+7 (495) 720-06-54
Пн-пт: с 9:00 до 21:00, сб-вс: 10:00-18:00
Мы принимаем он-лайн заказы 24 часа*
 

Сколько десантников помещается в ил 76: Предельно малые высоты. Работы по десантированию грузов и военной техники из военно-транспортного самолета Ил-76 с предельно малых высот — Десантура.ру

0

Предельно малые высоты. Работы по десантированию грузов и военной техники из военно-транспортного самолета Ил-76 с предельно малых высот — Десантура.ру

01.05.2009

Николай Таликов
Заместитель Генерального директора — Генерального конструктора ОАО «Авиационный комплекс имени С.В. Ильюшина»

В 1966 г. Центральным научно-исследовательским институтом Министерства обороны СССР (30 ЦHИИ МО) была издана книга «Десантно-транспортное оборудование летательных аппаратов (краткий обзор по материалам иностранной печати)». Автор книги — старший научный сотрудник этого института инженер-майор К.В. Грибовский (1). В аннотации книги указано, что «обзор представляет интерес для большого круга специалистов, связанных с работами по транспортировке грузов на ЛА, для работников конструкторских бюро промышленности и офицерского состава ВДВ и ВВС». И действительно, эта очень интересная по содержанию книга стала настольной для конструкторов ОКБ С.В. Ильюшина, которые в то время приступили к разработке военно-транспортного самолета Ил-76, причем эта книга и сегодня не потеряла своей актуальности.

Десантирование БМД-1 с системой маловысотного десантирования П-219

В этой статье не будет описываться ход работ по созданию самолета Ил-76, так как за прошедшие тридцать семь лет это уже неоднократно сделано другими авторами. Темой этой статьи является разработка системы десантирования воинских грузов и техники из военно-транспортного самолета Ил-76 с предельно малых высот, но некоторые моменты создания самолета все же придется затронуть — без этого просто невозможно обойтись.

Одним из первоочередных организационных мероприятий в ОКБ в начале работ по самолету Ил-76 стало создание конструкторского подразделения, которое должно было разрабатывать десантно-транспортное оборудование и устанавливать вооружение на самолет. Такое подразделение было сформировано в ноябре 1967 г. Новое конструкторское бюро (КБ-7) возглавил заместитель главного конструктора Радий Петрович Папковский (в 1975 г. он стал главным конструктором по самолету Ил-76, а в 1982 г. возглавил службу эксплуатации ОКБ им. С.В. Ильюшина с одновременным выполнением обязанностей главного конструктора самолета Ил-76 и его модификаций, а также дальнего противолодочного самолета Ил-38). В состав этого конструкторского подразделения вошел отдел «СУ» (специальных установок), который возглавил Дмитрий Иванович Коклин.

Отдел в свою очередь состоял из трех конструкторских бригад, две из них занимались вопросами вооружения и руководили ими ведущие конструкторы Александр Hиколаевич Туркин и Василий Павлович Щетинин, а третья бригада, которую возглавил ведущий конструктор Сергей Иванович Сумачев, разрабатывала новое для ОКБ С.В. Ильюшина десантно-транспортное оборудование. Это подразделение, по сути, и возглавило в ОКБ решение вопросов боевого применения самолета.

Д.И. Коклин и А.H. Туркин работали в ОКБ С.В. Ильюшина практически со времени его образования и имели к тому времени огромнейший опыт создания систем вооружения для самолетов — от штурмовика Ил-2 до дальнего противолодочного самолета Ил-38. Эти прекрасные конструкторы относились к «ильюшинской гвардии» и пользовались в ОКБ большим уважением и заслуженным авторитетом.

И если в бригадах Туркина и Щетинина работали в основном кадровые ильюшинцы, имевшие опыт работ по созданию многих самолетов, то бригада Сумачева только начинала создаваться. В нее вошли конструкторы, переведенные из других конструкторских подразделений, а также только что закончившие институты и прибывшие в ОКБ молодые специалисты.

Огромную помощь в работе на первом этапе нам оказало ОКБ О.К. Антонова, которое к середине 1960-х гг. создало уже четыре военно-транспортных самолета: Ан-8, Ан-12, Ан-26 и Ан-22 (они до сих пор находятся на вооружении военно-транспортной авиации нашей страны). Замечу, что в то время мы еще не знали, что такое «жесткая конкуренция» между ОКБ различных Генеральных конструкторов. Антоновцы учили нас и передавали нам свой огромный многолетний опыт, ведь мы вместе работали во имя усиления обороноспособности тогда еще единой нашей Родины.

И эта дружная работа дала свои плоды: в довольно короткий срок был создан военно-транспортный самолет Ил-76 и вместе с ним — его десантно-транспортное оборудование.

Первый полет первого опытного самолета Ил-76 СССР-86712 (серийный номер 0101) состоялся 25 марта 1971 г., командир экипажа — Э.И. Кузнецов (

2). На первом опытном самолете проводились летные испытания по определению летно-технических и взлетно-посадочных характеристик самолета, а также оценочные испытания по определению устойчивости и управляемости самолета при десантировании одиночных грузов и полного количества личного состава.

Первый серийный самолет Ил-76 (СССР-76500), участвовавший в отработке десантно-транспортного оборудования.

Впервые самолет Ил-76 появился в войсках в ноябре 1973 г. на учениях под Одессой: тогда с него было выполнено десантирование 115 парашютистов, а затем последовал период напряженной работы по испытаниям самолета по боевому применению с отработкой всего десантно-транспортного оборудования самолета. Ведущим инженером по летным испытаниям самолета был В.С. Кругляков. Ведущий летчик-испытатель А.М. Тюрюмин (

3). Испытания проводились на первом серийном самолете Ил-76 СССР-76500 (серийный номер 0104) на базе 339-го ордена Суворова III-ей степени военно-транспортного авиационного полка в г. Витебске, командир полка полковник А.Е. Черниченко (в 1992 г. полк в полном составе передан в ВВС Республики Беларусь, а сегодня составляет основу белорусской авиакомпании «Трансавиаэкспорт»).

Успешные результаты испытаний самолета Ил-76 позволили с первого дня эксплуатации выполнять все предписанные ему задачи. Об этом свидетельствуют и результаты войсковых учений «Весна-75» (начало марта 1975 г.), в которых принимал участие и 339-й военно-транспортный авиационный полк, к тому времени уже переучившийся на самолеты Ил-76. В успешных результатах испытаний огромная заслуга всего ОКБ им. С.В. Ильюшина, опытного производства и летно-испытательного комплекса предприятия. Здесь нельзя не отметить и роль конструкторского подразделения ОКБ, которое занималось вопросами боевого применения самолета. Уникальная работа находилась под постоянным контролем Генерального конструктора Г.В. Новожилова, который проводил совещания по всем этапам этой работы, с его участием проходили войсковые учения и показы результатов руководителям страны и командованию Министерства обороны.

А.М. Тюрюмин.

Естественно, в этом заслуга и наших смежных предприятий, особенно Московского агрегатного завода «Универсал» (разработчик средств десантирования грузов и техники, в то время предприятие возглавлял главный конструктор А.И. Привалов) и московского Hаучно-исследовательского института автоматических устройств (разработчик парашютных систем для десантирования личного состава, техники и воинских грузов, начальник института О.В. Рысев).

Работа проходила под личным контролем командующего ВДВ Героя Советского Союза генерала армии В.В. Маргелова (1908—1990) и командующего ВТА генерал-полковника Г.Н. Пакилева (1920—2007). Это были уникальные люди и прекрасные командующие, которые думали, прежде всего, о деле, которому служили. О В.Ф. Маргелове, легендарном командующем, «дяде Васе», как уважительно и с сыновней любовью его называли в войсках, которыми он командовал в общей сложности в течение 21 года, написано немало. Звание Героя Советского Союза он получил в годы Великой Отечественной — за форсирование Днепра. О Г.Н. Пакилеве, который был председателем макетной комиссии по самолету Ил-76 и сыграл немалую роль в создании и становлении одного из лучших ильюшинских самолетов, уверен, еще напишут — он этого заслужил (
4
).

