Данные машины по номеру


Поиск машины по гос номеру бесплатно, Поиск машины по vin

Что такое VIN01.RU?

VIN01.RU - это сайт который поможет Вам при покупке автомобиля больше узнать о нем. Наш сайт позволяет узнать:

  • Год автомобиля и сколько у него было владельцев
  • Историю регистрации транспортного средства участие в ДТП
  • Проверить не находится ли автомобиль в розыске или в залоге у банка
  • Нет ли на нем каких-либо ограничений.
  • Пробег автомобиля при прохождении ТО.
Все данные предоставляются вам бесплатно.

Откуда данные?

Все данные берутся из открытых источников таких как сайт ГИБДД и ЕАИСТО. Мы не храним и не передаем никакую информацию о транспортных средствах, мы лишь помогаем Вам найти информацию о нужном Вам автомобиле в открытых источниках, доступных каждому.

Нашли ошибку на сайте?

Если Вы нашли ошибку в работе данного сайта или у Вас есть какие-либо пожелания, пожалуйста свяжитесь с администрацией сайта по адресу:
[email protected]
либо напишите нам ВКонтакте

Помощь проекту

Цель нашего проекта - предоставить Вам всю доступную информацию на одном сайте абсолютно бесплатно, но нам необходимо оплачивать домен и хостинг. Вы можете помочь нашему проекту с оплатой домена и хостинга для сайта:

Проверка автомобиля

Поиск по всем разделам

Госавтоинспекция

Участникам движения

Организациям

Сервисы

Новости

Контакты

Госфункции

Социальные кампании

Проверка авто по ВИН коду и гос номеру на сайте Авто.ру

Реальный пробег

Если пробег скрутили, покажем когда и на сколько. Сравниваем данные из базы Авто.ру и СТО по всей стране: работаем с Nissan, Fit Service, сетями СТО «Фильтр», «ЕвроАвто», «Вилгуд» и многими другими.

Размещения на Авто.ру

Если машина продавалась у нас раньше, мы дадим ссылки на старые объявления. Можно увидеть, была ли машина в ДТП, фото после аварии, оценить, как изменилось состояние и описание автомобиля.

Юридическая чистота

Если есть залоги на автомобиль, он числится в угоне или имеет другие ограничения на регистрационные действия, мы это покажем.

Проверка авто по ВИН и госномеру — Автотека

Где найти VIN*

В автомобиле
На панели под стеклом, на стойке у передней двери, под капотом и пр.

В документах
В паспорте ТС, в свидетельстве о регистрации и в полисе ОСАГО.

* VIN — идентификационный номер транспортного средства (англ. vehicle identification number) — уникальный код, состоящий из 17 символов.

Проверка Авто — Без проблем проверить авто по гос номеру!

Одним из ключевых идентификаторов любого автотранспорта является государственный номер, указанный на передней и задней части машины. Нанесенный на пластиковую или металлическую основу, этот специальный знак содержит ключевую информацию об автомобиле, в частности, по номеру легко определить, в каком именно административном округе его зарегистрировали. Увидеть буквенно-цифровую комбинацию можно на любом транспортном средстве, в том числе на грузовике или мотоцикле – присваивается государственный номер в индивидуальном порядке, при постановке на учет в ГИБДД.

С помощью подобных обозначений дорожная инспекция фиксирует участие того или иного автотранспорта в ДТП и определяет его статус, например, в качестве банковского залога или арестованного имущества. Сведения о машинах по всей стране сводятся в единую базу данных, которая может быть полезна не только представителям властей, но и обычных гражданам.

В первую очередь речь идет о частных лицах и предпринимателях, заинтересованных в приобретении автомобилей на вторичном рынке. Если автотранспорт был в эксплуатации, значит, всегда есть вероятность наложения на него определенных регистрационных ограничений и запретов. На законных основаниях купить такое авто невозможно, соответственно, предложение о продаже может быть обыкновенным мошенничеством. Весьма неприятным сюрпризом может стать и техническое состояние автомобиля, например, если продавец укажет меньший пробег или «забудет» сообщить о проведении ремонта после аварии. Самый простой способ избежать ненужных рисков – проверить авто по гос номеру, тем более что для этого не нужно прилагать никаких чрезмерных усилий. Все, что требуется – указать индивидуальный знак на сайте проверка-авто.рус, где ежедневно обновляется база данных и можно быть на сто процентов уверенными в правдивости сведений.

Кому стоит задуматься над проверкой авто?

Даже очень опытные водители порой не знают, какая именно информация зашифрована в номерном знаке, хотя ничего сложного в «считывании» данных нет. Следует заметить, что на территории РФ с 1993 года государственные номера формируются из двух частей:
  • основной, состоящей из трех букв, которые обозначают серию, а также и трех цифр, которые устанавливаются для каждой машины отдельно при регистрации в Госавтоинспекции;
  • дополнительной (расположена в правой части) – здесь указывается код региона, буквенная аббревиатура «RU», а также флаг России.
Впрочем, чтобы узнать, где именно зарегистрирована машина, совсем необязательно заучивать коды разных федеративных округов. Есть куда более простой способ – онлайн проверка на сайте проверка-авто.рус, причем с е помощью удастся получить не только сведения о территориальной принадлежности, но также данные о предыдущих владельцах, комплектации, юридической истории, количестве проведенных ремонтных работ и многом другом. Возможность проверить авто по гос номеру будет интересна разным категориям клиентов, а именно:
  • фирмам, занимающимся перепродажей автомобилей;
  • частным лицам, желающим купить подержанную машину;
  • руководителям автостоянок и автомастерских;
  • продавцам авто, которые хотят предоставить потенциальным клиентам действительно достоверную информацию о предлагаемом автотранспорте. 

Помощь. Поиск машины по гос номеру бесплатно, Поиск машины по vin

Проблемы с поиском на сайте? Не удается выполнить поиск?

Для корректной работы сайта рекомендуем использовать браузеры Chrome, Opera, Firefox, Yandex Браузер (как на телефоне, так и на компьютере). При использовании других браузеров Internet Explorer, Edge, стандартного браузера Android работоспособность сайта не гарантируется! Так же рекомендуем обновить Ваш браузер до последней версии.

Как найти автомобиль по гос. номеру?

Для поиска машины по гос. номеру достаточно ввести его в поле ввода в формате А000АА 777 и нажать кнопку поиск. Мы осуществляем поиск диагностической карты в единой базе ЕАИСТО и из его результатов берем VIN номер автомобиля для нужного вам гос. номера. Далее алгоритм поиска схож с проверкой по VIN номеру.

В результате поиска написало "Не удалось найти VIN для данного номера". Почему?

Это означает что нам не удалось найти данные о пройденных ТО в базе ЕАИСТО. Такое может произойти если владелец автомобиля не проходил технический осмотр в последние несколько лет, либо данные были не корректно внесены в базу. Так же стоить помнить что машины младше 3-х лет не проходят ТО, соответственно о них не будет записи в базе.

В этом случае Вы пожете попробовать ещё один способ узнать VIN по гос номеру

Как проверить автомобиль по VIN номеру?

Для проверки авто по VIN номеру введите его в соответствующие поле и нажмите кнопку. На выбор вам будут доступны следующие проверки:

  • Проверки истории регистрации авто и подробным описанием периодов владения транспортным средством.
  • Проверка на участие в ДТП (если ДТП оформлялось сотрудниками ГИБДД и произошло не ранее 2015 года).
  • Проверка на розыск ТС.
  • Проверка на наличие ограничений на автомобиль.
  • Наличие действующего полиса ОСАГО
  • Проверка пройденных ТО.
Остались вопросы?

