Классификация вагонки: Классы вагонки (A, B, C, Экстра)

Вагонка, виды и классификация

Вагонкой называются тонкие обшивочные панели с соединением в “шип-паз”. Изделия используются для наружной и внутренней отделки жилых и офисных зданий, технических, мансардных и подсобных помещений, саун, бань, балконов, лоджий, беседок и террас.

Виды материала

Традиционно ламели изготавливается из натурального дерева, поэтому этот вид будем рассматривать подробно. Кроме деревянных изделий выпускаются следующие разновидности:

Пластиковая. Детали изготовляются из поливинилхлорида методами экструзии с полыми сотами по всей длине, что обуславливает их высокие тепло- и звукоизоляционные характеристики. Использование для производства ПВХ дополнительно обеспечивает следующие достоинства:
- Возможность эксплуатации во влажной среде и температурном диапазоне от -50 до +50°С, что позволяет обшивку ванных комнат и санузлов;
- Не подверженность коррозии, гниению и негативному влиянию ультрафиолета;
- Не требуется дополнительная обработка поверхности;
- Достаточная долговечность;
- Большой диапазон текстуры и цветовых решений с отличной имитацией драгоценных пород дерева и ценных минералов;
- Низкая стоимость.
Минусом можно считать меньшую, по сравнению с натуральным деревом, прочность к механическим воздействиям.
МДФ-панели, получаемые прессованием мелкодисперсной сухой стружки в условиях высокой температуры и давления. Древесные частицы надёжно склеиваются выделяющимся из дерева лигнином. Получаются монолитные, прочные и лёгкие детали. Отличаются разнообразием расцветок и стилизацией под мрамор, дерево, гранит и другие природные материалы. Экологичность, без выделения фенола и эпоксидных смол, позволяет облицовку в медицинских и общественных учреждениях, спальнях и детских комнатах.

Алюминиевые, используются реже из-за высокой стоимости. Обладают всеми преимуществами присущими алюминию.
Изделия из природного дерева, о которых рассказано далее, экологичны и оказывают благотворное влияние на человеческий организм.

Классификация вагонки по сортам

Облицовочные доски изготавливаются из любых древесных пород:

хвойных: сосны, кедра, пихты, ели, лиственницы;
лиственных: дуба, клёна, бука, липы, ясеня, ореха, осины, ольхи.

Хвойные породы, благодаря высокому содержанию смолистых веществ, более стойки к загниванию и увлажнениям, что позволяет их успешное применение в наружных отделках. Красивая текстура досок из кедра, ели и сосны создаст привлекательность внутри помещений. Но сорта вагонки из сосны неприемлемы для обшивки банных парилок из-за выделяющейся при высоких температурах смолы и появления неприятных запахов. Для этих целей используется липа, ольха или осина, обладающие свойствами не нагреваться и не обжигать кожу человека.

Дубовые и буковые ламели красивы, но отличаются повышенной трудоёмкостью в обработке и высокой ценой.

Изделия изготавливаются и из ценных экзотических пород, произрастающих в тропиках. Чаще всего используется красное дерево. Но, несмотря на замечательные свойства такой продукции, её распространение ограниченно высокими ценами.

Изготовление осуществляется в соответствии со следующими требованиями:

ГОСТ — отечественный стандарт, общий для всех производителей;
DIN — европейского стандарта;
ТУ — технических условий, которые разработаны самостоятельно индивидуальными производителями, то есть на разных предприятиях они различны. Это создаёт определённые трудности разделения изделий по сортности или классам.

Класс вагонки или сорт определяется по качеству используемого сырья, которое определяется визуально, и выполненной обработке. Эти характеристики подробно расписаны в нормативной документации, основной упор сделан на наличие трещин, гнили, смолянистых карманов, ровности панели, количестве допустимых сучков, имеющейся синевы и других дефектов.

Классы вагонки, в чем разница

В зависимости от получившегося качества поверхности изделий их подразделяют на следующие сорта:

Премиум или Экстра. Доски отличаются идеальной поверхностной обработкой, недопустимы даже малейшие дефекты. Этого практически невозможно добиться при изготовлении из цельного массива, поэтому используется сращивание отдельных частей. Деталям не требуется подгонка, они легко фиксируются. Крепление выполняется только при помощи специальных зажимов, входящих в комплектацию поставки. Красоту подчёркивает заводское покрытие лаком. Элитная облицовка стоит дорого, используется для внутренней отделки престижных загородных домов. Для сохранности деталей при хранении и транспортировки их обычно упаковывают в вакуумные упаковки.

Вагонка сорт А. Отличается минимальным количеством дефектов. Недопустимы гниль, синева, прорость, обзол, сердцевина древесины. Допустимо:
- небольшая шероховатость поверхности в отдельных местах;
- незначительные смоляные кармашки;
- трещины несквозного характера и малых размеров;
- здоровые сросшиеся невыпадающие сучки диаметром ≤ 1,5 см не более одного на длине погонного метра.
Класс B или 2-ой сорт вагонки. Допускает большее количество видимых дефектов. На торцах замковых частей может иметься непрострожка, не препятствующая обшивке. Допустимы сколы, вмятины, несквозные и без выхода на торцы трещины, запилы, но величина подобных дефектов должна быть ≤ 15-ти мм на длине 30-ть см. Глубина дефектных мест ограничивается 0,5-ю мм. Могут иметься засмолки, синева поверхности до 10-ти %, сердцевина и прорость на ширине ≤ 20-ти см. Здоровые невыпадающие сучки не регламентируются по размерам, но их на планке должно быть ≤ 4-х штук. Чёрные сучки ≤ 2-х см. Выпадающие и гнилые сучки не допускаются. Бюджетная цена делает материал привлекательным, а дефекты устраняются и маскируются шпатлеванием, затиркой и окрашиванием.

Вагонка сорт С — самая дешёвая категория. Это третьесортные материалы, отбракованные из класса B. Качество ниже только у дров. Запрещено применение гнилых досок, а остальные дефекты не ограничиваются. Облицовка такими изделиями требует обрезки негодных частей, доработки и подгонки. Никакой профессионал с таким материалом работать не будет. При облицовке собственными силами может применяться в черновой обшивке, выполняемой в подсобных помещениях.

На современном деревообрабатывающем оборудовании производятся панели различных профилей сечения, отличающиеся формой граней, размерами и конфигурациями замков, различным выполнением лицевых и тыльных поверхностей.

Различаются следующие основные разновидности профилей:

“Стандарт”, являющимся базовым не только для деревянных изделий, но и для изготовленных из других материалов. Сечение имеет трапециевидную форму со скосом кромок под углом 30-ть градусов, с гребнями и пазами для соединения “в шип-паз”. Длина гребня делается меньше нужной для плотного прилегания к глубине паза, зазор компенсирует рассыхание дерева в процессе эксплуатации. Размер вагонки Стандарт по длине составляет до 6-ти м, при ширине ≤15-ть см и толщине 12…25 мм.

“Штиль” отличается от первых панелей наличием закруглённых углов, остальные характеристики аналогичны.
“Евровагонка”. Изготавливается в соответствии с западноевропейским стандартом DIN, регламентирующим более строгие требования к влажности сырья и качественной обработке лицевой поверхности. Имеет глубокий пазо-гребневый замок, что обуславливает появление на облицовочной поверхности закрытых шипами промежутков. Тыльная сторона деталей имеет специальные вентиляционные бороды, предотвращающие скопление влаги в местах примыкания досок к обрешётке, а также устраняющие внутренние напряжения в древесине при температурных и влажностных перепадах. Толщина 12,5 мм, при ширине 60…160 мм, длина от 1,8 до 6-ти м. Оптимальная полезная ширина вагонки из сосны по евростандарту 88 мм (без учёта выступающего гребня).

Двухсторонние панели, обе стороны лицевые. Это даёт возможность устраивать тонкие декоративные перегородки.
“Американка”. В таких видах профилей выполняется плавные переходы от шипов к середине лицевых частей, благодаря этому получается имитация облицовки брусом, как сайдинг. Размер такой вагонки из сосны более массивен (≥ 2-х см) и широк (≥ 14-ти см). Применяется для облицовки фасадов, расположение только горизонтально.
“Ландхаус”, самые дорогие разновидности. Их лицевая поверхность фрезеруется с нанесением различных сложных рисунков или горячим теснением под прессом с получением эффекта резьбы по дереву.

Размеры деревянной вагонки

Единых стандартных размеров, из-за широкого применения производителями собственных технических условий, не существует. Согласно гостовским нормам длина может составлять от нескольких десятков см до 6-ти м. Толщина может варьироваться в пределах от 12-ти до 25-ти мм. Для внутренней отделки используется до 16-ти мм, а более толстые для наружной обшивки. Ширина вагонки деревянной по ГОСТ ≤ 15-ти см.

Более нормирована размерность по евростандарту DIN:

длина — 0,5…6 м;
толщина ламелей — 12,5; 16 и 19 мм.;

ширина — 8, 10, 11 и 12 см.

Узкие изделия меньше подвержены деформациям и более устойчивы к механическим воздействиям.

