Рейтинг лучших автомобилей D-класса (среднего класса) 2022 года

Автомобиль D-класса представляет собой полноразмерный седан, позиционирующийся в качестве просторного семейного автомобиля. Исходя из этого определения, он должен быть достаточно большим, чтобы вместить, кроме водителя, четырёх членов семьи, обладать багажником объёмом от 400 л и колёсной базой около 2,7 м.

В 2022 году авторынок может представить обширный выбор авто D-класса на любой выбор, с лучшими из которых мы предлагаем ознакомиться в нашем рейтинге.

Что такое автомобили Д-касса

Автомобили класса Д – среднеразмерные седаны, универсалы и хэтчбеки длиной от 4,6 до 4,85 м. Они отличаются высоким уровнем комфорта, просторным салоном и багажным отделением. Современные машины ещё и оснащены продвинутой мультимедийной системой, сенсорными экранами и другими преимуществами автомобилей среднего класса. Некоторые модели едва не дотягивают до бизнес- или премиум-класса и даже могут конкурировать с некоторыми престижными автомобилями.

Особенностью таких автомобилей является и мощный двигатель с механической или автоматической коробкой передач. Кроме того, в лучших традициях 20-х годов XXI века, сделан упор на сохранении экономичности эксплуатации авто, которое должно оставаться не «роскошью, а средством передвижения».

Звук

Усилитель выдает очень свободное красивое звучание с превосходной детализацией, богатыми тембрами и длинными естественными послезвучиями живых инструментов. Сцена выстраивается максимально точно и масштабно, с достоверной передачей пропорций и местоположения виртуальных источников звука в пространстве. Все вполне соответствует представлениям о том, как должен играть хороший усилитель категории High End. Никакой синтетики, жесткости или «дискретности», которую в звучании класса D обнаруживают некоторые адепты старой школы, не наблюдается. Напротив, Marantz PM-KI RUBY успешно сочетает лучшие объективные характеристики с фирменной утонченной и легкой подачей музыкального материала.

Это типично «марантцовское» звучание проявляется, в первую очередь, в излишней интеллигентности при воспроизведении металла и тяжелого рока. В то же время классика любых составов, джаз и вокал звучат очень живо и натурально. Весьма похожий, возможно, даже чуть более красивый и приторный характер звучания проявляли усилители Marantz прошлых лет, работающие в классе АВ, что позволяет сделать вывод о нейтральном характере звучания усилителей мощности класса D.

Подключение к усилителю Marantz PM-KI RUBY акустики разной мощности, с разной чувствительностью и разным импедансом дало вполне ожидаемый результат: отсутствие какой либо выраженной реакции на изменение этих параметров. С любой стереопарой усилитель справлялся одинаково уверенно.

Даже на самой сложной нагрузке и на высокой громкости на удивление стабильно воспроизводились нижние ноты контрабаса — они звучали абсолютно четко, без гула, с натуральной передачей ощущения вибрирующей струны и откликающейся на эту вибрацию деки инструмента. Одним словом, все происходило ровно так, как и должно происходить с усилителем, имеющим заявленное сочетание мощности и коэффициента демпфирования.

Топ-10 лучших автомобилей D-класса

Согласно отзывам специалистов и опытных водителей, в десятку лучших автомобилей D-класса вошли следующие модели:

1. Honda Accord.
2. Mazda 6.
3. Subaru Legacy 6.
4. Hyundai Sonata.
5. Genesis G70.
6. Volkswagen Arteon.
7. Skoda Superb.
8. Kia Optima.
9. Skoda Octavia.
10. Jaguar XE.

Каждая из этих моделей отличается современным техническим оснащением, высоким качеством сборки и получает миллионы положительных отзывов по всему миру. Рассмотрим особенности каждого авто в отдельности далее.

Honda Accord

Honda Accord оснащается ультрасовременной сенсорной мультимедиа с 8-дюймовым экраном и поддержкой Apple CarPlay и Android Auto. В более сложных комплектациях EX-L и Touring интегрирована система беспроводного подключения смартфона. Среди дополнительных «фишек» выделяют также напоминание о не пристёгнутых ремнями пассажирах на заднем диване, «умный» парктроник и систему удержания автомобиля на полосе движения.

Так, 1,5- и 2,0-литровые двигатели (195 и 255 л. с.) стали более совершенными, быстрее откликаются на нажатие педали газа. Также на рынок планируется выпустить гибридный мотор с большим запасом хода, но сколько конкретно будет способен пройти автомобиль на электричестве, пока неизвестно.

Mazda 6

Находясь на втором месте в нашем рейтинге автомобилей D-класса, Mazda 6 получила признание благодаря стильному экстерьеру и мощным силовым агрегатам в разных комплектациях. Этот «японец» выпускается в нынешнем поколении с 2012 года и до сегодняшнего дня считается одной из самых продаваемых и лучших машин класса D. Его ценят за стильный салон в дорогом оформлении с эргономичными креслами для водителя и пассажиров, а также 2,5-литровый турбомотор (231 л. с.) с 6-ступенчатой АКПП.

