Успевайте заказать остекление

ПО СТАРЫМ ЦЕНАМ!!!

Демонтаж старого балкона - бесплатно!

Можно ли убрать порог на балкон в панельном доме


Можно убрать порог балконной двери | Ремонт кухни своими руками

Содержание статьи:

Технологически, порог под балконной дверью, на выходе на балкон есть во всех гражданских домах. Возникает вопрос, почему? Вряд ли ответ, потому что так заложено в проектах нас устроит. Какую роль выполняет порог балконной двери и к чему может привести его демонтаж, как можно убрать порог балконной двери ответим в этой статье.

Порог балконной двери

Вполне разумной, кажется мысль, убрать порог балконной двери при объединении кухни, комнаты и балкона или обустройства балкона, как функционального помещения квартиры. Но не стоит горячиться и сносить порог по советам знакомых, если порог делали, значит, он зачем-то нужен?

Стандартный порог балкона

Зачем нужен порог под балконной дверью

Все зависит от типа вашего дома, а точнее от типа вашего балкона.

Примечание: Мы должны понимать, что в домах существуют балконы и отличные от них лоджии.

Лоджия в отличие от балкона, является конструкцией дома, и пол лоджии это выносная или встроенная часть перекрытия. Балкон же это отдельная консольная конструкция, стыкующая с конструкцией дома и испытывающая изгибающую нагрузку.

Изгибающая нагрузка на плиту балкона компенсируется вертикальной нагрузкой верхней плиты перекрытия, в которую входит и порог балкона,  или поддерживающими консолями или балками.

Вывод 1. Порог балконной двери может быть частью конструкции компенсирующей изгиб балконной плиты.

Но и здесь не все просто. Я покажу рисунок, четырех типов балкона.

  • Рис. (в) и (г) видим, что балконная плита выносная, но поддерживается снизу.
  • На рис. (б) видим, что балконная плита является продолжением плиты перекрытия.
  • На рис (а), видим, что плита балкона выносная и держится лишь, верхней наружной плитой дома, следующего этажа.

Из этих конструкций, именно конструкция балкона на рис.(а), наиболее, уязвима при сносе балконного порога.

Вывод 2. Если ваш балкон это выносная плита со стыком, где то под порогом, не стоит демонтировать порог, это ослабит прочность конструкции.

Балконный порог и тепло в квартире

Кроме прочности, порог служит, по теории проектирования,  для преграждения холодных потоков воздуха с улицы в квартиру.

Это назначение порога, по определению, нас не беспокоит. Если есть мысль снести порог, то уж точно балкон будет утепляться, и промерзания со стороны своего балкона ждать не стоит. Если под вашим балконом, расположен «голый» не утепленный и даже не остекленный балкон, то возможно промерзание снесенного порога с нижнего этажа. Если есть подозрения о возможности промерзания, подумайте об утеплении конструкции пола.

Типы балконных порогов

От теории к практике. Беря во внимание все выше сказанное, посмотрим. Какие пороги встречаются в реальных домах. Их два:

  • Бетонный порог, как часть бетонных плит перекрытий;
  • Фальш порог, обычно из дерева или кирпича. Он не является несущий конструкцией, а лишь выполняет роль, температурного демпфера и подгоняет балконный проем под стандарты балконной двери.

Можно ли убрать порог балконной двери, выводы

Балкон без порога

Правильный путь ответа на этот вопрос, можно ли убрать порог балконной двери, простой.

1.Демонтаж порога это изменение конструкции дома, возможно несущей конструкции, а значит нужно разрешение, или как минимум согласование такой перепланировки. В органах согласования, посмотрят на конструкцию дома и скажут можно сносить порог или нет. 2.Вариант второй. Если вы видите, что порог явно декоративный (из дерева или кирпича) смело его сносите и делаете одноуровневый пол в комнате и балконе. 3.Вариант третий. Если порог не высокий, поднимаете уровень пола в комнате и на балконе до уровня порога. Для облегчения конструкции пола, используете сухую (типа Кнауф суперпол), а не мокрую цементную стяжку.