Часто поверхность обшивается ламелями разной ширины для достижения различных декоративных эффектов.

Расчёт необходимого количества облицовочного материала

После замеров поверхностей подлежащих обшивке, определяется нужное количество ламелей.

Сколько в кубе вагонки квадратных метров несложно подсчитать самостоятельно. Для этого достаточно перевести полезную ширину и толщину выбранных ламелей в метры, затем выбрать длину панелей с учётом возможной обрезки торцов.

Подбор оптимальной длины несложен, существующие размеры имеют градацию в 10-ть см. После перемножения полученных значений получается объём одной доски. Разделив единицу на полученный результат, получаем искомую цифру.

Также, сколько вагонки в кубе представлено в таблицах, имеющихся в технических справочниках. Но это не всегда удобно. Для обшивки небольших поверхностей, что чаще всего происходит в индивидуальных домовладениях, панели приобретаются в небольших количествах и поэтому рекомендуется выполнять расчёт требуемого количества ламелей в штуках. Для этого площадь планируемой облицовки делится на площадь одной ламели. Получается нужное количество штук ламелей. Если стоимость деталей указана в кубах, то таблица, сколько штук вагонки в 1 кубе, также имеется в строительных справочниках.

Выполнив расчёты или воспользовавшись табличными данными можно избежать ненужных затрат. Необходимо учесть 10-ти процентный запас на обрезку дефектных мест деталей.

Сорта вагонки Экстра, Премиум, А, В, С, классификация, сравнение и описание

При строительстве бани вы неизбежно зададитесь вопросом, какой материал использовать для внутренней отделки. Каждый из материалов имеет свои свойства и может использоваться в различных условиях. В этой статье мы расскажем вам о том, как выбрать вагонку, о ее отличиях и сортах.

Если вы хотите узнать, как выбрать вагонку, сначала ознакомьтесь с ее преимуществами перед остальными отделочными материалами.

Так почему же вам необходимо выбрать вагонку:

экологически чистый материал, подаренный самой природой;
широкий выбор древесины, из которой она изготавливается;
невысокая стоимость;
простота монтажа;
разнообразие видов и стандартов, на любой вкус;
отличные теплоизоляционные свойства вагонки;
устойчива к механическим повреждениям;
широкий простор для творчества, можно окрасить в любой цвет, а также дополнительно декорировать.

Исходя из всех вышеперечисленных преимуществ вагонки, не удивительно, что на сегодняшний день именно она является самым часто используемым отделочным материалом из дерева. И по нашему мнению, эта популярность вполне оправдана.

Так какой сорт вагонки выбрать для отделки?

Как и большинство материалов из дерева, вагонка разделяется по качеству (сортности), обычно различают следующие сорта:

Сорт «Экстра»
Сорт «А» или «Премиум»
Сорт «В»
Сорт «С»

Иногда встречается обозначения «сорт 1, 2 или 3», они соответствуют сорту «А», «В» и «С» соответственно. Также «Экстра» или «Премиум» может называться «Высшим».

А теперь попробуем разобраться в отличиях, особенностях, преимуществах и недостатках каждого из этих классов. Это значительно упростит вам выбор и позволит сэкономить на приобретении данного обшивочного материала.

Сорт «Экстра»

Этот класс вагонки является наивысшим по качеству, эстетическим и эксплуатационным характеристикам. В ней не должно быть абсолютно никаких дефектов, ни сучков, ни сколов. Её поверхность идеально гладкая. Доска ровная, как правило, обладает ярко выраженным рисунком и красивой структурой, а для крепежа такой вагонки используются только специальный крепеж, дабы не портить внешний вид.

Поскольку такой идеальной древесины производится очень мало, то часто вагонку этого класса сращивают, что, впрочем, не сказывается на качестве конечной продукции. Во избежание повреждения при транспортировке данный тип вагонки помещается в вакуумную упаковку. Цены на вагонку класса «Экстра» конечно значительно выше, чем на доски других сортов, но за качество, как говорится, приходится платить.

Сорт А или «Премиум»

Данный сорт вагонки имеет несколько отличий от высшего. По сути, от «Экстра» ее отличает лишь небольшое количество здоровых сучков, которые не выпадут в процессе эксплуатации. Больше никаких дефектов не допускается, а стоимость вагонки сорта А может значительно отличатся от наивысшего сорта, что делает ее отличным вариантом для отделки помещений бани или сауны.

Сорт В

Этот класс можно считать бюджетным, он уже обладает рядом допустимых дефектов. На поверхности могут быть трещины (не сквозные, и не более 3 см), вмятины, выбоины, сучки, смоляные кармашки, даже допустимо не более 10% синевы. Такая вагонка подразумевает применение всевозможных шпатлевок, затирок и покрытий, чтобы скрыть большинство внешних дефектов. Стоимость такой вагонки обычно не высока, но ее монтаж потребует от вас дополнительного времени и усилий.

Сорт С

Вагонка сорта С (или 3-го сорта) ввиду своих низких эксплуатационных качеств и неказистого внешнего вида может применятmся в подсобных и не жилых помещениях. Большое количество дефектов, кривизна доски, выпадающие сучки, сквозные трещины – это далеко не весь набор всех недостатков, свойственных вагонке сорта С. Подгонка такой доски – это настоящие мучение для мастера, монтаж превращается в муки. Вагонку такого класса сложно рекомендовать к покупке, разве что радует цена.

Любая древесина – это живой материал, и поэтому он обладает вполне естественными недостатками, наиболее распространенными являются: сучки, трещины, смоляные кармашки, синева, гниль, обзол и червоточины, все они влияют на эстетичность материала. Вот наличием или отсутствием в различных пропорциях всех этих недостатков и определяется сорт вагонки. Соответственно внешний вид может сильно различаться в зависимости от класса.

Данный отделочный материал характеризует огромное количество вариантов, множество профилей, сортов и пород древесины, из которой ее изготавливают. А способы применения вообще ограничиваются только вашей фантазией, но поскольку мы специализируемся на определенной сфере, то можем сказать, какая вагонка для бани лучше в конкретно Вашем случае.

Сорта вагонки и что значит каждый из них

Любой строительный материал имеет свои разновидности. Качество зависит от множества факторов, среди которых плотность, устойчивость к повреждениям, долговечность и проч. Для изделий из древесины этот список заметно расширен, ведь неоднородность дерева, особенности сорта, проблемная обработка заметно влияют на способ и простоту обработки. Сорта вагонки используются для быстрой классификации материалов. Зная особенности каждого из них, можно быстро подобрать оптимальный строительный материал для выполнения конкретной задачи и при этом неплохо сэкономить.

Определение сорта производит специальный сотрудник технического отдела еще на стадии производства. Производя ряд тестов, этот человек сортирует готовую продукцию на 4 категории, которые позже поступят в продажу.

Сорт вагонки: определение

В паспорте на товар из дерева присутствует несколько ключевых параметров, от которых зависит сфера применения материала:

Материал изготовления;
Тип замка;
Габариты;
Сорта вагонки.

Материал изготовления — порода дерева, которую использовали для распила. От нее зависит цвет естественный цвет, общие физические характеристики (прочность, надежность, возможность применения в помещениях с особым микроклиматом).

Тип замка указывает на особенность крепежа и возможность комбинировать данный отделочный материал с другими. Данный параметр может не указываться в паспорте. Доска из березы и липы с одинаковым замком и толщиной листа может быть использована для отделки стены попеременно — это допустимо для ряда проектов. Также тип замка влияет на внешний вид плоскости: расстояние между «берегами» впадин между доской. Ламели «Штиль», например, позволяют создать абсолютно ровную плоскость благодаря скрытому замку и креплению стык-в-стык.

Габариты — общие размеры изделия. Длина, ширина, толщина листа указываются в миллиметрах. Пример 150х15х2000 — соответственно, ширина, толщина, общая длина ламели.

Сорт вагонки — что это значит? Начнем с того, что сорт определяется исходя из уже обозначенных характеристик.

Ключевыми для определения являются порода дерева, габариты, качество распила, естественные характеристики листа: наличие сучков, трещин, сколов, проч.

Особенности разных сортов деревянной вагонки

Деревянная вагонка делится на 4 больших подтипа. Они могут носить разные названия, но суть остается прежней: от самой плохой до почти идеальной:

С или 3й;
В или 2й;
А или 1й «Премиум»;
«Экстра».

Также стоит отметить, что от сорта зависят не только внешний вид и простота монтажа, но также особенности эксплуатации, возможность установки в помещениях с уникальным микроклиматом, тонкости обработки, дальнейшего ухода. Подробный обзор необходимо начать от наиболее предпочтительной к откровенно плохой.

Вагонка сорта Экстра

Это практически идеальные листы из древесины средней плотности. Имеет красивый внешний вид, практически не имеет дефектов. Установка отличается простотой — собрать отделку стены при помощи скрытых скоб-кляймеров можно за несколько часов. Внешний вид такой вагонки, как правило, не портят гвоздями и саморезами. Экстра может использоваться для отделки любых помещений, ввиду своей устойчивости к влаге, температуре, бактериям. Дополнительная обработка подразумевает нанесение ровного слоя антисептика на водной основе, гидроизорлятора, финишного слоя декоративного лака, реже — цветной полупрозрачной краски.

