Параметры фитнес моделей девушек. Фитнес бикини тренировки и питание. Частые вопросы по питанию
Содержание статьи:
Сравнительно недавно в культуризме появилось новое направление для девушек — фитнес-бикини. Соревнования в этой номинации впервые были проведены лишь в 2010 году и девушки смогли доказать, что спортивное тело может выглядеть женственно и привлекательно. Именно женственность тела спортсменок и отличает фитнес-бикини от классического культуризма. Согласитесь, не каждому нравятся женщины, обладающие большой мускулатурой.
Сейчас часто можно встретить мнение, что классический женский культуризм превратился в невесть что. Глотком «свежего воздуха» в данной ситуации и стал фитнес-бикини. По большому счету, состязания в этой категории можно назвать конкурсом красоты среди девушек, которые влюблены в спорт. Сегодня мы расскажем об этой номинации, а также познакомим вас с подробным рационом питания для девушек, занимающихся фитнес-бикини и основами тренинга.
Как правильно питаться, занимаясь фитнес-бикини?
Чтобы добиться гармонии при создании красивого женского тела, без комплексного подхода к решению задачи не обойтись. Если вы решили заниматься фитнес-бикини, то вот основные принципы, которых вам предстоит придерживаться:
- Грамотный тренировочный процесс.
- Особый режим питания и рацион.
- Режим питья.
- Максимальная энергетическая ценность суточного рациона не должна превышать 1800 калорий.
- На протяжении дня необходимо шесть раз принимать пищу.
- Снизить количество употребляемых углеводов, а в определенные моменты и вовсе отказаться от этого нутриента.
- Тщательно контролировать приобретенные и затраченные калории за день.
- Употреблять исключительно натуральные продукты питания.
Сразу необходимо сказать, что подробный рацион питания для девушек, занимающихся фитнес-бикини, не предполагает голодания. По этой причине диета не представляет опасности для здоровья. Вы должны употреблять необходимое количество пищи и не испытывать чувство голода на протяжении всего дня. Главной проблемой для девушек является высокая занятость на протяжении дня, ведь только профессиональные спортсменки могут все свое время уделять занятиям спортом и питанию. По причине занятости зачатую возникают ситуации, когда прием пищи оказывается невозможным.
Подробный рацион питания для девушек фитнес-бикини
Чтобы вам было проще составлять ежедневный рацион питания, необходимо поговорить об особенностях этого процесса. Ваш дневной рацион должен соответствовать формуле — 4–3–2–1. Это предполагает, сто на протяжении дня вам необходимо употреблять 4 порции белковых соединений, 3 порции овощей с фруктами, 2 порции углеводов (обязательно сложных) и 1 порцию полезных жиров.
Специалисты в области спортивного питания рекомендуют выбирать следующие продукты, при составлении подробного рациона питания для девушек, занимающихся фитнес-бикини.
Белковые соединения
Все цифры приведены из расчета на одну порцию, следовательно, на протяжении дня необходимо употреблять четыре:
- Куриное мясо или индейка — 150 грамм.
- Рыба нежирных пород — 200 грамм.
- Тунец без добавления масла — 150 грамм.
- Обезжиренный творог — 150 грамм.
- Морепродукты — 150 грамм.
- Тофу — 200 грамм.
Овощи и фрукты
Всего за день вам необходимо употреблять 3 порции приведенных ниже продуктов:
- Салат без заправки — 250 грамм.
- Апельсин или яблоко — 2 штуки.
- Грейпфрут — 1 штука.
- Любые овощи — 200 грамм.
Углеводы
В рационе на протяжении дня должно присутствовать 2 порции сложных углеводов:
- Каши — 150 грамм.
- Цельнозерновой хлеб — от 40 до 50 грамм.
Жиры
Вам следует употреблять каждый день 1 порцию полезных жиров:
- Орехи или семечки (обязательно не соленые) — 30 грамм.
- Рыбий жир — 15 грамм.
- Оливковое масло — 2 ложки.
- Арахисовое масло — 2 ложки.
Пример рациона питания для девушек фитнес-бикини
- 1–й прием пищи — салат, заправленный арахисовым маслом, 0.3 стакана овса, 0.3 стакана яичных белков.
- 2–й прием пищи — 80 грамм куриного мяса, очищенного от кожи и зеленая фасоль.
- 3–й прием пищи — протеиновый коктейль и апельсин.
- 4–й прием пищи — 100 грамм филе индейки и овощи.
- 5–й прием пищи — 100 грамм тилапии, 40 грамм отрубного хлеба, зеленый салат.
- 6–й прием пищи — протеиновый коктейль.
Длительность цикла сушки, как правило, составляет от полутора до двух месяцев. В это время вам необходимо перейти на четырехразовое питание, энергетическая ценность дневного рациона должна быть сокращена до 1200 калорий, а также необходимо увеличить количество белковых соединений, отказавшись от углеводов и крахмальных фруктов.
Условия номинации фитнес-бикини
Вероятно, кому-то-то будет интересно узнать и об условиях проведения конкурса в новой для культуризма номинации — фитнес-бикини. Хотя в различных государствах мира существуют свои шкалы оценки девушек, но есть три международных стандарта в зависимости от роста участниц: до 1.63 метра, до 1.68 метра и более 1.68 метра. Участницы должны быть одеты в раздельный купальник и туфли с небольшим каблуком. Плавки должны отличаться внешним видом от нижнего белья типа стринг либо танго. Участницы могут использовать бижутерию и другие аксессуары, исключая ремни и лямки. При не выполнении этих условий спортсменки могут быть оштрафованы балами.
Конкурс разделен на два этапа: «Презентация» и «Сравнение». В первой части конкурса спортсменки поочередно с интервалом в 10 секунд появляются на сцене и показывают достигнутые ими результаты. При этом руки должны располагаться на бедрах. Сначала девушка выходит на середину сцены лицом к жюри и публике. Затем необходимо развернуться к залу спиной, после чего стать лицом в направлении жюри. После демонстрации следует пройти к заднему краю сцены, уступив место следующей спортсменке. Вполне очевидно, что недостойное поведение, а также жестикуляция запрещены и при нарушении этих условий возможна дисквалификация участницы.
На втором этапе конкурса все спортсменки появляются на сцене одновременно и выполняют те же действия, что и на первом этапе. Жюри должно оценивать, как спортивные достижения спортсменок, так и их природные данные, стиль и показываемый девушкой образ, манеру поведения на сцене, умение держать осанку и двигаться.
Как видите, занимаясь, фитнес-бикини необходимо не только совершенствовать свое тело, но также уметь удерживать осанку, двигаться по сцене и обладать хорошим артистизмом. Чтобы побеждать на престижных турнирах, необходимо очень много работать над собой.
Людмила Никитина рассказывает более детально о питании девушек фитнес бикини в этом видео:
Тренировка бикинисток включает всегда не только силовые упражнения для групп мышц, но и кардионагрузки, позволяющие в комплексе более эффективно сжигать жир с проблемных частей тела и держать все тело в тонусе! Если Вы давно искали качественную тренировку фитнес бикини – это то, что Вам нужно.
Любая женщина по своей природе имеет зоны, которые считает проблемными и которые очень хочет улучшить – например, убрать жир на животе, избавиться от “галифе”. И часто женщины в погоне за красивым телом начинают делать упражнения, направленные на проработку такой одной или нескольких зон, забывая, что правильный ключ к решению их проблем – это круговая тренировка для всего тела. Все просто: когда в тренировочном процессе организм задействует большее количество мышц, он вынужден тратить больше энергии, а значит, сжигать больше жира. К тому же, такие тренировки фитнес бикини могут выполняться в любом месте, без использования тренажеров и снарядов – а значит, не придется ходить в тренажерный зал. Итак, приготовьтесь приобрести тело фитнес бикинистки!
Становая тяга с поднятым коленом
Это упражнение требует максимальной координации и заставит максимально напрягаться ваши ягодицы, мышцы кора и мышцы ног.
Как делать
В положении стоя одну ногу нужно отвести назад и поднять, на другую ногу опираетесь. Спина должна оставаться прямой– это важно, т.к. именно напряжение мышц пресса позволит удерживать туловище прямо. Наклоняйтесь, пока в мышцах бедра не будет ощущаться максимальная растяжка и напряжение.
Сколько делать
Повторять упражнение нужно на каждую ногу минимум по 10 раз.
Выпады в прыжке
Это упражнение из арсенала тренировок фитнес бикини проработает мышцы ног, придаст форму ягодицам и будет сжигать массу калорий, поэтому делайте его тщательно и до конца!
Как делать
Займите положение, как будто делаете обычные выпады: сгибаете ноги в коленях и чуть приседаете, одно колено направлено в пол, другое — параллельно полу, корпус строго вертикален – не наклоняйтесь, это важно для верной техники упражнения. Напрягите пресс. Теперь выпрыгните вверх и приземляйтесь, поменяв ноги местами.
Сколько делать
Делать это упражнение нужно не менее 60 секунд – тогда организм начнет сжигать калории быстрее.
Подъем ноги из положения «краба»
Выполняя это упражнение, Вы будете максимально задействовать мышцы пресса, рук, ног и прорабатывать ягодичные мышцы.
Как делать
Из положения «краб» (руками обопритесь о пол, так, чтобы пальцы были в направлении к стопам) поднимите параллельно полу одну ногу и держите ее вытянутой. Теперь начните поднимать таз, одновременно поднимая вверх вытянутую ногу на максимальную высоту. Напрягайте во время всего упражнения пресс. Опуститесь.
Сколько делать
В течение 30 секунд для одной ноги и затем также для другой.
Упражнение «спринтер»
Теперь добавим немного кардио, которое будет тренировать сердце и также ягодичные мышцы.
Как делать
Из положения, которое обычно занимает спринтер перед забегом (опирайтесь на ногу, которая согнута в колене под собой, руки обоприте по бокам в пол, спина прямая, пресс напряжен, другая нога отведена назад и немного согнута в колене) начинаем выпрыгивать, одновременно выбрасывая вторую ногу перед собой контролируемым движением. После прыжка нужно вернуться в ту же позу.
Сколько делать
Для каждой ноги нужно выполнять упражнение минимум в течение 30 секунд.
Планка из позиции «собака мордой вниз»
Данное упражнение из тренировок фитнес бикини уже включает в себя планку, которая отлично прорабатывает все мышцы. Кроме того, исходная позиция из йоги позволит развить гибкость.
Как делать
Итак, в позиции «собака мордой вниз» отведите назад и поднимите любую ногу на высоту, в которой будете чувствовать максимальное напряжение и растяжение в мышцах бедра. Теперь опустите бедра так, как будто вы делаете упражнение “планка”. Затем подтяните к себе ту ногу, которая была поднята вверх, согнув ее. Теперь выпрямите ногу и встаньте в исходную позицию.
Сколько делать
Минимум 10 раз для каждой из ног.
Планка с подъемом ног
Это обязательное упражнение очень эффективно прорабатывает множество мышц и сжигает жир.
Как делать
Займите положение для планки на локтях (локти строго под плечами). Напрягите пресс. Начинайте поднимать сначала одну ногу, опустив ее, поднимайте другую,обязательное условие — ноги не должны сгибаться в колене.Держите в напряжении мышцы живота и ног.
Сколько делать
Минимум 60 секунд.
Приседания сумо с выпрыгиванием
Очень энергозатратное упражнение, которое проработает ваши ягодицы и ноги по максимуму!
Как делать
Ноги на ширине плеч, носки стоп смотрят в стороны.
С ровной спиной наклонитесь вперед и обопритесь руками об пол. Теперь быстро примите положение для планки и сразу же вернитесь в исходное положение. Теперь вам нужно напрячь ягодицы и с помощью этого усилия встать. Вы должны чувствовать, что встаете только за счет помощи ягодиц.
Сколько делать
Минимум 60 секунд. Темп нужно выбрать максимальный для вашего уровня подготовки.
«Приседания Джека»
Упражнение, которое заставит ваши ноги и ягодицы гореть огнем, хотя именно этого мы и добиваемся, ведь только чувство жжения в мышцах говорит о том, что вы работаете на пределе.
Как делать
Ноги вместе, колени слегка согнуть. Выпрыгнуть вверх, разведя немного ноги и присесть, пытаясь дотронуться рукой до стопы другой ноги. При этом движении спина должна оставаться ровной, тогда вы почувствуете, что ягодицы работают.
Сколько делать
Делать упражнение нужно 60 секунд.
Планка с подъемом рук
Для проработки пресса и талии, а также для сжигания жира вам обязательно необходимо это упражнение!
Как делать
Занять позицию для планки на локтях.
Напрягите пресс. Теперь разворачиваясь на бок, поднимайте одновременно руку вверх (туловище также будет разворачиваться). Замрите в такой позиции и вернитесь в исходное положение. Повторите для другой стороны и руки.
Сколько делать
Минимум по 10 раз для каждой из сторон.
Упражнение конькобежца
Это кардио упражнение отлично проработает мышцы ног и поможет сжечь еще немного жира.
Как делать
Поставьте ноги на ширину плеч. Начните переносить вес на левую ногу, сгибайте ее в колене. В это время правая нога должна заходить по диагонали за левую, а руки должны быть заведены за правое бедро. Затем, выпрыгните верх и начните такое же движение на правую ногу. Таким образом вы как будто повторяете движение конькобежцев.
Сколько делать
Минимум 60 секунд.
Для достижения максимального результата этот комплекс лучше повторять 1-3 раза (круга) в зависимости от уровня подготовки.
Итак, теперь вы знаете упражнения из тренировок фитнес бикини и можете смело идти навстречу желанной фигуре. Для достижения максимального результата повторяйте эту круговую тренировку 1-3 раза в неделю как отдельную тренировку или как дополнение к вашим кардио сессиям. Убедитесь, что вы оставляете своему телу минимум 1 день отдыха между занятиями для восстановления мышц.
Расскажите о своем мнении!
Как вы выстраиваете свою тренировочную программу к лету? Какие упражнения наиболее эффективны для вас? Собираетесь ли вы использовать эту программу в качестве своей основной или дополнительной? Поделитесь в комментариях своим мнением и успехами!
Содержание статьи:
Женский культуризм не пользовался успехом у зрителей достаточно длительное время. В первую очередь это было связано с чрезмерным использование анаболиков, что лишало фигуру спортсменок женственности. Так продолжалось вплоть до 2010 года, ведь именно тогда была создана новая номинация — фитнес-бикини. С этого момента большинство девушек предпочитается состязаться именно в этой номинации.
Сегодня количество занимающихся по программе фитнес бикини неуклонно растет, однако не все девушки участвуют в состязаниях. Для многих из них это в первую очередь возможность сделать свое тело более привлекательным. Хотя в нашей стране все еще распространен страх женщин перед тренингом с отягощениями, ситуация постепенно исправляется.
Девушкам не стоит опасаться, работа со штангой или гантелями уменьшит их женственность. Если не использовать гормональные препараты, то женщины лишь подтянут мускулы и тело станет более привлекательным.
Особенности занятий по программе фитнес бикини
Вы должны понимать, что целью этих занятий является не набор большой мускульной массы, а создание привлекательного подтянутого тела. Для этого большинство девушек используют интенсивные тренировки с небольшими весами. Если вы хотите начать тренироваться, то не стоит сразу бежать в ближайший зал и использовать чужие программы тренинга по фитнес бикини.