Если нет возможности снести порог балконной двери или он очень высокий, есть масса вариантов его обыграть, используя различные отделочные материалы.

P.S.  Эту статью я положил в раздел «Двери кухни», потому-что в следующей статье я все же расскажу, как убрать порог на балкон и объединить кухню и балкон.

©Remont-kuxni.ru

Другие статьи раздела: Двери кухни

  • Записи не найдены

Поделись статьей с друзьями:

Похожее

Как снять дверную панель менее чем за 15 минут

Чтобы снять дверную панель, используйте отвертку или бит Trox

Дверная панель используется для закрытия внутренней части двери и скрытия внутренней работа дверных аксессуаров, таких как механизмы оконных и дверных защелок. Этот мягкий картонный предмет держится на нескольких шурупах и пластиковых зажимах. которые необходимо удалить для обслуживания таких предметов, как оконный переключатель, дверной замок и стеклоподъемник и регулятор.Все дверные панели в основном выполняют одну и ту же задачу, хотя процесс снятие дверной панели будет немного отличаться для каждого автомобиля. В большинстве случаев эту работу может выполнить новичок. Однажды дверь панель снята, будьте осторожны, как ее хранят при ремонте. Большая дверь Панели сделаны из ткани и легко собирают грязь и пятна.

Что идет не так?

В большинстве случаев дверная панель не будет иметь ничего плохого. Причина для снятие дверной панели - доступ к другим проблемам внутри двери.Однажды Проблема в ремонте дверная панель может быть переустановлена.

Сколько это стоит?

Когда вы везете машину в ремонтный гараж или в автосалон, чтобы открыть дверь панель удалена, это будет стоить от 55 до 95 долларов США в зависимости от дизайна. или производитель.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

Внизу этого руководства есть видео о проделанной работе.

Давайте начнем

1.Удаление мелких деталей отделки

У большинства дверных панелей есть небольшие детали отделки, расположенные в верхней части панели. либо с правой, либо с левой стороны. Используйте небольшую отвертку или инструмент для снятия обрезков. и отсоедините (снимите) любые детали отделки над дверной панелью.

Вот верхняя обшивка слева от панели. Эти детали необходимо удалить перед снятием панели.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

2.Удаление пластиковых частей фасции

Возможно, необходимо удалить несколько пластиковых частей лицевой панели, поместите внутреннюю ручку двери, подлокотник или переключатель окна. Ищите скрытые пластиковые крышки которые необходимо будет удалить, чтобы получить доступ к скрытым винтам.

После снятия всех крышек крепежных болтов ослабьте и снимите винты крепления панели. Эти винты можно немного спрятать, так что смотрите вокруг и под подлокотниками.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

3. Снимите дверную ручку

Выверните все винты, удерживающие внутреннюю ручку двери. Возьмитесь за ручку и снимите это, потянув вверх. Будьте осторожны с привязкой прикреплен к ручке, чтобы не погнуть и не сломать ее.

Используйте небольшую отвертку, чтобы надеть пластиковый зажим на рычажок и отсоединить его от ручки.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

4.Снять дверной динамик

.

Некоторые дверные панели автомобилей оснащены динамиком, который необходимо снять. перед тем, как в некоторых случаях панель можно будет снять. Возьмитесь за крышку динамика и осторожно потяните наружу, чтобы отсоединить крышку и получить доступ к винтам динамика.

Выверните крепежные винты динамика, чтобы снять динамик. Будьте осторожны, не перфорируйте диффузор динамика с помощью инструмента.

После того, как динамик отсоединен, отсоедините разъем жгута проводов, отпустив фиксаторы разъема проводки.

5. Снимите дверную панель

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

Убедитесь, что все монтажное оборудование и небольшие скрытые дверцы были открыты. Некоторые винты можно хорошо спрятать, как на изображении ниже.