Этот сорт выбирают для создания уникального дизайна жилого помещения: спален, гостиных, мест отдыха, реже — кухонь, бань, баров, бильярдных или других узкоспециальных помещений. Отделка служебных помещений древесиной высшего сорта нецелесообразна — стоимость одного куба такой отделки очень высока.

Это идеальный отделочный материал, который своими характеристиками превосходит большинство конкурентов.

1й сорт или «Премиум»

Главное отличие от ламелей Экстра в наличии крупных сучков и минимальных трещин. Вагонка такого типа также может быть использована для отделки жилых помещений любого типа. Перед ее установкой список необходимых защитных составов может пополниться специальной шпаклевкой по дереву, которой затирают наиболее опасные части ламели: вокруг сучка, в месте небольшой трещины.

Длина ламели может достигать 6000 мм. Ее вырезают из сердцевины крупных деревьев возрастом более 30-40 лет. Главное преимущество 1-го класса — возможность вырезать из доски фрагмент, ничем не уступающий Экстра. Если сучок или другое проблемное место располагается недалеко от конца доски, его можно отрезать ручной циркулярной пилой или лобзиком.

При отделке большого помещения со сложной геометрией (например — мансарда) комбинируют Экстра и Преимиум сорта вагонки, где более совершенные, с точки зрения эстетики, доски используют для плоскости стены, а Премиум разрезают на небольшие фрагменты, которыми зашиваются наклонные плоскости, стены за батареей. Из первого сорта можно быстро собирать мебель и фурнитуру. Разнообразные шкафчики будут иметь меньшую себестоимость, если использовать качественно разрезанную доску. Внешний вид не будет выделяться на фоне практически идеальных стен из Экстра.

Уход за таким покрытием предполагает регулярное мытье от грязи при помощи мыльного раствора. Покрывать ламели можно как бесцветным лаком, так и матовой краской. Именно сорт Премиум рекомендуется для отделки помещения, в котором предполагается использовать контрастные цвета. Темные оттенки хорошо скрывают сучки, при этом заказчик заметно экономит на стоимости материалов, а у мастера нет лишних проблем с установкой и подгонкой ламелей даже в проблемных местах.

2й сорт вагонки

Материал этого сорта уже имеет видимые изъяны в виде обилия сучков, трещин (до 3см длинной), сколов. Эта вагонка считается наиболее выгодной для отделки нежилых помещений — коридоров, кладовых, прихожих и т. д. Главная проблема такой вагонки в структуре дерева: допускаются сучки небольшого размера, которые считаются «проблемными». Через несколько лет эксплуатации, из-за процесса естественной сушки дерева, сучки могут буквально «выпадать», трещины — становиться больше.

Однако даже вагонка 2-го качества считается приемлемой для использования в квартире.

Она имеет хорошо вырезанные замки, ее сборка не доставит сложностей опытному мастеру.

С точки зрения декоративного использования, ламели 2-го сорта представляют интерес для дизайнеров благодаря необычному неоднородному узору, составленному из случайного чередования сучков, видимых волокон дерева и т. д. 2-й сорт является отходом от производства вагонки Премиум класса или выпиливается из внешнего кольца древесного ствола.

3й-сорт вагонки

Это наименее качественный тип, использование которого весьма ограниченно из-за крайне низких качеств. Помимо выпадающих сучков, в досках присутствуют:

Крупные трещины;
Сколы, неровности;
Неправильно пропиленный замок;
Чрезмерная кривизна доски;
Некрасивая фактура.

3-й сорт выпиливается из внешнего кольца древесного ствола, а значит, внутри доски твердая сердцевина может соседствовать с мягким внешним слоем, что неизбежно приведет или к крупным трещинам, или к чрезмерному кручению доски во время сушки. Монтировать такой материал на стену тоже не представляется легким — мастера часто отказываются от работы с материалом низкого качества ввиду невозможности приемлемой подгонки отдельных листов на стену.

Применение этой вагонки весьма ограничено. Технические помещения, склад, гараж, подвальное помещение — вот примерный перечень использования такого материала. Распилить третий сорт на небольшие фрагменты для замены доски 2-го сорта также не представляется возможным — проблемные места есть на всей длине доски.

Габариты третьего сорта — еще один параметр, сдерживающий заказчиков от приобретения.

Ламель длинной 6000 мм невозможно произвести — доска будет неизбежно гнуться или треснет во время транспортировки.

Выбор оптимального материала для отделки

Как ни странно, Экстра пользуется меньшей популярностью среди заказчиков и строителей, чем Премиум. Небольшие допуски на 1м сорта полностью компенсируются невысокой средней ценой за куб вагонки. Возможность покраски любым типом краски или лака, долгий срок службы, красивый внешний вид все же остаются главными параметрами для заказчиков.

Экстра идеально впишется в дизайн офиса серьезной компании или подойдет для дома крупного бизнесмена. Отделка комнат в квартире этим материалом также возможна. Примеры дизайна комнаты, отделанной разными сортами вагонки, можно увидеть в тематическом альбоме на нашем сайте.

Для отделки банных, бань, мансард и других помещений второго порядка лучше использовать 1-й сорт вагонки. При правильном покрытии защитными средствами доска обеспечит 15-20 лет верной службы даже в условиях частого перепада температур, повышенной влажности.

3-й сорт имеет толк брать только для помещений третьего порядка — небольших кладовок, сараев, гаражей. Это очень неблагодарный материал, и даже низкая цена не становится главным выбором для бюджетных заказчиков. Также стоит учитывать мнение мастеров, которые могут отказаться работать с низкокачественным материалом. Может оказаться так, что даже при закупке необходимого количества листов + 20 % на случай отхода или брака вагонки не будет достаточно для отделки помещения из-за проблем с подгонкой.

Распространенные вопросы и ответы на них

В: Можно ли смешивать вагонку 1-го сорта со 2-м?

О: В теории, да. Однако, с практической точки зрения, это не обязательно. Разница в цене между ними не большая, а потому лучше приобрести достаточное количество доски Премиум класса.

В: Какие сорта вагонки лучше выбрать для отделки потолка?

О: Все зависит от площади. Для потолка на балконе или лоджии неплохо подойдет даже 2-й сорт вагонки. Если резать ламели так, чтобы максимально убрать проблемные сучки, то покрытие справится со своей задачей отлично.

Но для большой комнаты лучше остановиться на 1-м сорте из легких пород дерева. Стоит учесть то, что лишний раз делать отверстие в потолке чревато последствиями, а вес самой конструкции должен быть минимальным. Тонкая вагонка 1-го качества отлично выполнит свою задачу.

Если стоит задача не выбиться из общего дизайна, и заказчик требует вагонку Экстра, то стоит закупить листы минимальной толщины, вырезанные из дерева мягкой породы. Подобрать оптимальный цвет можно с помощью специальной палитры древесины, или прокрасив установленные ламели темным оттенком.

В: Как можно быстро рассчитать необходимое количество разных сортов вагонки для отделки большого помещения?

О: Если комната имеет необычную геометрию, достаточно поочередно вносить параметры каждой стены или фрагмента в калькулятор и высчитывать необходимое количество доски для отделки. Стоит отметить, что большинство складов не станут поставлять отдельно 3-4 листа конкретного сорта для заказчика. Если и комбинировать вагонку — стоит остановиться на двух типах: 1й и 2й или 1й и Экстра.

В: Есть ли разница между сортом А и 1м?

О: Это просто особенность номенклатуры. Они ничем не отличаются, ведь стандарт доски для всех предприятий один.

При заказе вагонки из-за рубежа в паспорте, скорее всего, будет указана буква. При заказе в России — число.

Также иногда производители или дистрибьюторы путают вагонку Экстра и Премиум. Стоит внимательно изучить внешний вид товара на предмет сучков. Если их нет — это доска высшего качества. Если есть, но крупные — это Премиум. Если присутствуют мелкие сучки — стоит сразу же менять своего поставщика. Скорее всего, вас пытаются обмануть.

Вагонка класса А и другие классы: чем характерны классы вагонки видео и фото материалы

Время чтения ≈ 4 минут

Вагонка

Для обшивки внешних и внутренних стен обычно используется вагонка, представляющая собой деревянную доску. Данный материал является универсальным, благодаря наличию множества отличных качеств для эксплуатации.

Варианты вагонки

ГОСТ

Классификация вагонки осуществляется в зависимости от наличия на ее поверхности различных дефектов, как касающихся непосредственно породы дерева, так и производства.

Если материал не имеет на своей ровной и гладкой поверхности дефектов, то это вагонка класса Экстра.

Класс «Экстра»

Возможным небольшим количеством сучков, отверстий и трещин характеризуется вагонка класса А.

Класс А

Для такого варианта, как вагонка класса В характерно не только наличие сучков и трещин, но и некоторых углублений и даже отверстий.

Класс В

Наиболее худший вариант по качеству – вагонка класса С, на которой много сучков, трещин, отверстий и углублений.