Для начала вам стоит отыскать квалифицированного тренера и желательно пройти медицинский осмотр. Также будет хорошо, если вы и самостоятельно изучите вопрос питания и тренинга. После этого вам стоит решить, как вы хотите тренироваться — профессионально либо для себя. Начинающим спортсменкам следует начинать с минимальных нагрузок, чтобы не перегрузить организм.
Вы можете начать с занятий простыми видами спорта, скажем, бега или плавания. Постепенно повышайте нагрузку и в результате можно переходить к полноценным силовым тренировкам. Помните, что начинать основную часть занятия без хорошей разминки нельзя. В противном случае вы можете получить травму и весьма серьезную.
Каждый тренировочный день следует все внимание уделять новой мускульной группе. Если вы тренируетесь пять дней на протяжении недели, то можно распределить работу по дням следующим образом: плечи, спина и бицепс, мускулы груди и плечевого пояса, ноги, трицепс и спина.
Это лишь примерный план и вы можете использовать другое разделение. В то же время следует запомнить, что чужая программа фитнес бикини вам, скорее всего не подойдет. Чтобы тренинг был эффективным, необходимо создать собственную тренировочную программу. Для этого лучше всего воспользоваться услугами опытного инструктора. Кроме составления индивидуальной программы тренинга он поможет вам с организацией питания и научит технике выполнения всех основных движений.
Очень важно также подобрать и оптимальное количество упражнений для каждой мускульной группы. В этом вопросе вам также потребуется помощь специалиста, так как на выбор влияет большое количество факторов:
- Вес вашего тела.
- Скорость обменных процессов.
- Дневной рацион.
- Степень вашей тренированности.
- Поставленные задачи.
Примеры программы тренинга фитнес бикини
Если вы ранее не занимались спортом, то можно начать с наиболее простой программы занятий фитнес бикини:
- Вертикальные тяги штанги.
- Жим в положении лежа.
- Вертикальные тяги в машине Смита.
- Приседания.
- Упражнения для развития мускулов живота.
Если вы являетесь опытной спортсменкой, то имеет смысл построить свой тренинг на использовании суперсетов. Вот пример такой программы фитнес бикини:
- 1–й суперсет — жим в положении лежа + подъемы на бицепс с использованием скамейки Скотта.
- 2–й суперсет — тяги штанги в наклонном положении + вертикальные тяги штанги в машине Смита.
- 3–й суперсет — становая тяга на прямых ногах + приседания.
- 4–й суперсет — разведения гантелей + вертикальные тяги штанги.
- 5–й суперсет — скручивания (пресс) + подъем ног в висе.
Программа питания фитнес бикини
Многие девушки для борьбы с лишним весом используют программы питания, напоминающие голодовку. Это позволяет за пару дней сбросить несколько кило, после чего девушки, окрыленные успехом, продолжают придерживаться такого режима питания. Однако ни к чему хорошему это не приведет, вы лишь мучаете свой организм.
Вы должны понимать, что рацион необходимо составлять индивидуально для каждого человека, как и программу тренинга. Чтобы не повредить организму, обратитесь за консультацией к специалисту. При составлении рациона необходимо учитывать следующие моменты:
- Конституцию тела или говоря проще, соотношение жировой и мускульной массы.
- Скорость метаболизма.
- Определение показателя «идеального веса».
- Непереносимость организмом каких-либо продуктов.
Не менее распространенной ошибкой начинающих спортсменок при составлении рациона является неверный подход к снижению энергетической ценности программы питания. Вы должны исключить из рациона наиболее калорийные продукты, но при этом не делать свой рацион постным. В первую очередь необходимо отказаться от алкоголя, сладостей, различных соусов и заправок для салатов.
Занятие фитнес-бикини на профессиональном уровне
Сегодня фитнес-бикини является официальной спортивной дисциплиной и в этой номинации проводятся турниры различного уровня. В отличие от культуризма, где основной задачей является набор массы. В фитнес-бикини тренируются для того, чтобы стать красивыми. Благодаря тренингу вы избавитесь от жировых отложений и создадите фигуру своей мечты. На турнирах все участницы разделены по определенным параметрам: рост, возраст, вес.
Следует сказать, что на различных турнирах это деление может и отличаться. В то же время на официальных международных состязаниях всех участниц разделяют по трем категориям в зависимости от роста. По большому счету, турниры по фитнес-бикини являются своеобразными конкурсами красоты, на которых девушки демонстрируют красоту своего тела. Ведь именно красивая фигура и тело является самым желанным для девушек, так как это привлекает мужчин.
В то же время вы должны понимать, что, решив заниматься профессионально, вам предстоит пойти на определенные жертвы. В первую очередь это касается ладоней, так как вам предстоит много работать со штангой и гантелями. Чтобы на ладонях не появлялись царапины и шрамы, стоит во время тренинга использовать специальные перчатки.
Ваше тело будет постоянно меняться, что предполагает необходимость частой смены гардероба. Безусловно, для любой девушки шопинг является приятным времяпрепровождением, но беда в том, что одежду бывает сложно подобрать. Очень часто профессиональные спортсменки носят одежду, сшитую на заказ. Значительно проще дело с этим обстоит летом, ведь достаточно одеть топ либо майку с шортами. Это позволит вам заодно, и показать окружающим свою совершенную фигуру.
Кроме этого вы должны стараться никогда не испытывать чувство голода. Как известно, в этот момент организм начинает интенсивно производить катаболические гормоны, разрушающие мускулы. Не каждая фитнес-девушка может позволить себе все свое время уделять тренингу и питанию. Вы должны питаться часто и при этом употреблять достаточно много пищи и оставаться стройной. Первое время будет очень сложно перестроиться на новый режим дня. Но, как известно, красота требует жертв и достаточно существенных. Если вы решили заняться таким прекрасным направлением, как фитнес-бикини, то не сворачивайте с этого пути, так как является верным.
Как тренироваться девушкам фитнес бикини, смотрите в этом видео:
Обмен веществ в нашем организме можно сравнить разве что с горящим пламенем в печи. В его языках могут сгорать углеводы, белки и лишние жиры, которые так мешают жить многим представительницам прекрасного пола. От того, насколько вы правильно настроите эту печь, и будет зависеть результат вашей физической формы. Однако одними диетами проблему не решить. По мнению большинства тренеров, здесь требуется комплексный подход. Именно его и предлагает фитнес-бикини. Питание и тренировки, а также правильный настрой помогают справиться с непростой задачей и достичь идеальных форм.
Общие сведения о спортивном направлении
Тренировки фитнес-бикини направлены на достижение идеальных форм тела. Это отдельное направление в фитнесе, в котором ценятся гармоничные пропорции всего тела, кошачья грация, а также видимые рельефы. Причем для одних подобные тренировки являются полезным увлечением, а для других перерастают в настоящую работу. Результаты своего труда обе группы женщин, не стесняясь, демонстрируют. Чаще всего это фотографии из тренажерных залов. Например, именно так поступает известная бразильская спортсменка и обладательница огромного количества титулов
К слову сказать, многие начинающие и продолжающие спортсменки стараются вести интерактивные дневники и блоги. В них они говорят о том, какие элементы спортивной «химии» принимать. А также большинство из них рассказывают про правильное и сбалансированное питание. Фитнес-бикини, по их словам, нельзя освоить без простых правил. Более того, необходимо полностью пересмотреть свой рацион и режим приема пищи.
«Бикинистки» и женщины-бодибилдеры
Из-за определенной схожести в системе занятий фитнес-бикини вполне можно сравнить с В обоих случаях моделирование тела выполняется за счет сбалансированного питания, грамотно составленного питьевого режима и специально подобранных занятий в тренажерном зале. Вот только внешне спортсменки несколько не похожи. «Бикинистки», в отличие от женщин-бодибилдеров, выглядят более гармонично. У них нет слишком выпирающих мышц. Визуально они не перекачаны. Да и, что уж греха таить, выглядят женственно и натурально.
Чем отличается фитнес-бикини от бодифитнеса?
По своей сути бодифитнес и фитнес-бикини схожи. Оба направления нацелены на гармоничную прокачку тела. При этом в обоих случаях применяется комплексный подход, состоящий из диеты, интенсивных силовых нагрузок и потребления жиросжигающих препаратов. Плюс все эти направления связаны с одноименными соревнованиями.
Как и «бикини», бодифитнес считается одной из новых дисциплин, в которой упор делается на эстетическую красоту и атлетическое телосложение. «Бикини» — это еще и название номинации, утвержденной Конгрессом Международной федерации бодибилдинга и фитнеса в 2010 году. На почетное звание «бикини модели» могут претендовать представительницы прекрасного пола, обладающие красивыми контурами тела, атлетическим и в то же время эстетичным телосложением. Для участия они должны соблюдать диету и заниматься спортом.
Чего позволяют достичь занятия фитнес-бикини?
И тренировки в нем играют важную роль) — это относительно новая, но уже полюбившаяся многим номинация в традиционном женском культуризме. Ее цель более глобальна, чем может показаться на первый взгляд. По мнению многих тренеров, она связана с реорганизацией «железного спорта» и популяризацией его в народных массах.
При правильном подходе к занятиям этот вид спорта помогает избавиться от лишних жировых отложений и нелицеприятного целлюлита. С его помощью можно приобрести подтянутое, аккуратное тело, здоровую кожу и нарастить умеренную мышечную массу.
И, конечно, добившись видимых результатов, девушки-спортсменки с легкостью преодолевают существующие комплексы и серьезно повышают уровень своей самооценки. Всего этого помогает им добиться правильно спланированная подготовка к фитнес-бикини. Питание и тренировки также вносят свою лепту в формирование вашего тела и психологического настроя.
Можно ли попасть на соревнования?
На соревнования по «бикини» может попасть любой, кто соответствует заданным критериям. В частности, во время оценивания конкурсанток жюри принимает во внимание строение и изначальную конституцию тела. У них должны быть длинные ноги, шея и не слишком продолговатое туловище. Главную роль здесь играют именно природные данные и предрасположенность участниц к идеальным формам.
В настоящее время это очень востребованный вид спорта с огромной конкуренцией. В него трудно пробиться, но это реально. Для этого необходимо будет долго и упорно тренироваться. А главное — забыть о сладком и вкусном.
Если вы решили все же освоить этот занимательный, но требующий усилий вид спорта, начните с профессиональной консультации. Как правило, подобный инструктаж дают инструкторы в тренажерных залах или практикующие «бикинистки». Например, советы новичкам дает фитнес-модель и бывшая победительница «Бикини» в столичных соревнованиях между регионами Екатерина Усманова. Самой спортсменке, к слову сказать, повезло выйти замуж за профессионального инструктора по фитнесу.
По мнению девушки, подготовка к фитнес-бикини должна начинаться с правильного настроя и грамотно прописанной тренировки. Она не является сторонницей диет, но предпочитает питаться правильно. В ее ежедневном меню всегда есть место фруктам, овощам, злаковым, а также мясным и рыбным продуктам.
Что включает в себя базовая программа?
Как утверждают опытные «бикинистки», каждому новичку и продолжающему спортсмену нужна персональная программа тренировок. Однако существует и так называемая базовая программа, которой придерживаются начинающие. В общей сложности фитнес-бикини (до и после тренировок рекомендуется пить специальные энергетические напитки) рассчитана на 5 дней.
Начиная с первого дня, спортсменки делают упражнения преимущественно на плечи. Например, это могут быть следующие упражнения:
- Из положения стоя делается жим вверх (выполняется при помощи небольшого утяжеления).
- Делается небольшой наклон и тяга гантелей происходит из положения стоя (утяжелители подтягиваются к груди).
На вторые сутки уделяется внимание спине и бицепсам. Например, это может быть разводка гантелей из положения стоя, подъем тяжести из-за головы. Также можно сделать присест и выйти из него со штангой. На третий день делается упор на плечи и спину, четвертый — ноги, а на пятый — трицепсы и спина.
Фитнес-бикини: примерное питание и тренировки
Для некоторых худеющих дам диета считается панацеей. Но, по словам опытных «бикинисток», необходимо найти золотую середину между ограничениями в еде и спортом. Причем при выборе диеты следует определить процент лишнего жира в соотношении с весом вашего тела. Такой расчет называется фитнес-тестированием. Его проводят в большинстве тренажерных залов перед началом занятий.
Более того, приступая к диете, следует соблюдать определенные правила питания. В частности, в вашем рационе должно присутствовать больше белков, нежели углеводов, и меньше жиров. Также стоит перестроить свой график питания, перейдя на дробный принцип. Это значит, что необходимо есть не менее 6-7 раз в день, но небольшими порциями. Так, если за весь день вы должны потребить не более 2000 ккал, то энергетическая ценность одной порции составит всего 300-330 ккал. Вот такого принципа придерживаются атлеты фитнес-бикини. Питание и тренировки — это два мощных кита, на которых и строится тело спортсменок.
Чего не стоит есть при диете?
При переходе на диетическое питание, говорят инструктора по «бикини», число калорий в еде необходимо снижать постепенно. В противном случае вы рискуете очень быстро потерять мышечную массу. Не стоит употреблять алкоголь и различные вариации салатных заправок. Большинство из этих продуктов очень калорийны. Кроме того, многие из их составляющих могут задерживать воду в организме, что снижает вероятность похудения.
Примерное меню для «бикинисток»
Чаще всего сбалансированное меню спортсменок выглядит идентично. Хотя и встречаются некоторые исключения. Например, на завтрак многие из девушек предпочитают есть яичные белки, овсяную кашу, шпинат, небольшую дольку грейпфрута или киви. В качестве легкого перекуса подойдет отварная куриная или индюшачья грудка и листья шпината. На обед можно съесть отварную телятину с гарниром из батата и спаржи. Полдник лучше всего сделать из отварного куриного филе и пропаренного брокколи. И завершить день можно ужином из рыбы (обработанной паром) и зеленого горошка.
Пару слов о тренировках
Как правило, «бикинистки» не нацелены на чрезмерное увеличение мышечной массы. Поэтому силовые нагрузки они используют, но не усердствуют. Чаще всего они работают по принципу увеличения числа повторов или отдают предпочтение А для того чтобы быстрее сжечь подкожный жир, они стараются совмещать силовые нагрузки с кадиотренировками. Ну и, конечно, много внимания уделяется именно питанию. Как видите, для того чтобы освоить фитнес-бикини, питание и тренировки необходимо поставить на первый план.
Красивый рельеф и стройное тело является мечтой многих людей, но достигнуть ее непросто. Для этого придется составить правильный рацион питания, интенсивно заниматься в тренажерном зале и отказаться от вредных привычек. Такие изменения в образе жизни позволят ускорить обмен веществ и спалить лишние килограммы. Однако результата придется ждать не один месяц. Если судить по фотографиям девушек фитнес-бикини до и после, то для достижения желаемых форм потребуется много усилий и времени. Пойти на такие жертвы соглашаются не все женщины, но каждая из них способна добиться поставленных целей при сильном желании.
Все девушки мечтают иметь красивую и сексуальную фигуру. Ведь еще с детства они начинают подражать известным моделям и знаменитостям. Наиболее распространенный способ достижения желаемых форм является фитнес. Этот вид спорта представляет собой набор упражнений для укрепления мышц и избавления от лишней массы тела. Фитнес-бикини является одной из его разновидностей и суть этого направления заключается в достижении идеальной фигуры и ее демонстрации широкой публике. Помимо занятий в тренажерном зале, девушки регулярно выступают на соревнованиях. Для одних представительниц прекрасного пола они являются лишь поводом похвастаться своими формами и сделать хорошие фото, а другие воспринимают такое мероприятие, как вызов. В любом случае подобные соревнования помогают избавиться от комплексов и улучшают себе и окружающим зрителям настроение.
