1Апр

Машина класса: Классы автомобилей (A, B, C, D…)

Содержание

Машина класса 1 — это… Что такое Машина класса 1?

Машина класса 1

2.2.17. Машина класса 1 — машина, в которой защиту от поражения электрическим током обеспечивают как основной изоляцией, так и дополнительными мерами безопасности, при которых доступные токопроводящие части соединены с защитным (заземляющим) проводом сети таким образом, что не могут оказаться под напряжением в случае повреждения основной изоляции.

Примечания:1. Для машин, предназначенных для использования с гибким кабелем или шнуром, должен быть предусмотрен защитный провод, являющийся частью гибкого кабеля или шнура.

2. Машины класса I могут иметь части с двойной или усиленной изоляцией либо части, работающие при безопасном сверхнизком напряжении.

Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации. academic.ru. 2015.

  • машина и механизм
  • Машина класса I

Смотреть что такое «Машина класса 1» в других словарях:

  • Машина класса II — 2.2.18. Машина класса II машина, в которой защиту от поражения электрическим током обеспечивают как основной изоляцией, так и дополнительными мерами безопасности, такими как двойная и усиленная изоляция, и которая не имеет защитного провода или… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Машина класса I — 2.2.17. Машина класса I машина, в которой защиту от поражения электрическим током обеспечивают как основной изоляцией, так и дополнительными мерами безопасности, при которых доступные токопроводящие части соединены с защитным (заземляющим)… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Машина класса III — 2.2.19. Машина класса III машина, в которой защиту от поражения электрическим током обеспечивают путем ее питания безопасным сверхнизким напряжением и в которой не возникают напряжения больше, чем безопасное сверхнизкое напряжение. Примечание.… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • машина — 3.10 машина: Устройство, использующее механическую энергию или преобразующее энергию других видов в механическую. Примечания 1 Машина механическая система, разработанная специально для выполнения конкретной задачи (например, формовка материала… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • машина для внесения удобрений — Машина для внесения минеральных удобрений и извести 1 РМГ 4Б: а — технологическая схема; б — схема тукоделителя; 1 — кузов; 2 — транспортёр; 3 — гидроцилиндр; 4 — дозирующее устройство; 5 и 12 — рассеивающие… …   Сельское хозяйство. Большой энциклопедический словарь

  • МАШИНА ДЛЯ ВНЕСЕНИЯ УДОБРЕНИЙ — служит для поверхностного или внутрипочв. внесения минер, и органич. удобрений (твёрдых и жидких) при осн., предпосевном удобрении почвы и при подкормке р ний. Для поверхностного внесения твёрдых минеральных удобрений (гранулиров., кристаллич.,… …   Сельско-хозяйственный энциклопедический словарь

  • Машина скорой помощи — Автомобиль скорой помощи Бельгийского красного креста на базе фургона Ford Transit MkIV Реанимобиль на базе ГАЗ 32214 «Газель» «Звезда жизни» и зеркально отраженная надпись «Ambulance» на капоте автомобиля скорой помощи в Лондон …   Википедия

  • Машина на радиоуправении — Радиоуправляемая автомодель это модель автомобиля с радиоуправлением. Они делятся по типу двигателя на две группы: с приводом от электродвигателя, и с приводом от двигателя внутреннего сгорания Радиоуправляемая внедорожная модель Содержание 1… …   Википедия

  • Машина опорных векторов — Метод опорных векторов (SVM support vector machines) – это набор схожих алгоритмов вида «обучение с учителем», использующихся для задач классификации и регрессионного анализа. Этот метод принадлежит к семейству линейных классификаторов. Он может… …   Википедия

  • Звёздная машина — Диаграмма звёздной машины класса C (в масштабе), построенной возле звезды, похожей на Солнце. Она состоит из частичного роя Дайсона, включающего 5 колец Дайсона, собирающих солнечную энергию (компонент класса B) и боль …   Википедия

Классы машин и SIPP коды

класс автомобиля пример автомобиля вместимость
Европа
M mini fiat panda, peugeot 107, citroen c2, daewoo matiz, ford ka, vw lupo, chevrolet spark

 

E economy fiat punto, ford fiesta, opel corsa,peugeot 207, renault clio,seat ibiza, vw polo
C compact alfa romeo 147, opel astra,citroen c4, renault megane, vw golf,peugeot 307, ford focus
C compact premium audi a3, bmv series 1, mercedes a-class
I intermediate ford mondeo, volvo s40, citroen c5, opel vectra, renault laguna, peugeot 407
F full-size audi a4, bmw series 3, volvo s60
P premium mercedes e-class,bmw 525,jaguar s-type, audi a6
L luxury audi a8, bmw 730, mercedes s-class,vw phaeton
F mini minivan 5 pax opel zafira, renault scenic, citroen picasso, vw touran, ford c-max
F minivan 7 pax renault espace, fiat ulysee, vw sharan, citroen c8,ford galaxy, seat alhambra
F minibus 9 pax fiat ducato, ford transit,mercedes vito, opel vivaro,opel vivaro, vw transporter
F light suv (4х4) nissan x-trail, toyota rav4
США
E economy chevrolet aveo, kia rio
C compact
chevrolet cobalt, dodge caliber,pontiac g5
I intermediate pontiac g6, dodge avenger, toyota corolla, chrysler sebring sedan
F full size pontiac grand prix, chevrolet impala, buick lacrosse, chevrolet malibu, chrysler pt cruiser
F premium buick lucerne, chrysler pacifica, dodge magnum
F luxury cadillac dts, chrysler 300c
F minivan 7 pax chevrolet uplander, dodge caravan, kia-sedona, chevrolet express
F minibus 9 pax
toyota sienna, gmc safari
F light suv(4х4) chevrolet equinox, toyota rav4
S standard suv(4х4) chevrolet trailblazer, jeep grand cherokee

 

L luxury suv(4х4) dodge durango, gmc envoy

Классы стиральных машин. Стирка, отжим, энергопотребление

Приобретая стиральную машину в дом, покупатели, как правило, руководствуются следующими критериями: габариты, качество стирки, отжима и минимум расхода электрической энергии. С размерами машины и типом загрузки (фронтальной или вертикальной) определиться значительно проще. Для этого нужно лишь учесть параметры своей квартиры и выбрать соответствующий агрегат. А вот с остальными характеристиками стоит разобраться повнимательнее.

Для того, чтобы проще было оценить качество стиральных машин, в европейских странах была разработана классификация такой бытовой техники по классам энергопотребления, стирки и отжима от максимального А до минимального G. Такую систему можно сравнить с получением оценок в школе, только по 7-ми бальной системе.

А — отличная оценка, В — очень хорошая, С — хорошая, D – нормальная, Е — похуже, но еще удовлетворительная,  F – плохо, G – совсем плохо соответственно.

Последние классы практически не встречаются, да и какой ответственный производитель позволит себе, чтобы его продукция была маркирована такими знаками. Но тем не менее, если вы обнаружите такие машины, брать их не стоит. Определить класс выбранной модели стиральной машины очень просто: она указана на наклейке, расположенной на корпусе.

Класс стирки

Чем выше класс стирки, тем лучше стиральная машина будет удалять загрязнения с вещей. Конечно, каждый вид загрязнения на одной и той же машине будет отстирываться по разному. На это влияет и происхождение пятен, и качество применяемого порошка, и тип ткани. Поэтому класс стиральным машинам присваивается после прохождения их испытаний при одинаковых условиях. Испытания проводятся путем сравнения качества стирки тестируемой машины с эталонной в течение 60 минут в воде, нагретой до 60 С, на одних и тех же тканях с одинаковыми загрязнениями и одним стирающим средством. Потом выстиранный кусочек ткани на тестируемой стиральной машине сравнивают с таким же лоскутом из эталонной машины. По результатам присваивают класс стирки.

Каждому классу соответствует свой индекс эффективности, который показывает как отстиралась ткань на испытуемой машине по отношению к ткани из эталонной стиральной машины.

Индекс эффективности A
B
C D E F G
Показатель качества 1,03 от 1 до 1,3 от 0,97 от 0,94 до 0,97 от 0,91 до 0,94 от 0,88 до 0,91 менее 0,88

Стоит заметить, что стоимость машины не всегда зависит от класса стирки. На цену иногда может влиять и раскрученность бренда. Так, стиральная техника известной марки класса В может стоить также, как и машина менее разрекламированной, но класса А.

Класс отжима

Качество отжима характеризуется процентом влажности, оставшимся в белье после стирки, который напрямую зависит, сколько оборотов в минуту делает машина. Иначе говоря, чем больше оборотов в минуту она сделает, тем суше становится белье. Процент остаточной влажности определяют как отношение веса сухого белья до стирки к его же весу, но после процесса стирки. По классам отжима стиральные машины также подразделяются от А до G и каждому классу соответствует свой остаточный процент влажности и число оборотов.

Таблица №1 Классы отжима стиральной машины

Класс отжима

Остаточная влажность,%

Число оборотов в минуту

Характеристика отжима

Для каких тканей рекомендуется

       
A менее 45 более 1500 слишком сильный грубые ткани высокой плотности
B 45÷54 1200÷1500 очень сильный махровые ткани
C 54÷63 1000÷1200 сильный грубые ткани
D 63÷72 800÷1000 более интенсивный хлопковые и синтетические
E 72÷81 600÷800 интенсивный деликатные
F 81÷90 400÷600 слабый тонкие
G более 90 менее 400 очень слабый, почти как ручной очень тонкие и деликатные

Хотя белье при высоком классе отжима будет и более сухим, но всегда ли это оправдано? Ведь чем интенсивнее производится отжим, тем сильнее будет скручиваться и подвергаться нагрузке белье, что не исключает его порчу. Допустим, если вам часто приходиться стирать вещи из тонкой шерсти, кашемира, шелка или других деликатных тканей, то лучше всего остановиться на машине с классом отжима D. Если же в основном ваши вещи состоят из плотных материалов, то можно выбрать классы А, В или С.