На фото ниже представлены различные классы вагонки.

Класс С

Самый качественный вариант – вагонка экстра класса, которая обычно выделывается не из цельного массива, поскольку из цельного дерева слишком тяжело получить ровную поверхность. Кроме того, полученная цена будет запредельной.

Вагонка вида Евро

На смену обычной вагонке нередко приходит такой вариант, как евровагонка, изготавливаемая из стволовой части между корой и сердцевиной. Там структура наиболее прочна из-за своей однородности.

Сорта евровагонки:

«А» — со светлыми сучками на плоскости;
«В» — возможно наличие темных и неживых сучков;
«С» — возможны некоторые сколы, подлежат маскировке во время сборки.

Отправляясь для отделки дома за евровагонкой, четко определите цель применения. Обычно для облицовки используются доски из хвои, однако иногда правильной альтернативой будут лиственные породы.

Это важно! Для бани или сауны следует отдавать предпочтение липе, осине или ольхе, поскольку только эти породы при повышенном градусе воздуха не нагреваются.

Деревянные панели в бане

Размерные показатели

Говоря о том, какая классификация по размерным характеристикам и форме возможна, следует обратиться к ГОСТу 8242-88.

Всего имеется целых шесть вариантов параметров досок, варьируются они по толщине (13, 16, 19 мм) и по ширине (80, 100, 110, 120 мм).
Длина обычно составляет 600 см. Влажность не должна превышать 14-15%.

Приобретение

Изучив классы вагонки, виды и сорта, и определившись с необходимым направлением деятельности, можно заняться ее приобретением. Подходить к выбору продавца следует внимательно.

Это важно: Обязательно проверьте всю вагонку в упаковке, чтобы не попасть на замену полотен в середине упаковке.

Особенности установки

Одним из главных положительных качеств вагонки является простейшая ее установка. Обычно для крепления применяется способ шип-паз. Инструкция по сборке и установке вагонки проста и доступна, справиться с этой задачей сможет любой.

Установка вагонки

Широкая область применения – дополнительное преимущество к остальным положительным качествам вагонки. Уложив полотна горизонтально, можно обшить дом снаружи, укладывая доски снизу вверх. Желательно устанавливать доски одна на другую, заделывая стыки мастикой, что позволит обеспечить изоляцию термо-, звуко- и даже гидро-.

Отделывая помещения внутри, укладывать вагонку можно различными способами – вертикально, горизонтально и даже наискосок. Однако, допустим, в бане, желательна вертикальная кладка, это позволит избежать скопления воды в пазах.

В целях обеспечения вентиляции следует оставить отверстия от пола и потолка. Иногда, в целях не пропустить лишнюю влагу, около 30 см над полом и вовсе не покрываются обшивкой.

Чтобы заняться укладкой вагонки, можно предварительно изучить фото и видео, представленные на нашем сайте.

Как ухаживать за деревом

Собираясь использовать вагонку для обшивки, изучите способы ухода:

Нельзя в уходе за деревом использовать различные моющие средства, особенно абразивы. Нежелательно также смачивать обшивку, все загрязнения удаляются слегка влажной или даже сухой тряпкой. Слабый растворитель в редких исключениях – для удаления пятен;
В целях продления срока службы деревянной обивки, следует перед монтажом обработать ее защитным средством. Обязательно проводить обработку, если деревянные панели используются в ванных или бане, то есть в помещениях со слишком высокими показателями влажности. Современная существующая краска позволяет сделать это очень легко.

Отделка вагонкой внутри

В завершение

Таким образом, деревянные панели – материал универсальный, установить который вы сможете своими руками. Не стоит упускать из виду положительные качества вагонки – красота, эстетичность и экологичность. При этом цена на обшивочный материал такого типа существенно ниже цельного массива из дерева.

Виды вагонки из дерева и ее классификация

Виды деревянной вагонки и ее классификация

Вагонка — натуральный материал, который открывает практически безграничные возможности благодаря своей универсальности. Еще более популярной делает этот отделочный материал простота монтажа и эксплуатации.

Вагонку различают по виду древесины, из которой она изготовлена. Вагонка из хвойных пород дерева долговечна и подходит как для внутренней, так и для наружной отделки. Также, большое значение имеет сорт материала. Рассмотрим подробно все преимущества и недостатки материала, основные виды вагонки и ее классификацию.

Достоинства и недостатки материала

Основные достоинства:

Деревянная вагонка является экологически чистым отделочным материалом.
Она позволяет обшить любую поверхность — стены, пол или потолок.
Помещение приобретает более эстетичный вид не только за счет фактуры дерева, но и благодаря тому, что поверхность выравнивается.
Дерево обладает прекрасными звукоизоляционными свойствами и при должном уходе служит очень долго.

Как любой материал, вагонка имеет свои недостатки:

Она подвержена горению, хотя современные огнеупорные пропитки позволяют минимизировать данный процесс.
При высоких температурах или повышенной влажности вагонка может начать выделять смолу. По этой причине для отделки бань и саун рекомендуют использовать вагонку лиственных пород.
Не самая лучшая особенностях материала — это чувствительность к резкой смене температур и повышенной влажности. При нарушении технологии хранения и эксплуатации вагонка быстро приходит в негодность.

Виды вагонки

Деревянная вагонка различается по сорту древесины и профилю доски. По профилю вагонку делят на обычную (изготавливается по ГОСТ 8242-88) и евровагонку (изготавливается по DIN 68126.). Евровагонка обладает более высоким качеством, удлиненным гребнем, а также разнообразием профилей.

Любая вагонка имеет шпунт с одной стороны и специальный паз с другой. Особенностью евровагонки является наличие вентиляционных желобов на тыльной стороне доски, предназначенных для удаления конденсата. Кроме того, пазовое соединение у нее более глубокое, чтобы в случае рассыхания дерева не возникало пробелов между досками. Толщина деревянной вагонки евростандарта чуть больше одного сантиметра, ширина начинается от 10 см., а длина от 2 метров.

Разнообразие профилей:

«Стандарт» имеет профиль с гладко отшлифованной лицевой поверхностью длиной от 2 до 6 метров с трапецеидальным сечением 12,5 мм – 15 мм на 96 мм. У профиля стандарт верхняя и нижняя плоскости расположены параллельно (верхняя является одновременно лицевой, нижняя содержит два мелких пореза, проходящих по всей длине доски).
«Софтлайн» (soft-line) в отличие от профиля «Стандарт» имеет закругленные фаски. Плавность форм придает интерьеру законченность и благородный внешний вид. В полной сборке отделка выглядит более изящно и не создает впечатление массивности.
«Блок-хаус» — евровагонка, внешняя сторона которой имитирует оцилиндрованный брус. Она обладает долговечностью, повышенной звуко- и теплоизоляцией. Как и обыкновенная вагонка, блок-хаус оснащен пазами и шипами по бокам. Доски профиля имеют выпуклую внешнюю и плоскую внутреннюю поверхности. Применяется как для внутренней, так и для внешней отделки.
«Ландхаус» представляет собой деревянные планки шириной до 96 мм, включая размер шипа. Внешняя поверхность данного профиля фигурная, внутренняя — плоская с прорезями и шипами. Этот вид больше подходит для внутренних работ.
«Американка» — профиль, имитирующий укладку досок внахлест. Конструкционная особенность этого профиля заключается в специальных выемках, находящихся с внутренней стороны досок. Эта небольшая хитрость позволяет быстро укладывать профиль внахлест, за счет чего достигается оптимальное качество его соединения. Стыки получаются хорошо защищенными от внешних воздействий и практически незаметными. Данный вид профиля хорошо подходит для внешней отделки.

Вагонка изготавливается из различных пород древесины:

Некоторые лиственные породы придают отделочному материалу слишком жесткую поверхность, которая с трудом поддается обработке. Тем не менее деревянная панель для внутренней отделки парной или бани, лучше всего из лиственной породы, так как она сохраняет свою форму, фактуру, и защищает стены от проникновения влаги.
Хвойные породы имеют специфический запах смолы. Они хороши для внутренней и наружной отделки, так как имеют приятный внешний вид. Но при использовании в бане, сауне, сосна и ель неприемлемы из-за больше подверженности деформациям и выделению смол.

Классификация по сортам

Общепринято деление вагонки на четыре основных класса: «С», «В», «А» и «Экстра».

Класс «С» допускает наличие небольших повреждений, пятен, полос, сучки диаметром, не превышающим 25 мм., а также поверхностных трещин длиной не больше 5% от длины доски и смоляных трещин длиной до 50 мм., шириной до 5 мм.
Класс «В» допускает наличие до четырех сучков диаметром не более 10 мм. На каждые 1,5 метра длины доски разрешено до двух смоляных и двух не сквозных трещин. Допускаются некоторые дефекты производства – небольшие задиры, вмятины, сколы, ворсистость, волнистость, незначительная покоробленность.
Класс «А» допускает наличие смоляных ямок, торцевых трещин и сучков не чаще чем через 1,5 метра. Вагонка данного сорта не должна иметь сердцевин, червоточин и синевы.
Класс «Экстра» — это чистая доска без каких-либо дефектов и сердцевин. Вагонка данного класса встречается достаточно редко, что, естественно сказывается на ее стоимости. Исключением служит лиственница и ангарская сосна, вагонка из которых доступна во всех четырех классах. Материал из лиственных: осина бывает только трех сортов — «В», «А» и «Экстра», липа представлена сортами — «С», «В» и «А».