Заниматься фитнес-бикини могут любые девушки, независимо от возраста и фигуры, но важно проконсультироваться со специалистами о том, как правильно нужно начать это делать.
Для примера Арина Скромная раньше была простой девушкой со слегка пышными формами, а теперь новоиспеченную фитнес бикинистку сложно узнать на этом фото до и после:
Не менее эффектной девушкой является Екатерина Красавина, которая раньше была достаточно милой представительницей прекрасного пола. Теперь она является призером международных соревнований и обладает фантастическими формами, которые можно увидеть на этом фото:
В базовый тренировочный комплекс входят такие упражнения:
- В первые сутки следует акцентировать внимание на плечах. Для этого подойдет поднятие гантелей в виде разводки, жима под углом 90° и тяги перед собой;
- На второй день уклон идет на мышцы спины и бицепсы. В этом случае рекомендуется поднимать гантели в наклоне, заниматься на тренажере хаммера, выполнять блок за голову и поднимать штангу с коленного уровня и на бицепс;
- В 3 день необходимо делать упражнения для груди и плеч. Для этого можно подойдет жим гантелей и штанги из положения лежа, стоя и под углом;
- В четвертый день специалисты рекомендуют делать упражнения для ног. Обычно используются для накачки нижних конечностей специальные тренажеры, но занятия на них можно совмещать с приседаниями и наклонами вместе со штангой;
- На пятые сутки девушки, занимающиеся фитнес-бикини делают упор на мускулатуру спины и трицепса. В этом хорошо помогает блочный тренажер и французский жим.
Новички должны заниматься первые недели под присмотром опытных специалистов. В ином случае они могут навредить себе, так как из-за незнания особенностей этого процесса будут развиваться микротравмы, растяжения, невралгии и т. д. Выходной нужно делать каждые 1-2 дня. Опытные спортсменки перед соревнованиями тяжело тренируются и отдыхают лишь 1 день в неделю. Нагрузки корректируются в зависимости от состояния девушки и желательно, чтобы этим занимался фитнес-тренер.
Диета
Одними упражнениями достичь необходимых рельефов не выйдет. Многие девушки думают, что занятий на тренажерах будет достаточно, чтобы выглядеть как их кумиры на фото, но без правильно составленной диеты достигнуть мечты не получится. Суть рациона девушек фитнес-бикини заключается в сокращении потребляемых углеводов и жиров на фоне увеличения количества белков. Принимать пищу нужно небольшими и порциями около 5-6 раз в сутки. Количество калорий при этом следует уменьшать планомерно, так как может уменьшиться масса мышц.
Готовить пищу нужно на пару и желательно избегать различных заправок для салатов, так как они очень калорийны. Количество специй стоит также уменьшить. Связано это с тем, что из-за них задерживается влага в организме. Курение и спиртные напитки необходимо и вовсе исключить. Если придерживаться всех рекомендаций, то на фоне интенсивных тренировок получиться достичь желаемых результатов и задуматься о соревнованиях.
Участие в турнире
Соревнования по фитнес-бикини начали устраивать с 2010 года. Они являются отдельной номинацией в бодибилдинге. Организаторы решили пойти на такой шаг в связи с низкой популярностью этого вида спорта среди девушек, так как многих зрителей накачанные женские тела лишь отталкивают. Фитнес-бикини, наоборот, привлекает людей, так как в этом направлении бодибилдинга не так важны мышцы, как красота и подтянутость тела участницы.
Соревнования фитнес-бикини делятся по росту на такие категории:
Во всех видах соревнований есть лишь 1 раунд. Купальники у девушек должны быть открытыми и важно, чтобы участницы были в туфлях на высоких каблуках. Во время показа спортсменки обильно смазываются специальным гримом.
В первой половине раунда начинается презентация участниц, которая состоит из следующих пунктов:
- Выход на центр сцены;
- Разворот спиной к жюри;
- Поворот лицом к судьям;
- Эффектное покидание сцены.
Каждая спортсменка имеет всего 10 секунд, чтобы красиво презентовать себя перед жюри. Руки во время выступления должны быть на бедрах и делать ими любые посторонние жесты запрещено.
Во второй половине раунда начинается сравнение участниц. Для этого жюри зовет на сцену всех спортсменок и просит их повернуться лицом, а затем спиной к ним. В это время судьи начинают сравнивать девушек между собой и решать, кто из них заслуживает главный приз. Обращают свое внимание они преимущественно на такие критерии:
- Выразительность походки и осанка участницы;
- Состояние кожи;
- Красота фигуры;
- Комплекция и конституция участницы.
Необходимые параметры для успеха на соревнованиях
Заниматься фитнес-бикини может любая представительница прекрасного пола, но для успеха на соревнованиях крайне важна конституция и строение тела. Короткие ноги, чересчур длинные руки и другие индивидуальные особенности могут повлиять на итоговый результат. В случае с фитнес-бикини крайне важно, чтобы у участницы была предрасположенность к идеальным формам, потому как принимать участие без них не имеет смысла.
Накаченная мускулатура необязательна и достаточно, чтобы мышцы были просто подтянутыми. Содержание жира в организме должно быть на уровне 10%. Перед очередным турниром спортсменки обычно сушатся, но важно знать, как правильно делают это фитнес бикинистки, чтобы избежать последствий. Для этой цели они интенсивно тренируются и садятся на особую диету. Понять какие нужны параметры для конкурса фитнес-бикини можно по формуле:
Рост – 112 см = масса тела.
В отличие от бодибилдинга, где на первом месте стоят мышцы спортсменки, в фитнес-бикини важна женственность форм. Именно поэтому спортсменки часто обращаются к пластическим хирургам для коррекции груди, так как сушка существенно уменьшает ее размер.
Фото женщин, занимающихся фитнес-бикини сейчас достаточно популярны, поэтому девушки стремятся достичь красивых форм, чтобы когда-нибудь также поучаствовать в турнире. Делать это нужно постепенно и осторожно, поэтому желательно обратиться к специалисту, чтобы он составил специальную программу тренировок. Если есть какие-либо хронические болезни, то следует проконсультироваться со своим врачом перед началом занятий. В таком случае занятия фитнес-бикини не будет иметь последствий и можно смело выяснять как стать участницей соревнований и начинать заниматься подготовкой.
Можно ли стать фитнес моделью?
Конечно можно. Главное желание.
Если девушка имеет мускулистую фигуру, не очень высокий рост и большое желание стать моделью, то стать фитнес моделью как раз то, что ей надо.
Это понятие появилось совсем недавно, в 2010 году. Хотя и раньше были модели, которые рекламировали спортивную атрибутику и фитнес центры. Но именно в 2010 году был создан конкурс именно для фитнес моделей – «Фитнес Бикини».
Так же как и на любом конкурсе красоты, он имеет строгие правила. Например, изначально девушек делят на три категории по росту до 163 см, 163-168 см, от 168 см. Но рост на самом деле не самое главное, главное пропорции. Чем они правильнее, тем у девушки больше шансов на победу.
Весь конкурс девушки дефилируют в бикини, ведь судьи должны оценить фигуру и претенденток на звание лучшей фитнес модели.
Девушки решившие посветить свою жизнь работе фитнес моделью, должны помнить, что естественная красота превыше всего. Не необходимости перекачивать свое тело и делать из него гору мышц, это не бодибилдинг. Девушке достаточно правильно питаться и регулярно посещать спорт зал.
В отличие от бодибилдинга у девушек должно оставаться немного подкожного жира, это предает им естественности. Но процент должен быть не высоким от 7% до 10 % от общей массы тела.
Идеальный вес участницы фитнес бикини ее рост минут 112 – 114. Получается в среднем, фитнес мидель весит на 5-10 кг больше простой модели ее роста.
Тренировки у фитнес моделей порой более изнуряющие, чем у бодибилдеров, ведь им не надо набирать много мышечной массы, им необходимо держать себя в форме, а это очень сложно. Ежедневно необходимо выполнять определенные упражнения на различные группы мышц, которые должны оставаться в приблизительно одной форме.
Не смотря на то, что у фитнес моделей более расширенный рацион питания, он одновременно и более строгий, ведь каждый лишний грамм им приходится отрабатывать в фитнес центре. Так что не стоит думать, что стать фитнес моделью проще. Их жизнь очень напоминает жизнь спортсмена, который постоянно готовится к соревнованиям. Только у них вместо соревнований показы, фотосессии и съемка в рекламе.
Но, даже зная с какими сложностями, сталкиваются фитнес модели, с каждым годом количество увеличивается, а соответственно увеличивается и конкуренция на конкурсе»Фитнес-бикини».
Самой известной фитнес моделью считается Наталья Мело (Nathalia Melo), которая заняла первое место в «Мисс-бикини Олимпия-2012». Она уроженка брозилии, появилась на свет 19 явнваря 1984 года. Фотографии Натальи занимают первое место в рейтинге самых популярных фитнес моделей. При росте 170 сантиметров, девушка весит немного больше 55 кг.
Девушка очень трудолюбива и, не смотря не на что, старается не пропускать не одно занятие в тренажерном зале.
Наталья Мело на конкурсе «Мисс-бикини Олимпия-2012»
Еще одна яркая звездочка фитнес мира Яна Кащеева. Девушка родилась в Петрозаводске, 13 октября 1985 года. Начиная с 2000 года девушка выступала на различных чемпионатах и соревнованиях по фитнесу и в 2003 году выиграла чемпионат Чехии. Рост девушки всего 163 см, а вес колеблется от 52 до 57 кг в зависимости от времени года.
Яна Кащеева
Еще одна известная фитнес модель из России Екатерина Усманова, она представительница Москвы, неоднократная победительница в своем регионе и серебряный призер России по фитнес-бикини.
Екатерина Усманова
По мнению девушки, залог ее успеха это в первую очередь правильное питание. Ну и, конечно же, тренировки. В интернете можно найти видео уроки, которые девушка записала для всех, желающих обрети такую фигуру как у нее.
13 видов моделей | Creon – BTL-агентство полного цикла
Модельные проекты – один из наиболее популярных способов продвижения бренда. Моделей привлекают для рекламы продукции в печатных изданиях, презентации стендов на выставке, поддержания статуса или создания особой атмосферы на мероприятии.
Для того чтобы разобраться какие модели нужны именно вашему мероприятию, для начала стоит разобраться какие функции выполняют каждая из категорий моделей. В зависимости от задач мероприятия и механики работы на проекте, выделяют 13 основных разновидностей моделей: модели на выставку, промо-модели, подиумные модели, фитнес-модели, модели plus-size, фотомодели, модели экзотика, хостес, модели ню, тату-модели, body art модели, а также ring и grid girls.
Модели на выставку и стендистки
Главная цель моделей на выставке – сформировать положительный образ товара и создать ассоциацию с эмоциями, которые должен вызывать продукт по задумке производителя.
Помимо внешности, для этой категории моделей очень важны приветливость, коммуникабельность и способность ориентироваться в особенностях продукта. Кроме того, в зависимости от задач на проекте, к моделям могут предъявляться специфические требования, такие как знание иностранных языков. Типаж моделей подбирается в зависимости от специфики продукции представляемой компании: яркие татуированные девушки подойдут для рекламы молодёжных товаров, девушки с классической внешностью для представления люксовой продукции, модели с длинными ухоженными волосами для презентации средств по уходу за волосами и пр.
Модель на выставку может быть не только украшением стенда, но и проводить полноценную консультацию по продукту, отвечать на вопросы потенциальных клиентов, раздавать рекламные материалы, собирать целевые контакты и пр. Если в обязанности моделей-стендистов входит также консультация по продукции – модельные агентства устраивают тренинги, на которых рассказывают персоналу необходимую информацию, описывают тонкости продукта и его преимущества, а также подготавливают девушек к ответам на наиболее частые вопросы потенциальных потребителей.
Промо-модели
Промо-модели – категория персонала с менее высокими требованиями и, соответственно, более низкой стоимостью услуг. Промо-моделей привлекают на различные мероприятия, такие как выставки, конференции, промо-акции и пр. В их функционал могут входить различные обязанности, в том числе встреча гостей на входе, привлечение посетителей к определенной экспозиции, прием контактов для дальнейшей работы, проведение опросов, предоставление консультаций и пр.
Промо-модели должны не только обладать привлекательной внешностью, но и уметь убеждать и доносить необходимую информацию, а также быть приветливыми, но ненавязчивыми, чтобы создавать исключительно положительный образ бренда в глазах потребителей.
Подиумные модели
Подиумные модели – категория моделей, соответствующие жестким требованиям внешности: они должны иметь размер одежды 42-44 при росте 172-180 см. Помимо соответствия параметрам внешности, для того чтобы стать подиумной моделью, девушкам и юношам необходимо пройти дополнительное обучение и изучить актерское мастерство, правила дефиле и основы фотопозирования. Работа на подиуме — серьезное испытание, которое требует выносливости и дисциплины. Именно поэтому для участия в показах рекомендуется привлекать профессиональных моделей с опытом работы на подобных мероприятиях.
Фитнес-модели
Фитнес-модели – это девушки и парни спортивного телосложения. Их привлекают для рекламы продуктов здорового питания, спортивной одежды, туристического снаряжения, тренажерных залов и т.д. Главное требование к этой категории моделей – здоровый внешний вид и идеальная физическая форма.
Различные категории рекламируемых продуктов подразумевают привлечение моделей разного типажа: крупных бодибилдеров, моделей с рельефным телом, стройных девушек и т.д. Как правило, фитнес-модели – это бывшие спортсмены, поддерживающие форму за счет постоянных тренировок и специальной диеты.
Модели рlus-size
Мода на моделей с пышными формами стремительно набирает популярность. Их привлекают, в первую очередь, для презентации одежды для полных людей, рекламы обуви больших размеров и пр.
Plus-size модели – это девушки ростом от 170 см, размером одежды 48-54, округлыми формами, ярко выраженной грудью и бедрами. Несмотря на отсутствие жестких требований к фигуре, модель размера plus-size должна обязательно выглядеть пропорциональной, обладать приятной внешностью, а также иметь здоровый и ухоженный внешний вид.
Plus-size – востребованный типаж моделей, т.к. привлекательность и уверенность в себе полных моделей создает приятные ассоциации у представителей целевой аудитории с нестандартной фигурой.
Фотомодели
Фотомодели – одна из наиболее распространенных категорий в модельной индустрии, так как здесь нет жестких рамок для параметров фигуры, роста и возраста и практически любой может стать успешной фотомоделью. Фотомоделей привлекают для продвижения бренда через различную полиграфическую продукцию. Сюда относятся каталоги, брошюры, журналы, рекламные проспекты, флаеры, календари, визитки, сувенирная продукция, билборды, рекламные щиты, плакаты, постеры и т.д.
Однако обладать хорошими внешними данными недостаточно. Не менее важны для фотомоделей фотогеничность, артистизм и готовность к переменам.
- Фотогеничность. Даже самые красивые модели могут не подойти для профессиональных фотосъемок, также, как и девушки с заурядной, на первый взгляд, внешностью могут оказаться отличными фотомоделями. Именно поэтому при подборе этой категории моделей лучше опираться на портфолио, а не на живые кастинги.
- Артистизм. Фотосъемки требуют умения перевоплощаться, передавать нужную мысль взглядом и языком тела. Фотомоделям часто приходится примерять на себя разные образы, что требует определенных артистических способностей.