Универсальными для любого типа белья считаются машины от 1000 до 1200 оборотов в минуту, которых вполне хватает, чтобы эффективно отжать белье и высушить их на веревке в течение непродолжительного времени. К тому же, небольшие стиральные машины при оборотах 1600-1200 начинают очень сильно вибрировать, «прыгать» и смещаться с установленного места. А чтобы этого избежать, приходиться покупать для таких стиральных машинок дополнительные удерживающие аксессуары в виде ножек или подкладок.

На сухость белья после стирки влияет не только количество оборотов стиральной машины, но и проницаемость материала. Ведь процесс отжима заключается в проталкивании воды через ткань с помощью центробежной силы и чем лучше будет способность вещи пропускать воду через себя, тем суше она будет. Иначе говоря, джинсы или махровый халат будут намного влажнее, чем блузка из хлопка или тонкого шелка.

Многие современные стиральные машины имеют сразу два и более режимов отжима белья с разной скоростью оборотов. Обычно она выбирается автоматически или вручную и входит в программируемый цикл стирки за исключением деликатного белья. Режим отжима для него устанавливается отдельно.

На эффективность отжима влияют также такие показатели, как диаметр барабана и время, за которое выполняется полный цикл отжима. Например, при одинаковых оборотах стиральная машина с большим размером диаметра лучше выжмет белье, чем с меньшим. А в случае равного количества оборотов и одинакового диаметра эффективнее выполнит отжим та машина, у которой в программе заложено более продолжительное время на него. Например, последний этап отжима, когда барабан машинки достигает максимального количества оборотов, у одних машин занимает всего 30 секунд, а у других — от 2 до 4 минут. Очевидно, что у последних отжим будет значительно эффективнее, но и стоимость тоже будет существенно выше.

Класс энергопотребления

По части энергопотребления стиральные машины раньше также подразделялись на семь классов от А до G вплоть до 2002 года, но затем производители предложили более экономичный класс А+. Бытовая техника с таким классом потребления электроэнергии потребляет менее 0,17 кВтч/кг и позволяет потребителям экономить существенное количество денег.

Показатель энергопотребления рассчитывается следующим образом.

В стиральную машину при стандартной программе стирки, которая есть в любой модели, загружают один килограмм ткани из хлопка и стирают ее при температуре 60 С в продолжении 60 минут. Электрическая энергия, затраченная за это время, и будет показателем энергопотребления данной модели. После испытаний, в соответствии с полученным показателем, стиральной машине присваивается класс энергопотребления.

Таблица №2 Класс энергопотребления стиральной машины

Класс энергопотребления

Характеристика расхода энергопотребления

Расход электроэнергии, кВт*ч/кг

   
A+ наименьший меньше 0,17
A. малый 0,17÷0,19
B. экономичный 0,19÷0,23
C. экономичный 0,23÷0,27
D. средний 0,27÷0,31
E. высокий 0,31÷0,35
F. очень высокий 0,35÷0,39
G. слишком высокий больше 0,39

Отличительные различия классов энергопотребления между собой состоят в оптимизации программируемого цикла стирки. Например, если на модели класса С стирка очень загрязненной одежды при 90 градусной температуре составляет 2 час 20 минут, то на стиральной машине А класса она займет всего 2 часа. Так достигается экономия времени и электрической энергии.

 

Для всех моделей стиральных машин класс энергопотребления указан на специальной бирке, которая всегда бывает в наличии на корпусе. А поскольку класс энергопотребления указан в расчете всего лишь на один килограмм белья, то чтобы выяснить, сколько ваша машина будет потреблять электрической энергии на максимальной загрузке, нужно произвести нехитрый математический подсчет: нужно умножить параметр энергопотребления, соответствующий для указанного класса, на вес белья.

<<Например, если ваша стиральная машина имеет класс С с расходом электроэнергии 0,245 кВтч (средний показатель), а количество белья, которое вы в него загрузите будет 4 кг, то за час она будет затрачивать 0,98 кВтч.>>

Из года в год фирмы-производители радуют своих потребителей всё более совершенными стиральными машинами, делая их еще экономичнее. Классы В и С уже встречаются достаточно мало, не говоря уже о классах D, E, F и G. Даже самые недорогие и простенькие модели уже имеют А класс энергопотребления.Кроме нового обозначения А+, существуют модели с обозначениями А++ и А+++, которые потребляют соответственно на 10%, 30% и 50% меньше электроэнергии, чем машина класса А. Вот поэтому при покупке новой стиральной техники необходимо смотреть не только на буквы, но и на плюсы после них.

Однако, не стоит печалиться, если вы не найдете буквенных обозначений «классности». Это не будет указывать на низкое качество машины, а только то, что она не поставляется в страны, относящиеся к Европейскому союзу. Чтобы убедиться в эффективности работы техники, которую обещают производители, нужно лишь уточнить ее параметры. А зная особенности и технические характеристики стиральных машин, можно с легкостью выбрать подходящую модель.

Прокат автомобилей в городе Тамбов

Прокат автомобилей в городе Тамбов

Существует несколько причин взять машину в аренду: отсутствие собственного транспорта, командировка в другой населенный пункт, аренда авто определенной модели и класса для тест-драйва или организации события. В таких случаях необходимо обращаться и оформлять прокат в компании с большим выбором автомобилей напрокат, например рассмотреть вариант услуг платформы Raddy — здесь можно арендовать седан, взять напрокат внедорожник, оформив заказ через сайт, пообщавшись онлайн через сервис сайта с владельцами авто. Обращаясь за услугой к таким платформам-посредникам, можно рассчитывать на получение хорошего числа предложений от разных компаний, при этом имея гарантии качества услуг автопроката.

Когда пользуются услугой компании

Машина может сломаться в самый неподходящий момент. Самостоятельно или с помощью эвакуатора придется доставлять технику в ремонтную мастерскую. Для многих горожан — это катастрофа. Запланированные задачи рушатся. Прокат авто без водителя — рациональное решение. Для повседневного использования стоит выбрать машину эконом-класса, модель бизнес-класса — для встречи официальных гостей, корпоративных поездок.

Например, в семье важное событие, встретить жену из роддома. Можно заранее продумать и выбрать транспорт для встречи мамы и малыша. Комфорт и безопасность передвижения — основная составляющая путешествия из роддома домой. Важный день запомнится только положительными эмоциями. Аренда авто в Тамбове доступна по разумным ценам.

Есть еще одна причина взять напрокат транспорт, чтобы не ударить лицом в грязь при встрече партнера по бизнесу или для деловой поездки. Авто бизнес-класса поможет решить сразу несколько задач. Появление на дорогой машине партнеры оценят положительно, что в дальнейшем повлияет на результат совершаемой сделки, продвижении по карьерной лестнице.

Критерии подбора автомобильного транспорта

На выбор машины влияет цель эксплуатации. Для ежедневной поездки семьи на работу, в школу, садик, достаточно автомобиля эконом-класса. Для других случаев стоит рассмотреть вариант среднего- и бизнес класса.

Достаточно просто арендовать автомобиль в Тамбове или области, надо лишь знать основные моменты, выбрать предложения арендодателей с лучшими условиями

Специалисты рекомендуют руководствоваться несколькими правилами:

  1. При выборе машины ориентироваться на класс, вид коробки передач (механическую или автоматическую).

  2. Условия логистики. Необходимо продумать, где удобно забрать и сдать автомобиль. Следует уточнить условия у компании, предоставляющей автомобиль напрокат. Возможность дооснастить дополнительным оборудованием, например, детски креслом.

  3. Наличие страховки автомобильного транспорта.

  4. Оплата за прокат нескольких дней обычно дешевле, чем на 1 сутки.

  5. Стоит учитывать расход топлива на 100 км пробега. Ведь это дополнительная статья расходов.

Сотрудники на связи 24 часа. Если возникнут непредвиденные обстоятельства, их всегда решат в кратчайшее время. Полностью отсутствуют риски поломки авто, этому способствует собственный автосервис, регулярная диагностика, а в случае необходимости ремонт.

На правах рекламы

Преимущества машин эконом класса напрокат

Рациональность — важная характеристика человека в большом городе. Машины эконом-класса помогают не отставать от ритма городской суетливой жизни, особенно если путь лежит не близкий, а из одного конца города в другой на общественном транспорте нужно добираться несколько часов. Санкт-Петербург не зря когда-то был столицей, он велик по площади, поэтому здесь каждому нужен свой автомобиль. Гости Питера и сами жители смогут без проблем соответствовать ритму города, если возьмут напрокат авто эконом класса в Ricardos.

Почему выбирают эконом класс

Автомобиль такой категории совмещает два главных качества: минимум затрат и максимум результата. Это не то авто, которое подходит для выделения имиджа или показывания престижности. Но оно обладает рядом полезных характеристик, которые ценятся практичным человеком:

  • нет надобности пользоваться общественным транспортом, в котором постоянная толкучка;
  • несмотря на простое внешнее оформление, все внутренние характеристики отвечают нормам и стандартам;
  • благодаря компактной конструкции такую машину легко припарковать, она хорошо лавирует в общем потоке;
  • из-за небольшого двигателя водитель экономит еще и на топливе.