Используйте отвертку или инструмент для снятия дверной панели и вставьте панель и дверь. Это освободит (щелкнет) пластиковые зажимы, удерживающие панель. к двери.Следуйте этим действиям вокруг нижней части двери, пока полностью не освободите ее.

Один раз все монтажные винты или болты и пластиковые монтажные зажимы были отпущены или сняты, поднимите дверную панель, чтобы освободить ее от подоконник. Удерживайте его на месте, так как проводка все еще может быть присоединена к задней части панель.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

6. Отсоедините проводку переключателя стеклоподъемника

Найдите соединительный элемент проводки к любым аксессуарам, таким как оконный переключатель или свет.Некоторые переключатели окон можно снять перед снятием панели.

Отсоедините электрический разъем переключателя стеклоподъемника, надавив на предохранительный зажим вниз.

7. Завершение снятия дверной панели

После того, как электрический разъем был отключен, дверь панель освободится от двери. Снимите его и аккуратно уберите от работы. область, чтобы защитить его от грязи и жира.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

8. Повторная установка дверной панели

После ремонта и готовности дверной панели к переустановите, возьмитесь за дверную панель и удерживайте ее при повторном подключении электрические разъемы оконного и дверного освещения.

Убедитесь, что тяги управления защелкой надежно закреплены, зацепите дверную панель за подоконник и надавите вниз, чтобы зафиксировать.

Как только дверная панель закреплена на подоконнике, откройте пластиковый зажимы обратно на место. Физическое выравнивание зажимов в их соответствующих дырки могут понадобиться.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

9. Установите динамик на место

Удерживайте динамик при повторном подключении электрического разъема, а затем установите динамик на место.

Снова вставьте и затяните крепежные болты динамика и установите крышку.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

10. Установите внутреннюю ручку двери

Удерживая ручку двери, снова прикрепите тягу ручки двери. надев пластиковый зажим на тягу управления.

Установите дверную ручку на место, убедившись, что рычажный механизм свободно перемещается.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

Установите на место и затяните винты крепления ручки.

11. Установите на место винты крепления дверной панели

Вверните обратно все винты или болты дверной панели и извлеките их малым скрытые пластиковые панели или двери.

12. Установите детали отделки на место

После того, как дверная панель будет надежно закреплена, установите переднюю и заднюю облицовку. штук и все готово. Обязательно посмотрите видео о том, что работа не работает под этим изображением.

Посмотреть видео!

Посмотрите это видео о работе, выполняемой одним из наших механиков.

СПОНСИРУЕМЫЕ ССЫЛКИ

Есть вопросы?

Если у вас есть вопросы о дверных панелях, пожалуйста, посетите наш форум. Если тебе надо машина совет по ремонту, пожалуйста, спросите, наше сообщество механиков с радостью вам поможет и это всегда на 100% бесплатно.

Надеемся, вам понравилось это руководство и видео.Мы создаем полный набор руководства по ремонту автомобилей. пожалуйста подписывайтесь на наш 2CarPros Канал YouTube и почаще проверяйте наличие новых видео, которые почти загружены каждый день.

Статья опубликована 29.05.2018

.

Как устранить ошибку порога представления списка SharePoint: «Представление не может быть отображено, поскольку оно превышает пороговое значение представления списка…»

списки SharePoint имеют ограничение по умолчанию в 5000 элементов на одно представление. Но списки могут содержать 30 миллионов элементов (просто не все доступны в одном представлении). Поскольку вы читаете это, возможно, вы уже узнали об этом из сообщения об ошибке, например:

Представление не может быть отображено, поскольку оно превышает пороговое значение представления списка (5000 элементов), установленное администратором.

Чтобы просмотреть элементы, попробуйте выбрать другое представление или создать новое представление. Если у вас нет достаточных разрешений для создания представлений для этого списка, попросите администратора изменить представление, чтобы оно соответствовало пороговому значению представления списка.

В случае сомнений, прежде всего, обратитесь к документации, предоставленной Microsoft. Внимательно прочтите его, чтобы понять ограничения в вашей конкретной среде, объяснения различных действий и правил, а также разрешения, необходимые для устранения проблемы.