Здесь нельзя не упомянуть и специалистов ВВС, ГК HИИ ВВС (8 ГНИКИ ВВС им. В.П. Чкалова), ВТА, ВДВ (заместителя командующего ВДВ генерал-лейтенанта Н.Н. Гуськова и сменившего его генерал-лейтенанта В.М. Лебедева, а также НТК ВДВ и его руководителя генерал-майора Л.З. Коленко), которые также принимали участие в разработке и испытаниях десантного оборудования и самолета в целом. В те годы в НТК ВДВ служили уникальные специалисты — В.К. Парийский, В.И. Сметанников, А.А. Петриченко, Ю.А. Бражников, Б.М. Островерхов. Наши работы находились под контролем штаба ВВС, их курировал полковник В.Ф. Бельский.

Нельзя не отдать должного нашим друзьям-коллегам (а теперь, к сожалению, соперникам) из ОКБ О.К. Антонова, особенно подразделению, которое в настоящее время возглавляет главный конструктор В.И. Богайчук (сегодняшние работы по военно-транспортным самолетам Ил-76МФ и Ан-70 — яркий пример конкуренции, но здесь, как мне кажется, больше вопросов «политических», нежели технических).

С принятием военно-транспортного самолета Ил-76 на вооружение не закончились работы по расширению его боевых возможностей: они постоянно проводились и проводятся даже сейчас, спустя уже 37 лет после создания самолета.

Одним из вопросов расширения боевых возможностей самолета является разработка методики и средств десантирования воинских грузов и техники с предельно малых высот.

Идея низковысотного десантирования грузов не нова, этой проблемой еще до Второй мировой войны занимались во многих странах, в том числе и в СССР. Теоретические расчеты показывали, что грузы, допускающие большие перегрузки порядка 1500 g, можно приземлять со скоростями до 70 м/с без парашюта и амортизаторов, полагая, что необходимый ход амортизации в 15—20 см при такой силе удара обеспечат грунт (снег, земля) и поглощение энергии самим грузом за счет внутреннего трения, упругих и остаточных, но допускаемых деформаций. Многие грузы сами по себе, независимо от прочности упаковки, могут выдерживать практически неограниченные перегрузки (например, жидкости и сыпучие материалы). Еще большее количество грузов (например, обмундирование и перевязочные материалы) обладают столь высокими собственными амортизационными свойствами, что не повреждаются практически при любой скорости приземления, тем более что эта скорость невелика из-за малого удельного веса самих материалов и сопротивления воздуха на очень коротком пути, гасящего начальную скорость груза, равную скорости самолета в момент десантирования. Таким образом, целый ряд грузов можно сбрасывать с самолета без парашютов, что и подтверждается практикой беспарашютного сбрасывания.


Страница 1 — 1 из 7
Начало | Пред. | 1 2 3 4 5 | След. | Конец | Все


Автор:  Николай ТАЛИКОВ

«Антей», «Руслан» и Ил-76 против Lockheed и Boeing

1 июня — День военно-транспортной авиации России. Этим войскам, которые вносят громадный вклад в обеспечение обороноспособности страны, исполняется 84 года. За длительную историю своего существования они проделали громадную работу, способствуя победе советского, а теперь российского оружия. Парк ВТА постоянно обновлялся за счет принятия на вооружение уникальных крылатых машин, которым принадлежит множество мировых рекордов по грузоподъемности, дальности и скорости полета.

Гонка грузоподъемности

В военно-транспортной авиации существует давнее соперничество между США и Советским Союзом, а теперь и его правопреемницей — Россией. Соперничают, прежде всего, гиганты, способные переносить по воздуху наибольшее количество тонн и кубометров полезного груза.

Начиная с 1963 года, пальмой первенства обладал американский Lockheed C-141 Starlifter, грузоподъемность которого составляла 29 тонн. Но в 1969 году вперед вырвался Ан-22 «Антей». Он побил американца не только по тоннажу перевозимых грузов — 60 тонн, но и по их габаритам. Потому что это был первый широкофюзеляжный самолет ВТА.

Лидерство Советского Союза продержалось до 1971 года, когда в небо поднялся разработанный компанией Lockheed супертяжеловес С-5А Galaxy. Он увеличил мировой рекорд грузоподъемности в полтора раза, доведя его до 93 тонн. С-5А Galaxy также был построен по широкофюзеляжной схеме. В грузовой отсек могли войти шесть вертолетов UH-64A «Апач», танк M1 и два вертолета UH-1 «Ирокез» или пять бронетранспортеров М113 и 16 автомобилей «джип». При десантировании борт мог перевозить в герметичном отсеке 270 парашютистов с вооружением.

Долгих 11 лет «американец», и поныне находящийся в составе ВТА США, никого к себе близко не подпускал. Но в 1982 году ОКБ Антонова выпустило в полет Ан-124 «Руслан». До сих пор он является рекордсменом среди военно-транспортных самолетов мира. Правда, есть еще Ан-225 «Мрия» («Мечта»), у которого грузоподъемность доведена до фантастической цифры в 250 тонн. Однако он сделан в единственном экземпляре, и в соревновании серийных машин принимать участия не имеет права. К тому же самолет является, по сути, музейным экспонатом, поскольку уже очень давно не поднимался в небо.

Звездопад рекордов

Впервые Ан-124 был предъявлен авиационным специалистам и широкой публике в мае 1985 года на XXVI аэрокосмическом салоне в Ле Бурже. Западные журналисты сразу же окрестили его «русским чудом». Однако представители «Локхида», которые, естественно, пропагандировали свои машины, начали активно внедрять в массы мысль о том, что характеристики в рекламных проспектах могут не соответствовать действительности. Поскольку никто «Руслана» в настоящем деле не видел.

Чтобы опровергнуть эти инсинуации, в июле Ан-124 начал устанавливать один за другим мировые рекорды. Всего за две недели был зарегистрирован 21 рекорд. И самый феноменальный из них — подъем на высоту 10750 метров груза массой 171,219 тонны. «Лучший в мире» «Галакси» до того поднимал 111,461 тонны на высоту 2000 метров. На том полемика и завершилась.

А в 1987 году был побит рекорд дальности беспосадочного перелета по замкнутому маршруту, который прежде принадлежал стратегическому бомбардировщику В-52 и равнялся 18 245,5 км. Ан-124 пролетел вдоль границ Советского Союза, преодолев расстояние в 20 151 км. При этом взлетная масса достигла рекордной величины в 455 тонн.

После того, как новый транспортный самолет с уникальными возможностями освоили в частях ВВС, рекорды стали бить военные экипажи. 1 декабря 1990 года начался кругосветный перелет на машине 235-го военно-транспортного авиаполка, продолжавшийся 72 ч 16 мин летного времени. Было преодолено 50 005 км по маршруту Австралия (Мельбурн) — Южный полюс — Северный полюс — Австралия с промежуточными посадками в Бразилии (Рио-де-Жанейро), Марокко (Касабланка) и СССР (Воздвиженка). В этом перелете были установлены 7 мировых рекордов скорости полета.

Развод с «Антоновым»

«Руслан», несомненно, прекрасная машина. Однако не без недостатков. Так, например, в результате совместных тренировок с ВДВ было решено отказаться от десантирования с Ан-124 живой силы. Поскольку оно сильно осложняется аэродинамическими характеристиками самолета. И это вполне закономерно, поскольку «Руслан» разрабатывался, прежде всего, для транспортирования к месту старта космических и стратегических ракет, а также элементов пусковых установок. Также была идея (не реализованная) проводить с помощью Ан-124 воздушный старт стратегических ракет.

Проблемы использования «Руслана» в составе ВТА России резко возросли сразу же после произошедшего на Украине переворота. Однако они вполне решаемы, поскольку в ВТА России эксплуатируется всего лишь 15 самолетов. И с проблемой их плановых ремонтов вполне справляется авиазавод в Ульяновске.

Главной же машиной ВТА является самолет Ил-76. На вооружении состоят 140 «воздушных большегрузов». Еще 100 находятся на хранении. И 40 самолетов, заказанных авиапрому, поступят в части ВТА в скором времени.

Главная машина ВТА

Ил-76 — машина немолодая. Свой первый полет самолет совершил в 1971 году, а поступил на вооружение три года спустя. Но вместе с тем машина абсолютно современная, поскольку Ил-76 постоянно модернизируется, вследствие чего его грузоподъемность возросла с 30 до 60 тонн. Постоянно совершенствуется авионика. Двигатели становятся более мощными и экономичными, а также «экологичными» с точки зрения выброса и шума. Современные транспортные машины оснащены почти такими же мощными средствами РЭБ, как и истребители. И способны отстреливаться из двух пушек, расположенных в фюзеляже. Есть и 4 точки подвески, которые могут использоваться как для ракетно-бомбового вооружения, так и для подвесных топливных баков.