Автомобили эконом класса отвечают требованиям рациональности, автономности, динамичности, качества и долгого периода эксплуатации. Эта машина подходит для неформальных встреч, поездок за город и передвижению в черте города. 

Как арендовать машину эконом-класса

В Ricardos все авто вовремя проходят техобслуживание и постоянно проверяются на исправность всех элементов, потому что в приоритете безопасность всех клиентов. Поэтому аренда автомобилей в этом сервисе принесет вам выгоду. Осмотр все машины эконом класса проходят на лицензированных СТО. Несмотря на появление большого количества авто представительского класса, эконом до сих пор отличается востребованностью: он отлично подходит для российских дорог. Для надежности аренды служба проката требует от своего арендатора такие документы:

  • российский паспорт;
  • водительские права категории «В»;
  • при первом обращении нужен и третий документ: загранпаспорт, военный билет, ИНН;
  • обязательный депозит.

Если автомобиль арендуется гражданином другой страны, то он должен предоставить свой паспорт, международное водительское удостоверение и документ, который подтверждает регистрацию в РФ. Кроме этого, водителю должно быть как минимум 22 года, а его общий стаж вождения — от двух лет. Дополнительно можно заказать GPS-навигатор и детское кресло. Также в стоимость аренды входит техническое обслуживание, безлимитный прогон и страховка. В компании предусмотрена удобная тарифная система: чем дольше время аренды, тем меньше стоимость. 

Как оформляется сделка

Арендовать автомобиль можно на сайте Ricardos, где вы подробно заполняете анкету. Там вы указываете свои данные, время и место получения авто и выбираете модель самостоятельно. Здесь нужно выбрать место получения и предполагаемое место возврата машины. То есть вы можете сесть за руль автомобиля сразу же возле аэропорта или вокзала, если приехали в Санкт-Петербург из другого города. Но выбрать машину вы можете уже в самом автопарке, посмотрев на нее своими глазами. Оформление сделки происходит уже непосредственно на месте при наличии всех указанных выше документов.

GM запустит бизнес по импорту в Китай культовых машин класса «люкс»

Этот контент был опубликован 22 марта 2022 года — 13:41

Детройт. 22 марта. ИНТЕРФАКС — Американская General Motors (SPB: GM) Со. откроет новый бизнес по поставкам в Китай своих культовых моделей автомобилей класса «люкс», сообщает CNBC.

Бизнес будет ориентирован на импорт в КНР машин, которые до этого были доступны преимущественно только в США, заявил президент GM Марк Ройсс.

«Мы планируем привезти в Китай несколько довольно культовых моделей и брендов», -добавил он.

Ройсс не уточнил, о каких именно моделях идет речь. По его словам, это могут быть Cadillac и популярные внедорожники, электрокары и автомобили с двигателями внутреннего сгорания. Подробности компания пообещала огласить позднее.

Планы по запуску нового подразделения ранее подтвердил глава китайского подразделения GM Джулиан Блиссетт.

GM, вероятно, будет импортировать автомобили в КНР небольшими партиями. Такой бизнес едва ли принесет компании большую выручку, однако будет обладать высокой рентабельностью, отметил Джефф Шустер из исследовательской компании LMC Automotive.

Новый бизнес ознаменует отход GM от своей прежней стратегии: компания почти не ввозила свои машины в КНР, вместо этого наладив производство в стране через совместные предприятия. По словам представителя компании, в прошлом году в КНР не было импортировано ни одной машины GM, при этом объем продаж в стране составил 2,9 млн автомобилей.

Китай стал крупнейшим рынком для GM по объему продаж. Прибыль General Motors в Китае в прошлом году составила $1,1 млрд по сравнению с $586 млн годом ранее.

Ранее GM импортировала в КНР некоторые модели небольшими партиями, в частности Chevrolet Camaro, отмечает LMC. Автопроизводители обычно не импортируют машины в Китай из-за высоких логистических расходов и пошлин, которые почти нивелируют прибыль. Ведущими поставщиками произведенных в США автомобилей в КНР являются немецкие BMW и Mercedes-Benz, однако общее число ввезенных ими машин составило всего 114 тыс.

Мп йй ак ца*

SPB$#&: GM

Топ 10 Самых безопасных компактных автомобилей

Какие автомобили С-класса считаются самыми безопасными?

 

Еще 10 — 20 лет назад, чтобы купить самый безопасный автомобиль на планете, необходимо было приобретать эту продукцию у известной компании «Вольво». Но в наши дни такого делать уже не нужно. На мировом авторынке сегодня предостаточно моделей, которые по своему уровню безопасности мало чем уступают автомобилям Шведской марки.

 

В наше время практически каждый автомобиль имеет широкий спектр уровня безопасности и довольно успешно проходит краш-тесты, которые обычно проводят различные мировые организации. Сегодня вам нет необходимости приобретать роскошный и дорогой автомобиль а вместе с тем и больших размеров авто, чтобы получить для нее первоклассную защиту. С этой задачей легко справляются уже и среднего класса автотранспортные средства и даже компактные мини-автомобили. Вот об этом далее и пойдет речь.

И так мы приступаем.                                                                                                                       

Изначально хотим сказать, что даже такие мини-автомобили известных компаний, как Honda Fit и Chevrolet Spark успешно справились недавно с прохождением тяжелых краш-тестов Американского страхового института дорожной безопасности (IIHS). Напомним, что краш-тесты IIHS в настоящий момент самые требовательные в мире. Вот например, для того, чтобы получить положительную оценку Американского страхового института автомобиль должен обязательно получить за каждый этап испытаний оценку не ниже удовлетворительной. Сама итоговая оценка складывается от полученных результатов по следующим испытаниям: -боковой краш-тест, краш-тест на устойчивость крыши к повреждению, фронтальный краш-тест с умеренным перекрытием.

 

Но главным камнем преткновения начиная с 2012 года стал фронтальный краш-тест проводимый с малым перекрытием, который до сих пор не могут пройти многие модели автомобилей. И что здесь примечательного, так это то, что если автомобиль проходит успешно даже все испытания кроме нами названного — фронтального с малым перекрытием, то автомобиль уже не получает в зачет хорошую (удовлетворительную) итоговую оценку.

 

Мы сегодня, на страницах своего издания предлагаем вам узнать о самых безопасных автомобилях С-класса (по состоянию на 2015 год). Этот популярный сегмент автомобилей очень важен для всего мирового автомобильного рынка, так как данный сегмент машин (С-класса) подходит как для молодых, так и для пожилых людей (автомобилистов). Спрос на этот сегмент автомобилей традиционно всегда очень высок. Это в первую очередь связано не только с размерами кузова машины, но и с самим уровнем комфортности и с достаточной экономичностью этого типа автомобилей.

 

Именно по этой самой причине каждый из автомобилистов, кто интересуется данными типами компактных автомобилей С-класса, обязательно должен знать о тех моделях и марках машин, которые на сегодняшнее время по уровню своей безопасности надежно доминируют и держат пальму первенства на всем мировом автомобильном рынке.

 

Примечание: Для того, чтобы каждый из читателей понимал представленные нами в статье данные,     о рейтинге безопасности автомобиля, вам необходимо знать следующее. Страховой институт   безопасности дорожного движения присваивает две итоговых награды:- Top Safety Pick и Top Safety Pick +

 

Top Safety Pick присваивается автомобилям, которые прошли успешно фронтальный краш-тест с умеренным перекрытием, боковой краш-тест, испытание на прочность крыши и качество подголовников защищающих голову и шею водителя и пассажиров. Помимо этого, для получения этой награды автомобиль также должен получить оценку не ниже «приемлемо» или «хорошо» в краш-тесте с малым перекрытием, который имитирует лобовой удар со смещением.

 

Top Safety Pick + присваивается только тем автомобилям, которые помимо успешного прохождения всех традиционных испытаний прошли на отличную оценку фронтальный краш-тест с малым перекрытием. Кроме того, недавно IIHS ввела новые критерии для получения высшей награды. Так согласно новому регламенту, отныне все автомобили, которые могут получить главный приз, должны быть оснащены системой предупреждения столкновений.

 

Small overlap front — Фронтальный удар с малым перекрытием

 

Moderate overlap front — Фронтальный удар с умеренным перекрытием

 

Side — Боковой удар

 

Roof strength — Прочность крыши

 

Head restraints & seats —  Надежность подголовников и сидений

 

10) Dodge Dart

 

Открывает наш рейтинг Топ-10, компактный автомобиль модели Dodge Dart, который по результатам испытаний IIHS имеет на своем счету награду Top Safety Pick. Это лучший компактный автомобиль за последние десятилетия, выпустила его компания «Chrysler».

 

Большой спектр выбора двигателей и большой выбор различных комплектаций позволяет привлекать к машине максимальное количество покупателей. Независимо от версии авто все эти машины имеют хорошую степень безопасности. Даже требовательный и тяжелый краш-тест с малым перекрытием автомобиль прошел более-менее нормально (удовлетворительно). К примеру, за это испытание им получена оценка – «приемлемо». Правда этого машине не хватило, чтобы получить для себя высшую награду Top Safety Pick +

 

 

9) Ford Focus

 

Исторически уже так сложилось, что данный автомобиль давно уже относят к С-классу. Если кто-то с этим  не согласен, то он должен знать следующее, а именно, что автомобиль марки Фокус не смотря на свои размеры, по конкретике и в действительности соответствует этому сегменту автомобилей, и не только своим изяществом и комфортностью, но и тем же уровнем безопасности. Кстате, по результатам краш-тестов автомобиль Форд Фокус получил в этом году точно такие же оценки, как и автомобиль Dodge Dart, тем самым автомобилю удалось завоевать престижную награду Top Safety Pick.

