запустить эвристику. Однако что делает RL особенным, так это то, что мы активно предвидим последствия решений и учимся на своих наблюдениях; поэтому мы ожидаем некоторого разума в нашей политике. В своей концепции последовательного принятия решений[1] Уоррен Пауэлл утверждает, что существует четыре класса политик для RL. Методы всех четырех классов широко используются в разных областях, но еще не получили всеобщего признания. В этой статье будет представлено краткое — и, несомненно, неполное — введение в эту классификацию стратегий решения.

Прежде чем перейти к обучению с подкреплением, давайте сначала немного освежим нашу память об аналитических решениях. Как правило, мы стремимся сформулировать задачу RL в виде модели марковского процесса принятия решений (MDP). Если мы останемся ближе к MDP, целью обучения с подкреплением будет решение соответствующей системы уравнений Беллмана и, таким образом, нахождение оптимальной политики π* :

уравнения Беллмана для MDP. Нахождение оптимальной политики π* дает функции оптимального значения В(с) 9π*(s’) , что мы делаем только в одном из четырех классов политик. Таким образом, мы можем сформулировать нашу цель следующим образом:

Функция вознаграждения на временном горизонте. Оптимальная политика π* максимизирует совокупное вознаграждение.

Для оптимизации модели MDP существует два основных подхода: (i) итерация политики и (ii) итерация значения. Итерация политики исправляет политику, вычисляет соответствующее значение политики и впоследствии обновляет политику, используя новое значение. Алгоритм выполняет итерацию между этими шагами до тех пор, пока политика не станет стабильной. Итерация значения на самом деле основана на очень похожих шагах (см. рисунок ниже), но направлена на прямое максимизирование функций значения и только после этого обновляет политику. Обратите внимание, что поиск функций оптимального значения равен поиску оптимальной политики; либо достаточно для решения системы уравнений Беллмана.

Сравнение итерации политики (слева) и итерации значения (справа). Обратите внимание на итеративный характер итерации политики и оператор максимума в итерации значения. Адаптировано из Sutton & Barto [2]

Большинство — если не все — алгоритмы RL основаны либо на итерации политики, либо на итерации значения (или на их комбинации). Поскольку используемые методы моделирования обычно не гарантируют нахождение оптимальных политик, в RL мы говорим о политике , аппроксимации и значении , аппроксимации соответственно. Пауэлл утверждает, что обе стратегии можно разделить на два класса, что дает в общей сложности четыре класса, которые мы вскоре обсудим. Просто некоторые основные обозначения, и мы готовы к работе:

s : состояние (информация, необходимая для принятия решения)

a : действие (возможная операция над состоянием)

π : политика (сопоставление состояния с действием)

базис 8 0 : 90 функции из состояния)

θ : веса признаков (параметризация политики)

t : эпоха времени (дискретный момент времени)

R : функция вознаграждения (прямое вознаграждение за выполнение действий в состоянии)