Вот моя обобщенная версия:

Решение №1: столбцы индекса, используемые в качестве фильтров представления

(работает как для On-Prem / SharePoint Server, так и для O365 / SharePoint Online)

  1. Отфильтровать все представления, чтобы они не могли возвращать значение, превышающее пороговое значение (например, [Создано] больше или равно [Сегодня] -120, чтобы возвращать данные только за последние четыре месяца).
  2. Проиндексируйте все столбцы, используемые в фильтрах представления списка ([Создано], [Отдел], [Местоположение], [Агент] и т. Д.) Вы можете проиндексировать до 20 столбцов. ShareGate также рекомендует индексировать первый столбец в каждом представлении списка.
    1. Перейти к настройкам списка
    2. В разделе «Столбцы» выберите «Индексированные столбцы».
    3. Нажмите «Создать новый индекс»
    4. Измените основной столбец на столбец, по которому выполняется фильтрация, и нажмите «Создать»
    5. Повторите шаги 3-4 для каждого столбца, используемого в качестве фильтра представления в списке

Решение № 2: Увеличьте порог

(только локальная версия / SharePoint Server)

Попросите администратора поднять порог или сделайте это сами.Пожалуйста, знайте, что пороговые значения существуют по какой-то причине, и с точки зрения масштабируемости это может быть не лучшим действием, поскольку оно может повлиять на производительность. Узнайте больше о масштабируемости и планировании емкости здесь.

  1. Перейти к центральному администратору
  2. В разделе «Управление приложениями» нажмите «Управление веб-приложениями».
  3. Выберите веб-приложение, для которого вы настраиваете пороговое значение представления списка
  4. Выберите «Общие настройки», затем «Регулирование ресурсов».
  5. Измените предел и нажмите ОК.
  6. Проверьте результат, перейдя в «Настройки списка» для любого списка в этом веб-приложении.

Ограничения O365 / SharePoint Online

  • Невозможно изменить пороговые значения представления списка
  • Невозможно создать дневное временное окно

Дополнительные идеи и объяснения см. В статье поддержки Microsoft.

Нравится:

Нравится Загрузка ...

Связанные

.

искусственный интеллект - В чем смысл порога персептрона?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

способов обнаружения и удаления выбросов | Наташа Шарма

Что вы ищете, работая над проектом Data Science? Что является наиболее важной частью фазы EDA? Есть определенные вещи, которые, если не будут выполнены на этапе EDA, могут повлиять на дальнейшее статистическое моделирование / моделирование машинного обучения. Один из них - поиск «выбросов». В этом посте мы попытаемся понять, что такое выброс? Почему так важно идентифицировать выбросы? Какие есть методы для выбросов? Не волнуйтесь, мы не будем проходить только теоретическую часть, мы также займемся кодированием и построением графиков данных.

Определение Википедии,

В статистике выброс - это точка наблюдения, удаленная от других наблюдений.

Приведенное выше определение предполагает, что выброс - это что-то отдельное / отличное от толпы. Многие мотивационные видео предлагают отличиться от толпы, особенно Малкольма Гладуэлла. Что касается статистики, это тоже хорошо или нет? мы собираемся найти это в этом посте.

Изображение Google - Wikihow

Видите ли вы что-нибудь по-другому на изображении выше? Все числа в диапазоне 30, кроме числа 3.Это наш выброс, потому что он не где-то рядом с другими числами.

Поскольку мы теперь знаем, что такое выброс, вам также интересно, как выброс представился населению?

Проект Data Science начинается со сбора данных, и именно тогда выбросы впервые представляются населению. Однако на этапе сбора данных о выбросах вы вообще не узнаете. Выбросы могут быть результатом ошибки во время сбора данных или могут быть просто признаком расхождения в ваших данных.

Давайте посмотрим на несколько примеров. Предположим, вас попросили понаблюдать за выступлениями индийской команды по крикету, т. Е. Пробегом каждого игрока, и собрать данные.