- Готовность к переменам. Иногда задуманный фотографом образ требует кардинальных перемен и сложных перевоплощений, что под силу не каждой модели. Поэтому одним из немаловажных критериев подбора фотомоделей стоит считать открытость к изменениям.
Модели экзотика
Модели экзотика – это девушки и юноши с внешностью, экзотической для России. К ним относятся этнические модели, среди которых азиаты, мулаты, латиноамериканцы, темнокожие, и пр. Востребованность этой категории моделей обусловлена их яркой и необычной внешностью, которая позволяет гарантированно привлечь внимание аудитории.
Как правило, экзотических моделей приглашают для рекламы товаров с этническим уклоном. Например, темнокожие девушки и юноши хорошо подойдут для презентации линейки одежды с традиционным африканским орнаментом, модели азиатской внешности – для рекламы ресторанов восточной кухни и т.д. Яркая внешность экзотических моделей позволяет контрастировать на фоне людей со стандартной внешностью.
Хостес
Хостес привлекают для работы на выставках, конференциях, семинарах и других (чаще деловых) мероприятиях. К задачам хостес относятся встреча и регистрация гостей, сопровождение их к месту мероприятия, проведение консультации об акциях и предложениях и пр.
В качестве хостес чаще работают девушки, нежели парни. Кроме привлекательной внешности, хостес необходимо иметь высокий уровень стрессоустойчивости и работоспособности, хорошую память и высокие коммуникативные навыки. Также нередко требуется знание иностранных языков.
Модели ню
Жанр ню является достаточно противоречивым и нередко вызывает споры в обществе. Моделей ню привлекают для презентации средств гигиены, ухода за кожей, лекарственных препаратов, рекламы мест отдыха и релаксации, на закрытые мероприятия и т.д.
Для модели жанра ню важно уметь непринужденно и эффектно позировать, телом передавать необходимую мысль и доносить ее до конечного потребителя. Фотосессии в жанре ню не обязательно предполагают полное обнажение — это могут быть фотографии в откровенных нарядах, которые соглашаются надеть исключительно модели ню.
Тату-модели
В России татуированные модели стали популярными сравнительно недавно. За счёт яркой внешности, тату-модели выгодно выделяются из толпы и привлекают внимание гостей мероприятия. Привлечение татуированных моделей на специализированные неформальные мероприятия – один из наиболее эффективных способов охватить целевую аудиторию с нестандартными вкусами и увлечениями.
Body art
Body art модели – девушки (редко парни), предоставляющее свое тело в качестве холста: художники наносят на обнаженное тело орнамент или яркий рисунок с логотипом компании заказчика.
Главное требование к моделям такого формата– спортивное подтянутое тело. Body art моделей привлекают на мероприятия различного профиля: на выставки, праздники, открытия заведений, рекламные акции и пр. За счёт своей экстраординарности они легко привлекают внимание и заинтересовывают потенциальных потребителей
Ring girls
Ещё один вид моделей — ring girls. Их привлекают на бойцовские мероприятия для поддержания необходимой атмосферы и заведения толпы в межраундовое время. В обязанности ring girls входит не только дефиле с табличкой по подиуму. Девушки сопровождают боксеров, анонсируют раунды, разряжают обстановку, позируют для фотографов, участвуют в качестве болельщиц и пр.
Для ring girls необходима яркая и запоминающаяся внешность. Чаще отдается предпочтение моделям с изящными формами и большим бюстом – девушки должны быть привлекательными, сексуальными и соответствовать спортивной тематике события. Как правило, в качестве ring girls приглашают фитнес-моделей, однако на неофициальных мероприятиях в последнее время также популярны татуированные модели и девушки с экзотической внешностью.
Grid girls
Grid girls – девушки, привлекаемые для автомобильных шоу или авторалли. Они должны не только соответствовать модельным параметрам, но также обладать, фотогеничностью, артистичностью и навыками работы на публике.
Как правило, девушки работают в откровенной одежде. Они не просто выполняют декоративную функцию, но являются незаменимым атрибутом гонок и ралли. Grid girls подают сигнал о старте гонок, работают с публикой (задают нужную атмосферу, раззадоривают болельщиков и т.д.), участвуют фотосъемках, встречают и награждают победителей и т.д.
Приглашение моделей на мероприятия – хороший ход для привлечения внимания аудитории. Однозначно, модель – это безупречная внешность и ухоженный внешний вид, но установить общие стандарты красоты для всех невозможно – требования к различным категориям моделей могут не только не совпадать, но и порой противоречить друг другу.
Фитнес модели в Москве | Evamodels
Здоровый образ жизни стал трендом 21 века, и крупные корпорации активно используют это направление для рекламы. Такой маркетинговый ход позволил многим компаниям занять достойные позиции в спортивной индустрии. Если Вы готовы вывести свой бизнес на новый уровень, то модельное агентство фитнес моделей #EVAmodels – то, что нужно. Мы подберем для презентации подходящие кандидатуры и грамотно представим вашу продукцию.
Стремительное развитие индустрии спорта связано с увеличением спроса на товары для поддержания здоровья. В связи с большой конкуренцией в этой сфере заинтересовать людей становится сложнее. Поэтому популярные бренды для продвижения продукции выбирают прямой контакт с потребителями. В таких акциях принимают участие девушки и юноши спортивного телосложения с опытом работы в мире рекламы. Их деятельность имеет определенную специфику и отличается от других видов показов.
Задачи фитнес моделей
Основная задача – развивать физические данные, поддерживать себя в форме и иметь здоровый вид. Поэтому часто в таком бизнесе встречаются мужчины разных возрастов, которые уже достигли значимых высот в спорте. Налаженная карьера, награды и достижения делают спортсмена узнаваемым, что увеличивает эффективность продвижения.
Поскольку совмещать такую деятельность со спортивной карьерой непросто, то действующие спортсмены в показах выступают редко. Помимо этого, для этого бизнеса мускулатура должна соответствовать эстетическим требованиям, а для спорта – практическим, что часто не совпадает. На сегодня это направление наиболее востребовано для рекламирования следующих услуг и продукции:
- экипировка и одежда;
- снаряжение для туризма и альпинизма;
- экипировка для экстремального времяпрепровождения;
- снаряды и тренажеры;
- питание и добавки для формирования тела;
- персональные занятия с тренером;
- залы и секции для занятий спортом и т. д.
Актуальность препаратов и различного оборудования для снижения веса связана с тем, что большое количество людей хотят похудеть. В домашних условиях с привычным режимом и питанием часто не выходит достичь результатов, поэтому многие компании предлагают свою помощь. Чтобы показать, какой результат ждет потребителей после того, как они воспользуются предложением, требуются фитнес модели. Для этого выбирают тех, кто обладает стройными и рельефными формами.
Особенности работы
Если вам нужны красивые представители для акций, презентаций и фотосъемок, то желательно обращаться к профессионалам. Они регулярно занимаются усиленными тренировками и жестко соблюдают диету, что позволяет поддерживать себя в тонусе. С особенным вниманием стоит относиться к циклу набора массы и последующей сушке, из-за чего внешний вид в различные периоды может существенно отличаться. По этой причине все съемки, презентации и показы стоит обговаривать заранее. Так специалист успеет подогнать формы под указанные вами параметры, а вы – получить сексуальную фитнес модель к необходимому времени.
Продуктивной является схема, согласно которой проводится ряд интенсивных тренировок в спортзале и соблюдается белковая диета, а за сутки до выступления происходит переход на углеводы. Это придает рельефность, что улучшает эстетические показатели.
Заказать фитнес моделей на мероприятие
Чтобы подыскать девушек фитнес моделей в Москве, стоит договариваться со специальными кадровыми агентствами. Так вы обезопасите себя от нежелательных нюансов и получите весомые преимущества:
подробнее
Лучшие фитнес модели
Чтобы стать лучшими в этой сфере, необходимо постоянно поддерживать себя в безупречном состоянии. Справиться с этим не сможет ни один любитель, так как для визуального эффекта требуется постоянно оттачивать параметры и придерживаться диеты. У профессионалов для этого есть нужный опыт либо тренеры и диетологи, которые разрабатывают индивидуальную схему. Чтобы усилить эффект на съемках используют специальный грим и масло для тела, которое подчеркивает рельеф.
Для того чтобы вы смогли выбрать подходящую женщину или парня, в нашей базе собрано множество анкет. К вашему вниманию представлены различные типажи, среди которых есть представители с разными размерами одежды, ростом и строением фигуры. Также мы предлагаем для вас варианты с нестандартными параметрами: рыжие, крупные бодибилдеры и стройные миниатюрные девушки. С каждым из них вы можете заранее побеседовать и понять, подходит ли вам человек на 100%.
Стоимость услуг фитнес-моделей от 800 руб/час.
Цена может меняться в зависимости от требований к моделям и объёму заказа. Корректную стоимость уточняйте у менеджера.
Самые красивые фитнес-модели девушки :: Фитнес :: «ЖИВИ!
Мы уже рассказывали вам про мужчин — обладателей самых впечатляющих торсов. Теперь давайте посмотрим, чем могут похвастаться фитнес-модели девушки — очаровательные американки Пейдж Хэтэуей, Дженифер Сетлер и знойная бразильянка Лаис Делеон.
«В понятие фитнес-модель мы вкладываем определенный образ жизни, предполагающий демонстрацию здорового, красивого, хорошо сложенного, а самое главное, спортивного тела, — говорит Алена Доронина, территориальный менеджер тренажерного зала сети клубов Территория Фитнеса, сертифицированный инструктор Федерации бодибилдинга и фитнеса России, мастер спорта по бодибилдингу и фитнесу. — Фитнес-модель должна быть подтянутой, с хорошо развитыми мышцами и с минимальным количеством подкожного жира. Телосложение не должно быть слишком мускулистым и сухим. Все три девушки находятся в прекрасной атлетической форме. Очевидно, что для поддержания такого тела они прикладывают максимум усилий в тренировках и придерживаются оптимального режима питания”.
Пейдж Хэтэуей
Фото: так выглядела Пейдж Хэтэуей до того, как стала известной фитнес-моделью.
Фото: Пейдж Хэтэуей сейчас.
Параметры.
Рост: 168 см.
Вес: 54 кг.
Обхват груди: 97 см.
Обхват талии: 66 см.
Обхват бедер: 97 см.
31-летняя американка из Оклахомы Пейдж Хэтэуей называет себя не иначе как иконой фитнеса. И с этим не поспоришь — мисс Хэтэуей, и в самом деле, одна из самых популярных и титулованных на сегодняшний день фитнес-моделей, обладательница идеально-прокаченного, гармоничного тела. В ее активе — победы на престижных соревнованиях по бодибилдингу, сотрудничество с известными спортивными брендами и съемки для самых престижных фитнес-изданий мира.
Свое восхождение на звездный олимп Пейдж начала в 2011 году. В то время она была очень субтильной, на ее эффектную, хорошо проработанную мускулатуру не было и намека. Хотя девушка вела довольно активный образ жизни и даже играла в футбол, спорт не был для нее в приоритете. Все изменилось в одночасье, когда Хэтэуей решила бросить вызов самой себе и принять участие в соревновании по бодибилдингу. Трудно представить, но за четыре коротких месяца Пейдж сумела выжать из своего худосочного тела максимум возможного, заставив его работать на пределе сил. В результате — почетное 2-е место в престижном Ronnie Coleman Classic, что для 24-летней дебютантки было огромным достижением. В тот момент Пейдж поняла, что отныне ее жизнь будет целиком посвящена фитнесу.
Теперь она – признанный авторитет в этой области. Кроме того, что девушка постоянно совершенствуется сама, она помогает и другим осуществить мечту об идеальном теле. Уже несколько лет Хэтэуей работает тренером, давая уроки фитнеса всем желающим, в том числе в он-лайн режиме. На ее канал в Youtube и аккаунты в социальных сетях подписаны миллионы человек по всему миру. «Нет ничего более вдохновляющего, чем делиться тем, что ты знаешь и умеешь сам, с другими людьми, мотивируя их на достижение фитнес-целей», — говорит Пейдж Хэтэуей.
Мнение эксперта. «У Пейдж Хэтэуей пропорциональная Х-образная фигура, которая считается эталоном, с нешироким тазом, выраженной талией, — говорит Алена Доронина. — У девушки небольшие хорошо проработанные мышцы. В целом тело модели выглядит очень гармонично».
Дженифер Сетлер
Фото: такой была Джен Сетлер до активных занятий фитнесом.
Фото: Джен Сетлер сечас.
Параметры.
Рост: 168 см.
Вес: 57 кг.
Обхват груди: 86 см.
Обхват талии: 58 см.
Обхват бедер: 91 см.
Американка Дженифер Сетлер в мире фитнеса то же, что Дженифер Лопес в шоубизнесе. Обе стали знаменитыми не в последнюю очередь благодаря своим выдающимся ягодицам. Но если происхождение легендарной попы Джей Ло по сей день покрыто завесой тайны, восхитительные формы Джен Сетлер — результат ее упорной работы над собственным телом. В доказательство тому многочисленные видеоролики и фотографии, которые можно найти в интернете. Записи тренировок и эффектные картинки в соцсетях, по сути, и сделали из мисс Сетлер звезду, принеся ей многочисленные рекламные контракты с престижными брендами и славу фитнес-эксперта.
В отличие от многих своих коллег, Дженифер не имеет профессионального спортивного прошлого, нет у нее, судя по-всему, и специального образования в этой сфере. Да и тело девушки, стройное и подтянутое, но без явно выраженных рельефных мышц, наиболее приближено к фигуре обычных женщин. Думаем, это как раз и влечет к симпатичной Джен армию последовательниц по всему миру. На ее аккаунт в Инстаграме подписано более 12-ти миллионов человек. Есть у Сетлер и свой сайт. Там фитнес-богиня не только учит своим фирменным приседам, но и раздает дельные советы по питанию и здоровому образу жизни в целом.
Мнение эксперта. «Из трех наших фитнес-моделей У Дженифер Сетлер наименее рельефное телосложение, — говорит Алена Доронина. — Но при этом все мышцы хорошо наполненные. У девушки отлично развиты ягодичные мышцы, что безусловно, является достоинством ее фигуры».
Лаис Делеон
Фото: Лаис Делеон раньше.
Фото: такая Лаис Делеон сейчас.
Параметры.
Рост: 160 см.
Вес: 50 кг.
Обхват груди: 80 см.
Обхват талии: 58 см.
Обхват бедер: 85 см.
Отличным телом, с гармонично прокачанными мышцами может похвастаться 31 – летняя бразильянка Лаис Делеон. В прошлом — популярная фотомодель, Лаис занимается фитнесом с 19 лет. Наша героиня не считает нужным делать из своего увлечения профессию — принимать участие в соревнованиях и бороться за титулы. По мнению Лаис, это всегда связано с ограничениями и огромным стрессом. Ей вполне достаточно того, что уже несколько лет подряд является одной из самых востребованных фитнес-моделей. У девушки спортивная, но в то же время на редкость женственная фигура с тонкой талией, округлыми бедрами и пышной грудью. По словам самой Делеон, для нее во всем важен баланс. Она старается есть здоровую, сбалансированную пищу, но не следует строгим диетам. Модель исключила из рациона молоко и продукты с глютеном, которые вызывают у нее аллергию. Тренируется Делеон шесть раз в неделю, чутко прислушиваясь к собственному телу. Если требуется отдых, может на несколько дней вообще забыть о фитнесе. В программе Лаис минимальное количество кардиоупражнений — к супер стройной фигуре наша прекрасная бразильянка не стремится, предпочитая оставаться секси. Самый большой мотиватор для нашей героини — на своем примере показывать другим женщинам, что можно постоянно быть в великолепной физической форме без жестких ограничений и радикальных мер.