Если у Вас остались вопросы по работе сайта, Вы можете связаться с нами по адресу [email protected] а также ВКонтакте

Сбор данных о машинах - NGC

×

Результаты поиска

веб-страниц

Изображения

      • <
      • 1
      • >
    • машины

      • Вертикальные мельницы
        • Вертикальные мельницы
        • VF серии
        • Универсальные станки
        • VR серии
        • VMC для смены поддонов
        • Мини-заводы
        • Пресс-формы
        • Сверло / метчик / фреза серии
        • Инструментальные фрезы
        • Компактные мельницы
        • Портальная серия
        • Вертикальная фрезерная / токарная
        • Очень большой VMC
        • Настольная мельница
        • Симулятор управления
        • Погрузчик автозапчастей для мельницы
    .

    A Primer по машиночитаемости онлайн-документов и данных

    Представлено Джимом Хендлером, главой Департамента компьютерных наук, Политехнический институт Ренсселера, и Терезой А. Пардо, директором Центра технологий в правительстве, доцентом-исследователем, государственное управление, политика и информатика, Университет Олбани, Государственный университет Нью-Йорка .

    Правительственные агентства инвестируют в стратегии по расширению доступа к информации, создаваемой, собираемой и хранимой государством.Хотя эти стратегии обычно включают размещение информации в сети, они иногда демонстрируют неправильное понимание важности предоставления этой информации в «машиночитаемых» форматах. Однако степень машиночитаемости информации имеет решающее значение для достижения таких приоритетов, как открытое правительство и открытые данные, и напрямую влияет, а во многих случаях и ограничивает возможности использования этой информации гражданами и другими заинтересованными сторонами.

    Исторически попытки сделать правительственную информацию доступной для общественности были сосредоточены на размещении статической информации о государственных программах и услугах в сети.Предполагаемый пользователь - это человек, который может читать, печатать и предпринимать действия на основе чтения материала или участия в транзакции на основе формы. В некоторых случаях пользователи могли запрашивать данные или отображать результаты, используя сложные геопространственные дисплеи. С другой стороны, доступ к самим данным предоставлялся редко.

    Эта историческая практика была продиктована в значительной степени возможностями знакомых веб-технологий (таких как HTML и PDF) и узким видением ожидаемых пользователей и способов использования информации.Машиночитаемые форматы расширяют это поле зрения для новых пользователей и новых применений и требуют технологий (таких как RDF, XML и JSON), которые могут быть менее знакомы в этом контексте, но все же проверены и широко используются в других областях (например, в Интернете). услуги и управление контентом). Чтобы сделать следующий шаг к машиночитаемым форматам, правительственные учреждения должны полностью оценить потенциальные возможности использования правительственной информации, а также диапазон возможных форматов и влияние этих форматов на предполагаемое использование.

    Итак, с чего начать? Важной отправной точкой является понимание того, что «машиночитаемая» не является синонимом «доступной в цифровом виде» информации. Сканирование отчета, текста, графики или даже строк и столбцов чисел делает его доступным в цифровом виде, но компьютер по-прежнему не в состоянии «понять» информацию. Это различие можно увидеть в различии между обложкой журнала и штрих-кодом на ней. Компьютер не может напрямую понять, что представляет собой изображение в журнале, даже если оно представлено в онлайн-формате, но он может прочитать и понять штрих-код, используя его, например, для определения цены и отслеживания покупки.

    Давайте рассмотрим значение этого штрих-кода - машиночитаемого формата, который сегодня повсеместно внедрен в продукты и документы, но был практически невидим всего 40 лет назад. Какие факторы определяют его распространенность в настоящее время?

    • Единообразие - Стандартный формат UPC (универсального кода продукта), установленный в 1970-х годах, сделал возможным широкое распространение, поскольку инструменты для печати и обработки UPC могли развиваться на основе принятой модели.
    • Простота - штрих-код сам по себе является довольно ненавязчивым символом, который сегодня относительно мало влияет на прикрепленный к нему продукт.Потребители этого не замечают, и создается он без особых дополнительных усилий.
    • Вездесущность - штрих-код, который был введен для товаров в продуктовых магазинах, теперь отображается практически на каждом предмете, который можно купить или распространить.
    • Экономия - экономия средств за счет более быстрой и точной обработки транзакций сделала штрих-код выгодным вложением. Вскоре экономия распространилась на лучшее управление запасами, отношения с клиентами и контроль краж (вы не можете переключать штрих-коды так же легко, как вы можете менять ценники).
    • Расширяемость - типы и объем данных, которые можно хранить и обрабатывать с помощью штрих-кодов, расширили его область применения до таких областей, как здравоохранение (для отслеживания информации о пациентах и ​​лекарствах в больничных условиях), распространение (для отслеживания и ускорения доставки и отправки по почте), и научные исследования (кольцевание птиц и других диких животных) и это лишь некоторые из них.

    Подобные факторы теперь вступают в игру с появлением машиночитаемых форматов правительственных данных.Ожидание аналогичных преимуществ в удобстве использования, окупаемости и расширяемости должно обеспечивать мотивацию. Для реализации этих преимуществ также применяются аналогичные условия. Необходимы единообразие и стандартизация форматов данных и обработки. Должна быть достигнута простота создания и внедрения форматов. Экономические преимущества должны быть реализованы за счет их использования, чтобы оправдать их создание. Когда эти условия выполняются, машиночитаемые данные становятся более распространенными, что, в свою очередь, увеличивает возможности.

    По этим причинам, а также в связи с повышением приверженности открытому правительству и повышению прозрачности, усилия по предоставлению информации должны включать машиночитаемые версии наборов данных, а не только отчеты об этой информации в форме документа (например, PDF, HTML и JPG). Рассмотрим гистограмму в правительственном отчете. Вы можете прочитать отчет в формате PDF и понять анализ, который дает диаграмма. Однако ни сама диаграмма, ни лежащие в ее основе данные не доступны для дальнейшей обработки этой информации.Усилия следующего поколения по открытому правительству должны гарантировать, что пользователи имеют доступ, например, не только к статическому изображению гистограммы, но также и к информации об источнике этой гистограммы и самих базовых данных, во многом как журнальный штрих-код, описанный выше. раскрывает гораздо больше данных о журнале, которые можно использовать для получения дополнительных преимуществ.

    В практическом смысле машиночитаемая информация помогает правительственным учреждениям преодолеть разрыв между «документами» (которые обычно статичны и зафиксированы в своем формате) и «данными» (которые могут быть динамическими и открытыми для дальнейшей обработки).Приняв машиночитаемую перспективу, эти же агентства могут более полно, надежно и ответственно выполнять свои задачи по открытому правительству и открытым данным.

    Дальнейшее значение «документов» по ​​сравнению с «данными» и различных уровней машиночитаемости, наряду с условиями, необходимыми для более широкой и глубокой реализации, выходят далеко за рамки этого документа, который призван обеспечить базовое понимание основных компонентов машиночитаемая информация. Чтобы помочь в этом осознании, в следующих разделах кратко описаны характеристики и различия между документами и данными, а также кратко рассмотрен особый случай форматов распространения.Он завершается глоссарием соответствующих терминов. В последующих документах будут более подробно рассмотрены вопросы, связанные с машинно-читаемостью и соответствующими политиками.

    Машиносчитываемость текстовых документов

    PDF (Portable Document Format) - это основной формат, используемый для публичного доступа к правительственной информации в виде документа. Хотя формат PDF сделал возможным доступ ко многим документам в Интернете, простое предоставление отчета в формате PDF не полностью удовлетворяет потребность в информации о самом документе или лежащих в его основе данных.Например, PDF-файл не обязательно указывает, кто его создал, откуда он или характер его содержания. Этот тип информации о документе часто называют «метаданными» для документа. Подобно тому, как штрих-код содержит дополнительные данные о продукте, эти метаданные предоставляют дополнительные данные, которые могут помочь гражданам и исследователям выполнять поиск по определенному автору или по определенной теме. Не имея доступа к метаданным тысяч правительственных документов в сети, граждане по сути ищут иголку в стоге сена.Существует ряд инструментов, позволяющих извлечь такую ​​информацию из многих видов PDF-документов и сделать ее доступной для использования разработчиками приложений, чтобы обеспечить доступность данных для поиска гражданами и другими лицами. Таким образом, PDF-документы - это шаг к машинному считыванию, но они наиболее полезны, если дополнены соответствующими метаданными.