 

 

8) Hyundai Elantra

 

Главным конкурентом автомобилю Форд Фокус на мировом авторынке уже несколько лет подряд, является автокомпания «Hyundai» у которой в «арсенале» имеется модель автомобиля марки Elantra, которая выполнена (изготовлена) в кузове седан. Этот компактный четырехдверный авто-седан надежно конкурирует не только в своей цене, но и способен еще успешно соперничать по уровню своего оснащения и по качеству отделки салона. Данный автомобиль Elantra, так же как и Focus, успешно справился почти со всеми проведенными краш-тестами кроме одного, т.е., за исключением фронтального краш-теста с малым перекрытием, за который автомобиль получил оценку «приемлемо». 

 

7) Honda Civic

 

Автомобиль марки Honda Civic более-успешно прошел испытание на фронтальный краш-тест с малым перекрытием и получил за него оценку — «хорошо», что позволило Японскому автомобилю обойти по уровню безопасности такие автомобили, как Hyundai, Ford и Dodge.

При первом взгляде на размещенную нами фотографию разбитого автомобиля после проведения им фронтального краш-теста с малым перекрытием, сразу видно, что водительское место в автомобиле осталось неповрежденным другими элементами кузова автомобиля. 

 

6) Volkswagen Golf

 

До этого самого места мы рассказали вам об автомобилях из Японии, из США и из Южной Кореи, но настало время рассказать нашим читателям и о Немецких автомобилях. А именно, с тем же уровнем безопасности, как и автомобиль марки Honda Civic. В наш Топ-рейтинг мы включили известный каждому автомобилисту такой автомобиль, как Volkswagen Golf. Несмотря на свои компактные размеры он вполне отвечает всем современным требованиям безопасности, в том числе и результатам проведения краш-теста с малым перекрытием.    

 

Следующие автомобили представленные в нашем топ-рейтинге-10, это те автотранспортные средства, которые получили от страхового института дорожной безопасности (IIHS) самые высшие награды Top Safety Pick + . 

 

Еще раз напомним, для того, чтобы претендовать на эту (высшую) награду автомобили  должны успешно пройти все существующие краш-тесты (в том числе и испытание на фронтальный удар с малым перекрытием, в котором транспортное средство должно получить отличную оценку безопасности), а также иметь и систему предупреждения столкновений, и автономную систему торможения.

 

5) Toyota Prius

 

Помимо огромной экономии топлива этот автомобиль Toyota Prius предлагает своим покупателям очень надежные технологии безопасности. По версии IIHS, автомобиль модели Приус по всем краш-тестам получил приемлемые оценки, в том числе и по краш-тесту с малым перекрытием.

 

Можно сказать, это отличный результат если учитывать все те технологические сложности при проектировании кузова данного автомобиля; (из-за большого веса аккумуляторной батареи инженеры компании «Тойота» долго не могли создать достаточно крепкий кузов). 

 

4) Subaru Impreza

 

Эта модель автомобиля так же как и другие выше названные автомобили, довольно успешно прошла все испытания на безопасность и таким образом попала в «высший рейтинг» безопасности IIHS. В результате полученных отличных оценок по результатам проведенных (всех) испытаний машина получила высшую награду Top Safety Pick +

 

Subaru Impreza имеет на сегодня весь арсенал технологий, которые позволяют максимально надежно защищать и водителя и пассажиров. 

 

3) Mazda3

 

Автомобиль марки Мазда 3 во многих странах мира является сверхпопулярным автомобилем. Преимущество этой машины заключается не только в ее ценообразовании, но и в ее успешном внешнем виде, в ее экономичности и безопасности. В отличие от многих ее конкурентов автомобиль Мазда 3 успешно вошел в высший рейтинг безопасности известного на весь мир Страхового института дорожной безопасности.

 

2) Lexus CT 200h

 

Автомобиль марки Lexus CT 200h является гибридным хетчбэком, который стал лучшим авто по безопасности в своем классе машин. Этот автомобиль получил во всех пройденных краш-тестах оценку «хорошо». Данная машина оснащается 8-ми подушками безопасности. Но это правда еще не говорит об уровне безопасности. Здесь гораздо важней результаты проведенного испытания на фронтальный удар с малым перекрытием, за которое автомобиль-гибрид марки Лексус также получил оценку «хорошо».

 

1) Subaru XV Crosstrek

 

Возможно для многих автомобилистов данный автомобиль Subaru XV Crosstrek является не совсем компактным автомобилем, но все-же, его спокойно и уверенно можно отнести к сегменту машин С-класса. Мы включили его в рейтинг по одной причине, этой модели авто удалось получить одни высшие оценки по всем видам проведенных испытаний IIHS.

CLAAS Америки | Точное сельскохозяйственное оборудование и технологии

  • Выручка увеличивается на 19 процентов до 4,8 млрд евро
  • Двузначный рост во всех регионах мира
  • Значительное улучшение прибыли до налогообложения
  • результаты чуть ниже прошлогодних показателей

К прошлогоднему росту в Северной Америке и Восточной Европе присоединились основные рынки Западной и Центральной Европы, включая Германию и Францию, которые важны для CLAAS.В Соединенном Королевстве также наблюдался значительный рост, несмотря на значительную неопределенность, связанную с Brexit.

Расходы на исследования и разработки достигли рекордного уровня

Расходы на исследования и разработки установили новый рекорд – 262 миллиона евро (предыдущий год: 237 миллионов евро). Важными направлениями оставались инвестиции в инновационные электронные архитектуры и оцифровку сельскохозяйственных процессов.

Инвестиции в основной капитал в размере 138 миллионов евро (предыдущий год: 131 миллион евро) оставались на высоком уровне.В мае в Ле-Мане после обширной реконструкции вновь открылась тракторная фабрика будущего. Также был завершен проект еще более масштабной модернизации завода по производству зерноуборочных комбайнов в Харзевинкеле, Германия. Всего за пять месяцев было полностью отремонтировано более 15 000 м² производственных площадей. Современные транспортные системы AGV теперь используются в производственных зонах обоих заводов, что повышает гибкость и эффективность.

Успешная продуктовая кампания

Благодаря инновационным продуктам и сильной команде по продажам CLAAS смогла привлечь новых клиентов и убедить существующих клиентов остаться в компании.Запущенная в 2019 году кампания по уборочной технике продолжилась выпуском новой серии комбайнов TRION в Европе и многих других регионах. Представление добавляет ряд новых моделей в сегмент среднего класса, который не имеет аналогов в этом классе зерноуборочных комбайнов.

Значительные изменения произошли и в сегменте тракторов, где был представлен ряд новых функций экономии топлива и повышения производительности. В сегменте кормоуборочной техники также было реализовано множество инноваций, в том числе обширное техническое обновление для крупногабаритного тюкового пресс-подборщика QUADRANT.

Рост глобальной рабочей силы

Количество сотрудников во всем мире росло в течение года и составило 11 957 человек на конец финансового года (предыдущий год: 11 395). В Германии это число выросло на 3,5% до 5790 (предыдущий год: 5596) и на 4,3% до 2377 во Франции (предыдущий год: 2279). В целом по группе количество стажеров также увеличилось до 775 (предыдущий год: 714), из которых 473 находились в Германии (предыдущий год: 430).

CLAAS Group в номерах

EBITDA 532,1
(МСФО) (МСФО) 2021 в € 2 млн. 2020 в размере 1 мл Изменение в%
Выручка от продаж 4,797.8 4,042.3 +18,7
333,4 59,6
Прибыль до налогообложения 357,1 158,1 125,9
Консолидированный чистый доход для группы 272.6 272.6 107.1 +154.5 +154.5 +154.59
Бесплатный денежный поток 381,5 308,1 308,1 +23,8
Requity 1,717.1 1,464.1 +17.3 +17.3
Capital Investments в фиксированные активы 138.1 131.4
+59
262.3 237.4 +10.59
Баланс Всего 4,246,1 3722,5 3722,5 +14.1 +14.1
Количество персонала на дату отчетности (30 сентября) 11 957 11 395 +4.9

Перспективы

Ситуация с предложением и динамика цен на рынках закупок представляют больший риск по сравнению с прошлым годом. В целом компания прогнозирует стабильный спрос на сельхозтехнику в наиболее важных регионах сбыта в 2022 финансовом году. Несмотря на эти неопределенности, CLAAS ожидает роста выручки и несколько более низких результатов по сравнению с прошлым годом.

Более подробную информацию и более захватывающие истории можно найти в годовом отчете.claas.com.