Из-за различной структуры сырья нормы сортировки отличны в зависимости от породы древесины. Кроме того, особенности той или иной древесины не позволяют получить полноценный сортовой ряд. Так, вагонка из хвойных пород деревьев обычно представлена сортами «С», «В» и «А».

Видео: как выбрать вагонку

Вопрос, из какого дерева лучше вагонка, зависит от конкретного ее применения. Предпочтительнее выбрать класс «А», но при необходимости снизить расходы можно попробовать использовать материал меньшего качества. Различия также имеются непосредственно по видам вагонки. Каждый из вариантов рассмотрен. Остается только все «взвесить» и выбрать оптимальный вариант.

Сорта вагонки — в чём разница, чем отличаются и как выбрать

№	Качественные признаки		Вагонка 1 сорт	Вагонка 2 сорт
1	Сучки	Здоровые светлые сросшиеся круглые, овальные и продолговатые	Допускаются	Допускаются
		Здоровые всех видов с трещинами и раковинами	Допускаются с трещинами до 1,0 мм и раковинами до 5 мм	Допускаются
		Частично сросшиеся	Допускаются при срастании не менее ½ контура сучка	Допускаются
		Несросшиеся, выпадающие, а также отверстия от выпавших сучков	Не допускаются единичные выпавшие ребровые сучки и небольшие повреждения на ребровых сучках, такие как выщерблены на кромках	Допускаются
		Загнившие, гнилые и табачные	Не допускаются	Допускаются
		Частично сросшиеся, сшивные	Не допускаются	Допускаются
2	Трещины	Пластевые несквозные	Допускаются с длиной не более 1/3 изделия	Без ограничений суммарной длиной не более 80% изделия
		Пластевые сквозные без выхода в торец и на кромку	Допускаются шириной не более 1,0 мм и длиной не более ¼ изделия	Допускаются не более 5 шт. на погонный метр
		Пластевые сквозные с выходом в торец	Допускаются длиной не более 150 мм с каждого конца и толщиной не более 1 мм	Допускаются длиной не более 300 мм
3	Сердцевина	С выходом на лицевую пласть	Допускается	Допускаются
4	Смоляные кармашки	Открытые	Допускаются длиной не более 50 мм	Допускаются
4	Смоляные кармашки	Прикрытые	Допускаются	Допускаются
5	Прорость (вросшая кора)	Односторонняя и открытая темная и светлая	Допускается шириной до 200 мм и длиной до 100 мм в количестве да 1 шт на изделие	Допускается
6	Гниль		Допускается твердая гниль общей площадью до 1/10 площади изделия	Допускается
7	Дефекты производства	Вырыв, выхват, запил, вмятина, скол, задир, выщерблина	Допускаются глубиной менее 0,5 мм и площадью не более 15х300 мм не более 1 на 1 погонный метр	Допускаются общей площадью не более 1/5 от площади изделия
		Бахрома, ворсистость, непрострог	Допускаются площадью до 1/10 поверхности изделия	Допускаются площадью до 1/5 от площади изделия
		Волнистость поверхности	Допускаются с отдельными ворсистыми участками глубиной до 1,5 мм	Допускаются
8	Изменение окраски	Химические окраски и грибные поражения	Не допускаются	Допускаются пятна красной плесени и посинения общей площадью не более 1/5 площади изделия не более 10% объема
9	Покоробленность	Продольная по кромке	Допускается со стрелой прогиба до 0,2% от длины изделия	Допускается со стрелой прогиба до 0,4% от длины изделия
		Продольная по пласти	Допускается со стрелой прогиба до 0,4% от длины изделия	Допускается со стрелой прогиба до 6% от длины изделия
		Поперечная	Допускается со стрелой прогиба до 0,5% от ширины изделия	Допускается со стрелой прогиба до 0, 8% от ширины изделия
		Крыловатость	Допускается с отклонением от плоскости до 0,35% от длины изделия	Допускается с отклонением от плоскости до 1% от длины изделия
10	Нарушения размеров профиля	Несоответствие размеров элементов поперечного сечения профиля	Допускаются отклонения в пределах 2% от номинальных размеров	Допускаются отклонения в пределах 2,5% от номинальных размеров
		Непрострог кромки гребня	Допускается на 1/3 длины изделия с отклонением ширины гребня до 2мм	Допускается на 2/3 длины изделия с отклонением ширины гребня до 2мм
		Дефекты нижней кромки паза	Допускаются повреждения, утоньшения или отсутствие нижней кромки паза длиной до ¼ изделия	Допускаются повреждения, утоньшения или отсутствие нижней кромки паза длиной до 1/5 изделия
11	Червоточина		Не допускается	Допускается на площади не более 1/10 от площади поверхности изделия

Вагонка классификация

Выбор

Основы выбора половой доски

Выбирайте доску пола правильно. Узнайте, на что нужно обратить осоое внимание.

Выбираем качественую половую доску

Мы разгадываем загадку доски 3 сорта. На что влияет економия на качестве и когда она допустима. Практические советы опытных мастеров.

Классификация половой доски

Половая доска классифицируется по типу древесины, сорту, типу обработки, а также имеет свои стандарты сушки.

Подбираем породу древесины для пола в
комнатах разной функциональности

Каждая порода древесины имеет свои особенности. Мы обратим внимание на то, какие породы доски пола подходят для разных комнат.

Как точно рассчитать площадь пола

Несколько простых советов помогут вам сэкономить на материале и избавят вас от дополнительных поездок на дозакупку. Точный расчет — залог приятной работы.

Основы

Деревянный пол в квартире

Узнайте об особенностях укладки доски пола в квартире. Получите практические советы о том, как это сделать правильно.

Почему мы голосуем за ДЕРЕВЯННЫЙ ПОЛ

Дерево до сих пор занимает первое место в приоритетах покупателей. Мы осветим все плюсы данного приобретения.

Дощатые полы: достоинства, недостатки, эксплуатация

Мы рассмотрим плюсы и минусы дощатого пола, а также дадим практические рекомендации по продлению срока его службы.

Покрытие и уход

Варианты покрытия половой доски

Чем покрыть половую доску? Мы расскажем о самых простых, практичных и долговечных способах покрытия доски пола.

5 основных правил по уходу за половой доской

Половая доска не требует какого-то особого или сложного ухода. И все же есть несколько простых правил, зная и соблюдая которые вы продлите срок службы своего деревянного пола.

Монтаж

Подготовка поверхности к укладке доски пола

Мы расскажем о подготовке разных оснований к укладке доски пола. Вас ждут три видеоролика, в котрых вы сможете детально рассмотреть весь технический процесс.

Укладка доски пола на лаги

Узнайте, как выбирать лаги и как их укладывать. Мы расскажем о том, как грамотно подготовить доску, в каком направлении ее уложить и объясним, как произвести сам монтаж.

Укладка доски пола на фанеру

Хороший способ сэкономить на дорогостоящем материале. Мы расскажем, как происходит подготовка и монтаж на фанеру, а также раскроем важные плюсы этого метода укладки.

Инструменты, необходимые для укладки доски пола

Собираетесь заняться укладкой доски пола? Узнайте о практичных инструментах, применяемых профессионалами.

Ремонт

О ремонте деревянных полов

Узнайте об особенностях косметического и капитального ремонта пола из доски, а также о том, как обеспечить новому полу долгую жизнь.

Пол без скрипа

Мы предлагаем несколько доступных способов сооружения пола без скрипа. Вас также ждет ролик, в котором вы сможете все это увидеть на практике.

Как заменить половую доску

Мы расскажем 8 шагов к успешной замене доски, а также предоставим шпаргалку, в которой подскажем, какой инструмент для этого понадобится.

Классификация в интеллектуальном анализе данных

Введение

Классификация создает модель классификации с использованием обучающего набора данных.
Классификация предсказывает значение атрибута классификации или метки класса.
Например: Классификация одобрения кредита на основе данных клиента.
Университет проводит занятия со студентами на основе оценок.
Если x> = 65, то Первый класс с отличием.
Если 60 <= x <= 65, то Первый класс.
Если 55 <= x <= 60, то второй класс.
Если 50 <= x <= 55, то пройти класс.

Требования к классификации

Два важных шага классификации:

1. Построение модели

Каждому образцу кортежа или объекту присваивается предопределенная метка класса. Эти кортежи или подмножества данных известны как обучающие данные.
Построенная модель, основанная на обучающей выборке, представлена в виде правил классификации, деревьев решений или математических формул.

2. Использование модели

Построенная модель используется для классификации неизвестных объектов.
Метка класса тестового образца сравнивается с полученной меткой класса.
Точность модели сравнивается путем вычисления процента выборок тестового набора, которые правильно классифицируются построенной моделью.
Данные тестовой выборки и выборка обучающих данных всегда разные.