Subaru Legacy 6

Пятиместный Subaru Legacy 6 в современной интерпретации появился на российском рынке только в 2022 году и практически сразу завоевал звание одного из лучших авто класса D. Агрессивный дизайн интерьера с нотками спортивности делают машину идеальной для современного водителя с высокими требованиями. Высота клиренса 150 мм делает его если и не идеальным для отечественных дорог, то надёжно защищающим от глубоких ям и других неровностей, встречающихся на дороге. Всё-таки это городское авто, не предназначенное для поездок по бездорожью.

Hyundai Sonata

Hyundai Sonata – одна из лучших корейских машин класса D, достойная внимания каждого автолюбителя, ценящего современность и безопасность. Двухлитровый движок этого «стального коня» с мощностью 150 л. с. или 2,5, л, выдающий 180 л. с. – основная причина, почему многие водители выбирают именно этот автомобиль. Если ещё и к общим достоинствам прибавить стильный внешний вид авто, а также продвинутую медиа-систему, то эта машина для владельца становится больше, чем просто средством передвижения.

Genesis G70

Genesis G70 – стильный «китаец», который вошёл в топ-10 авто D-класса, хотя и мог бы посоревноваться со многими «премиумами». Красивый внешний вид дополнен стильным интерьером с богатой отделкой, а также мощностью двухлитрового силового агрегата модели (187 л. с.). Для авто за такие деньги – очень даже неплохой показатель, учитывая, что в других моделях за такие же характеристики придётся доплатить просто за известный бренд.

Volkswagen Arteon

Модель Volkswagen Arteon – одно из самых интересных авто D-класса нашего топ-10. Этот «немец» представляет собой 5-дверный лифтбек с модным футуристичным дизайном экстерьера, просторным багажником (от 563 л, до 1557 л при разложенных сидениях) и современной мультимедиа с экранами приборной панели 6,2 и 9,2 дюймов.

Для современного городского жителя автомобиль просто идеален, если ещё и добавить, что немцы, как всегда, постарались над отделкой салона, выполнив его в стиле «дорого-богато». Под капотом у «зверя» спрятан 2-литровый бензиновый движок, мощностью 280 л. с. или ненамного уступающий ему «дизелёк» мощностью 240 л. с. с роботизированной КПП. Особенно радует расход – модель на бензине потребляет 7,3 л/100 км городском режиме, а с дизелем – 5,9 л/100 км.

Skoda Superb

Skoda Superb – один из самых надёжных автомобилей D-класса на новой модульной платформе MQB, которая также используется для таких моделей, как Octavia, а ещё Volkswagen Golf и Passat. Лаконичный салон не лишён ноток классической роскоши и привлекает строгими линиями. Особенно удивляет багажник с сенсорным электроприводом – целых 675 л для автомобиля почти представительского класса. При разложенных сидениях он становится 1760 л, позволяя перевезти хоть целую квартиру.

По движку всё скромно: в базовой версии доступен 1,4-литровый бензиновый турбомотор (125-150 л. с.) или 1,8-литровый (180 л. с.). В более «модной» комплектации можно рассчитывать на агрегат 2,0 л (220 л. с.) с расходом 7,8 л/100 км в городском цикле, а по трассе – 5,3 л/100 км. Наиболее экономичным вариантом стала комплектация движком 1,6 л (120 л. с.) со средним расходом 4,1 л/100 км. Дополнительно можно приобрести дизельную версию с мотором 2,0 л (150 — 190 л. с.) с таким же расходом.

Kia Optima

«Кореец» Kia Optima – один из самых хороших автомобилей D-класса и прямой конкурент таким моделям, как Ford Mondeo, Volkswagen Passat, Audi A4, Hyundai Sonata и Subaru Outback. Это седан четвёртого поколения, который был представлен миру ещё в 2015 году и до сегодняшнего дня является одной из самых продаваемых машин в мире. Модель ценят за стильный внешний вид и лаконичный интерьер, выполненный в современной минималистичной тематике. Автомобиль в разных комплектациях оснащён двумя типами двигателей: дизельным 1,7 л CRDi (141 л. с.) и бензиновым 2 л CVVL (163 л. с.). Также доступны 6-ступенчатая МКПП или робот.

Skoda Octavia

Многие автолюбители и специалисты спорят, к какому классу принадлежит Skoda Octavia: C или D. По одной версии этот автомобиль представляет собой полноценный C-класс, по другой – D, но на самом деле просторный седан совмещает в себе элементы лифтбека и универсала. В разных комплектациях модель доступна с передним или полным приводом и множеством других функций, доступных в авто бизнес- и премиум-класса.