    XML (расширяемый язык разметки) был разработан для нескольких целей, одна из которых - сделать метаданные документов более доступными.При правильном использовании XML помечает информацию в документе, чтобы компьютеры могли автоматически извлекать ее, чтобы предоставить пользователям такие возможности, как поиск, просмотр и обнаружение информации. Наряду с этим важное новое свойство XML включает предоставление механизмов для отслеживания версий документа. При использовании он позволяет сделать историю документа доступной для других - это важная возможность для отслеживания законодательства, рекомендаций по политике и памяток о решениях.

    Производство качественных метаданных имеет решающее значение для способности инструментов поиска находить конкретный документ в ответ на определенные запросы.XML не создает метаданные, но является инструментом, позволяющим сделать их доступными для использования. Создание метаданных, а затем обеспечение их использования с помощью таких языков, как XML, ложится на плечи владельцев и производителей документов, а также поддерживающих их технологов.

    Машиносчитывание данных

    Машиносчитываемость напрямую влияет на удобство использования данных. Наборы данных, в частности очень большие наборы данных, сами по себе несут мало информации человеку. Только когда эти данные каким-либо образом обрабатываются - визуализируются, анализируются или обобщаются - они становятся информативными или полезными.Таким образом, чтобы полностью реализовать потенциал открытых правительственных данных, государственные учреждения должны публиковать свои данные в формате, допускающем обработку. Такое предоставление данных новаторам, журналистам и другим конечным пользователям позволяет им лучше понимать необработанные данные, исследовать их таким образом, который отвечает их интересам и отвечает на их вопросы. Это позволяет им вести свой бизнес; в некоторых случаях это становится их бизнесом.

    Наиболее распространенным машиночитаемым форматом данных является «Переменные, разделенные запятыми» (CSV), который предоставляется непосредственно многими стандартными продуктами баз данных и электронных таблиц.CSV хранит табличные данные в текстовом формате, что упрощает обмен ими между машинами. CSV, как и XML для документов, по своей сути не делает доступными метаданные. Существует ряд форматов метаданных, которые разрабатываются для использования вместе с CSV, но в настоящее время они, как правило, определяются разработчиками веб-сайтов с открытыми данными, а не самими поставщиками данных.

    Общая проблема с CSV заключается в том, что, поскольку он в основном основан на тексте, компьютерам сложно найти общие элементы между наборами данных.Если один набор данных имеет значение «Аляска», а другой - «AK», тогда необходимо где-то хранить отдельную информацию, которая может связать эти вещи друг с другом. Термин «связанные данные» и появляющийся стандарт Resource Description Framework (RDF) предназначены как для расширения возможностей наборов данных по непосредственному присоединению их метаданных, так и для обеспечения возможности связывания общих терминов во всех наборах данных. Эти особенности RDF делают его все более привлекательным для современных сайтов с открытыми данными.

    Форматы синдикации

    Когда информация публикуется в машиночитаемых форматах, эта информация, и особенно ее метаданные, могут быть переданы через «синдикацию», которая обеспечивает автоматическую непрерывную подачу информации. Пользователь, используя любое из ряда приложений, может запросить, чтобы информация была «отправлена» на его машину. Таким образом, общие форматы синдикации, такие как RSS, Atom и JSON, используются для обмена машиночитаемыми документами, но сами по себе не являются решениями для машиночитаемости.Их можно более точно рассматривать как положительные результаты машиночитаемости, с которыми сегодня знакомо большинство людей.

    Глоссарий для машиночитаемости

    В следующем глоссарии приведены основные определения терминов и сокращений, с которыми вы можете столкнуться при исследовании машиночитаемости. Они расположены в алфавитном порядке, а не по теме или теме.

    API: (интерфейс прикладного программирования) Когда информация становится доступной в любом машиночитаемом формате, становится возможным сделать эту информацию напрямую доступной для программ, которые запрашивают эту информацию через Интернет.API - это способ, которым эта информация становится напрямую доступной для других машин.

    Atom: Atom - это формат машинного объединения, основанный на XML. Он широко используется в приложениях, которые публикуют документы или новости, а затем объединяют основные метаданные об этом документе (название, авторы и т. Д.).

    CSV: (значения, разделенные запятыми) Формат, в котором табличные данные (числа и текст) хранятся в текстовой форме. CSV - это открытый формат, который широко используется для хранения и организации табличных данных.Большинство открытых государственных информационных сайтов используют CSV в качестве формата выпуска данных.

    Цифровые форматы : любой формат, который может храниться, просматриваться и использоваться компьютером. Хотя все машиночитаемые форматы также являются цифровыми форматами, не все цифровые форматы машиночитаемы.

    Пятизвездочные (связанные открытые) Данные: Тим Бернерс-Ли, изобретатель Всемирной паутины, предложил схему рейтинга открытых правительственных данных. Он предположил, что предоставление данных в Интернете - это одна звезда, возможность машинного считывания - две звезды, использование открытого формата - три звезды, использование формата RDF - четыре звезды, а использование RDF со ссылками на другие наборы данных - пять звезд.

    HTML : (язык разметки гипертекста) Основной язык разметки для отображения веб-страниц и другой информации в веб-браузере. HTML - это открытый стандарт W3C. Теги и разметка HTML в основном относятся к тому, как информация отображается пользователю-человеку, а не к самой информации. В общем, размещение документа в формате HTML без какой-либо формы тегов или метаданных не считается пригодным для машинного чтения.

    JSON : (Нотация объектов JavaScript) Машиночитаемый формат данных, полученный из языка JavaScript, используемого на многих веб-сайтах.Он используется для представления простых структур данных и ассоциативных массивов. Как формат сериализации данных он не зависит от языка и машины. JSON является открытым форматом и определен в RFC 4627. JSON также используется Facebook как способ публикации общедоступной информации в социальных сетях, которая все чаще используется в приложениях для обмена данными и синдикации.

    Метаданные : Машиночитаемые данные наиболее полезны, когда с данными связана информация о том, кто их произвел, когда и т. Д.И для документов, и для структурированных наборов данных требуется, чтобы метаданные были доступны для поиска, совместного использования и т. Д.

    Открытый формат: Правительство США в Директиве об открытом правительстве (http://www.whitehouse.gov/omb/assets/memoranda_2010/m10-06.pdf) определяет открытый формат как «тот, который не зависит от платформы, машины читаема и сделана общедоступной без ограничений, которые препятствовали бы повторному использованию этой информации ». Все форматы, обсуждаемые в этом документе, являются открытыми.

    PDF : (Portable Document Format) Формат файла, используемый в основном для представления документов, при этом макет остается неизменным независимо от системной среды. С 2008 года Adobe выпустила формат PDF в качестве открытого стандарта. PDF - это, в основном, удобочитаемый формат, связанный с макетом и организацией. Инструменты для подключения метаданных к PDF или извлечения текста из него делают PDF более машиночитаемым, чем многие другие форматы документов.

    RDF: (Структура описания ресурсов) Язык данных, используемый для представления данных и информации в виде веб-ресурсов, чтобы их можно было «связать» вместе.RDF - это открытый стандарт W3C. Популярность RDF как языка выпуска данных растет, поскольку он позволяет связывать общие термины между наборами данных.