0002 V : функция значения (вознаграждение нижестоящего уровня за определенное состояние)
В приближенных решениях политики мы напрямую изменяем саму политику. Такие стратегии решения, как правило, работают лучше всего, когда политика имеет четкую структуру. Мы можем выделить два класса: PFA и CFA.
Аппроксимация функции политики (PFA)
Аппроксимация функции политики (PFA) по существу представляет собой параметризованную функцию политики. Подключение состояния напрямую возвращает допустимое действие. Линейный PFA может выглядеть так:
Пример аппроксимации функций политики (PFA)
Основная задача здесь состоит в том, чтобы найти соответствующие базисные функции ϕ(s) , которые охватывают суть процесса принятия решений. Для этого необходимо хорошее понимание структуры проблемы. Усилия по проектированию можно облегчить, выбрав более общие представления функций, такие как нейронная сеть (сети акторов), используя состояние в качестве входных данных и выводя действие. Недостатком таких представлений PFA является то, что настройка параметров становится сложнее, а интерпретируемость страдает. Несмотря на это, необходимо четкое понимание структуры проблемы. π ограничено политикой π и его параметризация θ , что обычно дает меньшее пространство действия, чем исходное. Обратите внимание, что простейшая форма CFA — это просто жадная эвристика, однако модифицированная функция вознаграждения может включать в себя элементы исследования. Вычислительные усилия на итерацию, вероятно, выше, чем для PFA (из-за шага максимизации), но требуется меньше усилий при проектировании.
Приблизительные значения явно учитывают последующее влияние текущих решений с учетом всего горизонта принятия решений. Напоминаем, что функции оптимальной стоимости приравниваются к оптимальной политике; они оба дают идентичные решения уравнений Беллмана. Аппроксимация стоимости может быть подходящей, когда структура политики не выдающаяся или мы не можем должным образом контролировать последующие эффекты текущих решений.
Аппроксимация функции ценности (VFA)
Аппроксимация функции ценности (VFA) представляет последующие значения как функцию. Одна из проблем с уравнением Беллмана заключается в том, что после совершения действия случайные события могут привести нас ко многим новым состояниям s’∈ S’ . Таким образом, для каждого действия мы должны учитывать значение всех достижимых состояний с’ и вероятность попадания в них. VFA обходят эту проблему, заменяя член стохастического ожидания детерминированной функцией аппроксимации В_т(с_т,а_т) . В канонической форме VFA выглядит так:
Пример аппроксимации функции ценности (VFA)
Простейшая VFA — это справочная таблица, в которой мы храним средние наблюдаемые значения для каждой пары состояние-действие. Достаточное количество итераций позволяет нам узнать точные значения для каждой пары, но это редко поддается вычислительной обработке. Поэтому мы обычно прибегаем к функциям, которые фиксируют суть состояния, которые мы можем разработать или извлечь вручную, например, с помощью автокодировщиков. Таким образом, мы фиксируем значения состояния-действия в компактных функциях (например, в сети критиков) и настраиваем веса признаков путем наблюдения.
Прямая аппроксимация с опережением (DLA)
Разработка VFA обычно требует хорошего понимания структуры проблемы, хотя нейронные сети в некоторой степени решают эту проблему (за счет дополнительной настройки). Вместо того, чтобы выводить явную функцию, аппроксимация с прямым просмотром вперед (DLA) просто производит выборку нисходящих значений. DLA может быть представлен следующим образом:
Пример аппроксимации прямого просмотра (DLA)
Следует признать, что это уравнение выглядит довольно громоздким, но на самом деле может быть самым простым из всех. Условия ожидания подразумевают, что мы делаем выборку из будущего и применяем некоторую (субоптимальную) политику для оценки последующих значений. Принимая во внимание, что мы максимизируем все возможные действия в текущий момент времени t , для будущих временных эпох t’ мы обычно используем более легкую в вычислительном отношении политику (например, эвристику) и/или упрощенное представление проблемы (например, предполагая идеальное предвидение). Стратегия DLA имеет свои собственные проблемы (выборка сценариев, методы агрегирования и т. д.), но, в отличие от трех других политик, она не требует оценки функции (поэтому нет, замена «функции» на «упреждающий просмотр» — это не просто семантика). Таким образом, он часто служит последним средством для решения сложных проблем, с которыми не срабатывают три другие стратегии.
Было бы упущением не упомянуть возможности объединения стратегий из нескольких классов. Например, классическая структура актер-критик содержит элементы как PFA (актер), так и VFA (критик). Однако существует гораздо больше комбинаций, таких как встраивание VFA в качестве нижестоящей политики в алгоритм прямого просмотра. Комбинированные стратегии могут сводить на нет недостатки друг друга, часто давая превосходные результаты по сравнению с одноклассовыми решениями.