Классификация и прогноз

Классификация	Прогноз
Он использует прогноз для прогнозирования меток классов.	Используется для оценки значений атрибута данной выборки.
Например: Если пациенты сгруппированы на основе их известных медицинских данных и результатов лечения, то это считается классификацией.	Например: Если модель классификации используется для прогнозирования результата лечения для нового пациента, то это прогноз.

Вопросы, связанные с классификацией и прогнозированием

1.Подготовка данных
Подготовка данных состоит из очистки данных, анализа релевантности и
преобразование данных.

2. Оценка методов классификации
i) Прогностическая точность: Это способность модели прогнозировать метку класса для новых
или ранее невидимых данных.
ii) Скорость и масштабируемость: Это относится ко времени, необходимому для построения и использования модели и повышения эффективности резидентных баз данных на дисках.

3. Взаимопредсказуемость:
Это понимание и понимание, обеспечиваемые моделью.

Метод индукции дерева решений

Дерево решений:

Дерево решений выполняет классификацию в виде древовидной структуры. Он разбивает набор данных на небольшие подмножества, и одновременно можно создать дерево решений.
Конечный результат — дерево с узлом решения.

Например:
Следующее дерево решений может быть разработано для объявления результата, независимо от того, имеет ли кандидат право на получение водительских прав или нет.

Методы выбора атрибутов

1. Индекс Джини (интеллектуальный майнер IBM)

Индекс Джини используется в CART (деревья классификации и регрессии), системе IBM Intelligent Miner, SPRINT (масштабируемая параллелизируемая индукция деревьев решений ).
Если набор данных T содержит примеры из классов n, индекс gini (T) определяется как:

После разделения T на два подмножества T ₁, T ₂ с размерами N ₁ и N ₂, индекс Джини разделенных данных определяется как:
джини _{разделенных} (T) = N ₁ / N ₂ gini (T ₁) + N ₂ / N gini (T ₂)
Для каждого атрибута рассматривается каждое из возможных двоичных разбиений.Для каждого атрибута выбирается атрибут, обеспечивающий наименьшее разбиение (T) gini _{, чтобы разбить узел для атрибутов с непрерывным значением, где необходимо учитывать каждую возможную точку разделения.}

2. ID3 (алгоритм создания дерева решений)

Росс Куинлин разработал алгоритм ID3 в 1980 году.
C4.5 является расширением ID3.
Это позволяет избежать чрезмерной подгонки данных.
Определяет глубину дерева решений и сокращает количество ошибок.
Он также обрабатывает атрибуты с непрерывным значением. Например: зарплата или температура.
Он работает для атрибута с отсутствующим значением и обрабатывает подходящую меру выбора атрибута.
Это дает лучшую эффективность вычислений.

Алгоритм для генерации дерева решений из обучающих кортежей раздела данных, D.
Шаг 1: Создайте узел ‘N’:
Шаг 2: Если кортежи в D относятся к одному классу, ‘C’, затем перейдите к шагу 3
Шаг 3: Верните ‘N’ как листовой узел, помеченный классом большинства в ‘C’
Шаг 4: Если список атрибутов пуст, то верните ‘N’ как листовой узел, помеченный классом большинства в D.
Шаг 5: Примените attribute_selection_method (D, attribute _list), чтобы найти «наилучшие» критерии разделения.
Шаг 6: Если атрибут splitting_attribute имеет дискретное значение и является многосторонним, разбиения разрешены. Затем выполните шаг 7
Шаг 7: Attribute_list & leftarrow; attribute_list — splitting_attribute; // удаляем атрибут разделения.
Шаг 8: Для каждого результата j создания разделения, Пусть D _j будет набором кортежей данных в D, который удовлетворяет результату j, Если D _j пуст, то присоединенный лист помечается классом большинства в D к узлу N;
Шаг 9: Иначе, присоедините узел, возвращенный Generate_decision_tree (D _j, attribute_list), к узлу N;
Шаг 10: Возврат N;
Шаг 11: Стоп.

3. Обрезка дерева

Чтобы избежать проблемы переобучения, необходимо обрезать дерево.
Как правило, при построении дерева решений есть две возможности. Некоторая запись может содержать зашумленные данные, что увеличивает размер дерева решений. Другая возможность — если количество обучающих примеров слишком мало для создания репрезентативной выборки истинной целевой функции.
Обрезка может быть сверху вниз или снизу вверх.

Некоторые хорошо известные методы выполнения обрезки:

1.Уменьшение количества ошибок при обрезке
Это простейший метод обрезки. Начнем с листьев. Каждый узел заменяется на свой самый популярный класс для сохранения точности.

2. Обрезка сложности затрат

Создает серию деревьев.
Рассмотрим «T ₀» в качестве исходного дерева и «T _m» в качестве корня.
Считайте, что дерево создается путем удаления поддерева из дерева i-1 и его замены листовым узлом со значением, выбранным в соответствии с алгоритмом построения дерева.
Удаляемое поддерево можно выбрать следующим образом:
Определите частоту ошибок дерева «T» по набору данных «S» как err (T, S).
Поддерево минимизируемого дерева выбирается для удаления.
Функция (T, t) определяет дерево, которое получается путем отсечения поддеревьев ‘t’ от дерева ‘T’ . После создания серии дерева лучшее дерево выбирается путем измерения обучающего набора или перекрестной проверки.

3.Обрезка альфа-бета

Это алгоритм поиска, который улучшает алгоритм минимакса, удаляя ветви, которые не могут дать дальнейший результат.
Пусть alpha (α) будет значением наилучшего выбора на пути для более высокого значения, как MAX .
Пусть beta (β) будет значением наилучшего выбора на пути для более низкого значения как MIN .
При работе с деревом решений может возникнуть проблема пропущенных значений (тех значений, которые отсутствуют или неверны).
Итак, одно из наиболее распространенных решений — пометить это отсутствующее значение как blank .

Прогноз

Прогнозирование имеет дело с некоторыми переменными или полями, которые доступны в наборе данных для прогнозирования неизвестных значений относительно других интересующих переменных.
Числовое прогнозирование — это тип прогнозирования непрерывных или упорядоченных значений для заданных входных данных.
Например: Компания может пожелать спрогнозировать потенциальные продажи нового продукта с учетом его цены.
Наиболее широко используемым подходом для числового прогнозирования является регрессия.

Сравнение алгоритмов классификации интеллектуального анализа данных, определение риска дефолта

В последнее время большие данные и их анализ стали широко распространенной практикой, применимой во многих отраслях. Интеллектуальный анализ данных — это метод, основанный на статистических приложениях. Этот метод извлекает ранее неопределенные элементы данных из больших объемов данных. Банковская и страховая отрасли используют интеллектуальный анализ данных для выявления мошенничества, предложения клиентам подходящих решений по кредитованию или страхованию и лучшего понимания потребностей клиентов.Это исследование направлено на определение алгоритмов классификации интеллектуального анализа данных и их использование для прогнозирования рисков дефолта, предотвращения возможных трудностей с платежами и уменьшения потенциальных проблем при предоставлении кредита. Данные для этого исследования, которое содержит демографические и социально-экономические характеристики людей, были получены из обзора Турецкого статистического института 2015 года. Шесть алгоритмов классификации — Наивный Байес, Байесовские сети, J48, случайный лес, многослойный персептрон и логистическая регрессия — были применены к набору данных с использованием WEKA 3.9 программное обеспечение интеллектуального анализа данных. Эти алгоритмы сравнивались с учетом средних квадратов ошибок, площади рабочих характеристик приемника, точности, прецизионности, F-меры и статистических критериев отзыва. Наилучший алгоритм — логистическая регрессия — был получен и применен к реальному набору данных для определения атрибутов, вызывающих риск по умолчанию, с использованием отношения шансов. Были изучены социально-экономические и демографические характеристики индивидов, и на основе значений отношения шансов были получены результаты, по которым индивиды и характеристики с большей вероятностью не исполнились.Эти результаты не только полезны для литературы, но также имеют значительное влияние на финансовую отрасль с точки зрения способности прогнозировать риск дефолта клиентов.

1. Введение

Быстрое и неизбежное развитие технологий приводит к значительному глобальному увеличению объема данных. Такие данные означают лучшую информацию, а информация — богатство. Это связано с тем, что информация позволяет человечеству иметь более безопасное и лучшее будущее, что является основной целью ученых и исследователей.Благодаря такому невероятному количеству информации, которую можно получить из больших данных, человечество может добиться значительного прогресса в самых разных областях, от здравоохранения и безопасности до образования и экономики.

Получение информации из больших данных с использованием соответствующих методов аналогично извлечению максимально возможного количества руды из недавно открытого рудника. Необходимость делать научно точные выводы подчеркивает необходимость анализа больших данных. Анализ больших данных может сократить потери информации и сэкономить время, что привело к появлению термина интеллектуального анализа данных (DM) [1, 2].DM — это метод анализа данных, основанный на статистическом применении; он направлен на извлечение информации, которую ранее невозможно было определить, из огромных массивов данных [3].