    RSS: (Really Simple Syndication) Язык на основе XML (или RDF), используемый для публикации часто обновляемых работ. Включает как контент, так и метаданные о контенте (например, автора и дату). RSS-канал - это распространенный метод распространения документов, опубликованных в Интернете.

    Schema.org : Схема.org - это способ встраивания метаданных об общих объектах в другие веб-документы. Поддерживается Bing, Google, Yahoo! и другие поисковые системы. Использование Schema.org расширяет возможности поисковых систем по поиску машиночитаемых документов и оптимизирует их рейтинг в поиске. Использование schema.org становится все более важным усовершенствованием машиночитаемых документов из-за его роли в увеличении поисковой оптимизации онлайн-ресурсов.

    Форматы синдикации : Цифровые форматы, используемые для публикации непрерывных потоков информации.

    XML: (расширяемый язык разметки) Язык разметки, который определяет набор правил для кодирования документов в формате, который может быть как человеком, так и машиночитаемым. XML - это открытый формат, созданный и поддерживаемый W3C. XML улучшается за счет правильного использования схем XML или за счет использования метаданных, встроенных в XML.

    .

    Все о кодировании категориальных переменных | by Baijayanta Roy

    Углубленный анализ

    Преобразование категориальной переменной в число для построения модели машинного обучения

    Последнее обновление: 12 февраля 2020 г.

    Большинство алгоритмов машинного обучения не могут обрабатывать категориальные переменные, если мы не преобразуем их в числовые значения. Производительность многих алгоритмов зависит от того, как закодированы категориальные переменные.

    Категориальные переменные можно разделить на две категории: номинальные (без определенного порядка) и порядковые (некоторые упорядочены).

    Несколько примеров, как показано ниже для номинальной переменной:

    • Красный, Желтый, Розовый, Синий
    • Сингапур, Япония, США, Индия, Корея
    • Корова, Собака, Кошка, Змея

    Пример порядковых переменных:

    • Высокое, Среднее, Низкое
    • «Полностью согласен», Согласен, Нейтрально, Не согласен и «Полностью не согласен».
    • Отлично, Хорошо, Плохо

    Есть много способов, которыми мы можем закодировать эти категориальные переменные как числа и использовать их в алгоритме.В этом посте я расскажу о большинстве из них, от базовых до более сложных. Я буду включать следующие кодировки:

    1) Одно горячее кодирование
    2) Кодирование метки
    3) Порядковое кодирование
    4) Кодирование Хельмерта
    5) Двоичное кодирование
    6) Частотное кодирование
    7) Среднее кодирование
    8) Вес Кодирование свидетельств
    9) Кодирование отношения вероятности
    10) Кодирование хеширования
    11) Кодирование обратной разности
    12) Кодирование без единой разницы
    13) Кодирование Джеймса-Стейна
    14) Кодирование M-оценочного устройства

    15) Датчик термометра )

    Для объяснения я буду использовать этот фрейм данных, который имеет две независимые переменные или характеристики (температура и цвет) и одну метку (цель).У него также есть Rec-No, который является порядковым номером записи. В этом фрейме данных всего 10 записей. Код Python будет выглядеть, как показано ниже.

    Мы будем использовать Pandas и Scikit-learn и category_encoders (библиотека материалов Scikit-learn), чтобы показать различные методы кодирования в Python.

    В этом методе мы сопоставляем каждую категорию с вектором, который содержит 1 и 0, обозначающие наличие или отсутствие функции. Количество векторов зависит от количества категорий для функций.Этот метод создает много столбцов, что значительно замедляет обучение, если количество категорий для функции очень велико. В Pandas есть get_dummies функция, которая довольно проста в использовании. Для примера кода кадра данных будет выглядеть следующим образом:

    Scikit-learn имеет OneHotEncoder для этой цели, но он не создает дополнительный столбец функций (необходим другой код, как показано в приведенном ниже примере кода).

    One Hot Encoding очень популярен.Мы можем представить все категории как N-1 (N = № категории), поскольку этого достаточно для кодирования той, которая не включена. Обычно для регрессии мы используем N-1 (отбрасываем первый или последний столбец новой функции One Hot Coded), но для классификации рекомендуется использовать все N столбцов без них, поскольку большая часть древовидного алгоритма строит дерево на основе все доступные переменные. Одно горячее кодирование с двоичными переменными N-1 следует использовать в линейной регрессии, чтобы гарантировать правильное количество степеней свободы (N-1).Линейная регрессия имеет доступ ко всем функциям во время обучения и поэтому полностью исследует весь набор фиктивных переменных. Это означает, что N-1 двоичные переменные предоставляют полную информацию об исходной категориальной переменной (полностью представляют) для линейной регрессии. Этот подход может быть принят для любого алгоритма машинного обучения, который просматривает ВСЕ , функции одновременно во время обучения. Например, поддержка векторных машин и нейронных сетей, а также алгоритмов кластеризации.

    В древовидных методах мы никогда не будем учитывать эту дополнительную метку, если отбросим ее. Таким образом, если мы используем категориальные переменные в древовидном алгоритме обучения, хорошей практикой будет закодировать его в N двоичных переменных и не упасть.

    В этой кодировке каждой категории присваивается значение от 1 до N (здесь N - количество категорий для функции. Одна из основных проблем этого подхода заключается в том, что между этими классами нет связи или порядка, но алгоритм может учитывать их в каком-то порядке, или есть какие-то отношения.В приведенном ниже примере это может выглядеть так (Холодный <Горячий <Очень Горячий <Теплый… .0 <1 <2 <3). Scikit-learn код для кадра данных выглядит следующим образом:

    Pandas факторизовать также выполняет ту же функцию .

    Мы выполняем порядковое кодирование, чтобы гарантировать, что кодирование переменных сохраняет порядковый характер переменной. Это разумно только для порядковых переменных, как я упоминал в начале этой статьи. Эта кодировка выглядит почти аналогично кодировке меток, но немного отличается, поскольку кодирование меток не учитывает, является ли переменная порядковой или нет, и будет назначать последовательность целых чисел

    • в соответствии с порядком данных (Pandas присвоено Hot (0), Cold (1) ), «Очень горячий» (2) и «Горячий» (3)) или
    • в алфавитном порядке (scikit-learn присвоено значение «Холодный» (0), «Горячий» (1), «Очень горячий» (2) и «Теплый» (3) ).

    Если рассматривать шкалу температур как порядок, то порядковый номер должен быть от холодного до «очень горячего». «Порядковое кодирование присвоит значения как (Холодный (1) <Теплый (2) <Горячий (3) <» Очень горячий (4)). Обычно порядковая кодировка выполняется, начиная с 1.

    Обратитесь к этому коду с помощью Pandas, где сначала нам нужно назначить исходный порядок переменной через словарь. Затем мы можем сопоставить каждую строку для переменной согласно словарю.

    Хотя это очень просто, требуется кодирование, чтобы указать порядковые значения и то, что является фактическим отображением текста в целое число в соответствии с порядком.

    В этом кодировании среднее значение зависимой переменной для уровня сравнивается со средним значением зависимой переменной на всех предыдущих уровнях.

    Версия в category_encoders иногда называется обратным кодированием Гельмерта. Среднее значение зависимой переменной для уровня сравнивается со средним значением зависимой переменной по всем предыдущим уровням . Следовательно, название « обратное» используется для отличия от прямого кодирования Гельмерта.

    Двоичное кодирование преобразует категорию в двоичные цифры.Каждая двоичная цифра создает один столбец характеристик. Если имеется n уникальных категорий, то двоичное кодирование приводит к единственному журналу (основание 2) ⁿ функций. В этом примере у нас есть четыре функции; таким образом, общее количество двоично-кодированных функций будет составлять три функции. По сравнению с One Hot Encoding для этого потребуется меньше столбцов функций (для 100 категорий One Hot Encoding будет иметь 100 функций, а для двоичного кодирования нам потребуется всего семь функций).