Согласно Пауэллу, практически любую стратегию решения можно отнести к одному (или нескольким) из четырех классов политик. Кроме того, из классификации можно сделать несколько интересных выводов:
Нет универсального решения. Несмотря на то, что существуют некоторые эмпирические правила, несколько стратегий могут дать хорошие решения. Наглядный пример этого утверждения можно найти у Пауэлла и Мейзеля [3], где демонстрируются реализации всех четырех стратегий решения одной и той же проблемы.
Академикам нравится элегантность. PFA и VFA, по-видимому, наиболее популярны в академических кругах. В конце концов, есть определенная математическая красота в том, чтобы зафиксировать сложную политику принятия решений в одной функции.
Промышленность любит результаты. Когда проблемы становятся слишком большими или сложными, CFA и DLA могут дать удивительно хорошие результаты. Несмотря на то, что мы больше полагаемся на грубую силу и перечисление, усилия по проектированию существенно меньше.
Все имеет свою цену. Всегда есть компромиссы между удобством, трудоемкостью проектирования, вычислительной сложностью, интерпретируемостью и т. д. Природа проблемы определяет вес этих компромиссов.
Классификация имеет ключевое значение. Существует много сообществ RL, много методов, много стилей обозначений, много алгоритмов. Чтобы оптимизировать домен и способствовать продвижению, необходима четкая всеобъемлющая структура.
[1] Пауэлл, Уоррен Б. «Единая структура стохастической оптимизации». Европейский журнал операционных исследований 275.3 (2019): 795–821.
[2] Саттон, Ричард С. и Эндрю Г. Барто. Обучение с подкреплением: введение . MIT Press, 2018.
[3] Пауэлл, Уоррен Б. и Стефан Мейзел. «Учебное пособие по стохастической оптимизации в энергетике — Часть II: Иллюстрация накопления энергии». IEEE Transactions on Power Systems 31.2 (2015): 1468–1475.
Мультиклассовая классификация — Один против всех и Один против одного | Amey Band
Рисунок 1: Фото через Krishijagran.com
Существует в первую очередь три типа машинного обучения:
Наблюдаемое
Неконтролируемое
Усиление
Под наблюдением машины, обучающиеся на , и класса . Мы используем метод регрессии для прогнозирования целевых значений непрерывных переменных, например для прогнозирования заработной платы сотрудника. Напротив, мы используем метод классификации для прогнозирования меток классов для заданных входных данных.
При классификации мы разрабатываем модель классификатора, затем обучаем ее, используя входные данные поезда, а затем классифицируем тестовые данные по нескольким меткам классов, присутствующим в наборе данных.
Что такое мультиклассовая классификация?
Бинарная классификация в сравнении с многоклассовой классификацией
Один против всех
Один против одного
Выводы
Давайте разберемся с концепцией в деталях,
Рис. .com
Когда мы решаем задачу классификации, имеющую только две метки классов, нам становится легко фильтровать данные, применять любой алгоритм классификации, обучать модель с помощью отфильтрованных данных и прогнозировать результаты. Но когда у нас есть более двух экземпляров класса во входных данных поезда, может быть сложно анализировать данные, обучать модель и прогнозировать относительно точные результаты. Чтобы обрабатывать эти несколько экземпляров классов, мы используем мультиклассовую классификацию.
Мультиклассовая классификация — это метод классификации, который позволяет нам классифицировать тестовые данные по нескольким меткам классов, присутствующим в обученных данных, в качестве прогноза модели.
В основном существует два типа методов многоклассовой классификации:
Один против всех (один против всех)
Один против одного
Рисунок 3: Фото с сайта utkuufuk.com
Двоичная классификация
В наборе данных присутствуют только два экземпляра класса.
Требуется только одна модель классификатора.
Матрицу путаницы легко вывести и понять.
Пример. Проверка электронной почты на наличие спама, прогнозирование пола на основе роста и веса.
Многоклассовая классификация
В наборе данных присутствует несколько меток классов.
Количество моделей классификатора зависит от метода классификации, к которому мы применяем.
One vs. All:- экземпляров N-класса затем N моделей бинарного классификатора
One vs.
Матрицу путаницы легко вывести, но сложно понять.
Пример:- Проверьте, является ли фрукт яблоком, бананом или апельсином.
В классификации «один против всех» для набора данных экземпляров N-класса мы должны сгенерировать модели N-бинарного классификатора. Количество меток классов, присутствующих в наборе данных, и количество сгенерированных двоичных классификаторов должны совпадать.
Рисунок 4: Фото с сайта cc.gatech.edu
Как показано на изображении выше, у нас есть три класса, например, тип 1 для зеленого, тип 2 для синего и тип 3 для красного.
Теперь, как я уже говорил вам ранее, мы должны сгенерировать такое же количество классификаторов, сколько меток классов присутствует в наборе данных, поэтому мы должны создать здесь три классификатора для трех соответствующих классов.

