Fit-model

Пожалуй, одна из самых женственных номинаций в фитнесе. Спортсменок Fit-Model можно назвать приверженцами ЗОЖ: они регулярно тренируются и соблюдают принципы правильного питания. При этом не ставят перед собой задачу иметь развитую мускулатуру или активно наращивать мышечную массу. Как правило, они работают над поддержанием красивой фигуры и общего тонуса (подтянутый живот, правильная осанка, упругая кожа, отсутствие целлюлита). Одним из важнейших критериев оценки является пропорциональность телосложения (отношение длины ног к верхней части туловища; ширина талии и бедер по отношению к ширине плеч, тонкая талия, прямые ноги). В приоритете – классический женский тип фигуры. Особое внимание уделяется внешнему виду участницы. Судьи оценивают подачу (умение представить себя с момента выхода на сцену, темп и грациозность движений), состояние и тонус кожи, образ в целом (прическа, макияж, купальник, платье). Спортсменки этой номинации не должны иметь излишне развитую мускулатуру, «жесткие», сухие мышцы и васкуляризацию (венозность).

Также телосложение не должно быть слишком худым, вызывая ассоциации с болезненностью. Все выше перечисленные аспекты влекут за собой снижение оценок.

Категории:

• Одна абсолютная категория

Регистрация:

Все участники должны лично присутствовать на регистрации.

Контроль самочувствия участников соревнований в ходе проведения мероприятий:

Любая конкурсантка, которая имеет признаки неадекватного поведения, дезориентирована, вызывает обеспокоенность своими действиями у окружающих, не допускается к участию в соревнованиях. Каждая участница, не допущенная соревноваться, должна быть отправлена на освидетельствование в медицинское учреждение.

Соревновательный костюм:

В номинации Fit-Model представлены два костюма.

• Первый – это слитный, плотно облегающий купальник, который должен закрывать спину наполовину, при этом верхняя часть спины остается открытой.
  Нижняя часть купальника подбирается, исходя из телосложения спортсменки, в том числе высота вырезов по бокам и посадка на ягодичных мышцах. Ткань, материал, текстура — на усмотрение спортсменки.
• Второй — вечернее платье длиной до пола. Модель, ткань, материал и текстура платья остаются на усмотрение спортсменки.
• Туфли на каблуке, высотой не более 13 см, толщина подошвы не более 2 см. Цвет туфель – по выбору участницы.

Доступ за сцену:

За сцену (раздевалки, гримерные, пампинг-зона, фото-зона) допускается выступающий атлет и один его сопровождающий, которые имеют специальный пропуск, полученный при регистрации.

На сцене:

• 1. Каждая участница получает индивидуальный номер на регистрации, который должен быть на ней постоянно во время всех раундов выступления. Номер должен быть закреплен на плавках слева спереди.
• 2. Разрешается использование украшений (серьги, браслеты, кольца).
• 3. Разрешается использование очков для зрения (кроме солнцезащитных).
• 4. На сцене категорически запрещено:
• a. использование реквизита;
• b. жевать жевательную резинку;
• c. любые конфликтные ситуации во время выступления запрещены. Все участники конфликта подлежат дисквалификации.

Позирование:

• Участницы оцениваются в 4-x поворотах в ДВУХ равноценных раундах (в купальниках и в платьях). Порядок проведения соревнований и оценки в обоих раундах одинаковый.

Выход на сцену:

• 1. Спортсменки выходят и выстраиваются в линию для представления участниц.
• 2. Участниц по очереди вызывают на центр сцены для исполнения презентации под музыку организаторов. Продолжительность индивидуальной презентации не более 30 сек.
• 2.1. Презентация дает возможность каждой участнице представить себя индивидуально, продемонстрировать свое телосложение в движении. Оценка происходит в нисходящей последовательности (шея, плечи, грудь, руки, талия, ноги). Участницы выходят на сцену по очереди в порядке номеров. Дойдя до центра сцены, участница останавливается и демонстрирует четыре обязательных позы. Каждую позу необходимо зафиксировать. Индивидуальная презентация может включать разнообразные дополнительные позы, подчёркивающие преимущества спортсменки и раскрывающие ее индивидуальность.
• 3. В порядке номеров участниц вызывают пятерками на центр сцены для сравнения в обязательных позах.
• 4. Вызов участниц по заявкам судей для сравнения в обязательных позах для расстановки по местам.

Подсчет баллов:

• 1. Расстановка по местам осуществляется на основании подсчета баллов в судейских протоколах. Судьи расставляют участниц по местам с первого по последнее, секретарь сводит оценки судей в единый протокол. Места расставляются по методу «Относительного размещения»: участница, имеющая наименьшее количество баллов, получает высшее место, а большее количество баллов — последнее.
• 2. При одинаковом количестве баллов, побеждает спортсменка, у которой среди выставленных оценок больше высоких мест.
• 3. В итоговом протоколе суммируются результаты первого и второго раунда.