Во время войны в Афганистане Ил-76 показал себя как наиболее эффективный транспортник, способный работать в зоне ПВО противника. На его долю пришлось 90% всех перевозок техники и живой силы. Были потеряны лишь две машины.

При этом эксплуатационный запас у самолета огромный, его реальные характеристики значительно превышают указанные в ЛТХ. Еще в 1975 году, когда Ил-76 было предписано не брать на борт более 40 тонн груза, он установил целую серию впечатляющих мировых рекордов.

В июле 1975 года на первом серийном самолете Ил-76 экипаж «Заслуженного летчика-испытателя СССР», Героя Советского Союза Я.И.Берникова в полете с грузом массой 70 121 кг достиг высоты 11 875 м. В этот же день экипаж «Заслуженного летчика-испытателя» А. М. Тюрюмина в полетах по замкнутому маршруту показал рекордную среднюю скорость (857,657 км/ч с грузом 70 т на дальность 1 000 км; с грузом 70 т на дальности 2 000 км достигнута рекордная средняя скорость 856,697 км/ч.). Несколько дней спустя экипаж А. М. Тюрюмина в полете с грузом 40 т по замкнутому маршруту протяженностью 5 000 км достиг рекордной средней скорости — 815,968 км/ч. Всего в эти дни на самолете Ил-76 было установлено 25 мировых рекордов.

Что же касается самой последней модификации — Ил-76МД-90А, — это глубокая модернизация машины, по сути, новый самолет. Прототип впервые поднялся в небо в 2012 году, первый серийный самолет произведен в 2014 году.

Если сравнивать Ил-76 с самолетами того же класса и назначения, то он наиболее близок по возможностям к американскому Boeing C-17 Globemaster III, который был принят на вооружение в 1993 году.

Всего было произведено более тысячи Ил-76. Часть из них была продана в другие страны, часть ушла в отделившиеся республики СССР, часть выработала свой ресурс. Американцы построили C-17 вчетверо меньше. При этом наблюдается примерный паритет по количеству сравниваемых машин в ВТА России и США.

ОКБ Ильюшина не намерено останавливаться на достигнутом. В следующем году оно приступит к реализации проекта «Ермак». Производство перспективного широкофюзеляжного военно-транспортного самолета, предположительно, начнется в 2024 году. О новой машине известно лишь, что ее грузоподъемность составит 80 тонн, а дальность с максимальной нагрузкой превысит 6000 км.

ЛТХ Ил-76МД-90А и C-17 Globemaster III

Длина: 46,6 м — 53,04 м

Размах крыла: 50,5 м — 51,74 м

Площадь крыла: 300 кв.м. — 353 кв.м.

Масса пустого: 88500 кг — 122016 кг

Максимальная взлетная масса: 210000 кг — 265350 кг

Грузоподъемность: 60 т — 77 т

Тяга двигателей: 4×14500 кгс — 4×17500 кгс

Максимальная скорость: 880 км/ч — 833 км/ч

Крейсерская скорость: 850 км/ч — н/д

Дальность — 6500 км — 5200 км

Практический потолок: 12000 м — 13700 м

Количество перевозимых десантников: 128 — 102

Объем грузовой кабины: 321 куб.м. — н/д

Вооружение: 2 пушки 23-мм — отсутствует.

Фото: тяжёлый дальний транспортный самолёт АН-124−100 «Руслан» / Владимир Песня/ РИА Новости

Самолет Ил-76 с десантниками на борту сбили сами украинские военные

Ополченцы Луганска считают, что самолет ВВС Украины Ил-76 с военными на борту мог быть сбит украинскими силовиками.

Украинская армия убивает своих

На это, в частности, указывает анализ видеозаписи произошедшего и предполагаемое место пуска ракеты, заявил в воскресенье представитель ополчения на месте падения самолета.

В субботу в районе луганского аэропорта был сбит транспортный самолет ВВС Украины Ил-76. Погибли 40 десантников и девять членов экипажа. Задействованные в спецоперации на востоке Украины силовики заявили, что, по предварительным данным, самолет, который заходил на посадку в аэропорт Луганска, сбили ополченцы. Представитель штаба ополчения заявлял накануне, что самолет подбили ракетой.

«Если посмотреть на местность и на имеющуюся видеозапись, то видно, что пуск ракеты произведен с территории аэропорта по встречному курсу. Если бы пуск произвели ополченцы, то ракета должна была бы идти догонным курсом», — передает РИА «Новости» слова представителя ополчения.

«Так как самолет был сбит в непосредственной близости от аэропорта, то ясно, что пуск совершался с его территории. Аэропорт занят киевскими войсками, и ополченцев там быть не может», — добавил он.

Напомним, это далеко не первый случай, когда украинские силовики ведут огонь по собственным позициям и убивают своих. В одних случаях это делалалось в силу глубокого непрофессионализма, когда военные просто путали свои позиции с позициями противника, а иногда и преднамеренно, когда расстреливали «струсивших» солдат.

Читайте также:

Народное ополчение Луганска сбило Ил-76 ВВС Украины

Командир карательного батальона «Донбасс» обвинил Киев в уничтожении ИЛ-76

Командир батальона «Донбасс» призвал создать подразделение для борьбы с «предателями Украины»

В Луганске десантники из Днепропетровска под российским флагом вступили в перестрелку с десантниками из Львова

Сколько самолетов нужно 2400 десантникам?

Самолет дальнего радиолокационного обнаружения и управления А-50У, самолет управления и ретрансляции Ил-22, штурмовики Су-25 и истребители Су-27 обеспечат проведение массового десантирования в ходе совместных учений Военно-транспортной авиации и Воздушно-десантных войск.

 

В рамках основного эпизода учений с практическим десантированием будут задействованы более 40 самолетов Ил-76МД ВТА, а также звено самолетов оперативно-тактической авиации Южного военного округа. Контроль воздушной обстановки и управление экипажами в воздухе будет осуществлять экипажи самолетов А-50У и Ил-22-СУРТ.

 

Командующий ВТА генерал-лейтенант Владимир Бенедиктов, под руководством которого проходят учения, провел на аэродроме Иваново общий сбор с постановкой задач для всех авиационных экипажей, задействованных в маневрах. Летчики изучили район проведения полетов, десантирования, маршруты движения воздушных судов и порядок действия в различных нештатных ситуациях.

 

Совместные учения Военно-транспортной авиации и Воздушно-десантных войск стартовали 8 июля. Основной этап учений состоится 11 июля на полигоне Чауда в Крыму.

 

В ходе совместного летно–тактического учения Воздушно-десантных войск и военно-транспортной авиации более 2400 военнослужащих Новороссийского десантно-штурмового соединения, совершив перелет на большие расстояния 40 самолетами Ил-76 военно-транспортной авиации с аэродромов взлета Иваново-Северный и Ульяновск-Восточный, десантировались на площадки приземления Найманская и Охчи-Оба в Крыму.

 

Десантирование личного состава осуществлялось на парашютных системах Д-10 с высоты 600 метров двумя параллельными потоками по 20 самолетов в каждом, с интервалом в 100 метров между ними.

 

В соответствии с замыслом учения, личный состав после десантирования совершил захват объектов условного противника и уничтожил незаконное вооруженное формирование.

 

«Вы стали свидетелями слаженных и профессиональных действий экипажей самолетов Ил-76 Военно-транспортной авиации и подразделений Воздушно-десантных войск. Тот факт, что площадки приземления, на которые производилось десантирование, являются одними из самых сложных, так как находятся в близи от моря, а также то, что десантирование из самолетов производилось двумя параллельными потоками по 20 самолетов в каждом, на минимальных расстояниях между ними, потребовало от командиров и личного состава более тщательной подготовки в отработке вопросов десантирования в данных условиях», – отметил в беседе с журналистами заместитель начальника штаба Воздушно-десантных войск генерал-майор Алексей Наумец.

 

Он пояснил, что в ходе основного этапа учения впервые на территории Крыма состоялось десантирование более 2400 военнослужащих, после чего отработали тактические задачи с подразделениями соединения по сбору на площадке приземления, захвату и уничтожению объектов условного противника и незаконных вооруженных формирований, а также овладению полевым аэродромом для посадки на нем самолетов военно-транспортной авиации.

 

В учении принимают участие более 2400 военнослужащих Воздушно-десантных войск, задействовано 40 самолетов Военно-транспортной авиации.