Главная | CLAAS Group —

В конце 2018 года компания CLAAS внедрила успешную технологию гусениц TERRA TRAC в кормоуборочном комбайне JAGUAR. JAGUAR TERRA TRAC, оптимизированный для требований этого сегмента машин с такими специальными функциями, как система защиты на разворотной полосе, сделал возможным широкий спектр применения кормоуборочного комбайна, оснащенного гусеничными гусеницами, которые уменьшают как уплотнение почвы, так и образование колеи. впервые распространен на уборку пастбищ, что обеспечивает оптимальную защиту травяного покрова.«Сам Гельмут Клаас стоял за инициативой по разработке гусеничных цепей TERRA TRAC для широкого спектра кормоуборочных комбайнов», — вспоминает Доминик Гроте, старший вице-президент по кормоуборочным комбайнам. «Цель состояла в том, чтобы предложить нашим клиентам машину, которая не только могла бы обеспечить высокое тяговое усилие и уменьшить уплотнение почвы при уборке кукурузы в сложных полевых условиях, но также могла бы использоваться для уборки пастбищ так же эффективно, как и традиционная колесная машина. обратите внимание, что положительные побочные эффекты, такие как плавность хода и устойчивость к сносу на боковых склонах, рассматриваются многими фермерами и подрядчиками как в равной степени решающие факторы.»

Широкий спектр преимуществ для клиентов

Компания CLAAS предлагает гусеничные тележки TERRA TRAC для двух моделей – JAGUAR 960 и JAGUAR 990 с максимальной мощностью соответственно 653 и 925 л.с. два центральных опорных катка выдвигаются вниз с помощью гидравлики, что значительно уменьшает длину контактной поверхности, так что гусеницы имеют значительно меньший контакт с землей при повороте. минимум.При уборке кукурузы в экстремальных условиях, например, в северной Германии или Дании, гусеницы препятствуют образованию колеи и обеспечивают максимальное тяговое усилие. Оснащенный гусеницами шириной 635 мм, JAGUAR имеет внешнюю ширину менее 2,99 м и поэтому может передвигаться по дорогам общего пользования, что идеально подходит для частых перемещений между полями.

Компактная ширина проезда по дорогам не так важна в США, крупнейшем рынке сбыта JAGUAR TERRA TRAC. «Для молочных заводов в восточной части США, где продается примерно две трети нашего импортного JAGUAR TT, технология TERRA TRAC является своего рода страховым полисом от грязи в сезон кукурузного силоса.Но и заказчики на юге и западе, собирающие урожай на полях с круговым орошением, ценят технологию TERRA TRAC», — говорит Доминик Гроте. JAGUAR TERRA TRAC не имеет себе равных по плавности хода при пересечении колеи с центральной поворотной осью или гребней ирригации». Северная Америка также является пунктом назначения сотого JAGUAR TERRA TRAC. Эта машина с серийным номером 49
0 будет использоваться на начальном этапе. для технического обучения во время JAGUAR EXPERT CAMP, запланированного на апрель.«Наша флагманская модель, JAGUAR 990 TT, составляет более 90 процентов машин TERRA TRAC», — объясняет Мэтт Джейнс, менеджер по продукции JAGUAR в CLAAS of America. «Когда вы собираете мелкозернистый фураж и кукурузу на силос на орошаемых полях в западных штатах, вы имеете дело с очень высокими урожаями, которые требуют соответственно высокой мощности двигателя, если вы собираетесь эффективно собирать урожай. Вот почему нам нужна модель 925. максимальная мощность JAGUAR 990 здесь».

Концепция машинного класса

В своем классе: подходящая машина для любых нужд

Обвязка имеет много аспектов, и это отражено в нашем предложении.Ассортимент нашего оборудования простирается от универсальных устройств с широким спектром применения до полностью автоматических высокопроизводительных машин, которые при необходимости могут быть интегрированы в любую линию автоматизации более высокого уровня.

В зависимости от вашей отрасли, ваших продуктов и требуемого уровня производительности мы предлагаем вам полуавтоматические, автоматические или полностью автоматические машины, все из которых имеют одну общую черту. Все они имеют одинаковое высочайшее качество Mosca, гарантирующее выдающиеся результаты обвязки и максимальную доступность.

Три класса – все высшего качества

В нашем ассортименте мы делим нашу продукцию на классы машин I, II и III. Все модели доступны на заводе-изготовителе в соответствии с требованиями CE. Каждый класс определяется степенью автоматизации и увеличением технических возможностей и производительности каждой машины.

Продукты Машины Класса I — это модели начального уровня, в первую очередь предназначенные для пользователей, которые не занимаются обвязкой, но зависят от высокой доступности в тот момент, когда им нужна машина.

Изделия Машинного Класса II могут быть как автоматическими, так и полностью автоматическими и адаптированы к потребностям пользователей, которые много обвязывают и полагаются на быстрые и надежные процессы.

Машины Класса III состоят исключительно из высококлассных моделей, которые являются полностью автоматическими с максимальной производительностью и уже соответствуют требованиям индустрии 4.0. Они полностью совместимы с сетью и при необходимости могут управляться из любого места с помощью компьютера или мобильного устройства.Это даже позволяет, например, дистанционно проводить техническое обслуживание в режиме онлайн из Вальдбрунна. Кроме того, состояние машины можно прочитать всего несколькими щелчками мыши, а обновления программного обеспечения доступны непосредственно через сеть. Просто и удобно, это дополнительная услуга, которую мы рады вам предложить.

Уникальная технология повышенной эффективности

Все изделия машинного класса II и III в стандартной комплектации оснащены нашей запатентованной Mosca ультразвуковой технологией SoniXs, которая является уникальной в обвязочной промышленности.Машины SoniXs не требуют времени на прогрев и поэтому работают особенно эффективно. Агрегат SoniXs потребляет энергию только в момент сварки лент с помощью высокочастотной вибрации. Благодаря низкой рабочей температуре не образуются лишние остатки, а это означает, что технология SoniX работает с особенно низким уровнем выбросов, высокой надежностью и устойчивостью. Охлаждение под давлением соединения делает сварной шов чрезвычайно прочным.

Эволюция обвязки – новое поколение машин

Начиная с машин класса II, наши клиенты также могут воспользоваться нашим принципом модульной конструкции и упрощенной траекторией ленты Standard 6.Ременную дорожку Standard 6 можно разобрать без инструментов и так же легко снова собрать за несколько шагов. Это значительно упрощает техническое обслуживание и очистку оборудования.

Модульный метод проектирования частично основан на нашей концепции функциональных общих компонентов, в которой стандартизированы важные основные компоненты серии EVOLUTION. К ним относятся, например, агрегат, дозатор, блок подачи, магазин для лент и направляющая рама для лент. Постоянное развитие этой концепции позволяет нам предоставлять нашим клиентам лучший сервис, потому что мы можем собирать все элементы особенно быстро и эффективно.Возможно, что еще более важно, это позволяет нам предлагать лучшее качество Mosca по привлекательным ценам.

Машинное обучение с помощью Python | Бесплатные курсы по науке о данных, искусственному интеллекту, облачным вычислениям, контейнерам, Kubernetes, блокчейну и многому другому.

Часто ли в ваших предсказаниях используются фразы «это точно», «да, вы можете на это положиться», «ответить неясно, попробуйте еще раз»? Освободите место на своей полке для своей волшебной восьмерки и воспользуйтесь этой возможностью, чтобы увидеть, как машинное обучение может быть полезным инструментом для прогнозирования будущих тенденций.Все, у кого чуть больше масла и синевы, умирают. Все признаки указывают на «да» как на показатель того, что вы получите пользу от этого опыта.

Об этом курсе

Этот курс «Машинное обучение с Python» посвящен основам машинного обучения с использованием доступного и хорошо известного языка программирования. Вы узнаете о контролируемом и неконтролируемом обучении, узнаете, как статистическое моделирование связано с машинным обучением, и сравните каждое из них.

Посмотрите на реальные примеры машинного обучения и на то, как оно влияет на общество так, как вы, возможно, не догадывались!

Исследуйте множество алгоритмов и моделей:

  • Популярные алгоритмы: классификация, регрессия, кластеризация и уменьшение размеров.
  • Популярные модели: Разделение обучения/тестирования, Среднеквадратичная ошибка и Случайные леса.
Приготовьтесь учиться больше, чем ваша машина!

Программа курса

Модуль 1 —  Контролируемое и неконтролируемое обучение

  • Машинное обучение против статистического моделирования
  • Контролируемое и неконтролируемое обучение
  • Классификация контролируемого обучения
Модуль 2 – Обучение под наблюдением I
  • Надежность случайных лесов
  • Преимущества и недостатки деревьев решений 

 

  Модуль 3 – Обучение под наблюдением II

  • Оценка модели: переоснащение и недооснащение
  • Понимание различных моделей оценки

  Модуль 4. Обучение без учителя

  • Кластеризация K-средних плюс преимущества и недостатки 
  • Иерархическая кластеризация плюс преимущества и недостатки 
  • Измерение расстояний между кластерами — кластеризация с одиночной связью 
  • Измерение расстояний между кластерами — алгоритмы иерархической кластеризации
  • Кластеризация на основе плотности
Модуль 5 — Уменьшение размерности и совместная фильтрация
  • Уменьшение размерности: извлечение и выбор элементов
  • Совместная фильтрация и ее проблемы

Предпосылки


Рекомендуемые навыки перед прохождением этого курса

  • Для этого курса вам необходимо выполнить лабораторную работу.Инструмент, который вы используете для практических занятий, называется Jupyter, и это один из самых популярных инструментов, используемых специалистами по данным. Если вы не знакомы с Jupyter, я бы порекомендовал вам пройти наш бесплатный практический курс по науке о данных с помощью инструментов с открытым исходным кодом.
  • Для этого практического лабораторного занятия необходимо, чтобы у вас были практические знания языка программирования Python, применимого к анализу данных. Если вы не чувствуете, что обладаете достаточными навыками анализа данных с помощью Python, я рекомендую пройти курсы «Анализ данных с помощью Python».