    Для двоичного кодирования необходимо выполнить следующие шаги:

    • Категории сначала преобразуются в числовой порядок, начиная с 1 (порядок создается по мере того, как категории появляются в наборе данных и не означают какой-либо порядковый характер)
    • Затем те целые числа преобразуются в двоичный код, так, например, 3 становится 011, 4 становится 100
    • Тогда цифры двоичного числа образуют отдельные столбцы.

    Обратитесь к диаграмме ниже для лучшего понимания.

    Для этого мы будем использовать пакет category_encoders, а имя функции - BinaryEncoder .

    Это способ использовать частоту категорий в качестве меток. В тех случаях, когда частота в какой-то мере связана с целевой переменной, это помогает модели понять и присвоить вес в прямой и обратной пропорции, в зависимости от характера данных. Три шага для этого:

    • Выберите категориальную переменную, которую вы хотите преобразовать.
    • Группа по категориальной переменной и получите количество каждой категории.
    • Присоедините ее обратно к набору обучающих данных.

    Код Pandas может быть построен, как показано ниже. :

    Среднее кодирование или целевое кодирование - это один из подходов вирусного кодирования, которым следуют Kagglers.Есть много вариантов этого. Здесь я расскажу о базовой версии и версии сглаживания. Среднее кодирование аналогично кодированию меток, за исключением того, что здесь метки напрямую соотносятся с целью. Например, среднее целевое кодирование для каждой категории в метке признака определяется средним значением целевой переменной на обучающих данных. Этот метод кодирования выявляет отношения между похожими категориями, но соединения ограничены внутри категорий и нацелены на .Преимущества среднего целевого кодирования в том, что оно не влияет на объем данных и помогает в более быстром обучении. Обычно среднее кодирование печально известно чрезмерной подгонкой; таким образом, регуляризация с перекрестной проверкой или какой-либо другой подход является обязательным в большинстве случаев. Подход среднего кодирования следующий:

    1. Выберите категориальную переменную, которую вы хотите преобразовать.

    2. Сгруппируйте по категориальной переменной и получите агрегированную сумму по переменной «Target».(общее количество единиц для каждой категории в «Температура»)

    3. Сгруппируйте по категориальной переменной и получите агрегированный счет по переменной «Целевой»

    4. Разделите результаты шага 2 / шага 3 и соедините их обратно с поездом .

    Среднее кодирование

    Пример кода для кадра данных:

    Среднее кодирование может воплощать цель в метке, тогда как кодирование метки не коррелирует с целью. В случае большого количества функций среднее кодирование может оказаться гораздо более простой альтернативой.Среднее кодирование имеет тенденцию группировать классы, тогда как группирование является случайным в случае кодирования меток.

    На практике существует множество вариаций этой целевой кодировки, например сглаживание. Сглаживание можно реализовать следующим образом:

    Вес свидетельств (WoE) - это мера «силы » метода группирования для разделения хорошего и плохого. Этот метод был разработан в первую очередь для построения прогнозной модели для оценки риска невозврата кредита в кредитно-финансовой отрасли. Вес свидетельства (WOE) - это мера того, насколько свидетельство поддерживает или опровергает гипотезу .

    Вычисляется следующим образом:

    WoE будет 0, если P (Товары) / P (Плохие) = 1. То есть, если результат для этой группы случайный. Если P (Плохие)> P (Товары), отношение шансов будет <1, а WoE будет <0; если, с другой стороны, P (Товары)> P (Плохо) в группе, то WoE> 0.

    WoE хорошо подходит для логистической регрессии, потому что преобразование Logit - это просто логарифм шансов, т. е. ln ( P (Товары) / P (Плохие)). Следовательно, при использовании предикторов с кодировкой WoE в логистической регрессии все предикторы подготавливаются и кодируются в одном масштабе.Параметры в уравнении линейной логистической регрессии можно напрямую сравнивать.

    Преобразование WoE имеет (как минимум) три преимущества:
    1) Оно может преобразовывать независимую переменную так, чтобы оно устанавливало монотонную связь с зависимой переменной. Он делает больше, чем это - для обеспечения монотонной связи было бы достаточно «перекодировать» его в любой упорядоченный показатель (например, 1,2,3,4…), но преобразование WoE упорядочивает категории по «логистической» шкале, которая является естественным для логистической регрессии
    2) Для переменных со слишком большим количеством (редко заполненных) дискретных значений они могут быть сгруппированы по категориям (плотно заполнены), а WoE может использоваться для выражения информации для всей категории
    3) (одномерная ) влияние каждой категории на зависимую переменную можно сравнивать по категориям и переменным, потому что WoE является стандартизированным значением (например, вы можете сравнить WoE женатых людей с WoE рабочих)

    У него также есть (как минимум) три недостатка:
    1) Потеря информации (вариация) из-за разбивки на несколько категорий
    2) Это «одномерный показатель », , поэтому он не принимает во внимание корреляцию между независимыми переменными
    3) Легко манипулировать ( чрезмерно подходят) влияние переменных в зависимости от того, как создаются категории

    Ниже фрагменты кода объясняют, как можно создать код для расчета WoE.

    После того, как мы вычислим WoE для каждой группы, мы можем снова отобразить это на Data-frame.

    Кодирование отношения вероятности аналогично весу свидетельства (WoE), с той лишь разницей, что используется только соотношение хорошей и плохой вероятностей. Для каждой метки мы вычисляем среднее значение target = 1, то есть вероятность быть 1 (P (1)), а также вероятность цели = 0 (P (0)). Затем мы вычисляем соотношение P (1) / P (0) и заменяем метки этим соотношением. Нам нужно добавить минимальное значение с P (0), чтобы избежать любых сценариев деления на ноль, когда для любой конкретной категории нет цели = 0.

    .

    8 общих структур данных, которые должен знать каждый программист | by Vijini Mallawaarachchi

    Краткое знакомство с 8 часто используемыми структурами данных

    Структуры данных - это специализированные средства организации и хранения данных на компьютерах таким образом, чтобы мы могли более эффективно выполнять операции с сохраненными данными. Структуры данных имеют широкую и разнообразную область применения в областях компьютерных наук и разработки программного обеспечения.

    Структуры данных используются почти во всех программах или программных системах, которые были разработаны.Более того, структуры данных подпадают под основы компьютерных наук и программной инженерии. Это ключевая тема, когда дело доходит до собеседований по программной инженерии. Следовательно, как разработчики, мы должны хорошо разбираться в структурах данных.

    В этой статье я кратко объясню 8 часто используемых структур данных, которые должен знать каждый программист.

    Массив - это структура фиксированного размера, которая может содержать элементы одного и того же типа данных. Это может быть массив целых чисел, массив чисел с плавающей запятой, массив строк или даже массив массивов (например, 2-мерные массивы ).Массивы индексируются, что означает возможность произвольного доступа.

    Рис. 1. Визуализация базовой терминологии массивов

    Операции с массивами

    • Ход : Просмотрите элементы и распечатайте их.
    • Поиск : поиск элемента в массиве. Вы можете искать элемент по его значению или по индексу
    • Обновление : обновить значение существующего элемента по заданному индексу

    Вставка элементов в массив и удаление элементов из массива не может быть выполнено напрямую прочь, поскольку массивы имеют фиксированный размер.Если вы хотите вставить элемент в массив, сначала вам нужно будет создать новый массив с увеличенным размером (текущий размер + 1), скопировать существующие элементы и добавить новый элемент. То же самое касается удаления с новым массивом уменьшенного размера.

    Приложения массивов

    • Используется в качестве строительных блоков для построения других структур данных, таких как списки массивов, кучи, хеш-таблицы, векторы и матрицы.
    • Используется для различных алгоритмов сортировки, таких как сортировка вставкой, быстрая сортировка, пузырьковая сортировка и сортировка слиянием.