 

 Диана Михайлова

Самое масштабное десантирование и «афганский заход» в исполнении 20 Ил-76 [видео]

Посадку под большим углом и на сверхкороткой дистанции показали сегодня 20 самолетов Ил-76 на аэродроме в Ульяновске, по словам командующего военно-транспортной авиацией РФ генерал-лейтенанта Владимира Бенедиктова, этот сложнейший прием получил у летчиков-транспортников название «афганский заход».

«Экипажи двух полков ВТА совершили посадку в едином транспортном порядке на сокращенных интервалах, с максимальным градиентом (углом) снижения — так называемый «афганский заход». Он был разработан в годы Афганистана и успешно применялся для исключения поражения самолета с земли средствами ПВО противника», — сказал Бенедиктов.

«Афганский заход» требует от летчика настоящего мастерства и максимальной сосредоточенности, отметил командующий. Самолет весом около 190 тонн снижается на переделе своих возможностей, с большим креном.

Кроме того, по требованиям безопасности такие полеты должны выполняться в ясную погоду, но сегодня, несмотря на облачность, экипажи успешно справились с поставленной задачей.

«Это одна из наиболее интенсивных методик выполнения взлета и посадки. В целом, в ходе учений есть определенные замечания, но могу ответственно сказать, что ВТА сегодня «на крыле», и наиболее отрадно, что в экипажах молодые летчики, которые полноценно летают вместе с опытными пилотами», — подчеркнул командующий.

Бенедиктов подчеркнул, что посадка самолетов в Ульяновске выполнялась без предварительно подготовки. По его словам, на этом аэродроме еще не производились такие интенсивные посадки.

«Эти летно-тактические учения — итог боевой подготовки года. Впервые в практике ВТА для управления боевым порядком воздушных судов привлекались авиационный комплекс А-50 и самолет-ретранслятор Ил-22″, — резюмировал Бенедиктов. источник

Напомним, высадка более 2,5 тысяч десантников прошла сегодня в Ульяновской области в ходе основного этапа совместного учения Воздушно-десантных войск (ВДВ) и военно-транспортной авиации ВКС.

Перед десантированием военнослужащих площадку приземления «расчистили» от условного противника в воздухе и на земле экипажи многофункциональных бомбардировщиков Су-34 и пара перехватчиков МиГ-31, а непосредственное авиационное прикрытие десантирования с самолетов Ил-76 осуществляли экипажи новейших истребителей Су-35.

Впервые проведено такое масштабное учение ВТА с переброской десанта на такие большие расстояния и на незнакомые площадки.

Чашка в Грамм преобразования | Все рецепты

перейти к содержанию

Верхняя навигация

Исследовать Все рецепты Все рецепты Поиск

Меню профиля

Присоединяйся сейчас Вниз треугольник Предыдущий Присоединяйся сейчас

Счет

  • Создать Профиль
  • Информационные бюллетени
  • Помогите эта ссылка открывается в новой вкладке

Подробнее

  • Список покупок
  • Кулинарная школа эта ссылка откроется в новой вкладке
  • Спросите у сообщества, эта ссылка открывается в новой вкладке
Ваш счет Вниз треугольник Предыдущий Ваш счет

Счет

  • Твой профиль
  • Настройки электронной почты
  • Помогите эта ссылка открывается в новой вкладке
  • Выйти

Подробнее

  • Список покупок
  • Кулинарная школа эта ссылка откроется в новой вкладке
  • Спросите у сообщества, эта ссылка открывается в новой вкладке
Авторизоваться Получить журнал Allrecipes Штырь FB Закрыть

Посмотреть все рецепты

Все рецепты Все рецепты
  • Поиск
  • Найти рецепт Предыдущий Найти рецепт Рецепт или ключевое слово

    Ключевое слово

    Включите эти ингредиенты Найдите ингредиенты для включения Добавьте список ингредиентов, разделенных запятыми, для включения в рецепт.Не включайте эти ингредиенты Найдите ингредиенты, которые нужно исключить Добавьте список ингредиентов, разделенных запятыми, которые нужно исключить из рецепта.

    Поиск

  • Исследовать Предыдущий

    Исследуйте

    • 15 рецептов быстрого приготовления, которые помогут вам в полной мере30
      Читать дальше Далее
    • 20 идей понедельника без мяса, которые понравятся всем
      Читать дальше Далее
    • 17 смешанных супов, которые можно приготовить сегодня вечером
      Читать дальше Далее
  • Рецепты завтраков и бранчей Предыдущий

    Рецепты завтраков и бранчей

    Посмотреть все рецепты завтраков и бранчей
    12 способов сделать легкий овес на ночь
    • Рецепты буррито на завтрак
    • Рецепты запеканки на завтрак
    • Рецепты блинов
    • Рецепты Яиц
    • Рецепты французских тостов
    • Рецепты фриттаты
    • Рецепты Гранолы
    • Рецепты омлета
    • Рецепты овсяных хлопьев на ночь
    • Рецепты блинов
    • Рецепты Киша
    • Рецепты Вафель
  • Рецепты обедов Предыдущий

    Рецепты обедов

    Посмотреть все Рецепты Обедов
    Наши лучшие идеи для здорового обеда
    • Рецепты здорового обеда
    • Рецепты сэндвичей
    • Рецепты обертывания для сэндвичей и ролл-ап
    • Идеи и рецепты школьных обедов
  • Рецепты ужинов Предыдущий

    Рецепты ужинов

    Посмотреть все Рецепты Ужинов
    14 сытных и комфортных запеканок с зимним сквошем
    • Ужин Fix
    • Куриные Рецепты
    • Рецепты Куриной Грудки
    • Рецепты Куриного Бедра
    • Рецепты из говядины
    • Рецепты из говяжьего фарша
    • Рецепты пасты и лапши
    • Рецепты из свинины
    • Рецепты из свиной вырезки
    • Рецепты Индейки
    • Рецепты фарша из индейки
    • Рецепты морепродуктов
    • Рецепты лосося
    • Рецепты креветок
  • Рецепты закусок и закусок Предыдущий

    Рецепты закусок и закусок

    Посмотреть все рецепты закусок и закусок
    Наши 25 лучших горячих и сырных соусов получили серьезную игру
    • Рецепты запеченного бри
    • Брускетта Рецепты
    • Рецепты Куриных Крылышек
    • Рецепты Крабового Торта
    • Рецепты с начинкой из яиц
    • Рецепты фруктовых соусов
    • Рецепты гуакамоле
    • Рецепты хумуса
    • Рецепты Халапеньо Поппер
    • Закуски с фрикадельками
    • Рецепты Начо
    • Рецепты Сальсы
    • Рецепты с начинкой из грибов

Понимание параметров LightGBM (и их настройки)

Я уже давно использую lightGBM.Это был мой алгоритм решения большинства проблем с табличными данными. Список замечательных функций велик, и я предлагаю вам взглянуть, если вы еще этого не сделали.

Но мне всегда было интересно понять, какие параметры имеют наибольшее влияние на производительность и как мне настроить параметры lightGBM, чтобы получить от этого максимальную отдачу.

Я подумал, что мне нужно провести небольшое исследование, больше узнать о параметрах LightGBM… и поделиться своим опытом.

Конкретно I:

По мере того, как я делал это, я получил гораздо больше знаний о параметрах lightGBM.Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете ответить на следующие вопросы:

  • Какие методы повышения градиента реализованы в LightGBM и в чем их отличия?
  • Какие параметры в целом важны?
  • Какие параметры регуляризации необходимо настроить?
  • Как настроить параметры lightGBM в Python?

Методы усиления градиента

С LightGBM вы можете запускать различные типы методов повышения градиента.У вас есть: GBDT, DART и GOSS, которые можно указать с помощью параметра boost .

В следующих разделах я объясню и сравню эти методы друг с другом.

lgbm gbdt (деревья решений с градиентным усилением)

Этот метод представляет собой традиционное дерево решений градиентного усиления, которое было впервые предложено в этой статье и является алгоритмом, лежащим в основе некоторых замечательных библиотек, таких как XGBoost и pGBRT.

В наши дни gbdt широко используется из-за его точности, эффективности и стабильности.Вы, наверное, знаете, что gbdt представляет собой ансамблевую модель деревьев решений, но что именно это означает?


СВЯЗАННЫЕ С
Общие сведения об отсечении градиента (и как это может исправить проблему разрывающихся градиентов)


Позвольте мне кратко изложить суть.