Персонал курса

Саид Агабозорги, доктор философии, старший специалист по данным в IBM с опытом разработки приложений корпоративного уровня, которые существенно расширяют возможности клиентов по превращению данных в практические знания. Он исследователь в области интеллектуального анализа данных и эксперт в разработке передовых аналитических методов, таких как машинное обучение и статистическое моделирование больших наборов данных.

 

Кевин Вонг

Кевин Вонг — технический разработчик учебных программ.Ему нравится разрабатывать курсы, посвященные обучению в области больших данных. Кевин обновляет курсы, чтобы они были совместимы с новейшими версиями программного обеспечения, воссоздает курсы по новой облачной среде и разрабатывает новые курсы, такие как «Введение в машинное обучение». -оп.

 

Даниэль Тран

Дэниел Тран (Daniel Tran) — разработчик технических учебных программ IBM в Торонто, Онтарио.Он разрабатывает курсы для повышения уровня образования клиентов, которые ищут знания в области больших данных. Он также переработал ранее разработанные курсы, обновив их, чтобы они были совместимы с новейшими версиями программного обеспечения, а также работал в авангарде воссоздания курсов в недавно разработанной облачной среде. Дэниел из Университета Альберты, где он закончил третий год традиционного кооператива компьютерной инженерии.

CS224W | Дом


Содержание

О чем этот курс?

Сложные данные могут быть представлены в виде графа отношений между объектами.Такие сети являются фундаментальным инструментом для моделирования социальных, технологических и биологических систем. Этот курс посвящен вычислительным, алгоритмическим задачам и задачам моделирования. специально для анализа массивных графов. Изучая базовую структуру графа и его особенности, учащиеся знакомятся с методами машинного обучения и инструментами интеллектуального анализа данных, способными раскрыть информацию о различных сетях.
Темы включают: обучение представлению и графовые нейронные сети; алгоритмы для всемирной паутины; рассуждения о графах знаний; максимизация влияния; выявление вспышек заболеваний, анализ социальных сетей.

Предыдущие предложения

Вы можете получить доступ к слайдам и отчетам о проектах предыдущих версий курса на наших веб-сайтах в архиве: CS224W: зима 2021 г. / CS224W: осень 2019 г. / CS224W: осень 2018 г. / CS224W: осень 2017 г. / CS224W: осень 2016 г. / CS224W: осень 2015 г. / CS224W: осень 2014 г. / CS224W: осень 2013 г. / CS224W: осень 2012 г. / CS224W: осень 2011 г. / CS224W: осень 2010 г.

Предпосылки

Студенты должны иметь следующую подготовку:

  • Знание основных принципов информатики, достаточное для написания достаточно нетривиальной компьютерной программы (например,г., рекомендуется CS107 или CS145 или эквивалент)
  • Знание основ теории вероятности (CS109 или Stat116 достаточно, но не обязательно)
  • Знакомство с основами линейной алгебры (любой из математики 51, математики 103, математики 113 или CS 205 будет гораздо больше, чем необходимо)

Занятия по чтению в первые недели занятий дадут обзор ожидаемого фона.

Материалы курса

Заметки и задания для чтения будут периодически размещаться на веб-сайте курса.В качестве дополнительного чтения рекомендуются следующие книги:

Нежное введение в несбалансированную классификацию

Последнее обновление: 14 января 2020 г.

Прогностическое моделирование классификации включает прогнозирование метки класса для данного наблюдения.

Проблема несбалансированной классификации — это пример проблемы классификации, в которой распределение примеров по известным классам смещено или искажено. Распределение может варьироваться от небольшого смещения до серьезного дисбаланса, когда есть один пример в классе меньшинства на сотни, тысячи или миллионы примеров в классе или классах большинства.

Несбалансированные классификации представляют собой проблему для прогнозного моделирования, поскольку большинство алгоритмов машинного обучения, используемых для классификации, были разработаны на основе предположения о равном количестве примеров для каждого класса. Это приводит к моделям с плохой прогностической эффективностью, особенно для меньшинства. Это проблема, потому что, как правило, класс меньшинства более важен, и поэтому проблема более чувствительна к ошибкам классификации для класса меньшинства, чем для класса большинства.

В этом руководстве вы познакомитесь с прогностическим моделированием несбалансированной классификации.

После завершения этого урока вы будете знать:

  • Несбалансированная классификация — это проблема классификации, когда в обучающем наборе данных имеется неравное распределение классов.
  • Дисбаланс в распределении классов может варьироваться, но серьезный дисбаланс сложнее смоделировать, и для него могут потребоваться специальные методы.
  • Многие реальные проблемы классификации имеют несбалансированное распределение классов, например обнаружение мошенничества, обнаружение спама и прогнозирование оттока.

Начните свой проект с моей новой книги «Несбалансированная классификация с Python», включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Начнем.

Нежное введение в несбалансированную классификацию
Фотография Джона Мейсона, некоторые права защищены.

Обзор учебника

Это руководство разделено на пять частей. они:

  1. Классификация прогнозного моделирования
  2. Несбалансированные проблемы классификации
  3. Причины дисбаланса классов
  4. Вызов несбалансированной классификации
  5. Примеры несбалансированной классификации

Классификация Прогнозное моделирование

Классификация — это проблема прогнозного моделирования, которая включает присвоение метки класса каждому наблюдению.

… модели классификации генерируют прогнозируемый класс, который представлен в виде дискретной категории. Для большинства практических приложений для принятия решения требуется предсказание дискретной категории.

— стр. 248, Прикладное прогнозное моделирование, 2013.

Каждый пример состоит как из наблюдений, так и из метки класса.

  • Пример : Наблюдение из домена ( вход ) и связанная метка класса ( выход ).

Например, мы можем собрать размеры цветка и классифицировать виды цветка (метка ) на основе измерений. Количество классов для задачи прогнозного моделирования обычно фиксируется, когда проблема сформулирована или описана, и, как правило, количество классов не меняется.

В качестве альтернативы мы можем выбрать прогнозирование вероятности принадлежности к классу вместо четкой метки класса.

Это позволяет прогностической модели разделять неопределенность в прогнозе по целому ряду параметров и позволяет пользователю интерпретировать результат в контексте проблемы.

Как и регрессионные модели, модели классификации производят прогноз с непрерывным значением, который обычно имеет форму вероятности (т. е. прогнозируемые значения принадлежности к классу для любой отдельной выборки находятся в диапазоне от 0 до 1, а их сумма равна 1).

— стр. 248, Прикладное прогнозное моделирование, 2013.

Например, учитывая размеры цветка ( наблюдение ), мы можем предсказать вероятность ( вероятность ) того, что цветок является примером каждого из двадцати различных видов цветов.

Количество классов для задачи прогнозного моделирования обычно фиксируется, когда проблема сформулирована или описана, и обычно количество классов не меняется.

Задача прогнозного моделирования с классификацией может иметь две метки класса. Это самый простой тип задачи классификации, который называется двухклассовой классификацией или бинарной классификацией. С другой стороны, задача может иметь более двух классов, например, три, 10 или даже сотни классов. Эти типы задач называются задачами многоклассовой классификации.

  • Задача двоичной классификации : Задача прогнозного моделирования классификации, в которой все примеры принадлежат к одному из двух классов.
  • Задача многоклассовой классификации : Задача прогнозного моделирования классификации, в которой все примеры принадлежат к одному из трех классов.

При работе над задачами прогнозного моделирования классификации мы должны собрать обучающий набор данных.

Набор обучающих данных — это ряд примеров из предметной области, которые включают как входные данные (например,грамм. измерения) и выходные данные (например, метка класса).

  • Набор обучающих данных : несколько примеров, собранных из предметной области, которые включают входные наблюдения и метки выходных классов.

В зависимости от сложности проблемы и типов моделей, которые мы можем использовать, нам могут потребоваться десятки, сотни, тысячи или даже миллионы примеров из предметной области, чтобы составить обучающий набор данных.

Набор обучающих данных используется для лучшего понимания входных данных, чтобы лучше подготовить их к моделированию.Он также используется для оценки набора различных алгоритмов моделирования. Он используется для настройки гиперпараметров выбранной модели. И, наконец, обучающий набор данных используется для обучения окончательной модели на всех доступных данных, которые мы можем использовать в будущем, чтобы делать прогнозы для новых примеров из проблемной области.

Теперь, когда мы знакомы с прогнозным моделированием классификации, давайте рассмотрим дисбаланс классов в обучающем наборе данных.

Хотите начать работу с классификацией дисбаланса?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с примером кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Несбалансированные проблемы классификации

Количество примеров, принадлежащих каждому классу, можно назвать распределением по классам.

Несбалансированная классификация относится к проблеме прогнозного моделирования классификации, когда количество примеров в обучающем наборе данных для каждой метки класса не сбалансировано.

То есть, когда распределение классов не является равным или близким к равному, а вместо этого является смещенным или асимметричным.

  • Несбалансированная классификация : Проблема прогнозного моделирования классификации, при которой распределение примеров по классам не равно.

Например, мы можем собирать измерения цветов и иметь 80 примеров одного вида цветов и 20 примеров второго вида цветов, и только эти примеры составляют наш обучающий набор данных.Это представляет собой пример несбалансированной проблемы классификации.

Дисбаланс возникает, когда доля одного или нескольких классов в обучающих данных очень мала по сравнению с другими классами.

— стр. 419, Прикладное прогнозное моделирование, 2013.