Мнение эксперта. «У бразильской модели Лаис Делеон не ярко выраженные мышцы и природная грациозность, — говорит Алена Доронина. — При этом наблюдается небольшой дисбаланс между верхней и нижней части тела, в сторону более развитого низа. Это делает фигуру девушки пусть и не абсолютно пропорциональной, но очень женственной».
биография фитнес-модели, возраст, горячие фото, рост, до и после, параметры, программа тренировок, питание, голая в Playboy
.
За последние годы Мишель Левин стала настоящей суперзвездой в мире фитнеса. Её фото мечтает заполучить любой журнал, посвящённый спорту. А количество подписчиков в Инстаграм стремительно близится к отметке в 14 миллионов.
Смотреть все фотографии
Фотографии с Мишель Левин
Оценки пользователей
Оценки пользователей
Трудное детство
Жизненный путь Мишель Левин подтверждает: неважно, какой у тебя старт, важно то, где ты хочешь оказаться.
Будущая фитнес-модель родилась в бедной семье. Отец бросил их, когда Мишель была совсем малышкой и не интересовался дальнейшей судьбой дочери. Спустя время мама повторно вышла замуж в надежде, что её новый избранник поможет улучшить их материальное положение и заменит девочке папу. Но он также не отличался высокими моральными принципами и сбежал, как только ему наскучила роль порядочного семьянина.
Мишель Левин в детстве с отцом
После его ухода Мишель с мамой остались практически без средств к существованию и были вынуждены ютиться в маленькой квартирке без мебели, зато в компании тараканов. Из-за нехватки денег обе сильно похудели: в 14 лет девушка весила меньше 40 кг. Чтобы исправить положение, Мишель устроилась работать в больницу недалеко от дома, и дела семьи немного наладились. Эта ситуация заставила её рано повзрослеть и стать самостоятельной.
Мишель Левин в подростковом возрасте
Борьба Мишель Левин за идеальную фигуру
В 17 лет юная Мишель столкнулась с другой крайностью: её вес стал стремительно расти. Полные бёдра и ноги, а также складки на животе делали её непривлекательной и визуально прибавляли возраст. Девушка стеснялась своего тела до такой степени, что даже в жару ходила в закрытой одежде. Когда с комплексами стало невыносимо жить, она собралась с силами и отправилась в ближайший спортивный зал. Тогда девушка даже не подозревала, что этот шаг изменит к лучшему не только её тело, но и всю дальнейшую жизнь.
Но перемены произошли далеко не сразу. В зале Мишель столкнулась с насмешливыми взглядами и даже откровенной неприязнью. В её успех никто не верил, поскольку девушка не умела даже правильно пользоваться тренажёрами. Но тогда она чётко поняла, что если сейчас сбежит, то всю дальнейшую жизнь будет плакать из-за складок на талии, поэтому взяла себя в руки и решила не обращать внимания.
Модельный бизнес
Когда цифры на весах достигли желаемой отметки, Мишель решила попытать силы в модельном бизнесе. Она долго обивала пороги различных модельных агентств, но из-за невысокого роста и сильной пигментации на груди, которую многие считали дефектом, слышала лишь отказы. В результате её настойчивость всё же дала плоды, и девушку пригласили на фотосъёмку.
После первых фотосессий дела начинающей модели неожиданно пошли в гору. Мишель начала много путешествовать по работе, а её фото всё чаще появлялись на страницах глянца. В одну из поездок она попала в Майами и решила, что останется здесь жить.
Съемки в Плейбой
В 2012 году девушка впервые снялась для январского номера журнала Playboy. Позже выяснилось, что журналу пришлось 2 года уговаривать красавицу позировать для них обнажённой.
Мишель Левин в Плейбое
Тренировки для фитнес-бикини
Достигнув определённых высот, Левин решила переквалифицироваться в фитнес-модель. Чтобы добиться цели, ей пришлось больше тренироваться и придерживаться более строгого режима. Но поскольку девушка давно привыкла к трудностям, её это не пугало. Вскоре Мишель начала занимать призовые места на соревнованиях по пляжному бодибилдингу и фитнес-бикини.
В 2013 году бикинистку пригласили сняться в рекламе спортивного питания. Также в течение следующих двух лет она попадала в тройку победителей на BikiniClassic, EuropaDallas и PBW Tampa.
Мишель Левин в рекламе спортивного питания
В своих интервью Мишель уверяет: чувствовать себя победительницей ей приятно, но гораздо больше радости она испытывает, когда видит, что своим примером мотивирует молоденьких девушек заняться собой.
Личная жизнь фитнес-модели Мишель Левин
Со своим будущим мужем — шведским бодибилдиром Джимми Левиным — модель познакомилась в 2008 году. Спортсмен помогал девушке на тренировках, мотивировал и поддерживал. В 2010-м пара узаконила свои отношения.
Свадьба Мишель и Джимми Левин
Сейчас Джимми является личным тренером знаменитости, выполняет функции её менеджера и агента. В его обязанности также входит раскрутка социальных сетей Мишель.
Детей спортсменка хочет давно, желательно близнецов, но никак не решится на этот шаг: боится, что беременность негативно скажется на её фигуре. Пока Мишель не может себе этого позволить, поскольку на внешности строится весь её бизнес.
Мишель и Джимми Левин сегодня
Программа тренировок и питания Мишель Левин
Левин круглый год тренируется 6 раз в неделю, выполняя по 2 тренировки в день. Утро начинается с часа интенсивного кардио, а вечером девушка приступает к силовым тренировкам с весами. Чтобы тело выглядело пропорциональным, она тренирует по очереди все группы мышц, но основной акцент всё же делает на проблемные места — пресс, бёдра и ягодицы. Сейчас параметры её фигуры составляют 93-64-91 см.
Самой эффективной кардиотренировкой Мишель считает бег или быструю езду на велотренажёре. А в силовых упражнениях любит выпады. Когда нужно просушиться перед соревнованиями и сбросить вес, на помощь приходит степ-платформа или роликовые коньки.
Питается Мишель небольшими порциями 6-7 раз в день. На завтрак и на ланч употребляет углеводы, а на обед и ужин — нежирные протеины и йогурт. Также для роста мышц фитнес-модель использует спортивное питание BetanCourt и витамины.
Раз в неделю девушка позволяет себе не соблюдать режим. Поскольку она любит итальянскую кухню, то не отказывается от пиццы и пасты.
Рост, вес и параметры Мишель Левин
Рост | 163 см |
Вес | 52 кг |
Цвет глаз | Карий |
Цвет волос | От природы брюнетка |
Тату | Нет |
Пластические операции | Увеличение груди. Мишель отрицает, что когда-либо делала другие пластические операции и настаивает: все изменения в её теле произошли благодаря спорту |
Внешность Мишель Левин
Социальные сети
Интересные факты
- По признанию модели, самой некомфортной для неё была съёмка в Playboy. Девушке не понравилось позировать полностью обнажённой.
- Мишель владеет в совершенстве английским и испанским языками.
- Её любимые фильмы — «Совершенно секретно» и «Железный человек».
- На красавицу в Инстаграм подписан «танцующий миллионер» Джанлука Вакки.
Вам понравилась статья про Мишель Левин? Пожалуйста, оцените нашу работу
Не понравилось
Понравилось
Мало информации
Внешность и фигура фитнес-модели
Все о фитнес-блогерах
Модельный бизнес разнообразен и многогранен, в нем присутствуют не только классические подиумные модели, но и так называемые фитнес-модели. Такие девушки очень популярны в социальных сетях, имеют сотни тысяч и миллионы подписчиков, сотрудничают со многими брендами одежды, обуви, аксессуаров. В наше время, можно с уверенностью сказать, что девушки со спортивным телом становятся не менее известными чем мировые топ-модели. Кто они и как добились такого результата?
Кто такая фитнес-модель?
Если для обычной модели важен рост, стройная фигура и модельные параметры, то для спортивных девушек, значение имеют и другие качества.
Фитнес-модель — это женщина или мужчина с красивым, пропорциональным спортивным телом. Кроме привлекательной внешности, огромное значение имеет физическая форма, здоровье, состояние кожи и волос.
Сразу скажем, что модель-фитнес — это отдельная категория в сфере красоты и здоровья. Задача классических моделей — демонстрация одежды и других брендовых вещей. А фитнес-девушка демонстрирует свое тело, лишь подчеркивая его форму с помощью одежды и других аксессуаров. Таким образом, когда мы смотрим показ мод, то оцениваем вещи на манекенщицах (или на фото), а в случае с фитнес-моделью — оцениваем ее саму, внешность и фигуру.
Наверное именно этим фактом обусловлена высокая популярность спортивных девушек с фигурой 90-60-90. Как мужчины, так и девушки с удовольствием любуются красивым телом с ярко выраженным рельефом. Основное требование — фигура должна быть пропорциональной, смотреться гармонично, вызывать восхищение. Например, далеко не всем нравятся фигуры женщин-бодибилдеров, а худощавые, рельефные девушки — не оставляют равнодушными практически никого.
Что касается требований к фитнес-модели — они весьма условны. Популярность может получить любая женщина-спортсменка. Но все же, самые известные фитнес-няшки имеют средний или высокий рост, объемы тела приближенные к 90-60-90. Часто они принимают участие в соревнованиях по фитнес-бикини.
Как зарабатывают фитнес-модели?
Основной заработок таких девушек идет из социальных сетей (Instagram, Facebook, YouTube) и других специализированных интернет сайтов. Они становятся блогерами, и чем больше подписчиков — тем дороже реклама. Когда модель достигает высокой популярности, ее начинают приглашать для участия в рекламных съемках и презентаций спортивной одежды, обуви, купальников, белья, товаров для спорта и здоровья. Кроме того, они становятся желанным гостями на телевидении, в журналах, различных шоу.
Читайте о типах женской фигуры
Так выглядят известные фитнес-блогеры
На данный момент в мире существует множество известных фитнес-моделей. Вот лишь некоторые из самых знаменитых с именем и фото.
Американка Джен Селтер (Jen Selter)
Шведка Анна Нистром (Anna Nystrom)
Колумбийка Анллела Сагра (Anllela Sagra)
Россиянка Екатерина Усманова (Ekaterina Usmanova)
Украинка родом из Азербайджана Бахар Набиева (Bakhar Nabieva)
Оценки параметров> Линейная аппроксимация> Подгонка модели> Справочное статистическое руководство
Оценки параметров (также называемые коэффициентами) — это изменение отклика, связанное с изменением предиктора на одну единицу, при этом все остальные предикторы остаются постоянными.
Неизвестные параметры модели оцениваются методом наименьших квадратов.
Коэффициент описывает размер вклада этого предсказателя; почти нулевой коэффициент указывает на то, что переменная мало влияет на ответ.Знак коэффициента указывает направление взаимосвязи, хотя знак может измениться, если в модель добавлено больше членов, поэтому интерпретация не особенно полезна. Доверительный интервал выражает неопределенность оценки в предположении нормально распределенных ошибок. Из-за центрального ограничения Теорема, нарушение предположения о нормальности не является проблемой, если размер выборки умеренный.
- Для количественных показателей коэффициент представляет собой скорость изменения отклика на 1 единицу изменения предиктора, при условии, что все другие предикторы остаются постоянными.Единицы измерения коэффициента — это единицы отклика на единицу предсказателя.
Например, коэффициент для роста 0,75 в простой модели для ответа Вес (кг) с предсказателем Рост (см) может быть выражен как 0,75 кг на см. , что указывает на увеличение веса на 0,75 кг на 1 см дюйма. рост.
Когда предиктор представляет собой логарифмическое преобразование исходной переменной, коэффициент — это скорость изменения отклика на 1 единицу изменения в журнале предиктора.Обычно в качестве преобразований используются base 2, log и base 10, log. Для base 2 log коэффициент можно интерпретировать как скорость изменения отклика при удвоении значения предиктора. Для base 10 log коэффициент можно интерпретировать как скорость изменения ответ, когда предиктор умножается на 10, или как% изменения ответа на% изменения предиктора.
- Для категориальных терминов существует коэффициент для каждого уровня:
- Для номинальных предикторов коэффициенты представляют собой разницу между средним значением уровня и общим средним.
Analyze — он использует кодирование эффекта для номинальных значений (также известное как кодирование среднего отклонения ). Сумма оценок параметров категориального термина с использованием кодирования эффекта равна 0.
- Для порядковых предикторов коэффициенты представляют собой разницу между средним уровнем и базовым средним значением.
Analyze-it использует код ссылки для порядковых терминов. Первый уровень используется как базовый или опорный уровень.
- Для номинальных предикторов коэффициенты представляют собой разницу между средним значением уровня и общим средним.
- Для постоянного члена коэффициент — это отклик, когда все предикторы равны 0, а единицы измерения такие же, как и для переменной отклика.
Стандартизированная оценка параметра (обычно известная как стандартизованный бета-коэффициент) удаляет единицу измерения предиктора и переменных отклика. Они представляют собой изменение стандартных отклонений ответа на 1 изменение стандартного отклонения предиктора.Вы можете использовать их для сравнения относительных эффектов предикторов, измеренных в разных масштабах.
VIF, коэффициент увеличения дисперсии, представляет собой увеличение дисперсии оценки параметра из-за корреляции (коллинеарности) между предикторами. Коллинеарность между предикторами может привести к нестабильным оценкам параметров. Как показывает практика, VIF должен быть близок к минимальному значению 1, что указывает на отсутствие коллинеарности. Когда VIF больше 5, существует высокая коллинеарность между предикторами.
t-тест формально проверяет нулевую гипотезу о том, что параметр равен 0, против альтернативной гипотезы о том, что он не равен 0. Когда p-значение мало, вы можете отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что параметр равен не равно 0 и вносит свой вклад в модель.
Если не предполагается, что параметр статистически влияет на модель, вы можете рассмотреть возможность его удаления. Однако следует с осторожностью удалять термины, которые, как известно, вносят вклад в какой-либо основной механизм, независимо от статистической значимости проверки гипотезы, и осознавать, что удаление термина может изменить действие других терминов.2 \) стоимость не гарантирует что модель хорошо соответствует данным. Использование модели, не подходящей данные не могут дать точных ответов на основную инженерию или исследуемые научные вопросы.