Он основан на трех важных принципах:

  • Слабые ученики (деревья решений)
  • Оптимизация градиента
  • Техника усиления

Итак, в методе gbdt у нас есть много деревьев решений (слабые ученики).Эти деревья построены последовательно:

  • первое дерево изучает, как соответствовать целевой переменной
  • второе дерево изучает, как соответствовать остатку (разнице) между предсказаниями первого дерева и основной истиной
  • Третье дерево учится соответствовать остаткам второе дерево и так далее.

Все эти деревья обучаются путем распространения градиентов ошибок по всей системе.

Главный недостаток gbdt заключается в том, что поиск лучших точек разделения в каждом узле дерева занимает много времени и памяти, и другие методы повышения уровня пытаются решить эту проблему.

дротиковое повышение градиента

В этой замечательной статье вы можете узнать все о повышении градиента DART, которое представляет собой метод, использующий выпадение, стандартный в нейронных сетях, для улучшения регуляризации модели и решения некоторых других менее очевидных проблем.

А именно, gbdt страдает излишней специализацией, что означает, что деревья, добавленные на более поздних итерациях, имеют тенденцию влиять на прогнозирование только нескольких экземпляров и вносить незначительный вклад в оставшиеся экземпляры.Добавление исключения затрудняет специализацию деревьев на более поздних итерациях на этих нескольких выборках и, следовательно, повышает производительность.

lgbm goss (односторонняя выборка на основе градиента)

Фактически, самая важная причина для наименования этого метода lightgbm — это использование метода Госса, основанного на этой статье. Goss — это более новая и легкая реализация gbdt (отсюда «легкий» gbm).

Стандартный gbdt надежен, но недостаточно быстр для больших наборов данных.Следовательно, goss предлагает метод выборки, основанный на градиенте, чтобы избежать поиска по всему пространству поиска. Мы знаем, что для каждого экземпляра данных, когда градиент мал, это означает, что данные не о чем беспокоятся, а когда градиент большой, их следует повторно обучать. Итак, у нас есть с двух сторон, , экземпляры данных с большим и малым градиентами. Таким образом, goss сохраняет все данные с большим градиентом и выполняет случайную выборку (, поэтому она называется односторонней выборкой ) для данных с небольшим градиентом.Это делает пространство поиска меньше, и споры могут сходиться быстрее. Наконец, чтобы получить больше информации о goss, вы можете проверить это сообщение в блоге.

Сведем эти различия в таблицу:

Методы Примечание Необходимо изменить эти параметры Преимущество Недостаток
Lgbm gbdt Это тип повышения по умолчанию. Поскольку gbdt является параметром по умолчанию для lgbm, вам не нужно изменять значение остальных параметров для него.(все-таки тюнинг необходим!) Стабильно и надежно Чрезмерная специализация Требует времени, требует много памяти
Дротик ЛГБМ Попробуйте решить проблему сверхспециализации в gbdt drop_seed: случайное начальное число для выбора моделей отбрасыванияUniform_dro: установите значение true, если вы хотите использовать равномерное dropxgboost_dart_mode: установите значение true, если вы хотите использовать режим xgboost dartskip_drop: вероятность пропуска процедуры отсева во время итерации повышения max_dropdrop_rate: dropout процент: доля предыдущих деревьев, которые выпадают во время выпадения Лучше точность Слишком много настроек
ЛГБМ Госс Goss предоставляет новый метод выборки для GBDT, разделяя эти экземпляры более крупными градиентами. top_rate: коэффициент сохранения данных большого градиентаother_rate: коэффициент сохранения данных малого градиента Быстрая сходимость Переоснащение, когда набор данных — sma

Примечание:

Если вы установите усиление как RF, тогда алгоритм lightgbm будет вести себя как случайный лес, а не как усиленные деревья! Согласно документации, чтобы использовать RF, вы должны использовать bagging_fraction и feature_fraction меньше 1.

Регуляризация

В этом разделе я расскажу о некоторых важных параметрах регуляризации lightgbm. Очевидно, что это те параметры, которые вам нужно настроить, чтобы бороться с переобучением.

Вы должны знать, что для небольших наборов данных (<10000 записей) lightGBM может быть не лучшим выбором. Настройка параметров lightgbm может вам не помочь.

Кроме того, lightgbm использует алгоритм роста дерева по листу, а XGBoost использует рост дерева по глубине.Листовой метод позволяет деревьям сходиться быстрее, но увеличивается вероятность перегиба.

Возможно, этот доклад на одной из конференций PyData даст вам больше информации о Xgboost и Lightgbm. Стоит посмотреть!

Примечание:

Если кто-то спросит, в чем основное отличие LightGBM от XGBoost? Можно легко сказать, их отличие в том, как они реализованы.

Согласно документации lightGBM, когда вы сталкиваетесь с переоборудованием, вы можете выполнить настройку следующих параметров:

  • Use small max_bin
  • Use small num_leaves
  • Use min_data_in_leaf and min_sum_hessian_in_leaf
  • Use bagging by set bagging_fraction and bagging_freq
  • Use feature sub-sampling by set min_10_fraction
  • Use feature sub-sampling by set feature_10_fraction
  • Use a feature sub-sampling by set feature_10_fraction
  • Use a feature sub-sampling by set feature_10_fraction
  • Use large data sub-sampling, to set feature_10_fraction
  • Use big training
    регуляризация
  • Попробуйте max_depth, чтобы избежать роста глубокого дерева

В следующих разделах я объясню каждый из этих параметров более подробно.

лямбда_l1

Lambda_l1 (и lambda_l2) контролирует l1 / l2 и вместе с min_gain_to_split используются для борьбы с переоснащением . Я настоятельно рекомендую вам использовать настройку параметров (рассмотренную в следующем разделе), чтобы найти наилучшие значения для этих параметров.

число_листов

Несомненно, num_leaves — один из самых важных параметров, который контролирует сложность модели.(max_depth) , однако, учитывая, что в lightgbm листовое дерево глубже, чем дерево по уровням, вы должны быть осторожны с переоснащением! В результате необходимо настроить num_leaves вместе с max_depth .

подвыборка

С помощью subample (или bagging_fraction) вы можете указать процент строк, используемых на итерацию построения дерева. Это означает, что некоторые строки будут случайным образом выбраны для соответствия каждому учащемуся (дереву).Это улучшило обобщение, но также улучшило скорость обучения.

Я предлагаю использовать меньшие значения подвыборки для базовых моделей, а затем увеличивать это значение, когда вы закончите с другими экспериментами (другой выбор функций, другая древовидная архитектура).

feature_fraction

Доля функций или sub_feature связана с выборкой столбцов, LightGBM будет случайным образом выбирать подмножество функций на каждой итерации (дереве). Например, если вы установите его на 0.6, LightGBM выберет 60% функций перед обучением каждого дерева.

Есть два варианта использования этой функции:

  • Можно использовать для ускорения обучения
  • Можно использовать при переобучении

макс_глубина

Этот параметр управляет максимальной глубиной каждого обученного дерева и влияет на:

  • Лучшее значение для параметра num_leaves
  • Производительность модели
  • Время обучения

Обратите внимание Если вы используете большое значение max_depth , ваша модель, вероятно, будет на больше, чем для набора поездов.

макс_бин

Биннинг — это метод представления данных в дискретном виде (гистограмма). Lightgbm использует алгоритм на основе гистограммы, чтобы найти оптимальную точку разделения при создании слабого ученика. Следовательно, каждая непрерывная числовая функция (например, количество просмотров видео) должна быть разделена на отдельные сегменты.

Кроме того, в этом репозитории GitHub вы можете найти несколько комплексных экспериментов, которые полностью объясняют влияние изменения max_bin на CPU и GPU.

Если вы определяете max_bin 255, это означает, что у нас может быть максимум 255 уникальных значений для каждой функции. Тогда маленький max_bin вызывает более высокую скорость, а большое значение повышает точность.

Параметры обучения

Время обучения! Если вы хотите обучить свою модель с помощью lightgbm, некоторые типичные проблемы, которые могут возникнуть при обучении моделей lightgbm:

  • Обучение — это трудоемкий процесс
  • Работа с вычислительной сложностью (ограничения ОЗУ ЦП / ГП)
  • Работа с категориальными характеристиками
  • Несбалансированный набор данных
  • Потребность в пользовательских метриках
  • Корректировки, которые необходимо внести для Проблемы классификации или регрессии

В этом разделе мы постараемся подробно объяснить эти моменты.