Мы называем эти типы проблем « несбалансированная классификация » вместо « несбалансированная классификация ». Несбалансированное относится к распределению классов, которое было сбалансированным и теперь более не сбалансированным, тогда как несбалансированное относится к распределению классов, которое по своей сути несбалансировано.

Существуют и другие менее общие названия, которые можно использовать для описания этих типов задач классификации, например:

  • Предсказание редких событий.
  • Предсказание экстремальных явлений.
  • Серьезный дисбаланс классов.

Несбалансированность задачи определяется распределением классов в конкретном обучающем наборе данных.

… дисбаланс классов должен определяться по отношению к конкретному набору данных или распределению. Поскольку метки классов необходимы для определения степени дисбаланса классов, дисбаланс классов обычно оценивается по отношению к распределению обучения.

— стр. 16, Несбалансированное обучение: основы, алгоритмы и приложения, 2013.

Несбалансированность классов в наборе данных принято описывать в терминах соотношения.

Например, проблема несбалансированной бинарной классификации с дисбалансом от 1 до 100 (1:100) означает, что на каждый пример в одном классе приходится 100 примеров в другом классе.

Еще один способ описать дисбаланс классов в наборе данных — суммировать распределение классов в процентах от набора обучающих данных.Например, задача несбалансированной мультиклассовой классификации может иметь 80 процентов примеров в первом классе, 18 процентов во втором классе и 2 процента в третьем классе.

Теперь, когда мы знакомы с определением проблемы несбалансированной классификации, давайте рассмотрим некоторые возможные причины того, почему классы могут быть несбалансированными.

Причины дисбаланса классов

Несбалансированность распределения классов в задаче прогностического моделирования с несбалансированной классификацией может быть вызвана многими причинами.

Возможно, есть две основные группы причин дисбаланса, которые мы можем захотеть рассмотреть; это выборка данных и свойства домена.

Возможно, дисбаланс в примерах по классам был вызван тем, как примеры были собраны или выбраны из предметной области. Это может быть связано с предвзятостью, возникшей при сборе данных, и ошибками, допущенными при сборе данных.

  • Смещенная выборка.
  • Ошибки измерения.

Например, возможно, примеры были собраны из узкого географического региона или периода времени, а распределение классов может быть совершенно другим или, возможно, даже собранным другим способом.

Возможно, при сборе наблюдений были допущены ошибки. Одним из типов ошибок могло быть применение неправильных меток классов ко многим примерам. С другой стороны, процессы или системы, из которых были собраны примеры, могли быть повреждены или повреждены, что вызвало дисбаланс.

Часто в случаях, когда дисбаланс вызван смещением выборки или ошибкой измерения, дисбаланс можно исправить с помощью усовершенствованных методов выборки и/или исправления ошибки измерения. Это связано с тем, что обучающий набор данных не является достоверным представлением рассматриваемой проблемной области.

Дисбаланс может быть свойством проблемного домена.

Например, естественное появление или присутствие одного класса может доминировать над другими классами. Это может быть связано с тем, что процесс, генерирующий наблюдения в одном классе, требует больше времени, затрат, вычислений или других ресурсов. Таким образом, часто невозможно или трудно просто собрать больше образцов из предметной области, чтобы улучшить распределение классов. Вместо этого требуется модель, чтобы узнать разницу между классами.

Теперь, когда мы знакомы с возможными причинами несбалансированности классов, давайте рассмотрим, почему проблемы с несбалансированной классификацией вызывают затруднения.

Оспаривание несбалансированной классификации

Несбалансированность распределения классов зависит от задачи.

Проблема классификации может быть немного искажена, например, если есть небольшой дисбаланс. С другой стороны, проблема классификации может иметь серьезный дисбаланс, когда могут быть сотни или тысячи примеров в одном классе и десятки примеров в другом классе для данного обучающего набора данных.

  • Небольшой дисбаланс . Проблема несбалансированной классификации, при которой распределение примеров в наборе обучающих данных незначительно неравномерно (например, 4:6).
  • Тяжелый дисбаланс . Проблема несбалансированной классификации, когда распределение примеров в обучающем наборе данных неравномерно (например, 1:100 или более).

Большинство современных работ по классовому дисбалансу концентрируются на коэффициентах дисбаланса в диапазоне от 1:4 до 1:100.[…] В реальных приложениях, таких как обнаружение мошенничества или химическая информатика, мы можем иметь дело с проблемами с коэффициентом дисбаланса в диапазоне от 1: 1000 до 1: 5000.

— Изучение несбалансированных данных — открытые вызовы и будущие направления, 2016 г.

Небольшой дисбаланс часто не вызывает беспокойства, и эту проблему часто можно рассматривать как обычную задачу прогнозного моделирования классификации. Серьезный дисбаланс классов может быть сложным для моделирования и может потребовать использования специализированных методов.

Любой набор данных с неравным распределением классов технически несбалансирован. Однако считается, что набор данных несбалансирован, когда существует значительная, а в некоторых случаях крайняя диспропорция между количеством примеров каждого класса проблемы.

— Страница 19, Изучение несбалансированных наборов данных, 2018 г.

Класс или классы с большим количеством примеров называются основными или мажоритарными классами, тогда как класс с небольшим количеством примеров (а обычно бывает только один) называется второстепенным или меньшинством.

  • Класс большинства : Класс (или классы) в задаче прогностического моделирования с несбалансированной классификацией, которая имеет множество примеров.
  • Класс меньшинства : Класс в задаче прогностического моделирования с несбалансированной классификацией, который имеет несколько примеров.

При работе с проблемой несбалансированной классификации наибольший интерес обычно представляет класс меньшинства. Это означает, что умение модели правильно предсказывать метку класса или вероятность для класса меньшинства важнее, чем класс или классы большинства.

Развитие обучения на несбалансированных данных было в основном мотивировано многочисленными реальными приложениями, в которых мы сталкиваемся с проблемой неравномерного представления данных. В таких случаях класс меньшинства обычно является более важным, и, следовательно, нам нужны методы для улучшения показателей его распознавания.

— Изучение несбалансированных данных — открытые вызовы и будущие направления, 2016 г.

Класс меньшинства труднее предсказать, потому что по определению существует несколько примеров этого класса.Это означает, что модели сложнее изучить характеристики примеров из этого класса и отличить примеры из этого класса от большинства классов (или классов).

Обилие примеров из класса (или классов) большинства может затопить класс меньшинства. Большинство алгоритмов машинного обучения для моделей прогнозирования классификации разрабатываются и демонстрируются на задачах, предполагающих равное распределение классов. Это означает, что наивное применение модели может сосредоточиться только на изучении характеристик множества наблюдений, пренебрегая примерами из класса меньшинства, который на самом деле представляет больший интерес и чьи предсказания более ценны.

… процесс обучения большинства алгоритмов классификации часто смещен в сторону примеров большинства классов, так что примеры меньшинства плохо моделируются в окончательной системе.

— Страница vii, Изучение несбалансированных наборов данных, 2018 г.

Несбалансированная классификация не « решена ».

В целом это остается открытой проблемой, и ее практически необходимо выявлять и решать конкретно для каждого обучающего набора данных.

Это верно даже перед лицом большего количества данных, так называемых « больших данных », больших моделей нейронных сетей, так называемых « глубокого обучения », и очень впечатляющих моделей, победивших в соревнованиях, так называемых «». xgboost .

Несмотря на интенсивную работу над несбалансированным обучением за последние два десятилетия, в существующих методах все еще есть много недостатков и проблем, которые еще предстоит решить должным образом.

— Изучение несбалансированных данных — открытые вызовы и будущие направления, 2016 г.

Теперь, когда мы знакомы с проблемой несбалансированной классификации, давайте рассмотрим несколько распространенных примеров.

Примеры несбалансированной классификации

Многие задачи прогнозного моделирования с классификацией, которые нас интересуют решить на практике, несбалансированы.

Удивительно, что несбалансированная классификация не привлекает больше внимания, чем она.

Несбалансированное обучение не только создает серьезные новые проблемы для сообщества исследователей данных, но также поднимает множество критических вопросов в реальных приложениях, интенсивно использующих данные, от гражданских приложений, таких как анализ финансовых и биомедицинских данных, до приложений, связанных с безопасностью и обороной, таких как как наблюдение и анализ военных данных.

— Страница 2, Несбалансированное обучение: основы, алгоритмы и приложения, 2013 г.

Ниже приведен список из десяти примеров проблемных областей, в которых распределение примеров по классам изначально несбалансировано.

Многие проблемы классификации могут иметь серьезный дисбаланс в распределении классов; тем не менее, рассмотрение общих проблемных областей, несбалансированных по своей природе, сделает идеи и вызовы классового дисбаланса конкретными.

  • Обнаружение мошенничества.
  • Претензия Прогноз
  • Прогноз по умолчанию.
  • Прогноз оттока.
  • Обнаружение спама.
  • Обнаружение аномалии.
  • Обнаружение выбросов.
  • Обнаружение вторжения
  • Прогноз конверсии.

Список примеров проливает свет на природу прогнозного моделирования несбалансированной классификации.

Каждая из этих проблемных областей представляет собой целую область исследований, в которой конкретные проблемы из каждой области могут быть сформулированы и исследованы как прогностическое моделирование с несбалансированной классификацией. Это подчеркивает междисциплинарный характер несбалансированной классификации классов и то, почему специалисту по машинному обучению так важно знать о проблеме и уметь ее решать.

Дисбаланс может присутствовать в любом наборе данных или приложении, поэтому специалист-практик должен знать о последствиях моделирования данных такого типа.