Собранные данные

Как видно из собранных выше данных, все остальные игроки набрали 300+, кроме Player3, который набрал 10. Эта цифра может быть просто ошибкой ввода или дисперсией в ваших данных и указанием, что Player3 работает очень плохо, поэтому требует улучшений.

Теперь, когда мы знаем, что выбросы могут быть либо ошибкой, либо просто отклонением, как бы вы решили, важны они или нет. Что ж, это довольно просто, если они являются результатом ошибки, тогда мы можем их игнорировать, но если это просто расхождение в данных, нам нужно подумать немного дальше. Прежде чем мы попытаемся понять, игнорировать выбросы или нет, нам нужно знать способы их выявления.

Большинство из вас может подумать: «О! Я могу просто получить пик данных, чтобы найти выбросы, как мы это делали в ранее упомянутом примере с крикетом.Давайте представим файл с 500+ столбцами и 10k + строками. Вы все еще думаете, что выбросы можно найти вручную? Чтобы облегчить обнаружение выбросов, у нас есть множество методов в статистике, но мы будем обсуждать лишь некоторые из них. В основном мы будем стараться рассматривать методы визуализации (самые простые), а не математические.

Итак, приступим. Мы будем использовать набор данных Boston House Pricing Dataset, который включен в API набора данных sklearn. Мы загрузим набор данных и разделим функции и цели.

 boston = load_boston () 
x = boston.data
y = boston.target
columns = boston.feature_names # создать фрейм данных
boston_df = pd.DataFrame (boston.data)
boston_df.columns = columns
boston_df.head ()
Boston Housing Data

Характеристики / независимая переменная будет использоваться для поиска любых выбросов. Глядя на данные выше, кажется, что у нас есть только числовые значения, то есть нам не нужно выполнять какое-либо форматирование данных. (Вздох!)

Есть два типа анализа, которым мы будем следовать, чтобы найти выбросы - Uni-variate (анализ выбросов с одной переменной) и многомерный (анализ выбросов с двумя или более переменными).Не запутайтесь, когда вы начнете кодировать и строить график данных, вы сами убедитесь, насколько легко было обнаружить выброс. Для простоты мы начнем с основного метода обнаружения выбросов и постепенно перейдем к более продвинутым методам.

Обнаружение выбросов с помощью инструментов визуализации

Коробчатая диаграмма-

Определение Википедии,

В описательной статистике прямоугольная диаграмма - это метод графического изображения групп числовых данных через их квартили.Коробчатые диаграммы также могут иметь линий, идущих вертикально на из прямоугольников ( усов, ) , указывающих на изменчивость , за пределами верхнего и нижнего квартилей, отсюда термины прямоугольная диаграмма и прямоугольная диаграмма. Выбросы могут быть , нанесенными на график как отдельных точек.

Приведенное выше определение предполагает, что если есть выброс, он будет отображаться как точка на прямоугольной диаграмме, а другая совокупность будет сгруппирована вместе и отображаться в виде прямоугольников.Давайте попробуем и увидим сами.

 import seaborn as sns 
sns.boxplot (x = boston_df ['DIS'])
Boxplot - Distance to Employment Center

На графике выше показаны три точки от 10 до 12, это выбросы, поскольку они не включены в рамку другое наблюдение, т. е. не где-то рядом с квартилями.

Здесь мы проанализировали единичный выброс, т.е. мы использовали столбец DIS только для проверки выброса. Но мы также можем проводить многомерный анализ выбросов. Можем ли мы провести многомерный анализ с помощью прямоугольной диаграммы? Что ж, это зависит от того, если у вас есть категориальные значения, вы можете использовать их с любой непрерывной переменной и выполнять многомерный анализ выбросов.Поскольку у нас нет категориальной ценности в нашем наборе данных Boston Housing, нам, возможно, придется забыть об использовании ящичной диаграммы для многомерного анализа выбросов.