число_тераций

Num_iterations указывает количество итераций повышения (деревья для построения). Чем больше деревьев вы построите, тем точнее будет ваша модель по цене:

  • Более длительное время обучения
  • Более высокая вероятность переобучения

Начните с меньшего количества деревьев, чтобы построить базовую линию, и увеличивайте ее позже, когда вы хотите выжать последний% из вашей модели.

Рекомендуется использовать меньшую скорость обучения с большими num_iterations .Кроме того, вы должны использовать early_stopping_rounds, если вы выбираете более высокие num_iterations, чтобы остановить свое обучение, когда оно не изучает ничего полезного.

Early_stopping_rounds

Этот параметр остановит обучение , если метрика проверки не улучшится после последнего раунда ранней остановки. Это должно быть определено в паре с номером итераций . Если вы установите его слишком большим, вы увеличите изменение , переоснащая (но ваша модель может быть лучше).

Практическое правило — иметь его на уровне 10% от ваших num_iterations.

lightgbm category_feature

Одним из преимуществ использования lightgbm является то, что он очень хорошо справляется с категориальными функциями. Да, этот алгоритм очень мощный, но вы должны быть осторожны с его параметрами. lightgbm использует специальный метод с целочисленным кодированием (предложенный Fisher ) для обработки категориальных признаков

Эксперименты показывают, что этот метод обеспечивает лучшую производительность, чем часто используемое горячее кодирование .

Значение по умолчанию для него — «auto», что означает: пусть lightgbm решает, что означает, что lightgbm будет определять, какие функции являются категориальными.

Это не всегда работает хорошо (некоторые эксперименты показывают, почему здесь и здесь), и я настоятельно рекомендую вам установить категориальную функцию вручную, просто с помощью этого кода

cat_col = имя_набора данных.select_dtypes («объект»). Columns.tolist ()

Но что происходит за кулисами и как lightgbm справляется с категориальными функциями?

Согласно документации lightgbm, мы знаем, что древовидные ученики не могут хорошо работать с одним методом горячего кодирования, потому что они растут глубоко в дереве.(k-1) — 1 возможное разделение и с помощью метода Фишера, который может улучшиться до k * log (k) , найдя наилучший способ разделения на отсортированной гистограмме значений в категориальной характеристике.

lightgbm is_unbalance vs scale_pos_weight

Одна из проблем, с которыми вы можете столкнуться в задаче двоичной классификации , — это то, как работать с несбалансированными наборами данных . Очевидно, вам нужно сбалансировать положительные / отрицательные образцы, но как именно это можно сделать в lightgbm?

В lightgbm есть два параметра, которые позволяют решить эту проблему is_unbalance и scale_pos_weight , но в чем разница между ними и как их использовать?

  • Когда вы устанавливаете Is_unbalace: True, алгоритм попытается автоматически сбалансировать вес доминируемой метки (с долей pos / neg в наборе поездов)
  • Если вы хотите изменить scale_pos_weight (по умолчанию 1, что означает Предположим, что и положительная, и отрицательная метка равны) в случае набора данных дисбаланса вы можете использовать следующую формулу (на основе этой проблемы в репозитории lightgbm), чтобы установить ее правильно

sample_pos_weight = количество отрицательных образцов / количество положительных образцов

lgbm feval

Иногда вы хотите определить пользовательскую функцию оценки для измерения производительности вашей модели, вам нужно создать функцию feval .

Функция Feval должна принимать два параметра:

и возврат

  • eval_name
  • eval_result
  • is_higher_better

Давайте шаг за шагом создадим функцию пользовательских показателей.

Определите отдельную функцию Python

 def feval_func (пред., Train_data):
   
    return ('feval_func_name', eval_result, False) 

Используйте эту функцию как параметр:

 print ('Начать обучение... ')
lgb_train = lgb.train (...,
                      метрика = Нет,
                      feval = feval_func) 

Примечание:

Чтобы использовать функцию feval вместо метрики, необходимо установить параметр метрики «None».

параметры классификации и параметры регрессии

Большинство вещей, о которых я упоминал ранее, справедливы как для классификации, так и для регрессии, но есть вещи, которые необходимо скорректировать.

Конкретно вам следует:

Название параметра Примечание по классификации Примечание для регрессии
объектив Установить двоичный или мультиклассовый Установить регрессию
метрическая Binary_logloss или AUC и т. Д. RMSE или mean_absolute_error и т. Д.
is_unbalance Верно или неверно
scale_pos_weight используется только в двоичных и мультиклассовых приложениях
num_class используется только в приложении для классификации нескольких классов
reg_sqrt Используется для размещения sqrt (метка) вместо исходных значений для метки большого диапазона


Самые важные параметры lightgbm

Мы рассмотрели и немного узнали о параметрах lightgbm в предыдущих разделах, но ни одна статья о расширенных деревьях не будет полной без упоминания невероятных тестов от Laurae 🙂

Вы можете узнать о лучших параметрах по умолчанию для многих проблем как для lightGBM, так и для XGBoost.

Вы можете проверить это здесь, но некоторые наиболее важные выводы:

Название параметра Значение по умолчанию Диапазоны Тип параметра Псевдонимы Ограничение или примечание Используется для
объектив регрессия Регрессия, двоичная перечисление Objective_type, приложение При изменении влияет на другие параметры Укажите тип модели ML
метрическая null +20 различных показателей мульти-перечисление метрики, metric_types Нулевой означает, что будет использоваться метрика, соответствующая указанной цели. Укажите метрическую систему.Поддержка нескольких показателей,
повышение gbdt гбдт, рф, дротик, госс перечисление boosting_type Если вы установите RF, это будет подход к упаковке Способ повышения
лямбда_l1 0,0 [0, ∞] двойной reg_alpha лямбда_l1> = 0,0 регуляризация
bagging_fraction 1.0 [0, 1] двойной Подвыборка 0,0 <фракция мешков <= 1,0 случайным образом выбрать часть данных без повторной выборки
bagging_freq 0,0 [0, ∞] внутр subsample_freq, чтобы разрешить упаковку, bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0 0 означает отключение упаковки; k означает выполнение упаковки на каждой k итерации
num_leaves 31 [1, ∞] внутр num_leaf 1 максимальное количество листьев на одном дереве
feature_fraction 1.0 [0, 1] двойной sub_feature 0,0 , если вы установите его на 0,8, LightGBM выберет 80% функций
макс_глубина–1 [-1, ∞] внутр max_depth Чем больше, тем лучше, но скорость переобучения увеличивается. ограничение максимальной глубины дерева Forr модель
max_bin 255 [2, ∞] внутр Группировка гистограммы max_bin> 1 eal с накладкой
num_iterations 100 [1, ∞] внутр Num_boost_round, n_iter num_iterations> = 0 количество итераций повышения
скорость обучения 0.1 [0 1] двойной эта скорость_обучения> 0,0 Типичный: 0,05. в дротике, это также влияет на нормализацию веса упавших деревьев
Early_stopping_round 0 [0, ∞] двойной early_stopping_rounds прекратит обучение, если проверка не улучшится за последний период Early_stopping_round Производительность модели, количество итераций, время обучения
category_feature Пустая строка Укажите число для индекса столбца multi-int или строка cat_feature Обработка категориальных характеристик
bagging_freq 0.0 [0, ∞] внутр subsample_freq 0 означает отключение упаковки; k означает выполнение упаковки на каждой k итерации, чтобы разрешить упаковку, bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0
многословие 0 [-∞, ∞] внутр подробный <0: фатальный, = 0: ошибка (предупреждение), = 1: информация,> 1: отладка Полезно для дебага
min_data_in_leaf 20 min_data внутр min_data min_data_in_leaf> = 0 Может использоваться для переоборудования

Примечание:

Никогда не следует принимать какие-либо значения параметров как должное и корректировать их в зависимости от вашей проблемы.Тем не менее, эти параметры являются отличной отправной точкой для ваших алгоритмов настройки гиперпараметров


СМОТРИ ТАКЖЕ
➡️ Лучшие инструменты для визуализации показателей и гиперпараметров экспериментов с машинным обучением
➡️ Настройка гиперпараметров в Python: полное руководство 2020



Пример настройки параметров Lightgbm в Python (настройка lightgbm)

Наконец, после объяснения всех важных параметров, пора провести несколько экспериментов!

Я буду использовать один из популярных конкурсов Kaggle: Прогнозирование клиентских транзакций Santander.

Я буду использовать эту статью, в которой объясняется, как запустить настройку гиперпараметров в Python для любого скрипта.

Стоит прочитать!

Прежде, чем мы начнем, один важный вопрос! Какие параметры нужно настраивать?