    Связанный список - это последовательная структура, состоящая из последовательности элементов в линейном порядке, которые связаны друг с другом. Следовательно, вы должны обращаться к данным последовательно, и произвольный доступ невозможен. Связанные списки обеспечивают простое и гибкое представление динамических наборов.

    Давайте рассмотрим следующие термины, касающиеся связанных списков. Вы можете получить четкое представление, обратившись к рисунку 2.

    • Элементы связного списка известны как узлов .
    • Каждый узел содержит ключ и указатель на его последующий узел, известный как следующий .
    • Атрибут с именем head указывает на первый элемент связанного списка.
    • Последний элемент связанного списка известен как хвост .
    Рис. 2. Визуализация базовой терминологии связанных списков

    Ниже приведены различные типы доступных связанных списков.

    • Односвязный список - Обход элементов может выполняться только в прямом направлении.
    • Двусвязный список - Перемещение элементов может производиться как в прямом, так и в обратном направлении. Узлы состоят из дополнительного указателя, известного как prev , указывающего на предыдущий узел.
    • Списки с круговой связью - Связанные списки, в которых предыдущий указатель головы указывает на хвост, а следующий указатель хвоста указывает на голову.

    Операции связанного списка

    • Поиск : найти первый элемент с ключом k в заданном связном списке простым линейным поиском и вернуть указатель на этот элемент
    • Insert : Insert a key to связанный список.Вставку можно выполнить 3 разными способами; вставить в начало списка, вставить в конец списка и вставить в середину списка.
    • Удалить : Удаляет элемент x из заданного связанного списка. Вы не можете удалить узел за один шаг. Удаление может быть выполнено 3 различными способами; удалить из начала списка, удалить из конца списка и удалить из середины списка.

    Приложения связанных списков

    • Используется для управления таблицей символов в конструкции компилятора.
    • Используется для переключения между программами с помощью Alt + Tab (реализовано с помощью кругового связного списка).

    Стек представляет собой структуру LIFO (Last In First Out - к элементу, помещенному последним, можно получить доступ первым), которая обычно встречается во многих языках программирования. Эта структура получила название «стопка», потому что она напоминает стопку тарелок в реальном мире.

    Источник изображения: pixabay

    Операции со стеком

    Ниже приведены 2 основные операции, которые можно выполнять со стеком.Пожалуйста, обратитесь к рисунку 3, чтобы лучше понять операции со стеком.

    • Нажмите : вставьте элемент в верхнюю часть стопки.
    • Pop : удалить самый верхний элемент и вернуть его.
    Рис. 3. Визуализация основных операций стека

    Кроме того, для стека предусмотрены следующие дополнительные функции для проверки его состояния.

    • Peek : вернуть верхний элемент стека, не удаляя его.
    • isEmpty : проверьте, пуст ли стек.
    • isFull : проверьте, заполнен ли стек.

    Приложения стеков

    • Используется для оценки выражений (например: алгоритм маневровой перегонки для анализа и оценки математических выражений).
    • Используется для реализации вызовов функций в рекурсивном программировании.

    Очередь представляет собой структуру FIFO (первым пришел - первым обслужен - сначала можно получить доступ к элементу, помещенному первым), который обычно встречается во многих языках программирования.Эта структура называется «очередь», потому что она напоминает реальную очередь - люди, ожидающие в очереди.

    Источник изображения: pixabay

    Операции с очередью

    Ниже приведены 2 основные операции, которые можно выполнять с очередью. Обратитесь к рисунку 4, чтобы лучше понять операции с очередями.

    • Enqueue : Вставить элемент в конец очереди.
    • Dequeue : удалить элемент из начала очереди.
    Рис 4.Визуализация основных операций очередей

    Приложения очередей

    • Используется для управления потоками в многопоточности.
    • Используется для реализации систем очередей (например, приоритетных очередей).

    A Хэш-таблица - это структура данных, в которой хранятся значения, с каждым из которых связаны ключи. Кроме того, он эффективно поддерживает поиск, если мы знаем ключ, связанный со значением. Следовательно, он очень эффективен при вставке и поиске независимо от размера данных.

    Прямая адресация использует взаимно-однозначное соответствие между значениями и ключами при сохранении в таблице. Однако при большом количестве пар "ключ-значение" при таком подходе возникает проблема. Таблица будет огромной с таким количеством записей, и ее будет непрактично или даже невозможно сохранить, учитывая объем доступной памяти на обычном компьютере. Чтобы избежать этой проблемы, мы используем хеш-таблиц .

    Хеш-функция

    Специальная функция, называемая хэш-функцией ( h ), используется для преодоления вышеупомянутой проблемы при прямой адресации.

    При прямом доступе значение с ключом k сохраняется в слоте k . Используя хеш-функцию, мы вычисляем индекс таблицы (слота), в которую попадает каждое значение. Значение, вычисленное с помощью хэш-функции для данного ключа, называется хеш-значением , которое указывает индекс таблицы, в которую отображается значение.

    h (k) = k% m

    • h: Хеш-функция
    • k: Ключ, по которому должно быть определено хеш-значение
    • m: Размер хеш-таблицы ( количество доступных слотов).Простое значение, не близкое к точной степени 2, является хорошим выбором для м .
    Рис. 5. Представление хэш-функции

    Рассмотрим хеш-функцию h (k) = k% 20 , где размер хеш-таблицы равен 20. Для набора ключей мы хотим вычислить хеш-значение каждый, чтобы определить индекс в хэш-таблице. Предположим, у нас есть следующие ключи, хэш и индекс хеш-таблицы.

    • 1 → 1% 20 → 1
    • 5 → 5% 20 → 5
    • 23 → 23% 20 → 3
    • 63 → 63% 20 → 3

    Из двух последних примеров, приведенных выше, мы можем видите, что коллизия может возникнуть, когда хеш-функция генерирует один и тот же индекс для более чем одного ключа.Мы можем разрешить конфликты, выбрав подходящую хеш-функцию h и используя такие методы, как цепочка и открытая адресация .

    Приложения хеш-таблиц

    • Используется для реализации индексов базы данных.
    • Используется для реализации ассоциативных массивов.
    • Используется для реализации «установленной» структуры данных.

    Дерево - это иерархическая структура, в которой данные организованы иерархически и связаны между собой. Эта структура отличается от связанного списка, тогда как в связанном списке элементы связаны в линейном порядке.

    На протяжении последних десятилетий были разработаны различные типы деревьев, чтобы соответствовать определенным приложениям и соответствовать определенным ограничениям. Некоторыми примерами являются двоичное дерево поиска, B-дерево, treap, красно-черное дерево, расширенное дерево, AVL-дерево и n-арное дерево.

    Двоичные деревья поиска

    Двоичное дерево поиска (BST) , как следует из названия, представляет собой двоичное дерево, в котором данные организованы в иерархическую структуру. Эта структура данных хранит значения в отсортированном порядке.

    Каждый узел в двоичном дереве поиска содержит следующие атрибуты.

    1. ключ : значение, хранящееся в узле.
    2. слева : указатель на левый дочерний элемент.
    3. справа : указатель на правого дочернего элемента.
    4. p : указатель на родительский узел.

    Бинарное дерево поиска обладает уникальным свойством, которое отличает его от других деревьев. Это свойство известно как свойство двоичного дерева поиска .

    Пусть x будет узлом в двоичном дереве поиска.

    • Если y - узел в левом поддереве x, тогда y.key ≤ x.key
    • Если y - узел в правом поддереве x, то y .key ≥ x.key
    Рис. 6. Визуализация базовой терминологии деревьев.