Большие данные не только представляют интерес для исследователей, но и стали важным инструментом в бизнесе. Эффективная обработка больших данных имеет решающее значение для компаний, стремящихся занять лидирующую позицию в своей области. Потребность в анализе больших данных особенно возросла в банковской и страховой отраслях. Даже небольшой объем информации, который вывел компании на передний край конкурентного рынка, благодаря анализу DM, повысил важность DM.

Анализ и моделирование больших данных — не новые темы для актуариев, банкиров и страховщиков; DM помогает им преодолевать многие трудности в их стремлении более эффективно управлять деньгами, контролировать систему, снижать или передавать потенциальные риски, понимать требования клиентов, улучшать управление средствами, увеличивать долю рынка и снижать или передавать потенциальные риски [4]. В частности, DM может использоваться в банковской и страховой отраслях для определения рисков неисполнения обязательств и групп рисков, определения правильных вариантов страхования для отдельных клиентов, повышения удовлетворенности клиентов и выявления мошенничества с кредитными картами.

Существует множество методов DM для обнаружения проблем, с которыми сталкиваются банкиры и страховщики, например, кластеризация, классификация и ассоциация. Классификация — широко используемый метод DM, который применяется в различных областях [5]. Следовательно, алгоритмы классификации широко используются, и успешные результаты, полученные с помощью алгоритмов, также используются для определения кредитных рисков. Какой алгоритм классификации выбрать — очень важное решение. Не существует определенного алгоритма классификации для решения текущей проблемы.Другими словами, лучший алгоритм не решает все проблемы наилучшим образом. Существуют алгоритмы классификации, которые дают разные результаты для разных наборов данных или разных задач. Алгоритм классификации, который считается лучшим решением проблемы, может не работать в другой проблеме или наборе данных. По этой причине перед решением проблемы необходимо сравнить разные алгоритмы классификации для данного набора данных. Алгоритм, который лучше всего решает проблему, — это алгоритм, полученный путем сравнения с конкретными статистическими критериями.Таким образом, определяется алгоритм, который будет использоваться при решении проблемы. В этом исследовании для определения лучших алгоритмов для текущего набора данных все алгоритмы классификации интеллектуального анализа данных сравнивались на предмет пригодности данных и показателей точности (порог точности был принят равным 80%). В результате этого сравнения все алгоритмы были сокращены до шести алгоритмов классификации (Наивный Байес, сеть Байеса, J48, случайный лес, многослойный персептрон и логистическая регрессия), которые имеют почти одинаковую пороговую степень точности.Редуцированные алгоритмы — наивный байес, байесовские сети, J48, случайный лес, многослойный персептрон и логистическая регрессия — часто встречаются в литературе. Шесть алгоритмов классификации имеют почти одинаковые показатели точности и доступности данных. Итак, чтобы определить алгоритм, который будет работать на максимальном уровне с данными, сравнение по различным критериям было повторено с использованием программного обеспечения интеллектуального анализа данных WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 3.9.

Алгоритмы с аналогичными показателями точности были снова сравнены с различными статистическими критериями, такими как ROC (рабочая характеристика приемника), точность, отзыв, F-мера и среднеквадратичная ошибка (RMSE) для достижения наилучших результатов.В результате наиболее подходящий алгоритм для этого набора данных найден как алгоритм логистической регрессии.

Целью данного исследования является использование алгоритмов классификации DM для изучения влияния определенных демографических и социально-экономических характеристик на вероятность риска дефолта отдельных лиц, а также для прогнозирования их будущих проблем с платежами путем определения индивидуальных атрибутов с использованием классификации логистической регрессии. алгоритм.

Данные для этого исследования, которые содержат демографические и социально-экономические характеристики людей, были получены в результате исследования TUIK (Турецкий статистический институт) 2015 года.Необработанные данные содержали 59 663 наблюдения, из которых использовались только 20 275 наблюдений и 12 атрибутов, принадлежащих главам домохозяйств. Данные включают демографические характеристики домохозяйств из разных регионов, а также их общий доход и долги, выплачиваемые на регулярной основе за последние 12 месяцев.

При выборе алгоритма использование алгоритма, который, как известно, дает хорошие результаты, без сравнения его производительности с разными алгоритмами или сравнения разных алгоритмов с соблюдением единого статистического критерия, может дать неверные результаты.Использование алгоритма, который, как считается, дает только хорошие результаты, без учета его пригодности в данных, может привести к неточным результатам. Точно так же при определении лучшего алгоритма сравнение по одному критерию может привести к неправильному выбору. Таким образом, в этом исследовании наивный Байес, сеть Байеса, J48, логистическая регрессия, многослойный персептрон, случайный лес и алгоритмы классификации были определены с предварительным исключением, а затем определенные алгоритмы снова сравнивались с точностью, F-мерой, площадью Roc, отзывом , точность и критерии RMSE.В результате анализа алгоритм классификации логистической регрессии был определен как лучший алгоритм. В заключение, алгоритм логистической регрессии был использован при анализе риска дефолта.

Более того, применив лучший алгоритм (логистическая регрессия) к набору данных, мы определили, какие характеристики увеличивают риск дефолта больше всего.

2. Материалы и методы

Концепция предоставления кредита насчитывает 5000 лет и до сих пор остается основной темой исследований в финансовом секторе [6].Роль банков и банковской деятельности растет с каждым днем, что увеличивает необходимость надлежащего управления кредитными проблемами. В настоящее время модели кредитного рейтинга и кредитные рейтинги используются для определения риска дефолта лица. Кредитные рейтинги — это математические модели, которые определяют вероятность риска дефолта, наблюдая за характеристиками клиентов, обращающихся за ссудой [7].

В кредитном обществе или компании под кредитованием понимается риск остатка в определенный момент времени [8]. Кредитные учреждения сталкиваются со многими рисками, такими как задержки платежей или невыполнение обязательств клиентами, волатильность процентных ставок и обесценивание инвестиций и ценных бумаг.Управление кредитным риском дает возможность определить и измерить эти потенциальные риски [9, 10].

Финансовые учреждения разрабатывают модели, используя определенные характеристики клиентов (возраст, пол, место проживания, доход, семейное положение, предыдущие платежи по кредитам и т. Д.) Для прогнозирования и выявления возможных кредитных рисков [11, 12]. В 1936 году Фишер предложил дискриминантный и классификационный анализ в качестве основы моделей кредитного скоринга. В последнее время для кредитного скоринга часто используются деревья решений, логистическая регрессия, K-ближайший сосед, нейронные сети и опорные векторные машинные алгоритмы [13].

Финансовые учреждения и аналитики всегда стремятся увеличить объем кредита при одновременном снижении рисков дефолта. Следовательно, анализ кредитного рейтинга имеет решающее значение для ускорения принятия решений, снижения затрат на анализ ссуд, более тщательного мониторинга существующих счетов, прогнозирования рисков дефолта и обеспечения того, чтобы учреждения могли обнаруживать возможные риски при одновременном повышении своей конкурентоспособности [14]. Следовательно, для кредитного скоринга следует применять методы DM с использованием больших данных [11].

За последнее десятилетие значительно увеличилось количество соискателей кредита и пользователей кредитных карт, что, в свою очередь, увеличило риски для кредитных организаций.Поэтому банкам и финансовым учреждениям необходимо определять вероятность риска дефолта, используя демографические и социально-экономические характеристики клиентов. Это позволяет финансовым учреждениям принимать меры против дефолта клиентов и определять группы риска. Выявление групп риска также может предотвратить потенциальные потери клиентов и помочь банкам избежать потенциальных рисков. По этой причине DM с использованием программного обеспечения WEKA применяется для определения групп риска и обеспечения того, чтобы финансовые учреждения предоставляли кредиты клиентам, не подверженным риску дефолта.

В первой части нашего исследования сравниваются алгоритмы классификации, чтобы выбрать наиболее подходящий алгоритм в соответствии с выбранными критериями. Во второй части лучший алгоритм — логистическая регрессия — используется для исследования атрибутов, которые могут вызвать риск дефолта. Для этого анализа в качестве критерия использовались отношения шансов.

2.1. WEKA

Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных WEKA было разработано Университетом Новой Зеландии. Это программа с открытым исходным кодом, написанная на Java под Стандартной общественной лицензией.Он содержит несколько контролируемых и неконтролируемых методов, таких как классификация, кластеризация, ассоциация и визуализация данных. Для этого исследования реализация WEKA 3.9 и пользовательский интерфейс экспериментатора использовались для классификации алгоритмов, а также для определения атрибутов риска с помощью алгоритма логистической регрессии.

2.2. Набор данных

Данные для этого исследования были получены из исследования TUIK за 2015 год. Из 59 663 единиц данных обследования были отобраны только главы домохозяйств старше 15 лет.Данные, используемые для подтверждения результатов этого исследования, ограничены TUIK в целях защиты конфиденциальности. Автор (ы) может предоставить данные по запросу исследователям, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным. Данные содержат демографические и социально-экономические характеристики людей. Приложение предварительной обработки WEKA использовалось для получения 20 275 единиц данных, содержащих 12 переменных, одна из которых является переменной класса. Случаи оплаты и невыплаты прошлой задолженности по кредитным картам рассматриваются как переменные класса.Структура набора данных показана в таблице 1.