Запустите Ambient Fitted Заказ День Температура Температура Давление Значение Остаточное значение 1 1 23.820 54,749 225,066 222,920 2,146 2 1 24,120 23,323 100,331 99,411 0,920 3 1 23,434 58,775 230,863 238,744 -7,881 4 1 23,993 25,854 106,160 109,359 -3,199 5 1 23,375 68,297 277,502 276,165 1,336 6 1 23,233 37,481 148,314 155,056 -6,741 7 1 24,162 49,542 197,562 202,456 -4,895 8 1 23.667 34,101 138,537 141,770 -3,232 9 1 24,056 33,901 137,969 140,983 -3,014 10 1 22,786 29,242 117,410 122,674 -5,263 11 2 23,785 39,506 164,442 163,013 1,429 12 2 22,987 43,004 181,044 176,759 4,285 13 2 23,799 53,226 222,179 216,933 5,246 14 2 23,661 54,467 227,010 221,813 5,198 15 2 23.852 57,549 232,496 233,925 -1,429 16 2 23,379 61,204 253,557 248,288 5,269 17 2 24,146 31,489 139,894 131,506 8,388 18 2 24,187 68,476 273,931 276,871 -2,940 19 2 24,159 51,144 207,969 208,753 -0,784 20 2 23,803 68,774 280,205 278,040 2,165 21 3 24,381 55,350 227,060 225,282 1,779 22 3 24.027 44,692 180,605 183,396 -2,791 23 3 24,342 50,995 206,229 208,167 -1,938 24 3 23,670 21,602 91,464 92,649 -1,186 25 3 24,246 54,673 223,869 222,622 1,247 26 3 25,082 41,449 172,910 170,651 2,259 27 3 24,575 35,451 152,073 147,075 4,998 28 3 23,803 42,989 169,427 176,703 -7,276 29 3 24.660 48,599 192,561 198,748 -6,188 30 3 24,097 21,448 94,448 92,042 2,406 31 4 22,816 56,982 222,794 231,697 -8,902 32 4 24,167 47,901 199,003 196,008 2,996 33 4 22,712 40,285 168,668 166,077 2,592 34 4 23,611 25,609 109,387 108,397 0,990 35 4 23,354 22,971 98,445 98,029 0,416 36 4 23.669 25,838 110,987 109,295 1,692 37 4 23,965 49,127 202,662 200,826 1,835 38 4 22,917 54,936 224,773 223,653 1,120 39 4 23,546 50,917 216,058 207,859 8,199 40 4 24,450 41,976 171,469 172,720 -1,251
- Как оценить достаточность функциональной части модели?
- Как я могу обнаружить непостоянные вариации данных?
- Как я могу определить, был ли дрейф в процессе?
- Как я могу определить, независимы ли случайные ошибки от одной к другой?
- Как я могу проверить, нормально ли распределяются случайные ошибки?
- Как я могу проверить, отсутствуют ли какие-либо существенные термины или нет ли они в функциональной части модели?
- Как я могу проверить, все ли термины в функциональной части модели необходимы?
Модель оценки физической подготовки на основе XGBoost с использованием расширенного выбора функций и байесовской оптимизации гиперпараметров для мониторинга бега с помощью носимых устройств
Джунци Гуо — доцент и региональный декан по электронике в Колледже информационных наук и технологий, Пекинский педагогический университет, Пекин, Китай.Его исследовательские интересы включают интеллектуальную обработку сигналов и информации, персональные и повсеместные вычисления, Интернет вещей и интеллектуальные носимые технологии, а также оптимизацию алгоритмов физического уровня связи 5G. Электронная почта: [электронная почта защищена].
Лань Ян учится в магистратуре Колледжа информационных наук и технологий Пекинского педагогического университета, Пекин, Китай. Ее исследовательские интересы включают машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. Электронная почта: [электронная почта защищена].
Ронгфанг Би — профессор Колледжа информационных наук и технологий Пекинского педагогического университета, Пекин, Китай.В настоящее время ее исследовательские интересы включают Интернет вещей, приложения для баз данных и интеллектуальный анализ данных, вычислительный интеллект, разработку надежности программного обеспечения, теорию моделей и логические приложения. Электронная почта: [электронная почта защищена].
Цзиго Юй является профессором Технологического университета Цилу (Академия наук Шаньдун), Шаньдунского центра компьютерных наук (Национальный суперкомпьютерный центр в Цзинане), Цзинань, Шаньдун, Китай, и профессором Школы информационных наук и инженерии. , Педагогический университет Цюйфу, Жичжао, Шаньдун, Китай.Его основные исследовательские интересы включают вычисления с учетом конфиденциальности, беспроводные сети, распределенные алгоритмы, одноранговые вычисления и теорию графов. Он является старшим членом IEEE, членом ACM и старшим членом CCF (Китайской компьютерной федерации). Электронная почта: [электронная почта защищена].
Юань Гао — доцент Университета Цинхуа и Академии военных наук НОАК. Его исследовательские интересы включают системы беспроводной связи, теорию сетевого управления и большие данные.Он является членом IEEE и ACM. Он также является помощником редактора в нескольких международных журналах, включая IEEE Access, Eurasip JWCN, Sensors и т. Д. Электронная почта: [электронная почта защищена].
Ян Шен получила степень магистра в бизнес-школе Пекинского педагогического университета в 2013 году. Сейчас она работает в Пекинском педагогическом университете. Ее исследования сосредоточены на информационных системах. Электронная почта: [электронная почта защищена].
Антон Кос в настоящее время является доцентом факультета электротехники Люблянского университета.Он является участником исследовательской программы «Алгоритмы и методы оптимизации в телекоммуникациях», которая является одной из двух исследовательских программ, которые ежегодно попадают в список лучших исследовательских программ Словении. Он является руководителем двух промышленных научно-исследовательских проектов по разработке интеллектуальных систем на основе датчиков. Его преподавательская и исследовательская работа включает обработку сигналов, сети связи, качество обслуживания, вычисления потоков данных и системы биологической обратной связи в реальном времени. Он является старшим членом IEEE, Союза электротехники Словении и SICOM.Электронная почта: [электронная почта защищена].
© 2019 Elsevier B.V.Все права защищены.
Перейти к основному содержанию ПоискПоиск
- Где угодно
Поиск Поиск
Расширенный поиск- Войти | регистр
- Подписка / продление
- Учреждения
- Индивидуальные подписки
- Индивидуальные продления
- Библиотекари
- Тарифы,
- и платежи 900 Чикагский пакет
- Полный цикл и охват содержимого
- Файлы KBART и RSS-каналы
- Разрешения и перепечатки
- Инициатива развивающихся стран Чикаго
- Даты отправки и претензии
- Часто задаваемые вопросы библиотекарей
- Агенты
- Тарифы, заказы, и платежи
- Полный пакет Чикаго
- Полный охват и содержание
- Даты отправки и претензии
- Часто задаваемые вопросы агента
- Партнеры по издательству
- О нас
- Публикуйте у нас
- Недавно приобретенные журналы
- Издательская номинация tners
- Новости прессы
- Подпишитесь на уведомления eTOC
- Пресс-релизы
- СМИ
- Книги издательства Чикагского университета
- Распределительный центр в Чикаго
- Чикагский университет
- Положения и условия
- Заявление о публикационной этике
- Уведомление о конфиденциальности
- Доступность Chicago Journals
- Доступность университета
- Следуйте за нами на facebook
- Следуйте за нами в Twitter
- Свяжитесь с нами
- Медиа и рекламные запросы
- Открытый доступ в Чикаго
- Следуйте за нами на facebook
- Следуйте за нами в Twitter
Модель Keras Train a — fit • keras
Обучает модель для фиксированного количества эпох (итераций в наборе данных).
fit (объект, x = NULL, y = NULL, batch_size = NULL, эпохи = 10, verbose = getOption ("keras.fit_verbose", по умолчанию = 1), callbacks = NULL, view_metrics = getOption ("keras.view_metrics", default = "auto"), validation_split = 0, validation_data = NULL, shuffle = TRUE, class_weight = NULL, sample_weight = NULL, initial_epoch = 0, steps_per_epoch = NULL, validation_steps = NULL, ...)
Аргументы
объект | Модель для тренировки. |
---|---|
х | Вектор, матрица или массив обучающих данных (или список, если модель имеет
несколько входов). Если все входы в модели названы, вы также можете передать
list сопоставление имен входов с данными. |
y | Вектор, матрица или массив целевых (меток) данных (или список, если модель имеет
несколько выходов).Если все выходы в модели названы, вы также можете передать
список, отображающий имена выходных данных в данные. |
размер партии | Целое число или |
эпох | Количество эпох обучения модели.Обратите внимание, что вместе с |
подробный | Режим детализации (0 = без звука, 1 = индикатор выполнения, 2 = одна строка на эпоха). |
обратных звонков | Список обратных вызовов для вызова во время обучения. |
view_metrics | Просмотр графика показателей обучения (по эпохам) в реальном времени. В
по умолчанию ( |
validation_split | Число с плавающей запятой от 0 до 1.Часть обучающих данных
для использования в качестве данных проверки. Модель выделит эту часть
тренировочных данных, не будет тренироваться на них и будет оценивать потери и любые
моделируйте метрики на этих данных в конце каждой эпохи. Данные валидации
выбирается из последних выборок в предоставленных данных |
validation_data | Данные для оценки убытков и любой модели
метрики в конце каждой эпохи.Модель не будет обучаться на этом
данные. Это может быть список (x_val, y_val) или список (x_val, y_val,
val_sample_weights). |
перемешать | shuffle: логический (следует ли перемешивать обучающие данные
перед каждой эпохой) или строкой (для «партии»). «партия» — особая опция
для работы с ограничениями данных HDF5; он перемешивается в размере партии
куски. Не действует, если |
класс_вес | Необязательный именованный список, отображающий индексы (целые числа) в значение веса (с плавающей запятой), используемое для взвешивания функции потерь (только во время тренировки). Это может быть полезно, чтобы сообщить модели «уделите больше внимания» образцам из недостаточно представленного класса. |
sample_weight | Необязательный массив той же длины, что и x, содержащий
веса, применяемые к потерям модели для каждой выборки.На случай, если
временные данные, вы можете передать 2D-массив с формой (образцы,
sequence_length), чтобы применить разные веса к каждому временному шагу каждого
образец. В этом случае обязательно укажите |
initial_epoch | Целое число, эпоха начала обучения (полезно для возобновление предыдущего тренировочного цикла). |
шагов_за_эпоху | Общее количество шагов (партий образцов) перед
объявление одной эпохи законченной и начало следующей эпохи.При обучении
с входными тензорами, такими как тензоры данных TensorFlow, значение по умолчанию |
validation_steps | Релевантно, только если указано |
… | Не используется |
Значение
Объект истории
, содержащий всю собранную информацию
во время тренировки.
См. Также
Другие функции модели: компиляция
, оценить.keras.engine.training.Model
, Assessment_generator
, fit_generator
, get_config
, get_layer
, keras_model_sequential
, г. keras_model
, multi_gpu_model
, pop_layer
, pred.keras.engine.training.Model
, predic_generator
, pred_on_batch
, pred_proba
, резюме.keras.engine.training.Model
, train_on_batch
Разработка оценщиков scikit-learn — документация scikit-learn 1.0
Предлагаете ли вы оценщик для включения в scikit-learn, разработка отдельного пакета, совместимого с scikit-learn, или реализации пользовательских компонентов для ваших собственных проектов, в этой главе подробно описывает, как разрабатывать объекты, которые безопасно взаимодействуют с scikit-learn Трубопроводы и инструменты выбора модели.
Прокрутка собственного оценщика
Если вы хотите реализовать новый оценщик, совместимый с scikit-learn,
будь то только для вас или для того, чтобы внести свой вклад в scikit-learn, есть
несколько внутренних особенностей scikit-learn, о которых вам следует знать в дополнение к
API scikit-learn, описанный выше.Вы можете проверить,
придерживается интерфейса и стандартов scikit-learn, запустив check_estimator
на экземпляре. В parameterrize_with_checks
pytest
также можно использовать декоратор (подробности и возможные
взаимодействия с pytest
):
>>> из sklearn.utils.estimator_checks import check_estimator >>> из sklearn.svm import LinearSVC >>> check_estimator (LinearSVC ()) # проходит
Основная мотивация сделать класс совместимым с оценщиком scikit-learn
интерфейс может заключаться в том, что вы хотите использовать его вместе с оценкой модели и
инструменты выбора, такие как model_selection.GridSearchCV
и
Трубопровод . Трубопровод
.
Прежде чем подробно описать требуемый интерфейс ниже, мы опишем два способа достижения правильный интерфейс проще.
Шаблон проекта:
Предоставляем шаблон проекта который помогает в создании пакетов Python, содержащих оценщики, совместимые с scikit-learn. Он обеспечивает:
начальный репозиторий git со структурой каталогов пакетов Python
шаблон оценщика scikit-learn
начальный набор тестов, включая использование
check_estimator
структуры каталогов и сценарии для компиляции документации и примеров галереи
скриптов для управления непрерывной интеграцией (тестирование в Linux и Windows)
инструкции от начала до публикации на PyPi
BaseEstimator
и миксины:
Мы склонны использовать «утиный ввод», поэтому строим оценщик, API достаточно для совместимости, без необходимости наследовать от или даже импортировать любые классы scikit-learn.
Однако, если в вашем коде допустима зависимость от scikit-learn,
вы можете предотвратить много шаблонного кода
путем получения класса от BaseEstimator
и, необязательно, классы миксинов в sklearn.base
.
Например, ниже приведен настраиваемый классификатор с дополнительными примерами.
в scikit-learn-contrib
шаблон проекта.
>>> импортировать numpy как np >>> из sklearn.base импортировать BaseEstimator, ClassifierMixin >>> из склеарн.utils.validation импорт check_X_y, check_array, check_is_fitted >>> из sklearn.utils.multiclass import unique_labels >>> из sklearn.metrics импортировать euclidean_distances >>> класс TemplateClassifier (BaseEstimator, ClassifierMixin): ... ... def __init __ (self, demo_param = 'demo'): ... self.demo_param = demo_param ... ... def fit (self, X, y): ... ... # Убедитесь, что X и y имеют правильную форму ... X, y = check_X_y (X, y) ... # Сохранение классов, замеченных во время подгонки ... self.classes_ = unique_labels (y) ... ... себя.X_ = X ... self.y_ = y ... # Вернуть классификатор ... вернуть себя ... ... def прогноз (self, X): ... ... # Проверка пригодности была вызвана ... check_is_fitted (самостоятельно) ... ... # Проверка ввода ... X = массив_контроля (X) ... ... closest = np.argmin (euclidean_distances (X, self.X_), axis = 1) ... вернуть self.y_ [ближайший]
get_params и set_params
Все оценщики scikit-learn имеют функции get_params
и set_params
.Функция get_params
не принимает аргументов и возвращает dict __init__
параметров оценщика вместе с их значениями.
Он должен принимать один аргумент ключевого слова, глубину
, который получает логическое значение
который определяет, должен ли метод возвращать параметры
суб-оценщиков (для большинства оценщиков это можно игнорировать). Значение по умолчанию
для глубиной
должно быть True
. Например, учитывая следующее
оценщик:
>>> из sklearn.базовый импорт BaseEstimator >>> из sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> класс MyEstimator (BaseEstimator): ... def __init __ (self, subestimator = None, my_extra_param = "random"): ... self.subestimator = subestimator ... self.my_extra_param = my_extra_param
Параметр глубина
будет контролировать, будут ли параметры
Необходимо сообщить о субсестиматоре
. Таким образом, когда deep = True
, вывод будет:
>>> my_estimator = MyEstimator (subestimator = LogisticRegression ()) >>> для параметра значение в my_estimator.get_params (deep = True) .items (): ... print (f "{параметр} -> {значение}") my_extra_param -> случайный subestimator__C -> 1.0 subestimator__class_weight -> Нет subestimator__dual -> Ложь subestimator__fit_intercept -> Истина subestimator__intercept_scaling -> 1 subestimator__l1_ratio -> Нет subestimator__max_iter -> 100 subestimator__multi_class -> авто subestimator__n_jobs -> Нет subestimator__penalty -> l2 subestimator__random_state -> Нет subestimator__solver -> lbfgs subestimator__tol -> 0.0001 subestimator__verbose -> 0 subestimator__warm_start -> Ложь subestimator -> LogisticRegression ()
Часто субоценка
имеет имя (например, именованные шаги в Pipeline
object), в этом случае ключ должен
стать <имя> __C
, <имя> __class_weight
и т. д.