    Приложения деревьев

    • Двоичные деревья : используются для реализации синтаксических анализаторов выражений и решателей выражений.
    • Дерево двоичного поиска : используется во многих поисковых приложениях, где данные постоянно вводятся и уходят.
    • Heaps : используется JVM (виртуальная машина Java) для хранения объектов Java.
    • Treaps : используется в беспроводных сетях.

    Ознакомьтесь с моими статьями ниже о 8 полезных древовидных структурах данных и самобалансирующихся деревьях двоичного поиска.

    A Heap - это особый случай двоичного дерева, в котором родительские узлы сравниваются со своими дочерними узлами с их значениями и располагаются соответствующим образом.

    Давайте посмотрим, как мы можем представлять кучи. Кучи могут быть представлены как деревьями, так и массивами.На рисунках 7 и 8 показано, как мы можем представить двоичную кучу с помощью двоичного дерева и массива.

    Рис. 7. Двоичное представление кучи в виде дерева Рис. 8. Представление кучи массивом

    Кучи могут быть двух типов.

    1. Мин. Куча - ключ родительского элемента меньше или равен ключу его дочерних элементов. Это называется свойством min-heap . Корень будет содержать минимальное значение кучи.
    2. Max Heap - ключ родительского элемента больше или равен ключам его дочерних элементов.Это называется свойством max-heap . Корень будет содержать максимальное значение кучи.

    Приложения кучи

    • Используется в алгоритме heapsort .
    • Используется для реализации очередей приоритетов, поскольку значения приоритета могут быть упорядочены в соответствии со свойством кучи, где куча может быть реализована с использованием массива.
    • Функции очереди могут быть реализованы с использованием кучи в течение O (log n) раз.
    • Используется для поиска наименьшего (или наибольшего) значения kᵗʰ в заданном массиве.

    Посмотрите мою статью ниже о реализации кучи с использованием модуля python heapq.

    Граф состоит из конечного набора из вершин или узлов и набора из ребер , соединяющих эти вершины.

    Порядок графа - это количество вершин в графе. Размер графа - это количество ребер в графе.

    Два узла называются смежными , если они соединены друг с другом одним и тем же ребром.

    Направленные графы

    Граф G называется ориентированным графом , если все его ребра имеют направление, указывающее, какая вершина является начальной, а какая конечной.

    Мы говорим, что (u, v) - это инцидент из или выходит из вершины u и является инцидентом в или входит в вершину v .

    Петли : ребра от вершины к самой себе.

    Ненаправленные графики

    График

    .

    Обработка несбалансированных наборов данных в машинном обучении | by Baptiste Rocca

    В этом первом разделе мы хотели бы напомнить о различных способах оценки обученного классификатора, чтобы быть уверенным в обнаружении любого вида «наивного поведения». Как мы видели во введении, точность, будучи важным и неизбежным показателем, может вводить в заблуждение и поэтому должна использоваться с осторожностью и наряду с другими показателями. Посмотрим, какие еще инструменты можно использовать.

    Матрица неточностей, точность, отзыв и F1

    Хорошая и в то же время простая метрика, которую всегда следует использовать при решении проблем классификации, - это матрица неточностей.Эта метрика дает интересный обзор того, насколько хорошо работает модель. Таким образом, это отличная отправная точка для оценки любой модели классификации. Мы суммируем большинство показателей, которые могут быть получены из матрицы неточностей, на следующем рисунке

    Матрица неточностей и метрики, которые могут быть получены из нее.

    Дадим краткое описание этих метрик. Точность модели - это в основном общее количество правильных прогнозов, деленное на общее количество прогнозов. Точность класса определяет, насколько надежным будет результат, когда модель отвечает, что точка принадлежит этому классу.Отзыв класса показывает, насколько хорошо модель способна обнаружить этот класс. Оценка класса F1 определяется гармоническим средним значением точности и отзыва (2 × точность × отзыв / (точность + отзыв)), он сочетает в себе точность и отзыв класса в одной метрике.

    Для данного класса различные комбинации отзыва и точности имеют следующие значения:

    • высокий отзыв + высокая точность: класс отлично обрабатывается моделью
    • низкий уровень отзыва + высокая точность: модель не может обнаружить класс хорошо, но очень надежен, когда он выполняет
    • высокий отзыв + низкая точность: класс хорошо обнаруживается, но модель также включает в себя точки других классов в нем
    • низкий уровень отзыва + низкая точность: класс плохо обрабатывается моделью

    В нашем вводном примере у нас есть следующая матрица неточностей для 10000 товаров.

    Матрица путаницы в нашем вводном примере. Обратите внимание, что «дефектную» точность вычислить невозможно.

    Как было сказано ранее, точность составляет 96,2%. Точность исправного класса составляет 96,2%, а точность дефектного класса не поддается вычислению. Отзыв о бездефектном классе - 1.0, что идеально (все исправные продукты имеют соответствующую маркировку). Но отзыв дефектного класса составляет 0,0, что является худшим случаем (дефектных продуктов не обнаружено). Таким образом, можно сделать вывод, что наша модель не очень хорошо подходит для этого класса .Оценка F1 не рассчитывается для дефектных продуктов и составляет 0,981 для исправных продуктов. В этом примере рассмотрение матрицы путаницы могло привести к переосмыслению нашей модели или нашей цели (как мы увидим в следующих разделах). Это могло предотвратить использование бесполезной модели.

    ROC и AUROC

    Другой интересной метрикой является кривая ROC (обозначающая рабочие характеристики приемника), определенная по отношению к данному классу (который мы будем обозначать C в дальнейшем).

    Предположим, что для данной точки x у нас есть модель, которая выводит вероятность того, что эта точка принадлежит C: P (C | x). Основываясь на этой вероятности, мы можем определить правило принятия решения, которое состоит в том, что x принадлежит классу C тогда и только тогда, когда P (C | x) ≥T, где T - заданный порог, определяющий наше правило принятия решения. Если T = 1, точка помечается как принадлежащая C, только если модель на 100% уверена, что это так. Если T = 0, все точки помечаются как принадлежащие C.

    Каждое значение порога T генерирует точку (ложноположительное, истинное положительное), и тогда кривая ROC - это кривая, описываемая ансамблем точек, сгенерированных, когда Т изменяется от 1 до 0.Эта кривая начинается в точке (0,0), заканчивается в точке (1,1) и увеличивается. Хорошая модель будет иметь кривую, которая быстро увеличивается от 0 до 1 (это означает, что нужно пожертвовать лишь небольшой точностью, чтобы получить высокую отзывчивость).

    .

    Что такое очистка данных? Как обрабатывать данные для аналитики и моделирования машинного обучения? | Аван-Ур-Рахман

    Источник

    Очистка данных играет важную роль в области управления данными, а также аналитики и машинного обучения. В этой статье я попытаюсь дать интуитивное представление о важности очистки данных и различных процессов очистки данных.

    Очистка данных означает процесс выявления неправильной, неполной, неточной, нерелевантной или отсутствующей части данных с последующим их изменением, заменой или удалением в зависимости от необходимости.Очистка данных считается основополагающим элементом фундаментальной науки о данных.

    Данные - самая ценная вещь для аналитики и машинного обучения. В вычислениях или бизнесе данные нужны везде. Когда дело касается реальных данных, не исключено, что данные могут содержать неполные, несовместимые или отсутствующие значения. Если данные повреждены, это может помешать процессу или дать неточные результаты. Давайте посмотрим на некоторые примеры важности очистки данных.

    Предположим, вы генеральный директор компании.Ваша компания собирает данные о разных клиентах, которые покупают продукцию, произведенную вашей компанией. Теперь вы хотите знать, какие продукты интересуют людей больше всего, и в соответствии с этим вы хотите увеличить производство этого продукта. Но если данные повреждены или содержат недостающие значения, вы ошибетесь, чтобы принять правильное решение, и у вас возникнут проблемы.