Имя атрибута	Описание

Возраст	Возраст
Пол	Пол (1 = мужской, 2 = женский)
Семейное положение	Семейное положение (1 = женат, 2 = другое)
Образование	Уровень образования (1 = неграмотный, 2 = начальная школа, 3 = средняя школа, 4 = Средняя школа, 5 = высшее образование)
Работа	Статус работы (1 = работает, 2 = ищу работу, 3 = пенсионер, 4 = другое (неактивное))
Здравоохранение	Здравоохранение ( 1 = хорошо, 2 = среднее, 3 = плохо)
Регион	Регион (1 = Средиземное море, 2 = Эгейское море, 3 = Мраморное море, 4 = Черное море, 5 = Центральная Анатолия, 6 = Восточная Анатолия, 7 = Юго-Восточная Анатолия)
Жилье	Жилищный статус (1 = платит арендную плату, 2 = не платит аренду)
Доход	Индивидуальный доход (1 = низкий доход, 2 = средний доход, 3 = более высокий доход)
Жилищный кредит	Невыплата арендной платы за дом, погашение процентной задолженности или платеж по жилищному кредиту в течение последних 12 месяцев (1 = нет, 2 = да)
Счета	Неоплата счетов за электричество, воду и газ в течение последнего 12 месяцев (1 = нет, 2 = да)
Class	Невыплата платежей по кредитной карте и других долговых платежей в течение последних 12 месяцев (1 = нет, 2 = да)

2.3. Классификация алгоритмов

Каждый объект в наборе данных классифицируется в соответствии с его сходством. Классификация — самый известный и наиболее часто используемый метод DM. Цель метода классификации — точно предсказать целевой класс объектов, метка класса которых неизвестна [15]. В реализации WEKA алгоритмы классификации представлены в девяти группах. Для целей данного исследования были выбраны следующие алгоритмы: байесовский файл, байесовские сети (BayesNet) и наивные байесовские алгоритмы; в файле функций — логистическая регрессия (Logistic) и многослойный персептрон; под файлом Trees, J48 и алгоритмами случайного леса.

2.3.1. Байесовские классификаторы

Байесовская сеть: байесовская сеть, также известная как сеть убеждений, представляет собой вероятностную графическую модель, которая представляет знания, касающиеся набора случайных величин [16]. В этой модели каждый узел графа представляет случайную величину, а грани между переменными представляют собой условные зависимости [17]. Условные зависимости рассчитываются с помощью статистических вероятностных теорий и вычислительных методов. В программном обеспечении WEKA алгоритм BayesNet является частью байесовского файла.Для реализации алгоритма BayesNet в изучаемом наборе данных не должно быть пропущенных данных, а все переменные должны быть дискретными. В случаях, когда изучаемый набор данных содержит непрерывные переменные, а также дискретные переменные, дискретизацию можно применить с помощью вкладки предварительной обработки в программе WEKA. После применения дискретизации к непрерывным переменным (доход и возраст) набор данных готов к изучению.

Наивный байесовский алгоритм: наивный байесовский алгоритм основан на байесовской теореме и работает на основе условной вероятности.Несмотря на свою простоту, это мощный алгоритм прогнозного моделирования. Вдобавок наивный байесовский классификатор довольно хорошо работает в реальных ситуациях. Примером может служить фильтрация спама, которая является хорошо известной проблемой, для которой подходит наивный байесовский классификатор. Как и в случае с алгоритмом BayesNet, в этом алгоритме не должно быть недостающих данных, а переменные должны быть дискретными. Поскольку в этом наборе данных нет отсутствующих данных, алгоритм Наивного Байеса может применяться после дискретизации непрерывных переменных (дохода и возраста).

2.3.2. Функции

Логистическая регрессия : логистическая регрессия измеряет взаимосвязь между переменной ответа и независимыми переменными, как линейная регрессия, и принадлежит к семейству экспоненциальных классификаторов [18]. Логистическая регрессия классифицирует наблюдение в один из двух классов [19], и этот алгоритм анализа может использоваться, когда переменные являются номинальными или двоичными. Данные анализируются после процесса дискретизации для непрерывных переменных, аналогично байесовской группе.

Многослойный персептрон : алгоритм многослойного персептрона представляет собой алгоритм искусственной нейронной сети. Искусственные нейронные сети собирают информацию из обучающего набора, итеративно минимизируя ошибку, а затем применяя эту информацию к новому набору данных.

2.3.3. Деревья решений

Алгоритм J48 : название этого алгоритма происходит от его древовидной структуры и основывается на методах контролируемого обучения. Это часто используемый алгоритм из-за простоты реализации, низкой стоимости и надежности.Корни деревьев решений состоят из узлов решений, ветвей и листьев [20]. В программном обеспечении WEKA алгоритм J48 использует правила алгоритма C4.5. Поэтому в WEKA алгоритм J48 считается алгоритмом C4.5. Алгоритм C4.5 может управлять числовыми значениями, большими объемами данных и наборами данных с пропущенными значениями. Алгоритм C4.5 использует пороговое значение для разделения данных на два диапазона. Пороговое значение выбирается для предоставления максимальной информации из необработанных данных и определяется путем сортировки атрибутов и выбора среднего значения атрибутов.

Случайный лес : в этом алгоритме в процессе классификации используется более одного «дерева» [21]. Каждое дерево создает классификатор, и эти классификаторы голосуют за алгоритм, получивший наибольшее количество голосов [22]. Затем этот алгоритм классификации используется для классификации набора данных.

2.4. Анализ алгоритмов классификации

В DM крайне важно использовать сравнение для определения лучшего классификатора [23]. Эффективность классификатора оценивается в соответствии со следующими критериями [24]: (i) Точность классификации: способность модели правильно предсказывать метку класса, которая выражается в процентах (ii) Скорость: скорость относится к затраченному времени для настройки модели (iii) Устойчивость: способность правильно прогнозировать модель, даже если данные содержат зашумленные наблюдения и отсутствующие значения (iv) Масштабируемость: способность модели быть точной и продуктивной при обработке растущего объема данных ( v) Интерпретируемость: уровень понимания, обеспечиваемый моделью (vi) Структура правил: понятность структуры правил алгоритмов

WEKA 3.9 использует примерно 100 алгоритмов классификации, и предварительное исключение было выполнено путем тестирования запланированных данных на пригодность в различных условиях (выбранные алгоритмы могут работать в категориальных, числовых, двоичных или смешанных системах). Затем был проведен второй скрининг, в котором учитывались такие критерии, как статистика каппа, скорость создания модели, частота использования алгоритма в литературе и понятность. Эти исключения определили, что байесовские сети, наивный байесовский алгоритм, J48, случайный лес, логистическая регрессия и алгоритмы классификации многослойных персептронов являются наиболее подходящими алгоритмами для нашего набора данных.Следующим шагом было сравнение шести алгоритмов классификации в соответствии с шестью статистическими критериями (уровень точности, RMSE, точность, отзыв, ROC-область и F-мера). Шесть статистических критериев объясняются следующим образом:

Значения статистических критериев, которые сравниваются с алгоритмами классификации, вычисляются с использованием матрицы неточностей. Матрица неточностей представлена в таблице 2.


	Класс точности

		A	b
Фактический класс	a	TP	FN
	b	FP	TN

Уровень точности (AC): процент правильных прогнозов.Согласно матрице неточностей, это может быть вычислено как где истинный отрицательный, истинный положительный, ложный положительный и: ложно отрицательный.

Точность (P): доля правильно предсказанных положительных наблюдений среди всех предсказанных положительных наблюдений. где TP — истинный положительный результат и: ложный положительный результат.

Напомним (R): доля правильно предсказанных положительных наблюдений среди всех наблюдений в классе. где истинно положительное и: ложно отрицательное.

F-мера: критерии точности и отзыва можно интерпретировать вместе, а не по отдельности. Для этого мы рассматриваем значения F-Measure, генерируемые средним гармоническим значением в столбцах Precision и Recall, поскольку среднее гармоническое представляет собой среднее значение двух отдельных факторов, произведенных на единицу. Таким образом, F обеспечивает как уровень точности классификации, так и ее надежность (меньше потерь данных): где точность, а — отзыв.

Область ROC: кривая поля ROC определяет прогнозную производительность различных алгоритмов классификации.Площадь под кривой ROC является одним из важных критериев оценки, используемых для выбора наилучшего алгоритма классификации. Когда площадь под кривой приближается к 1, это означает, что классификация была проведена правильно.

RMSE: среднеквадратичное отклонение ошибки получается путем определения квадратного корня из среднеквадратичной ошибки (MSE). Обычно RMSE используется как мера разницы между фактическими значениями и оценочными значениями модели или оценщика.Другими словами, RMSE показывает стандартное отклонение разницы между оценочными значениями и наблюдаемыми значениями. Желательно, чтобы значение RMSE было небольшим.