  • Обратите внимание на проблему, которую вы хотите решить, например, набор данных Santander очень несбалансированный , и следует учитывать это при настройке! Laurae2, один из разработчиков lightgbm, хорошо объяснила здесь.
  • Некоторые параметры взаимозависимы и должны настраиваться вместе или настраиваться один за другим. Например, min_data_in_leaf зависит от количества обучающих выборок и num_leaves.

Примечание:

Рекомендуется создать два словаря для гиперпараметров: один содержит параметры и значения, которые вы не хотите настраивать, а другой — диапазоны параметров и значений, которые вы хотите настроить.

 SEARCH_PARAMS = {'Learning_rate': 0.4,
                 'max_depth': 15,
                 'num_leaves': 20,
                 'feature_fraction': 0,8,
                 'подвыборка': 0,2}

FIXED_PARAMS = {'цель': 'двоичный',
              'метрика': 'аук',
              'is_unbalance': Верно,
              'boosting': 'gbdt',
              'num_boost_round': 300,
              'Early_stopping_rounds': 30} 

Поступая так, вы сохраняете базовые значения отдельно от области поиска!

Итак, вот что мы будем делать.

  1. Сначала мы генерируем код в Notebook . Он общедоступен, и вы можете скачать его .
  1. Во-вторых, мы отслеживаем результат каждого эксперимента на Neptune.ai .

ПОЛЕЗНО
Узнайте больше об интеграции Neptune-LightGBM.


Анализ результатов

Если вы проверили предыдущий раздел, то заметили, что я провел более 14 различных экспериментов с набором данных.Здесь я объясню, как шаг за шагом настроить значение гиперпараметров.

Создайте базовый код обучения:

 из sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
из sklearn.model_selection import train_test_split
импортировать neptunecontrib.monitoring.skopt как sk_utils
импортировать lightgbm как lgb
импортировать панд как pd
импортный нептун
импортный скопт
import sys
импорт ОС

SEARCH_PARAMS = {'скорость_обучения': 0,4,
                'max_depth': 15,
                'num_leaves': 32,
                'feature_fraction': 0.8,
                'подвыборка': 0,2}

FIXED_PARAMS = {'цель': 'двоичный',
             'метрика': 'аук',
             'is_unbalance': Верно,
             'bagging_freq': 5,
             'boosting': 'дротик',
             'num_boost_round': 300,
             'Early_stopping_rounds': 30}

def train_evaluate (search_params):
   
   
   data = pd.read_csv ("sample_train.csv")
   X = data.drop (['ID_code', 'target'], axis = 1)
   y = данные ['цель']
   X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split (X, y, test_size = 0.2, random_state = 1234)
   train_data = lgb.Dataset (X_train, label = y_train)
   valid_data = lgb.Dataset (X_valid, label = y_valid, reference = train_data)

   params = {'метрика': FIXED_PARAMS ['метрика'],
             "цель": FIXED_PARAMS ["цель"],
             ** search_params}

   model = lgb.train (params, train_data,
                     valid_sets = [действительные_данные],
                     num_boost_round = FIXED_PARAMS ['num_boost_round'],
                     Early_stopping_rounds = FIXED_PARAMS ['Early_stopping_rounds'],
                     valid_names = ['действительный'])
   оценка = модель.best_score ['действительный'] ['auc']
   результативность 

Используйте библиотеку оптимизации гиперпараметров по вашему выбору (например, scikit-optimize)

 neptune.init ('mjbahmani / LightGBM-hyperparameters')
neptune.create_experiment ('lgb-tuning_final', upload_source_files = ['*. *'],
                              tags = ['lgb-tuning', 'dart'], params = SEARCH_PARAMS)

ПРОБЕЛ = [
   skopt.space.Real (0,01, 0,5, name = 'learning_rate', Prior = 'log-uniform'),
   skopt.space.Integer (1, 30, name = 'max_depth'),
   скопт.space.Integer (10, 200, name = 'num_leaves'),
   skopt.space.Real (0.1, 1.0, name = 'feature_fraction', Prior = 'uniform'),
   skopt.space.Real (0.1, 1.0, name = 'подвыборка', Prior = 'uniform')
]
@ skopt.utils.use_ named_args (ПРОБЕЛ)
def цель (** параметры):
   return -1.0 * train_evaluate (параметры)

монитор = sk_utils.NeptuneMonitor ()
results = skopt.forest_minimize (цель, ПРОБЕЛ,
                                n_calls = 100, n_random_starts = 10,
                                callback = [монитор])
sk_utils.log_results (результаты)

Нептун.стоп () 

Попробуйте различные типы конфигурации и отслеживайте свои результаты в Neptune

Наконец, в следующей таблице вы можете увидеть, какие изменения произошли в параметрах.

гиперпараметр Перед тюнингом После тюнинга
скорость обучения 0,4 0,094
макс_глубина 15 10
num_leaves 32 12
feature_fraction 0.8 0,1
подвыборка 0,2 ​​ 0,75
повышение gbdt дротик
Оценка (auc) 0,8256 0,8605


Заключительные мысли

Короче говоря, вы узнали:

  • какие основные параметры lightgbm,
  • как создавать собственные метрики с помощью функции feval
  • какие хорошие значения по умолчанию основных параметров
  • увидел и пример того, как настроить параметры lightgbm для повышения производительности модели

И некоторые прочее 🙂 Для получения более подробной информации обратитесь к ресурсам.

Ресурсы

  1. Laurae — подробное руководство с хорошими настройками по умолчанию и т.д.
  2. https://github.com/microsoft/LightGBM/tree/master/python-package
  3. https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.html
  4. https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf
  5. https://statweb.stanford.edu/~jhf/ftp/trebst .pdf

Специалист по данным и специалист по машинному обучению


ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

Отслеживание экспериментов с машинным обучением: что это такое, почему это важно и как это реализовать

Якуб Чакон | Опубликовано: 26 ноября, 2020

Позвольте мне поделиться историей, которую я слышал слишком много раз.

”… Мы вместе с моей командой разрабатывали модель машинного обучения, мы провели много экспериментов и получили многообещающие результаты…

… к сожалению, мы не могли точно сказать, что работает лучше всего, потому что мы забыли сохранить некоторые параметры модели и версии наборов данных…

… через несколько недель мы даже не были уверены, что мы на самом деле пробовали, и нам нужно было перезапустить почти все »

— неудачный исследователь машинного обучения.

И правда в том, что когда вы разрабатываете модели машинного обучения, вы проводите множество экспериментов.

Эти эксперименты могут:

  • используют разные модели и гиперпараметры моделей
  • используют разные данные обучения или оценки,
  • запускают другой код (включая это небольшое изменение, которое вы хотели быстро протестировать)
  • запускают тот же код в другой среде (не зная, какой PyTorch или Была установлена ​​версия Tensorflow)

И в результате они могут выдавать совершенно другие метрики оценки.

Отслеживать всю эту информацию очень быстро становится очень сложно.Особенно, если вы хотите организовать и сравнить эти эксперименты и уверены, что знаете, какая установка дала лучший результат.

Вот здесь и появляется отслеживание экспериментов ML.

Читать далее ->

Получайте уведомления о новых статьях

Отправляя форму, вы даете сконцентрироваться на хранении предоставленной информации и на связи с вами.
Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности для получения дополнительной информации.

Другие статьи, которые вы можете прочитать

См. Часы и минуты между временем начала и окончания

Ниже представлен калькулятор часов .Используйте простые для ввода данные и введите время начала и время окончания, затем нажмите кнопку «Рассчитать». Сложим количество часов (максимум до 23 часов 59 минут).

Калькулятор часов между двумя значениями

Использование калькулятора часов

Чтобы использовать инструмент, чтобы найти разницу в часах в два раза, введите

  • Время начала: Введите время начала действия или промежутка времени
  • Конец время: Введите время для завершения расчета

Затем нажмите синюю кнопку «Рассчитать разницу в часах».Затем мы посчитаем промежуток времени между двумя указанными вами временами, предполагая, что оба они произошли менее чем за 24 часа (то есть 23 часа 59 минут — это максимальный интервал ).

  • Часы между: Счетчик минут и часов между начальным и конечным временем, введенным вами в инструменте.
Многие люди работают с 8:30 до 17:30. Этот инструмент помогает вычислить длину сдвига.

Полдень: AM или PM? Полночь AM или PM?

Традиционно 12:00 — полдень , а 12:00 — полночь .