Диаграмма рассеяния -

Определение в Википедии

Диаграмма рассеяния - это тип графика или математической диаграммы, использующей декартовы координаты для отображения значений обычно двух переменных для набора данных. Данные отображаются как набор из точек , каждая из которых имеет значение , одна переменная , определяющая положение на горизонтальной оси , , и значение , другая переменная , определяющая положение на вертикальной оси , . .

Как следует из определения, диаграмма рассеяния - это набор точек, который показывает значения двух переменных. Мы можем попытаться построить диаграмму рассеяния для двух переменных из нашего набора данных о жилищном строительстве.

 fig, ax = plt.subplots (figsize = (16,8)) 
ax.scatter (boston_df ['INDUS'], boston_df ['TAX'])
ax.set_xlabel ('Доля акров, не связанных с розничной торговлей на город ')
ax.set_ylabel (' Полная ставка налога на недвижимость на $ 10 000 ')
plt.show ()
Точечная диаграмма - Доля некоммерческих коммерческих площадей на город по сравнению с полной стоимостью налога на недвижимость

На графике выше мы видим, что большинство точек данных находятся внизу слева, но есть точки, которые далеки от населения, например, в правом верхнем углу.

Выявление выбросов с помощью математической функции

Z-Score-

Определение Википедии

Z-score - это стандартное отклонение со знаком, на которое значение наблюдения или точки данных превышает среднее значение того, что наблюдается или измеряется.

Интуиция за Z-оценкой состоит в том, чтобы описать любую точку данных, найдя их связь со стандартным отклонением и средним значением группы точек данных.Z-оценка находит распределение данных, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1, то есть нормальное распределение.

Вам должно быть интересно, как это помогает в идентификации выбросов? Итак, при вычислении Z-оценки мы повторно масштабируем и центрируем данные и ищем точки данных, которые слишком далеки от нуля. Эти точки данных, которые слишком далеки от нуля, будут рассматриваться как выбросы. В большинстве случаев используется порог 3 или -3, то есть, если значение Z-оценки больше или меньше 3 или -3 соответственно, эта точка данных будет идентифицирована как выбросы.

Мы будем использовать функцию Z-score, определенную в библиотеке scipy, для обнаружения выбросов.

 из scipy import stats 
import numpy as npz = np.abs (stats.zscore (boston_df))
print (z)
Z-score of Boston Housing Data

Глядя на приведенный выше код и выходные данные, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для выявления выброса.

 порог = 3 
печать (np.where (z> 3))

Это даст результат, как показано ниже -

Точки данных, где Z-оценка больше 3

Результаты не могут вас смутить.Первый массив содержит список номеров строк, а второй массив номеров соответствующих столбцов, что означает, что z [55] [1] имеют Z-оценку выше 3.

 print (z [55] [1]) 3.375038763517309 

Итак , точка данных - 55-я запись в столбце ZN является выбросом.

Оценка IQR -

Ящичковая диаграмма использует метод IQR для отображения данных и выбросов (форма данных), но для того, чтобы получить список идентифицированных выбросов, нам нужно будет использовать математическую формулу и получить выброс данные.

Определение Википедии

Межквартильный диапазон ( IQR ), также называемый средним или средним 50% , или технически H-разбросом , является мерой статистической дисперсии, равной разница между 75-м и 25-м процентилями или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 - Q 1.

Другими словами, IQR - это первый квартиль, вычитаемый из третьего квартиля; эти квартили можно четко увидеть на прямоугольной диаграмме данных.

Это мера дисперсии, аналогичная стандартному отклонению или дисперсии, но гораздо более устойчивая к выбросам.

IQR в чем-то похож на Z-оценку с точки зрения определения распределения данных и последующего сохранения некоторого порога для выявления выброса.

Давайте узнаем, что мы можем использовать коробчатый график с использованием IQR и как мы можем использовать его для поиска списка выбросов, как мы это делали при вычислении Z-показателя. Сначала мы рассчитаем IQR,

 Q1 = boston_df_o1.quantile (0.25) 
Q3 = boston_df_o1.quantile (0,75)
IQR = Q3 - Q1
print (IQR)

Здесь мы получим IQR для каждого столбца.