— стр. 419, Прикладное прогнозное моделирование, 2013.

Обратите внимание, что большинство, если не все примеры, вероятно, являются проблемами бинарной классификации. Заметьте также, что примеры из класса меньшинства редки, экстремальны, ненормальны или в чем-то необычны.

Также обратите внимание, что многие домены описываются как « обнаружение », подчеркивая желание обнаружить класс меньшинства среди многочисленных примеров класса большинства.

Теперь у нас есть надежный обзор прогнозного моделирования несбалансированной классификации.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Учебники

Книги

Бумаги

Артикул

Резюме

В этом руководстве вы обнаружили прогнозное моделирование с несбалансированной классификацией.

В частности, вы узнали:

  • Несбалансированная классификация — это проблема классификации, когда в обучающем наборе данных имеется неравное распределение классов.
  • Дисбаланс в распределении классов может варьироваться, но серьезный дисбаланс сложнее смоделировать, и для него могут потребоваться специальные методы.
  • Многие реальные проблемы классификации имеют несбалансированное распределение классов, например обнаружение мошенничества, обнаружение спама и прогнозирование оттока.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разберитесь с несбалансированной классификацией!

Разработка несбалансированных моделей обучения за считанные минуты

…. всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Несбалансированная классификация с помощью Python

Это обеспечивает

1 учебные пособия по самостоятельным исследованиям и . Случайные проекты и на:
Метрики производительности , Спогима без прикоров , Smote , Пороговое значение , Калибровка вероятности , Алгоритмы
и многое другое…

Использование несбалансированных методов классификации в ваших проектах машинного обучения

Посмотреть, что внутри

Использование классов для машинного обучения | Садрак Пьер, Ph.D.

Использование объектно-ориентированного программирования для построения моделей

Фото Clem Onojeghuo на Pexels

Классы — удобный способ объединения данных и функциональности. Модульность классов обеспечивает эффективное устранение неполадок, повторное использование кода и решение проблем. Например, если ваш код сломается, вы сможете указать на конкретный класс или метод класса, не просматривая много остального кода. Из-за этих факторов разработка моделей естественным образом поддается методам объектно-ориентированного программирования.

В этом посте мы обсудим, как мы можем использовать объектно-ориентированное программирование для чтения данных, разделения данных для обучения, подгонки моделей и создания прогнозов. Мы будем использовать данные о погоде, которые можно найти здесь.

Прежде чем мы начнем, давайте импортируем pandas:

 import pandas as pd 

Теперь давайте определим класс с именем Model:

 class Model: 
def __init__(self, datafile = "weatherHistory.csv"):
self. df = pd.read_csv(datafile)

Класс будет иметь функцию __init__, также называемую конструктором, которая позволяет нам инициализировать данные при создании нового экземпляра этого класса.Мы можем определить новую переменную ‘model_instance’ как объект (экземпляр класса Model):

 if __name__ == '__main__': 
model_instance = Model()

Мы должны иметь доступ к фрейму данных через объект «model_instance». Давайте вызовем фрейм данных и напечатаем первые пять строк данных:

 if __name__ == '__main__': 
model_instance= Model()
print(model_instance.df.head())

Выглядит хорошо.

Следующее, что мы можем сделать, это определить объект линейной регрессии в функции инициализации.Это не следует путать с «model_instance», который является экземпляром нашего пользовательского класса «Модель»:

 class Model: 
def __init__(self, datafile = «weatherHistory.csv»):
self.df = pd. read_csv(datafile)
self.linear_reg = LinearRegression()

Опять же, стоит отметить, что LinearRegression является отдельным классом от нашего пользовательского класса «Модель» и находится в строке кода:

 self.linear_reg = LinearRegression() 

мы определяем экземпляр класса LinearRegression.

Теперь давайте удостоверимся, что у нас есть доступ к нашему объекту линейной регрессии:

 if __name__ == '__main__': 
model_instance = Model()
print(model_instance.linear_reg)

Следующее, что мы можем сделать, это определить метод это позволяет нам разделить наши данные для обучения и тестирования. Функция примет параметр test_size, который позволит нам указать размер обучения и тестирования.

Во-первых, давайте импортируем метод «train_test_split» из «sklearn», а также «NumPy»:

 из sklearn.model_selection import train_test_split 
import numpy as np

Мы построим модель линейной регрессии, которую будем использовать для прогнозирования температуры. Для простоты давайте использовать «Влажность» и «Давление (миллибары)» в качестве входных данных и «Температура» в качестве выходных данных. Мы определяем наш метод разделения следующим образом:

 def split(self, test_size): 
X = np.array(self.df[['Влажность', 'Давление (миллибары)']])
y = np.array( self.df['Температура (C)'])
self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = train_test_split(X, y, test_size = test_size, random_state = 42)

Далее, давайте напечатаем ‘X_train’ и ‘y_train’ для проверки:

 if __name__ == '__main__': 
model_instance = Model ()
model_instance.split(0.2)
print(model_instance.X_train)
print(model_instance.y_train)

Теперь мы определим функцию «подгонки» для нашей модели линейной регрессии:

 def fit(self): 
self .model = self.linear_reg.fit(self.X_train, self.y_train)

Мы также определим функцию «предсказания»:

 def predict(self): 
result = self.linear_reg.predict(self.X_test)
return result

Теперь давайте напечатаем наши тестовые прогнозы, где тест size составляет 20% данных:

 if __name__ == '__main__': 
model_instance = Model()
model_instance.split(0.2)
model_instance.fit()
print(model_instance.predict())

Мы можем также вывести производительность модели:

, если __name__ == '__main__': 
model_instance = Model()
model_instance.split(0.2)
model_instance.fit()
print("Точность: ", model_instance.model.score(model_instance.X_test, model_instance.y_test))

Мы также можем передать параметр input_value в наш метод прогнозирования, который позволит нам делать из выборки прогнозы. Если «Нет», то прогнозы будут сделаны на тестовом входе. В противном случае прогнозы будут сделаны для «входного_значения»:

 def прогноз(сам, входное_значение): 
, если входное_значение == Нет:
результат = самостоятельный.linear_reg.predict(self.X_test)
else:
result = self.linear_reg.predict(np.array([input_value]))
return result

Давайте вызовем прогнозирование с некоторыми входными данными теста вне выборки:

 if __name__ = = '__main__': 
model_instance = Model()
model_instance.split(0.2)
model_instance.fit()
print(model_instance.predict([.9, 1000]))

Мы также можем определить модель регрессии случайного леса объект в качестве поля модели и запустите наш скрипт:

 class Model: 
def __init__(self, datafile = "weatherHistory.csv"):
self.df = pd.read_csv(файл данных)
self.linear_reg = LinearRegression()
self.random_forest = RandomForestRegressor()
def split(self, test_size):
X = np.array(self.df [['Влажность', 'Давление (миллибары)']])
y = np.array(self.df['Температура (C)'])
self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = train_test_split(X, y, test_size = test_size, random_state = 42)

def fit(self):
self.model = self.random_forest.fit(self.X_train, self.y_train)

def предсказание(self, input_value) :
если input_value == None:
результат = self.random_forest.fit(self.X_test)
еще:
result = self.random_forest.fit(np.array([input_values]))
возвращаемый результат


if __name__ == '__main__':
model_instance = Model()
model_instance .split(0.2)
model_instance.fit()
print("Точность: ", model_instance.model.score(model_instance.X_test, model_instance.y_test))

Вы можете легко изменить код для построения моделей регрессии опорных векторов, ‘ модели xgboost и многое другое. Мы можем дополнительно обобщить наш класс, передав параметр конструктору, который при указании выбирает из списка возможных моделей.

Логика может выглядеть примерно так:

 class Model: 
def __init__(self, datafile = "weatherHistory.csv", model_type = None):
self.df = pd.read_csv(datafile) if model_type == 'rf ':
self.user_defined_model = RandomForestRegressor()
else:
self.user_defined_model = LinearRegression()

И ваши методы ‘fit’ и ‘predict’ изменены:

 def fit(self): 
self.model = self .user_defined_model.fit(self.X_train, self.y_train)

def предсказание (я, input_value):
, если input_value == None:
результат = self.user_defined_model.fit (self.X_test)
еще:
результат = self.user_defined_model.fit (np.array ([input_values] ))
возвращаем результат

И выполняем следующим образом:

 if __name__ == '__main__': 
model_instance = Model(model_type = 'rf')
model_instance.split(0.2)
model_instance.fit()
print ("Точность: ", model_instance.model.score(model_instance.X_test, model_instance.y_test))

И если мы передаем ‘None’, мы получаем:

 if __name__ == '__main__': 
model_instance = Model(model_type = None)
model_instance.split(0.2)
model_instance.fit( )
print("Точность: ", model_instance.model.score(model_instance.X_test, model_instance.y_test))

На этом я остановлюсь, но рекомендую добавить дополнительные объекты модели. Некоторые интересные примеры, которые вы можете попробовать, — это машины опорных векторов, регрессионные модели «xgboost» и регрессионные модели «lightgbm».Также может быть полезно добавить вспомогательные методы, которые генерируют сводную статистику, такую ​​как среднее значение и стандартное отклонение, для любого из числовых столбцов. Вы также можете определить методы, которые помогут вам выбрать объекты, вычислив статистику, такую ​​​​как корреляция.

Напомним, что в этом посте я обсуждал, как создавать модели машинного обучения в рамках объектно-ориентированного программирования. Эта структура полезна для устранения неполадок, решения проблем, сбора полей, сбора методов и многого другого.