Что делать, если промежуток времени пересекает полночь (время начала позже, чем время окончания)?

У этого инструмента нет проблем с вычислением времени, которое начинается ночью и пересекает полночь. Введите любой таймфрейм меньше 24 часов, и он сделает математические вычисления.

Часы между двумя временами

Этот инструмент чаще всего используется для расчета продолжительности смены . Особенно, когда смена ночная, может быть сложно подсчитать общее количество часов. Количество часов между калькулятором проясняет эту хитрость и упрощает вычисление промежутков времени между полуднем и полуночью.

Калькулятор также отлично подходит для планирования и подготовки к занятиям в течение дня. Просто введите текущее время и дату начала мероприятия, и мы сообщим вам, сколько времени у вас осталось на подготовку.

Надеюсь, этот инструмент будет полезен для отображения продолжительности времени при вводе времени начала и окончания. Мы с нетерпением ждем возможности увидеть, как вы используете калькулятор часов — наслаждайтесь!

Калькуляторы даты и дня рождения и прочее

Исправили калькулятор разницы в часах? Есть еще много всего, откуда это взялось.

Попробуйте наши калькуляторы даты и возраста:

У нас также есть много инвестиционных или экономических калькуляторов. Радоваться, веселиться!

Диаграмма отжиманий

Army PFT | Military.com

Армейский тест физической подготовки базовой подготовки — это тест физической работоспособности из трех упражнений, используемый для оценки выносливости. Он используется для измерения ваших физических сил, способностей и кардиореспираторной подготовки.

Минимальные требования к баллам для PFT базового обучения отличаются от требований для окончания AIT. Чтобы закончить AIT, вы должны набрать 180 очков или выше в APFT в конце цикла, набирая не менее 60 очков в каждом событии.

Вы должны набрать не менее 50 баллов в каждом событии, чтобы сдать APFT для завершения базовой боевой подготовки.

Видео по теме:

Стандарты отжиманий для армии США

— Возрастная группа 17-21
— Возрастная группа 22-26
— Возрастная группа 27-31
— Возрастная группа 32-36
— Возрастная группа 37-41

ВОЗРАСТНАЯ ГРУППА 17-21 22-26
Повторы M Факс M Факс
77
76
75 100
74 99
73 98
72 97
71 100 95
70 99 94
69 97 93
68 96 92
67 94 91
66 93 90
65 92 89
64 90 87
63 89 86
62 88 85
61 86 84
60 85 83
59 83 82
58 82 81
57 81 79
56 79 78
55 78 77
54 77 76
53 75 75
52 74 74
51 72 73
50 71 71
49 70 70
48 68 69
47 67 68
46 66 67 100
45 64 66 99
44 63 65 97
43 61 63 96
42 60 100 62 94
41 59 98 61 93
40 57 97 60 92
39 56 95 59 90
38 54 93 58 89
37 53 91 57 88
36 52 90 55 86
35 50 88 54 85
34 49 86 53 83
33 48 84 52 82
32 46 83 51 81
31 45 81 50 79
30 43 79 49 78
29 42 77 47 77
28 41 76 46 75
27 39 74 45 74
26 38 72 44 72
25 37 70 43 71
24 35 69 42 70
23 34 67 41 68
22 32 65 39 67
21 31 63 38 66
20 30 62 37 64
19 28 60 36 63
18 27 58 35 61
17 26 57 34 60
16 24 55 33 59
15 23 53 31 57
14 21 51 30 56
13 20 50 29 54
12 19 48 28 52
11 17 46 27 50
10 16 44 26 49
9 14 43 25 49
8 13 41 23 48
7 12 39 22 45
6 10 37 21 45
5 9 36 20 43
4 8 34 19 42
3 6 32 18 41
ВОЗРАСТНАЯ ГРУППА 17-21 22-26

ВОЗРАСТНАЯ ГРУППА 27-31 32-36
Повторы M Факс M Факс
77 100
76 99
75 98 100
74 97 99
73 96 98
72 95 97
71 94 96
70 93 95
69 92 94
68 91 93
67 89 92
66 88 91
65 87 90
64 86 89
63 85 88
62 84 87
61 83 86
60 82 85
59 81 84
58 80 83
57 79 82
56 78 81
55 77 79
54 76 78
53 75 77
52 74 76
51 73 75
50 72 100 74
49 71 99 73
48 69 98 72
47 68 96 71
46 67 95 70
45 66 94 69 100
44 65 93 68 99
43 64 92 67 97
42 63 90 66 96
41 62 89 65 95
40 61 88 64 93
39 60 87 63 92
38 59 85 62 91
37 58 84 61 89
36 57 83 60 88
35 56 82 59 87
34 55 81 58 85
33 54 79 57 84
32 53 78 56 83
31 52 77 55 81
30 50 76 54 80
29 49 75 53 79
28 48 73 52 77
27 47 72 51 76
26 46 71 50 75
25 45 70 49 73
24 44 68 48 72
23 43 67 47 71
22 42 66 46 69
21 41 65 45 68
20 40 64 44 67
19 39 62 43 65
18 38 61 42 64
17 37 60 41 63
16 36 59 39 61
15 35 58 38 60
14 34 56 37 59
13 33 55 36 58
12 32 54 35 56
11 31 52 34 54
10 29 50 33 52
9 28 49 32 50
8 27 49 31 49
7 26 48 30 49
6 25 47 29 48
5 24 45 28 47
4 23 44 27 45
3 22 43 26 44
ВОЗРАСТНАЯ ГРУППА 27-31 32-36

ВОЗРАСТНАЯ ГРУППА 37-41
Повторы M Факс
77
76
75
74
73 100
72 99
71 98
70 97
69 96
68 95
67 94
66 93
65 92
64 91
63 90
62 89
61 88
60 87
59 86
58 85
57 84
56 83
55 82
54 81
53 79
52 78
51 77
50 76
49 75
48 74
47 73
46 72
45 71
44 70
43 69
42 68
41 67
40 66 100
39 65 99
38 64 97
37 63 96
36 62 94
35 61 93
34 60 91
33 59 90
32 58 88

Преобразование граммов в чайные ложки — Перевод единиц измерения

›› Перевести грамм [вода] в чайные ложки [метрические единицы]

Пожалуйста, включите Javascript использовать конвертер величин



›› Дополнительная информация в конвертере величин

Сколько граммов в 1 чайной ложке? Ответ 5.
Мы предполагаем, что вы переводите грамм [воды] в чайную ложку [метрическая система] .
Вы можете просмотреть более подробную информацию о каждой единице измерения:
грамм или чайные ложки
Производная единица СИ для объема — кубический метр.
1 кубический метр равен 1000000 грамм, или 200000 чайных ложек.
Обратите внимание, что могут возникнуть ошибки округления, поэтому всегда проверяйте результаты.
Используйте эту страницу, чтобы узнать, как преобразовать граммы в чайные ложки.
Введите свои числа в форму для преобразования единиц!


›› Таблица преобразования граммов в чайные ложки

1 грамм в чайные ложки = 0.2 чайные ложки

5 граммов в чайные ложки = 1 чайная ложка

10 граммов в чайные ложки = 2 чайные ложки

20 граммов в чайные ложки = 4 чайные ложки

30 граммов в чайные ложки = 6 чайных ложек

40 граммов в чайные ложки = 8 чайных ложек

50 граммов в чайные ложки = 10 чайных ложек

75 граммов в чайные ложки = 15 чайных ложек

100 граммов в чайные ложки = 20 чайных ложек



›› Хотите другие единицы?

Вы можете произвести обратное преобразование единиц измерения из чайные ложки в граммы, или введите любые две единицы ниже:

›› Преобразование общего объема

граммов в микролитро
граммов в жидкую унцию
граммов в бушель
граммов в кубических гектометрах
граммов в кубических гектометрах
граммов в стопах шнура
граммов в миллилитрах
граммов в декалитрах
граммов в ведро


›› Метрические преобразования и др.

Конвертировать единицы.com предоставляет онлайн калькулятор преобразования для всех типов единиц измерения. Вы также можете найти метрические таблицы преобразования для единиц СИ. в виде английских единиц, валюты и других данных. Введите единицу символы, аббревиатуры или полные названия единиц длины, площадь, масса, давление и другие типы. Примеры включают мм, дюйм, 100 кг, жидкая унция США, 6 футов 3 дюйма, 10 стоун 4, кубический см, метры в квадрате, граммы, моль, футы в секунду и многое другое!

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2019 © Все права защищены. Карта сайта