IQR для каждого столбца

Поскольку теперь у нас есть оценки IQR, пора зафиксировать выбросы. Приведенный ниже код даст результат с некоторыми истинными и ложными значениями. Точка данных, где у нас есть False, означает, что эти значения действительны, тогда как True указывает на наличие выброса.

 print (boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR)) 
Обнаружение выбросов с помощью IQR

Теперь, когда мы знаем, как обнаруживать выбросы, важно понимать, нужны ли они быть удаленным или исправленным.В следующем разделе мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов и, при необходимости, введения новых значений.

Во время анализа данных, когда вы обнаруживаете выброс, одним из самых сложных решений может быть то, как поступить с выбросом. Должны ли они их удалить или исправить? Прежде чем мы поговорим об этом, мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов.

Z-Score

В предыдущем разделе мы видели, как можно обнаружить выбросы, используя Z-оценку, но теперь мы хотим удалить или отфильтровать выбросы и получить чистые данные.Это можно сделать с помощью всего одного строчного кода, поскольку мы уже рассчитали Z-оценку.

 boston_df_o = boston_df_o [(z <3) .all (axis = 1)] 
С и без размера выброса набора данных

Итак, приведенный выше код удалил около 90+ строк из набора данных, т.е. выбросы были удалены.

Оценка IQR -

Так же, как Z-оценка, мы можем использовать ранее рассчитанную оценку IQR, чтобы отфильтровать выбросы, сохраняя только действительные значения.

 boston_df_out = boston_df_o1 [~ ((boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR))). Any (axis = 1)] boston_df_out.shape 

Приведенный выше код удалит выбросы из набора данных.

Существует несколько способов обнаружения и удаления выбросов, но методы, которые мы использовали для этого упражнения, широко используются и просты для понимания.

Следует ли удалять выбросы. Эти мысли могут возникать у каждого аналитика / специалиста по данным хоть раз при каждой проблеме, над которой он работает. Я нашел несколько хороших объяснений -

https: // www.researchgate.net/post/When_is_it_justifiable_to_exclude_outlier_data_points_from_statistical_analyses

https://www.researchgate.net/post/Which_is_the_best_method_for_removing_outliers_in_a_best_method_for_removing_outliers_in_a_a_data_set 9000-data_set 9000-data-data_set

Подводя итог их объяснения - неверные данные, неправильный расчет, их можно определить как выбросы, и их следует отбросить, но в то же время вы можете захотеть исправить и их, поскольку они изменяют уровень данных i.е. означают, что вызывает проблемы при моделировании данных. Например, 5 человек получают зарплату 10К, 20К, 30К, 40К и 50К, и вдруг один из людей начинает получать зарплату 100К. Рассмотрите эту ситуацию, поскольку, если вы являетесь работодателем, новое обновление заработной платы может быть воспринято как необъективное, и вам может потребоваться увеличить зарплату и другим сотрудникам, чтобы сохранить баланс. Итак, может быть несколько причин, по которым вы хотите понять и исправить выбросы.

На протяжении этого упражнения мы видели, как на этапе анализа данных можно столкнуться с некоторыми необычными данными i.е выброс. Мы узнали о методах, которые можно использовать для обнаружения и удаления этих выбросов. Но был поднят вопрос о том, можно ли удалить выбросы. Чтобы ответить на эти вопросы, мы нашли дополнительные материалы для чтения (эти ссылки указаны в предыдущем разделе). Надеюсь, этот пост помог читателям узнать о выбросах.

Note- Для этого упражнения использовались инструменты и библиотеки, указанные ниже.

Framework- Jupyter Notebook, Language- Python, Libraries - библиотека sklearn, Numpy, Panda и Scipy, Plot Lib- Seaborn и Matplot.

  1. Boston Dataset
  2. Github Repo
  3. Выбросы KDNuggets
  4. Обнаружение выбросов
.

Смотрите также