Классификатор 1:- [Зеленый] против [Красный, Синий]
Классификатор 2:- [Синий] против [Зеленый, Красный]
Классификатор 3:- [Красный] против [Синий, Зеленый ]
Теперь, чтобы обучить эти три классификатора, нам нужно создать три обучающих набора данных. Итак, давайте рассмотрим, что наш первичный набор данных выглядит следующим образом:
Рисунок 5: Первичный набор данных
Вы можете видеть, что в наборе данных есть три метки класса: Зеленый , Синий, и Красный . Теперь нам нужно создать обучающий набор данных для каждого класса.

Здесь мы создали обучающие наборы данных, поставив +1 в столбце класса для этого значения функции, которое соответствует только этому конкретному классу. Для стоимости остальных функций мы ставим -1 в столбце класса.
Рисунок 6: Набор обучающих данных для Зеленый класс у нас есть значения признаков x1, x2, x3, и соответствующее значение класса равно G, что означает, что эти значения признаков принадлежат классу G. Таким образом, мы ставим значение +1 в столбце класса для соответствия зеленого типа. Затем мы применили то же самое для входных данных поезда x10, x11, x12.
Для остальных значений признаков, не соответствующих классу Грина, в столбце их класса ставится -1.
Надеюсь, вы поняли, что такое создание обучающих наборов данных.
Теперь, после создания обучающего набора данных для каждого классификатора, мы предоставляем его нашей модели классификатора и обучаем модель, применяя алгоритм.
Рисунок 8: Фото с сайта researchgate.net
После обучения модели, когда мы передаем входные тестовые данные в модель, эти данные рассматриваются как входные данные для всех сгенерированных классификаторов. Если есть вероятность того, что наши входные тестовые данные относятся к определенному классу, то классификатор, созданный для этого класса, дает положительный ответ в виде +1 , а все остальные модели классификаторов дают отрицательную реакцию в виде -1 . Точно так же модели бинарных классификаторов предсказывают вероятность соответствия соответствующим классам.
Анализируя оценки вероятности, мы прогнозируем результат как индекс класса, имеющий максимальную оценку вероятности.
Рисунок 9: Фото со SlidePlayer.com

Давайте разберемся на одном примере, взяв значения трех тестовых функций как y1, y2 и y3 соответственно.
Мы передали тестовые данные в модели классификатора. Мы получили результат в виде положительного рейтинга, полученного из классификатора класса Green с оценкой вероятности ( 0,9) .
Снова Мы получили положительную оценку от класса Blue с оценкой вероятности (0,4) вместе с с и с отрицательной оценкой классификации от оставшегося классификатора Red .
Следовательно, основываясь на положительных ответах и решающей оценке вероятности, мы можем сказать, что наш тестовый ввод принадлежит Зеленый класс.
Посмотрите на приведенный ниже пример подбора мультиклассовой модели логистической регрессии
с использованием встроенной методики one vs. rest (OvR) .
#Импорт модели LogisticRegression() из scikit_learn
из sklearn.datasets import make_classification
из sklearn.linear_model import LogisticRegression#define dataset
n_classes=4, random_state=1)#определить модель классификации
Multiclass_model = LogisticRegression(multi_class='ovr')#подходящая модель
Multiclass_model.fit(X_train, y_train)#сделать окончательные прогнозы
y_pred = model.predict(X_train)
Рисунок 10: Фото с сайта ScienceDirect.com
In One-vs -Одна классификация, для набора данных экземпляров N-класса , мы должны сгенерировать модели N* (N-1)/2 бинарных классификаторов. Используя этот подход к классификации, мы разделили первичный набор данных на один набор данных для каждого класса, противоположного каждому другому классу.

В приведенном выше примере у нас есть задача классификации трех типов: Зеленый , Синий и Красный (N=3).
Мы делим эту задачу на N* (N-1)/2 = 3 задач бинарного классификатора:
Классификатор 1: зеленый против синего
Классификатор 2: зеленый против красного
Классификатор 3: синий vs. Red
Каждый двоичный классификатор предсказывает одну метку класса. Когда мы вводим тестовые данные в классификатор, в результате получается модель с большинством подсчетов.
Поскольку у вас возникла идея работы с мультиклассовой классификацией One vs. All , работать с большими наборами данных, содержащими множество экземпляров классов, сложно.
Поскольку мы генерируем такое количество моделей классификаторов и обучаем их этим моделям, мы создаем столько входных обучающих наборов данных из первичного набора данных.

В мультиклассовой классификации One vs.