    В конце концов, машинное обучение - это ИИ, управляемый данными. В машинном обучении, если данные неактуальны или подвержены ошибкам, это приводит к неправильному построению модели.

    Рис. 1. Влияние данных на моделирование машинного обучения.

    Насколько вы очищаете свои данные, настолько вы можете создать лучшую модель. Итак, нам нужно обработать или очистить данные перед их использованием. Без качественных данных было бы глупо ожидать чего-то хорошего.

    Теперь давайте подробнее рассмотрим различные способы очистки данных.

    Несогласованный столбец:

    Если ваш DataFrame ( A Data frame) представляет собой двумерную структуру данных, т.е.е. данные выровнены в табличной форме по строкам и столбцам. ) содержит столбцы, которые не имеют отношения к делу, или вы никогда не собираетесь их использовать, тогда вы можете отбросить их, чтобы сосредоточиться на столбцах, с которыми вы будете работать. Давайте посмотрим, как работать с таким набором данных. Давайте создадим пример набора данных студентов с использованием pandas DataFrame.

     import numpy as np # linear algebraimport pandas as pd # data processing, CSV file I / O data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', ' F ',' G ',' H '] 
    ,' Высота ': [5.2,5,7,5,6,5,5,5,3,5,8,5,6,5,5],
    'Roll': [55,99,15,80,1,12,47,104],
    'Отдел': ['CSE', 'EEE ',' BME ',' CSE ',' ME ',' ME ',' CE ',' CSE '],
    ' Адрес ': [' polashi ',' banani ',' farmgate ',' mirpur ',' dhanmondi ',' ishwardi ',' khulna ',' uttara ']} df = pd.DataFrame (data)
    print (df)
    Рисунок 2: Набор данных ученика

    Здесь, если мы хотим удалить столбец «Высота», мы можно использовать python pandas.DataFrame.drop для удаления указанных меток из строк или столбцов.

     DataFrame.  drop  ( self ,  label = None ,  axis = 0 ,  index = None ,  columns = None ,  level = None ,  inplace = False ,  errors = 'поднять' ) 

    Отпустим столбец высоты.Для этого вам нужно вставить имя столбца в ключевое слово столбца.

     df = df.drop (columns = 'Height') 
    print (df.head ())
    Рисунок 3: Столбец «Высота» опущен

    Отсутствующие данные:

    Реальный набор данных без с отсутствующими значениями. Когда вы начнете работать с реальными данными, вы обнаружите, что большая часть набора данных содержит отсутствующие значения. Обработка пропущенных значений очень важна, потому что, если вы оставите пропущенные значения как есть, это может повлиять на ваш анализ и модели машинного обучения.Итак, вы должны быть уверены, содержит ли ваш набор данных отсутствующие значения или нет. Если вы обнаружите недостающие значения в своем наборе данных, вы должны обработать это. Если вы обнаружите какие-либо пропущенные значения в наборе данных, вы можете выполнить с ним любую из этих трех задач:
    1. Оставить как
    2. Заполнить пропущенные значения
    3. Отбросить их
    Для заполнения недостающих значений мы можем использовать разные методы . Например, на рисунке 4 показано, что в наборе данных о качестве воздуха отсутствуют значения.

     airquality.head () # вернуть верхние n (по умолчанию 5) строк кадра данных 
    Рисунок 4: пропущенные значения.

    На рисунке 4 NaN указывает, что набор данных содержит пропущенные значения в этой позиции. После обнаружения недостающих значений в наборе данных вы можете использовать pandas.DataFrame.fillna для заполнения недостающих значений.

     DataFrame.  fillna  ( self ,  value = None ,  method = None ,  axis = None ,  inplace = False , лимит  = None ,  downcast = None ,  ** kwargs ) 

    Вы можете использовать различные статистические методы для заполнения недостающих значений в соответствии с вашими потребностями.Например, здесь, на рисунке 5, мы воспользуемся методом статистического среднего для заполнения пропущенных значений.

     airquality ['Ozone'] = airquality ['Ozone']. Fillna (airquality.Ozone.mean ()) airquality.head () 
    Рисунок 5: Заполнение пропущенных значений средним значением.

    Вы можете видеть, что пропущенные значения в столбце «Озон» заполнены средним значением этого столбца.

    Также можно отбросить строки или столбцы, в которых обнаружены пропущенные значения. мы отбрасываем строки, содержащие пропущенные значения. Здесь Вы можете удалить пропущенные значения с помощью панд.DataFrame.dropna .

     airquality = airquality.dropna () # отбросить строки, содержащие хотя бы одно отсутствующее значениеairquality.head () 
    Рисунок 6: Удаляются строки, имеющие хотя бы одно пропущенное значение.

    Здесь, на рисунке 6, вы можете видеть, что в строках отсутствуют значения, а столбец Solar.R отброшен.

     airquality.isnull (). Sum (axis = 0) 
    Рисунок 7: Показывает количество пропущенных значений в столбце.

    Выбросы:

    Если вы новичок в науке о данных, то первый вопрос, который возникнет у вас в голове, - «что означают эти выбросы»? Давайте сначала поговорим о выбросах, а затем поговорим об обнаружении этих выбросов в наборе данных и о том, что мы будем делать после обнаружения выбросов.
    Согласно википедии,
    « В статистике выброс - это точка данных, которая значительно отличается от других наблюдений.
    Это означает, что выброс указывает на точку данных, которая значительно отличается от других точек данных в наборе данных. Выбросы могут быть созданы из-за ошибок в экспериментах или вариабельности измерений. Давайте рассмотрим пример, чтобы прояснить концепцию.

    Рисунок 8: Таблица содержит выброс.

    На рис. 4 все значения в математическом столбце находятся в диапазоне от 90 до 95, за исключением 20, который значительно отличается от других.Это может быть ошибка ввода в наборе данных. Так что мы можем назвать это выбросами. Здесь следует добавить одну вещь: « Не все выбросы являются плохими точками данных. Некоторые из них могут быть ошибками, но другие являются допустимыми значениями.

    Итак, теперь вопрос в том, как мы можем обнаружить выбросы в наборе данных.
    Для обнаружения выбросов мы можем использовать:
    1. График
    2. График рассеяния
    3. Z-счет и т. Д.
    Здесь мы увидим метод точечной диаграммы. Давайте нарисуем точечную диаграмму набора данных.

     dataset.plot (kind = 'scatter', x = 'initial_cost', y = 'total_est_fee', rot = 70) 
    plt.show ()
    Рисунок 9: График разброса с выбросом.

    Здесь, на Рисунке 9, есть выброс с красным контуром. Обнаружив это, мы можем удалить это из набора данных.

     df_removed_outliers = dataset [dataset.total_est_fee <17500] df_removed_outliers.plot (kind = 'scatter', x = 'initial_cost', y = 'total_est_fee', rot = 70) plt.show () 
    Рисунок 10: Диаграмма разброса с удалены выбросы.

    Повторяющиеся строки:

    Наборы данных могут содержать повторяющиеся записи. Это одна из самых простых задач по удалению повторяющихся строк. Чтобы удалить повторяющиеся строки, вы можете использовать -
    dataset_name.drop_duplicates (). На рисунке 12 показан образец набора данных с повторяющимися строками.

    Рисунок 11: Данные с повторяющимися строками.
     dataset = dataset.drop_duplicates () # это удалит повторяющиеся строки. Print (dataset) 
    Рисунок 12: Данные без повторяющихся строк.

    Tidy data set:

    Tidy dataset означает, что каждый столбец представляет отдельные переменные, а каждая строка представляет отдельные наблюдения. Но в неаккуратных данных каждый столбец представляет значения, но не переменные. Чистые данные полезны для решения общих проблем с данными. Вы можете превратить неаккуратные данные в чистые, используя pandas.melt

    .

    Смотрите также