Фронтальная позиция

Стоя прямо, лицом к судьям. Одна рука опирается на бедро, одна нога немного отставлена в сторону. Другая рука опущена и слегка отведена от центральной линии тела с открытой ладонью. Колени прямые, живот втянут, спина ровная. Плечи и шея не напряжены.

«Горизонт»: в Эстонии впервые прошел чемпионат Европы в категории Fit Model | ETV+

Впервые в Эстонии прошел чемпионат Европы в категории Fit Model. Продемонстрировать свои достижения приехали лучшие спортсменки из девяти стран.

Fit-Model была представлена как новая категория в 2015 году. Эта категория подходит спортсменам, которые хотят достичь не высокой мышечной массы, а тренированного и красивого тела. Девушки соревнуются в двух разных раундах: купальнике и вечернем платье.

«В бикини фитнес — там тело больше видно, здесь как раз есть монокини, сейчас популярно называть трико-монокини. Там есть свои правила, монокини не должно показывать слишком много тела, оценивают как это выглядит, как оно сшито. Особенно важно смотреть потом второй раунд в вечерних платьях, там смотрят как сшито платье, там тоже есть свои правила, платье не должно быть слишком открытым», — рассказал президент Эстонской федерации культуризма и фитнеса Эрго Метсла.

Спортсменка из Эстонии Юлия участвовала в чемпионате Европы впервые, пришла в фитнес всего два года назад и уже спустя полгода начала подготовку к соревнованиям.

Насколько тяжелый процесс подготовки к соревнованиям?

«Мне кажется, он захватывает. Если нравится спорт, то это не сложно, потому что ты начинаешь с каждым днем все больше и больше заниматься, у тебя появляется ажиотаж, то есть, ты видишь результат и от этого тебе становится еще интереснее», — рассказала спортсменка Fit-Model Юлия Коган.

Карина приехала на соревнования из соседней Латвии. В течение 4-х лет занятия фитнесом выступала на Кубке мира. Самое сложное для нее в спорте — это придерживаться строгого питания.

«Кто-то может быть не сильно придерживается, но мне нужно очень строго соблюдать. Это тяжело дается, скажем, морально, но наверное самый лучший совет — после окончания соревнований не распускать себя, то есть, держать форму и дальше», — сказала спортсменка Fit-Model Карина Глазкова.

Спортсменок Fit-Model можно назвать приверженцами здорового образа жизни, помимо регулярных тренировок им необходимо соблюдать принципы правильного питания и голодать при таких нагрузках ни в коем случае нельзя.

«Все зависит от энергозатрат, чем больше спортсмен тратит, тем больше он ест. Уже нет такой системы, что человек голодает и тренируется, это еще больше убивает организм. Поэтому, например, сейчас у меня девочки ели. У них была и красная рыба, и белая рыба, и телятина есть, свинину конечно мы не кушаем, курица есть, индюшатина есть, из углеводов — гречка, макароны грубого помола, картошка», — пояснил фитнес-тренер Сергей Попов.

Несмотря на то, что спортсменки не ставят перед собой задачу иметь развитую мускулатуру или активно наращивать мышечную массу, тренироваться все же приходится по 5-6 раз в неделю. Как правило, они работают над поддержанием красивой фигуры и общего тонуса.

«У каждого своя структура тела, то есть, трудно говорить о всех, лично для меня, наверное, получается, что 4 тренировки точно. И, наверное, лучше бы добавить еще кардио, поскольку конституция нуждается в кардио», — сказала Юлия Коган.

Участницы чемпионата делятся на категории по росту, также есть категория мастеров — это девушки от 35 лет. В каждой категории определяется победительница, которая выходит в финал.

«Занявшие первое, второе и третье места получают медали. Медали у нас очень интересные, они сделаны первый раз вообще в IFBB. У нас они сделаны в 3D формате в нашем Техническом университете. Мы как будто и впереди по технологии. А все попавшие в финал получают кубки», — пояснил президент Эстонской федерации культуризма и фитнеса Эрго Метсла.

Первое место в категории до 160 см получила украинка Наталья. Из-за войны на родине она готовилась к выступлению ежедневно.

«К этим соревнованиям получилось очень много тренировок, потому что у нас непростая ситуация, мы пропустили очень много времени и пришлось подужаться. Поэтому мы тренировались каждый день. Каждый день по 2 часа в зале проводили, чтобы приехать и выступить достойно», — рассказала спортсменка Fit-Model Наталья Черевична.

Юлия взяла золото в категории до 168 см. Такие победы придают ей сил участвовать в каждом сезоне.

«Это здорово. Нас было 12, с полуфиналом было очень сложно и супер, просто восторг, это настолько сильное волнение и радость и адреналин, то есть, все вместе такой компот», — поделилась Юлия Коган.