В то время как, когда deep = False
, вывод будет:
>>> для параметра значение в my_estimator.get_params (deep = False).Предметы(): ... print (f "{параметр} -> {значение}") my_extra_param -> случайный subestimator -> LogisticRegression ()
set_params
, с другой стороны, принимает в качестве входных данных dict вида 'параметр': значение
и устанавливает параметр оценщика, используя этот dict.
Возвращаемое значение должно быть самим оценщиком.
Хотя механизм get_params
не является существенным (см. Клонирование ниже),
функция set_params
необходима, поскольку она используется для установки параметров во время
поиск по сетке.
Самый простой способ реализовать эти функции и получить толковый __repr__
, должен унаследовать от sklearn.base.BaseEstimator
. если ты
не хотите, чтобы ваш код зависел от scikit-learn, самый простой способ
реализация интерфейса:
def get_params (self, deep = True): # предположим, что у этого оценщика есть параметры "альфа" и "рекурсивный" return {"alpha": self.alpha, "recursive": self.recursive} def set_params (self, ** параметры): для параметра значение в параметрах.Предметы(): setattr (self, параметр, значение) вернуть себя
Параметры и инициализация
Как model_selection.GridSearchCV
использует set_params
применить настройку параметров к оценщикам,
важно, чтобы вызов set_params
имел тот же эффект
в качестве параметров настройки с помощью метода __init__
.
Самый простой и рекомендуемый способ сделать это — не проверять параметры в __init__
.
Вся логика, лежащая в основе параметров оценщика,
как преобразование строковых аргументов в функции, должно выполняться в , соответствует
.
Также ожидается, что параметры _
в конце не будут установлены
внутри __init__
метод . Все и только публичные атрибуты, установленные
подходят имеют висячий _
. В результате наличие параметров с
конечный _
используется для проверки, установлен ли оценщик.
Клонирование
Для использования с модулем model_selection
,
оценщик должен поддерживать базу .clone
для репликации оценщика.
Это можно сделать, предоставив метод get_params
.
Если присутствует get_params
, то клон (оценка)
будет экземпляром
Тип (оценка)
, на котором set_params
был вызван с клонами
результат оценки .get_params ()
.
Объекты, не поддерживающие этот метод, будут глубоко скопированы.
(с использованием стандартной функции Python copy.deepcopy
)
если safe = False,
передается клону
.
Совместимость с трубопроводом
Чтобы оценщик можно было использовать вместе с трубопроводом . Трубопровод
в любом трубопроводе, кроме
На последнем шаге необходимо предоставить функцию fit
или fit_transform
.
Чтобы иметь возможность оценивать конвейер на любых данных, кроме обучающего набора,
он также должен предоставить функцию преобразования
.
Для последнего шага конвейера нет особых требований, за исключением того, что
он имеет функцию соответствует
. Все функции fit
и fit_transform
должны
принимать аргументы X, y
, даже если y не используется.Аналогично, для балл
должен быть
можно использовать, последний шаг конвейера должен иметь функцию оценки , которая
принимает необязательные
y
.
Типы оценщиков
Некоторые общие функции зависят от типа пройденного оценщика.
Например, перекрестная проверка в model_selection.GridSearchCV
и model_selection.cross_val_score
по умолчанию стратифицируется при использовании
по классификатору, но не иначе. Точно так же и счетчики средней точности
которые требуют непрерывного прогнозирования, необходимо вызвать solution_function
для классификаторов,
но предсказывают
для регрессоров.Это различие между классификаторами и регрессорами
реализуется с помощью атрибута _estimator_type
, который принимает строковое значение.
Это должно быть «классификатор»,
для классификаторов и «регрессор»,
для
регрессоры и "кластеризатор"
для методов кластеризации, чтобы работать должным образом.
Наследование от ClassifierMixin
, RegressorMixin
или ClusterMixin
автоматически установит атрибут. Когда метаоценке нужно различать
среди типов оценщиков вместо непосредственной проверки _estimator_type
помощники
вроде база.is_classifier
следует использовать.
Отдельные модели
Классификаторы должны принимать y
(целевых) аргументов, чтобы соответствовали
, которые
последовательности (списки, массивы) строк или целых чисел. Они не должны
предположим, что метки классов представляют собой непрерывный диапазон целых чисел; вместо этого они
должен хранить список классов в атрибуте или свойстве classes_
. В
порядок меток классов в этом атрибуте должен соответствовать порядку, в котором pred_proba
, pred_log_proba
и solution_function
возвращают свои
ценности.Самый простой способ добиться этого - поставить:
self.classes_, y = np.unique (y, return_inverse = True)
в подходит
. Это возвращает новый y
, который содержит индексы классов, а не
метки в диапазоне [0, n_classes
).
Метод предсказания классификатора должен возвращать
массивы, содержащие метки классов из classes_
.
В классификаторе, который реализует функцию решения
,
это может быть достигнуто с помощью:
def прогноз (self, X): D = себя.решение_функция (X) return self.classes_ [np.argmax (D, axis = 1)]
В линейных моделях коэффициенты хранятся в массиве с именем coef_
, а
независимый член хранится в intercept_
. sklearn.linear_model._base
содержит несколько базовых классов и миксинов, реализующих общую линейную модель
узоры.
Модуль sklearn.utils.multiclass
содержит полезные функции
для работы с мультиклассовыми и многозначными задачами.
Теги оценщика
Предупреждение
Теги оценщика являются экспериментальными, и API может быть изменен.
Scikit-learn представил теги оценки в версии 0.21. Это аннотации
оценщиков, которые позволяют программно проверять их возможности, например
поддержка разреженной матрицы, поддерживаемые типы вывода и поддерживаемые методы. В
Теги оценки — это словарь, возвращаемый методом _get_tags ()
. Эти
теги используются в общих проверках, выполняемых check_estimator
и функция Parameter_with_checks
декоратор.
Теги определяют, какие проверки запускать и какие входные данные подходят.Теги
может зависеть от параметров оценщика или даже от архитектуры системы и может
общие только во время выполнения.
Текущий набор тегов оценки:
- allow_nan (по умолчанию = False)
, поддерживает ли оценщик данные с пропущенными значениями, закодированными как np.NaN
- binary_only (по умолчанию = False)
, поддерживает ли оценщик двоичную классификацию, но не имеет нескольких классов поддержка классификации.
- multipleabel (по умолчанию = False)
, поддерживает ли средство оценки многозначный вывод
- multioutput (по умолчанию = False)
, поддерживает ли регрессор многоцелевые выходы или классификатор поддерживает мультиклассовый мульти-вывод.
- multioutput_only (по умолчанию = False)
, поддерживает ли средство оценки только классификацию с несколькими выходами или регрессию.
- no_validation (по умолчанию = False)
, пропускает ли оценщик проверку ввода. Это предназначено только для трансформаторы без гражданства и фиктивные!
- non_deterministic (по умолчанию = False)
, является ли оценка недетерминированной при фиксированном
random_state
- попарно (по умолчанию = False)
Этот логический атрибут указывает, подходят ли данные (
X
) и подобные методы состоят из попарных мер по выборкам, а не из представление характеристик для каждого образца.Обычно этоИстина
, где Оценщик имеет метрикусродство
илиядро Параметр
со значением «Предварительно вычисленные». Его основная цель состоит в том, чтобы, когда метаоценка извлекает подвыборку данных, предназначенную для парной оценки, данные необходимо индексировать по обеим осям, тогда как другие данные индексируются только по первая ось.- preserve_dtype (default = « [np.float64] «)
применяется только к трансформаторам. Он соответствует типам данных, которые будут должно быть сохранено таким образом, чтобы
X_trans.dtype
совпадает сX.dtype
после вызовtransformer.transform (X)
. Если этот список пуст, то трансформатор не должен сохранять тип данных. Первое значение в список считается типом данных по умолчанию, соответствующим данным тип вывода, когда тип входных данных не сохраняется.- bad_score (по умолчанию = False)
, не дает ли оценщик «разумного» результата по набору тестов, который в настоящее время для регрессии R2 равен 0.5 на подмножестве бостонского жилья набор данных, а для классификации точность 0,83 на
make_blobs (n_samples = 300, random_state = 0)
. Эти наборы данных и значения основаны на текущих оценках в sklearn и могут быть заменены на что-то более систематическое.- requires_fit (default = True)
, требуется ли установка оценщика перед вызовом одного из
преобразование
,прогноз
,прогноз_проба
илифункция решения
.- requires_positive_X (по умолчанию = False)
, требует ли оценка положительного X.
- requires_y (по умолчанию = False)
, требует ли оценка y для передачи в
fit
,fit_predict
илиfit_transform
методов. Тег имеет значение True для оценщиков, наследующихся от~ sklearn.base.RegressorMixin
и~ sklearn.base.ClassifierMixin
.- requires_positive_y (по умолчанию = False)
, требуется ли для оценки положительное значение y (применимо только для регрессии).
- _skip_test (по умолчанию = False)
следует ли полностью пропустить общие тесты. Не используйте это, если у вас нет очень хорошая причина .
- _xfail_checks (по умолчанию = False)
словарь
{check_name: cause}
общих проверок, которые будут отмечены какXFAIL
для pytest, при использованиипараметризация_with_checks
. Эти проверки будут просто игнорироваться и не будут выполнятьсяcheck_estimator
, ноSkipTestWarning Будет выдано
.Не используйте это, если нет очень веская причина для вашей оценки не пройти проверку. Также обратите внимание, что использование этого тега может сильно измениться, потому что мы пытаемся сделать его более гибким: будьте готовы к критическим изменениям в будущем.- без сохранения состояния (по умолчанию = False)
, нужен ли оценщику доступ к данным для подгонки. Хотя оценщик не имеет гражданства, ему все равно может потребоваться звонок по номеру
, подходит
для инициализация.- X_types (по умолчанию = [‘2darray’])
Поддерживаемые типы ввода для X в виде списка строк.На данный момент только тесты запускается, если в списке содержится «2darray», что означает, что оценщик принимает непрерывные массивы 2d numpy в качестве входных данных. Значение по умолчанию — [‘2darray’]. Другие возможные типы:
'строка'
,'разреженная'
,'категориальный'
,dict
,'1dlabels'
и'2dlabels'
. Цель что в будущем поддерживаемый тип ввода будет определять используемые данные во время испытаний, в частности для«строка»
,«редкая»
и"категориальные"
данные.На данный момент тест на разреженность данных не использует тега'sparse'
.
Маловероятно, что значения по умолчанию для каждого тега будут соответствовать потребностям вашего
конкретный оценщик. Могут быть созданы дополнительные теги или теги по умолчанию.
переопределено путем определения метода _more_tags ()
, который возвращает dict с
желаемые переопределенные теги или новые теги. Например:
класс MyMultiOutputEstimator (BaseEstimator): def _more_tags (сам): return {'multioutput_only': True, 'non_deterministic': Истина}
Любой тег, которого нет в _more_tags ()
, просто вернется к значениям по умолчанию.
задокументировано выше.
Даже если это не рекомендуется, можно переопределить метод _get_tags ()
. Однако обратите внимание, что все теги должны присутствовать в dict . Если
ни один из ключей, описанных выше, отсутствует в выводе _get_tags ()
,
произойдет ошибка.
Помимо тегов, оценщикам также необходимо объявлять любые необязательные
параметры в __init__
в атрибуте класса _required_parameters
,
который является списком или кортежем.Если _required_parameters
только ["оценка"]
или ["base_estimator"]
, тогда оценка будет
создается с экземпляром LogisticRegression
(или RidgeRegression
, если оценщик является регрессором) в тестах. Выбор
из этих двух моделей несколько своеобразны, но обе должны обеспечивать надежную
закрытые решения.
Рекомендации по кодированию
Ниже приведены некоторые рекомендации о том, как следует писать новый код для включение в scikit-learn, и которое может быть уместным для использования во внешних проекты.Конечно, есть особые случаи, и будут исключения. эти правила. Однако следование этим правилам при отправке нового кода делает обзор проще, поэтому новый код может быть интегрирован за меньшее время.
Единообразный формат кода упрощает совместное владение кодом. В Проект scikit-learn пытается строго следовать официальным рекомендациям Python подробно описано в PEP8, что подробно описать форматирование кода и отступы. Пожалуйста, прочтите это и следуй за ним.
Кроме того, мы добавляем следующие рекомендации:
Используйте символы подчеркивания для разделения слов в именах, не являющихся классами:
n_samples
а неnsamples
.Избегайте использования нескольких операторов в одной строке. Предпочитать возврат строки после оператор потока управления (
, если
/для
).Используйте относительный импорт для ссылок внутри scikit-learn.
Модульные тесты являются исключением из предыдущего правила; они должны использовать абсолютный импорт, точно так же, как это сделал бы клиентский код. Следствием является то, что, если
sklearn.foo
экспортирует класс или функцию что реализовано в склеарне.foo.bar.baz
, тест должен импортировать его изsklearn.foo
.Пожалуйста, не используйте
import *
ни в коем случае . Считается вредным по официальным рекомендациям Python. Это затрудняет чтение кода, поскольку происхождение символов не больше явно упоминается, но, что наиболее важно, это предотвращает с помощью инструмента статического анализа, такого как pyflakes, для автоматического найти ошибки в scikit-learn.Используйте стандарт numpy docstring во всех ваших docstring.
Хороший пример кода, который нам нравится, можно найти здесь.
Проверка ввода
Модуль sklearn.utils
содержит различные функции для ввода
проверка и преобразование. Иногда для проверки достаточно np.asarray
;
do , а не , используйте np.asanyarray
или np.atleast_2d
, поскольку они позволяют NumPy’s np.matrix
through, у которого другой API
(например, *
означает скалярное произведение на np.матрица
,
но произведение Адамара на np.ndarray
).
В других случаях обязательно вызовите check_array
для любого аргумента, подобного массиву
передается в функцию API scikit-learn. Точные параметры для использования зависят от
в основном от того, должны ли быть приняты матрицы scipy.sparse
.
Дополнительную информацию см. На странице «Утилиты для разработчиков».
Случайные числа
Если ваш код зависит от генератора случайных чисел, не используйте кол-во.random.random ()
или аналогичные процедуры. Для обеспечения
повторяемость при проверке ошибок, процедура должна принимать ключевое слово random_state
и используйте его для построения numpy.random.RandomState
объект.
См. sklearn.utils.check_random_state
в Утилитах для разработчиков.
Вот простой пример кода, использующий некоторые из вышеперечисленных рекомендаций:
из sklearn.utils import check_array, check_random_state def choose_random_sample (X, random_state = 0): "" "Выберите случайную точку из X.Параметры ---------- X: форма, подобная массиву (n_samples, n_features) Массив, представляющий данные. random_state: int или экземпляр RandomState, по умолчанию = 0 Начальное число генератора псевдослучайных чисел, которое выбирает случайный пример. Передайте int для воспроизводимого вывода через несколько вызовы функций. Смотрите: term: `Глоссарий`. Возврат ------- x: ndarray формы (n_features,) Случайная точка, выбранная из X."" " X = массив проверок (X) random_state = check_random_state (случайное_состояние) i = random_state.randint (X.shape [0]) вернуть X [i]
Если вы используете случайность в оценщике вместо автономной функции, Применяются некоторые дополнительные правила.
Во-первых, оценщик должен принимать аргумент random_state
для своего __init__
со значением по умолчанию Нет
.
Он должен хранить значение этого аргумента, без изменений ,
в атрибуте random_state
. соответствует
может вызвать check_random_state
для этого атрибута
чтобы получить настоящий генератор случайных чисел.
Если по какой-то причине случайность необходима после того, как соответствует
,
ГСЧ должен храниться в атрибуте random_state_
.
Следующий пример должен прояснить это:
класс GaussianNoise (BaseEstimator, TransformerMixin): "" "Этот оценщик игнорирует свой ввод и возвращает случайный гауссовский шум. Он также не соблюдает все соглашения scikit-learn, но демонстрирует, как обращаться со случайностью."" " def __init __ (self, n_components = 100, random_state = None): self.random_state = random_state self.n_components = n_components # аргументы все равно игнорируются, поэтому мы делаем их необязательными def fit (self, X = None, y = None): self.random_state_ = check_random_state (self.random_state) def transform (self, X): n_samples = X.shape [0] вернуть self.random_state_.randn (n_samples, self.n_components)
Причина такой настройки — воспроизводимость:
когда оценка соответствует
дважды одним и тем же данным,
он должен производить одинаковую модель оба раза,
следовательно, проверка в соответствует
, а не __init__
.
Fit | SmartPLS
Внимание!
Исследователи должны очень осторожно сообщать и использовать соответствие модели в PLS-SEM (Hair et al. 2017). Предлагаемые критерии находятся на ранней стадии исследования, до конца не изучены (например, критические пороговые значения) и часто не используются для PLS-SEM. Несмотря на это, некоторые исследователи начали просить сообщить эти новые индексы соответствия модели для PLS-SEM. SmartPLS предоставляет их, но считает, что для их правильного применения необходимо провести гораздо больше исследований.До сих пор эти критерии обычно не следует сообщать и использовать для оценки результатов PLS-SEM.
Lohmöller (1989) уже предлагает набор мер по подгонке. Но он заявляет, что они были введены для сравнения с результатами LISREL, а не для представления соответствующего индекса PLS-SEM. В частности, Lohmöller (1989) утверждает, что некоторые подходящие меры предполагают ограничительные предположения об остаточных ковариациях, которые PLS-SEM не подразумевает при оценке модели. Например, некоторые меры соответствия предполагают модель общего фактора, которая требует некоррелированных внешних остатков.Напротив, внешние остатки составных моделей не обязательно должны быть некоррелированными. Следовательно, они не подходят для PLS-SEM.
Однако, имитируя модели CB-SEM с помощью последовательного подхода PLS (PLSc-SEM), можно также имитировать модели общих факторов с подходом PLS-SEM. Следовательно, при использовании PLSc-SEM для модели пути, которая включает только конструкции, измеряемые с помощью отражения (то есть модели с общими факторами), можно заинтересоваться соответствием модели. Таким образом, можно более полно имитировать CB-SEM с помощью подхода PLSc-SEM или сравнить результаты двух подходов.
Подгонка мер в SmartPLS
SmartPLS предлагает следующие размеры:
- SRMR
- Критерии точного соответствия d_ULS и d_G
- NFI
- Chi²
- RMS_theta
Примечание. Эти меры соответствия должны быть четко определены и лучше объяснены в литературе PLS-SEM. В настоящее время большинство читателей вряд ли знают, что они собой представляют, что они имеют в виду или как они рассчитываются.
Для приблизительных индексов соответствия, таких как SRMR и NFI, вы можете напрямую посмотреть на результаты оценки модели PLS-SEM или PLSc-SEM (т.д., отчет о результатах) и значения этих критериев с определенным порогом (например, SRMR <0,08 и NFI> 0,90).
Для точных измерений d_ULS и d_G вы можете рассмотреть статистику вывода для оценки. Следовательно, вам необходимо запустить процедуру начальной загрузки и использовать опцию «полная загрузка» в SmartPLS 3. При запуске процедуры начальной загрузки вы заметите, что процедура подсчитывает два раза до указанного количества образцов начальной загрузки:
- В первом раунде SmartPLS использует стандартную процедуру начальной загрузки для получения статистики вывода для параметров модели (например,g., коэффициенты пути, веса и т. д.).
- Во втором раунде SmartPLS использует адаптированную процедуру начальной загрузки Боллена-Стайна, как описано в Dijkstra and Henseler (2015; также см. Bollen and Stine, 1992; Yuan and Hayashi, 2003), чтобы создать доверительные интервалы для d_ULS, d_G и SRMR. критериев (обратите внимание, что SmartPLS имеет два прогона вычислений во втором раунде: один для насыщенной модели и один для оценочной модели).
Стандартизированный среднеквадратичный остаток (SRMR)
В то время как среднеквадратичный остаток (RMSR) является мерой среднего абсолютного значения остатков ковариации, стандартизованный среднеквадратичный остаток (SRMR) основан на преобразовании как выборочной ковариационной матрицы, так и прогнозируемой ковариационной матрицы в корреляционные матрицы.Примечание. Литература по PLS-SEM должна лучше объяснять, где и как ковариационная матрица выводится в PLS-SEM (поскольку она отличается от CB-SEM, который является методом полной информации, а PLS-SEM — нет). Наиболее важно, должен ли исследователь использовать оценочную модель (наиболее разумный выбор) или насыщенную модель для получения ковариационной матрицы.
SRMR определяется как разница между наблюдаемой корреляцией и предполагаемой корреляционной матрицей модели. Таким образом, он позволяет оценить среднюю величину расхождений между наблюдаемыми и ожидаемыми корреляциями как абсолютную меру критерия соответствия (модели).
Значение меньше 0,10 или 0,08 (в более консервативной версии; см. Hu and Bentler, 1999) считается подходящим. Henseler et al. (2014) представили SRMR как критерий согласия для PLS-SEM, который можно использовать, чтобы избежать ошибок в спецификации модели.
SmartPLS также предоставляет статистику вывода критерия SRMR на основе начальной загрузки. Для интерпретации результатов доверительного интервала начальной загрузки SRMR см. Точное соответствие модели.
Точная модель подходит
На данный момент в литературе PLS-SEM не так много знаний и информации о точных мерах соответствия, их полезности, поведении, релевантности и правильном применении.Точная подгонка модели проверяет статистический (основанный на бутстрапе) вывод о расхождении между эмпирической ковариационной матрицей и ковариационной матрицей, подразумеваемой составной факторной моделью. Примечание. Литература по PLS-SEM должна лучше объяснять, где и как ковариационная матрица выводится в PLS-SEM (поскольку она отличается от CB-SEM, который является методом полной информации, а PLS-SEM — нет). Наиболее важно, должен ли исследователь использовать оценочную модель (наиболее разумный выбор) или насыщенную модель для получения ковариационной матрицы.
Согласно определению Дейкстры и Хенселера (2015), d_ULS (т. Е. Квадрат евклидова расстояния) и d_G (т. Е. Геодезическое расстояние) представляют собой два разных способа вычисления этого несоответствия. Процедура начальной загрузки предоставляет доверительные интервалы этих значений несоответствия. Критерий d_G основан на вычислениях собственных значений PLS-SEM. Однако остается вопрос, чем эти собственные значения отличаются от CB-SEM.
Примечание: Значение d_ULS и d_G само по себе не имеет никакого значения.Только результаты начальной загрузки точных мер соответствия модели позволяют интерпретировать результаты. В частности, поскольку доверительные интервалы d_ULS и d_G (и SRMR) получаются не с помощью «нормальной» процедуры начальной загрузки, а с помощью адаптированной процедуры начальной загрузки Боллена-Стайна, их интерпретация результатов несколько отличается от «обычных» результатов начальной загрузки.
Для точных критериев соответствия (т. Е. D_ULS и d_G) вы сравниваете их исходное значение с доверительным интервалом, созданным на основе распределения выборки.Доверительный интервал должен включать исходное значение. Следовательно, верхняя граница доверительного интервала должна быть больше, чем исходное значение точных критериев соответствия d_ULS и d_G, чтобы указать, что модель имеет «хорошее соответствие». Выберите доверительный интервал таким образом, чтобы верхняя граница находилась на уровне 95% или 99%.
Другими словами, модель подходит, если разница между корреляционной матрицей, подразумеваемой вашей моделью, и эмпирической корреляционной матрицей настолько мала, что может быть отнесена исключительно на счет ошибки выборки.Следовательно, разница между корреляционной матрицей, подразумеваемой вашей моделью, и эмпирической корреляционной матрицей не должна быть значимой (p> 0,05). В противном случае, если расхождение является значительным (p <0,05), соответствие модели не установлено.
Нормированный индекс посадки (NFI) или индекс Бентлера и Бонетта
Одной из первых мер соответствия, предложенных в литературе по SEM, является нормированный индекс соответствия Бентлера и Бонетта (1980). Он вычисляет значение Chi² предложенной модели и сравнивает его с значимым эталонным тестом.Поскольку значение Chi² предложенной модели само по себе не дает достаточной информации для оценки соответствия модели, NFI использует значение Chi² из нулевой модели в качестве критерия. Однако в литературе не объясняется, чем значение Chi² PLS-SEM отличается от значения CB-SEM.
NFI затем определяется как 1 минус значение Chi² предложенной модели, деленное на значения Chi² нулевой модели. Следовательно, NFI дает значения от 0 до 1. Чем ближе NFI к 1, тем лучше соответствие.Значения NFI выше 0,9 обычно представляют собой приемлемое соответствие. Lohmöller (1989) предоставляет подробную информацию о вычислении NFI для моделей путей PLS. Однако для прикладного пользователя эти объяснения довольно трудны для понимания.
NFI представляет собой меру приращения соответствия. Таким образом, основным недостатком является то, что он не снижает сложность модели. Чем больше параметров в модели, тем больше (т.е. лучше) результат NFI. По этой причине эта мера не рекомендуется, но есть альтернативы, такие как ненормированный индекс соответствия (NNFI) или индекс Такера-Льюиса, который штрафует значения Chi² на степени свободы (df).Lohmöller (1989) предлагает вычислить NNFI моделей путей PLS. Однако NNFI еще не реализован в SmartPLS.
Хи² и степени свободы
Предполагая полинормальное распределение, значение Chi² модели пути PLS с df степенями свободы приблизительно равно (N-1) * L, где N — количество наблюдений, а L — функция максимального правдоподобия, как определено Ломёллером (1989). Степени свободы (df) определяются как (K² + K) / 2 — t, где — количество явных переменных в модели пути PLS, а t — количество независимых переменных для оценки предполагаемой ковариационной матрицы модели.Однако в будущих исследованиях необходимо четко определить, как определять степени свободы составных моделей, общих факторных моделей и смешанных моделей при использовании PLS-SEM.
RMS_theta
RMS_theta — это среднеквадратичная ковариационная матрица остатков внешних остатков модели (Lohmöller, 1989). Эта мера соответствия полезна только для оценки чисто отражающих моделей, потому что остатки внешней модели для моделей формирующего измерения не имеют смысла.
RMS_theta оценивает степень корреляции остатков внешней модели.Мера должна быть близка к нулю, чтобы указать хорошее соответствие модели, потому что это будет означать, что корреляции между внешними остатками модели очень малы (близки к нулю).
RMS_theta основывается на остатках внешней модели, которые представляют собой различия между прогнозируемыми значениями индикаторов и наблюдаемыми значениями индикаторов. Для прогнозирования значений индикатора в PLS-SEM необходимо иметь баллы скрытых переменных. Однако PLSc-SEM предполагает наличие общих факторов, которые подвержены факторной неопределенности, и, таким образом, не существует определенных оценок скрытых переменных.Следовательно, даже несмотря на то, что вычисление RMS_theta должно использоваться для оценки общих факторных моделей, вычисленных с помощью PLSc-SEM, оно существует только для составных моделей, вычисленных с помощью PLS-SEM. Это обсуждение требует дальнейшего дифференцирования между PLS-SEM и PLSc-SEM. Значения RMS_theta ниже 0,12 указывают на то, что модель хорошо подходит, тогда как более высокие значения указывают на отсутствие соответствия (Henseler et al., 2014).
Расчетная и насыщенная модель
Различие между оценочными и насыщенными моделями в PLS-SEM находится на очень ранней стадии.Дальнейшие исследования должны предоставить подробные объяснения и рекомендации по вычислению, использованию и интерпретации этих результатов.
Насыщенная модель оценивает корреляцию между всеми конструкциями. Предполагаемая модель — это модель, основанная на схеме полного воздействия и учитывающая структуру модели. Следовательно, это более ограниченная версия меры соответствия.
Исследователи часто испытывают затруднения при выборе между оценочной и насыщенной моделью при попытке сообщить об эффективности модели пути PLS.На данном этапе в литературе PLS-SEM очень расплывчато говорится об использовании критериев соответствия в целом и, в частности, о выборе между оцениваемой и насыщенной моделью. Однако оценочная модель кажется разумным выбором, если исследователь принимает сомнительное решение сообщить результаты соответствия модели пути PLS.
Размеры для составной модели
Если вы хотите получить показатели соответствия составной модели, используйте модели формирующих измерений для всех конструкций в модели пути PLS.После оценки модели обратитесь к расчетным (или насыщенным?) Результатам модели.
Меры подгонки модели с общим коэффициентом
Если вы хотите получить меры соответствия общей факторной модели, используйте модели отражающих измерений для всех конструкций в модели пути PLS. После оценки модели обратитесь к расчетным (или насыщенным?) Результатам SRMR модели. Однако, принимая общие факторные модели для всех конструкций в модели пути PLS, остается вопрос, почему исследователь не использует CB-SEM в первую очередь для оценки и оценки такой модели.
Размеры для смешанной модели
Если вы используете модели отражающих и формирующих измерений, SmartPLS 3.2.4 (и последующие версии) предоставляет меры соответствия смешанной модели с учетом общих факторных моделей для моделей отражающих измерений и составных моделей для моделей формирующих измерений. Однако на данном этапе в литературе PLS-SEM не содержится достаточной поддержки того, почему и как исследователь теоретически может различать конструкции, представленные общими факторами, и композитами в одной и той же модели, необходимость их смешанного использования и необходимость сообщать модель подходит.
Ссылки
Список литературы
Бентлер П. М. и Бонетт Д. Г. (1980). Тесты значимости и согласия в анализе структур ковариации , Психологический бюллетень , 88: 588-600.
Дейкстра, Т. К., Хенселер, Дж. (2015). Согласованные и асимптотически нормальные оценки PLS для линейных структурных уравнений , Вычислительная статистика и анализ данных , 81 (1): 10-23.Ред., Sage: Thousand Oaks.
Henseler, J., Dijkstra, TK, Sarstedt, M., Ringle, CM, Diamantopoulos, A., Straub, DW, Ketchen, DJ, Hair, JF, Hult, GTM, and Calantone, RJ 2014. Общие убеждения и Реальность о частичных наименьших квадратах: комментарии к Rönkkö & Evermann (2013) , Organizational Research Methods , 17 (2): 182-209.
Ху, Л.-т., и Бентлер, П.М. (1998). Индексы соответствия в моделировании ковариационной структуры: чувствительность к недостаточно параметризованной модели с ошибками в спецификации , Психологические методы , 3 (4): 424-453.
- Lohmöller, J.-B. (1989). Моделирование скрытого переменного пути с помощью частичных наименьших квадратов , Physica: Heidelberg.
Ссылка на дополнительную литературу
.