Абсолютной чемпионкой стала эстонка Каролийна Лийтмаа. Она соревновалась в категории до 172 см. Всего в мероприятии приняли участие 40 спортсменок из Эстонии Латвии, Литвы, Украины, Финляндии, Испании, Чехии, Румынии и Польши.

Регрессия

.

Лучше ли строить N моделей для каждой категории данных?

Задавать вопрос

спросил 2 года 5 месяцев назад

Изменено 2 года, 5 месяцев назад

Просмотрено 123 раза

$\begingroup$

Я новичок в науке о данных, и я работаю над задачей с друзьями, у меня есть набор данных из 80 функций и около 4000 строк.

Данные разбиты на 180 категорий (A,B,C,D… и т.д.), сначала я попытался применить XGBoost непосредственно ко всем наборам поездов и получил среднеквадратичное отклонение 0,11, я ничего не делал. расширенная разработка функций.

Затем у меня возникла идея подогнать регрессор дерева решений для каждой категории данных, таким образом, у меня было около 180 моделей в словаре, затем в тестовом наборе я смотрел на название категории и загружал соответствующую модель, я таким образом использовал только одну переменную, и я получил RMSE 0,09. 5, что довольно хорошо, потому что я использовал только одну базовую функцию, которая сильно коррелировала с целевым значением $y$.

Мне интересно, однако, является ли это лучшим подходом, обычно ли строить модель для каждой категории данных, потому что таким образом у меня есть около 180 моделей, кроме того, что каждая категория, взятая отдельно, имеет от 10 до 20 строк данных что явно недостаточно гибко.

В основном я не знаю, стоит ли попробовать следующие стратегии:

• Использовать весь тренировочный набор и только одну модель, например XGBoost, но улучшать функции (больше работать над аспектом разработки функций)
• Используйте алгоритм кластеризации для создания кластеров похожих категорий и подбора модели для каждого кластера.

Какой подход обычно предпочтительнее в подобных задачах регрессии, где у меня есть несколько категорий каждой строки?

• регрессия
• бустинг

$\endgroup$

$\begingroup$

У меня очень похожий вопрос. Когда использовать модель смешанного эффекта?

---

В зависимости от того, что вы хотите сделать и от количества доступных данных, вы можете или не можете построить модель для каждого класса/каждой «группы классов». (Но 180 классов для 4000 строк, я бы сказал, что данных недостаточно, если вы хотите построить слишком много моделей.)

• Построение одной модели для каждого класса (или группы классов) приведет к созданию очень сложной модели (с высокой дисперсией), которая может хорошо работать на данных обучения, но не на данных тестирования.

• Если у вас достаточно данных и вас интересует только точность (а не интерпретируемость), построение одной модели для каждого класса также допустимо. (Скажем, для каждого класса у вас есть пара тысяч строк).

• Интуиция подсказывает, что если данных не слишком много, нам может понадобиться воспользоваться общностью между классами, лучше использовать модель «смешанного эффекта».

$\endgroup$

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie

.

Регрессионный анализ с категориальной переменной по сравнению с отдельными моделями по категориям

спросил 6 лет, 11 месяцев назад

Изменено 6 лет, 11 месяцев назад

Просмотрено 2к раз

$\begingroup$

Недавно я вступил в дискуссию с одноклассником, которая привела меня в замешательство относительно того, как модель линейной регрессии обрабатывает категориальные переменные.

В контексте моего вопроса предположим, что мы используем популярный набор данных Iris для прогнозирования длины чашелистиков на основе ширины и вида (длина ~ ширина + вид).

Мы вступили в дискуссию о том, что подгонка глобальной модели с видами в качестве независимой переменной — это не то же самое, что подгонка (3) отдельных и индивидуальных моделей для каждого вида. У меня всегда было впечатление, что при добавлении категориальной переменной, такой как вид, который имеет 3 уровня, она уже подходит для каждой отдельной модели регрессии? Чем отличается ручное разделение и подгонка моделей для каждого вида? Если эти подходы различны и дают разные результаты, как Обрабатывает ли модель линейной регрессии категориальные уровни?

• регрессия
• множественная регрессия
• категориальные данные

$\endgroup$

$\begingroup$

Категориальные переменные обрабатываются как ряд бинарных фиктивных переменных. (Категория 1? Да/нет. Категория 2? Да/нет. Категория 3? да/нет и т. д.)

Подходы немного отличаются, поскольку при выполнении отдельных регрессий можно получить разные точки пересечения по оси Y и разные коэффициенты. для других переменных (например, «ширина» в вашем примере). Принимая во внимание, что если вы запускаете одну регрессию с категориальной переменной, все группы вынуждены использовать один и тот же отрезок y и один и тот же коэффициент ширины.