Всего на выбор доступны автомобили с бензиновыми и дизельными движками, объёмом 1/1,4 и 2 л (10-204 л. с.) с 6-ступенчатой МКПП или 7-диапазонной автоматикой. При этом расход оказывается не более 5,2-6,1 л на 100 км у бензиновых авто и 4,3-5,4 л на 100 км в смешанном цикле.

Jaguar XE

Jaguar XE – среднеразмерный седан в алюминиевом кузове, изготавливаемый на заводах в Великобритании, Китае и Индии. На российском рынке представлены дизельные и бензиновые 2-литровые турбомоторы, а также бензиновым компрессорным движком V6 3.0 (380 л. с.). В самой простой комплектации доступны 6-ступечатая МКПП или 8-ступечатая АКПП.

Минусы

Обладая совершенно убийственными преимуществами, класс D не завоевал рынок Hi-Fi целиком и полностью лишь потому, что имеет свои слабые места, которые для многих ценителей качественного звука выглядят куда более значительными, нежели энергоэффективность. Наличие в схеме высокочастотного генератора само по себе является потенциальным источником электромагнитных помех, негативно влияющих на звучание самого усилителя и на работу соседствующих с ним компонентов звукового тракта.

Неподготовленный слушатель, возможно, не заметит данного эффекта или не придаст ему значения, но в индустрии Hi-Fi и High End, когда всякая мелочь имеет значение, такое соседство не приветствуется и вынуждает инженеров совершенствовать фильтрующие схемы и идти на прочие ухищрения, чтобы исключить влияние вредоносного СВЧ-генератора несущей частоты на воспроизводимый аудиосигнал.

Высокий КПД усилителей класса D стал причиной одной специфической особенности: высокой зависимости качества и характера звучания от блока питания. Если производитель решит использовать импульсный источник питания и не озаботится достаточным количеством фильтрующих схем, часть шумов обязательно проникнет в колонки и подпортит впечатление от звучания. Плохой блок питания, конечно, и классу АВ на пользу не пойдет, но именно в классе D эта проблема проявляется наиболее остро.

Показатели продаж в Европе [ править ]

2018 Оценка	Делать	Модель	Продажи 2014 г.	2015 продажи	Продажи 2016	Продажи 2017	Продажи 2018	% изменение (2017–2018 гг.)
1	Фольксваген	Пассат	153 677	226 127	206 813	183 288	154 074	–16
2	Мерседес Бенц	C-Класс	176 038	176 915	150 995	–15
3	Audi	A4 / S4 / RS4	162 655	146 006	112 484	–23
4	BMW	3 серии	144 561	129 053	106 991	–17
5	Škoda	Превосходно	46 149	50 533	85 879	81 410	74 697	–8
6	Опель / Воксхолл	Знаки отличия	92 694	88 544	73 161	72 347	67 424	–7
7	BMW	4 серии	67 983	64 710	52 248	–19
8	Audi	A5 / S5 / RS5	43 686	61 619	49 799	–19
9	Форд	Mondeo	45 405	79 673	70 900	56 173	49 596	–12
10	Вольво	S60 / V60	53 268	45 335	46 945	+4
11	Фольксваген	Артеон	0	9 798	21 495	+119
12	Mazda	Mazda6	31 032	30 519	29 226	23 090	23 090	–10
13	Renault	Талисман	—	1824	34 344	32 163	19 784	–38
14	Toyota	Avensis	28 972	33 197	34 998	25 319	17 277	–32
15	Альфа-Ромео	Джулия	10 475	24 679	17075	–31
16	Kia	Оптима	3 409	3 263	9 515	16,152	14 404	–11
17	Пежо	508	41,797	43 301	37 104	22 842	13 378	–41
18	Ягуар	XE	24 461	18 999	10 877	–43
19	Hyundai	i40	25 016	25 045	20 253	15 251	9 144	–40
20	Subaru	Наследие / Outback	6 415	10 806	8 242	7 016	7 460	+6
21 год	Лексус	ЯВЛЯЕТСЯ	6 234	5649	5 413	–4
22	Kia	Жало	0	1,143	3 820	+234
23	Citroën	DS5	9 130	5738	2 720	–53
24	Subaru	Леворг	—	2,437	4 689	2 865	1,748	–39
25	Infiniti	Q50	2 698	1,777	1,471	–17
26	Лексус	RC	1815	1,390	1,334	–4
27	Фольксваген	CC	6 750	712	424	–40
28	Infiniti	Q60	99	507	368	–27
29	Citroën	C5	18 064	13 480	9 464	4939	151	–97
30	Honda	Согласие	3 499	1 918	49	16	21 год	+31
31 год	Chevrolet	Малибу	334	6	6	1	4	+300
источник : [6] [7]

Самые ликвидные в 2022 году автомобили в РФ

При покупке автомобиля покупатели смотрят на цены, технические характеристики, различные фишки. Но мало кто задумывается о том, сколько будет стоить его машина через несколько лет. Ведь производители постоянно модифицируют существующие модели, выпускают новые авто, расширяют список опций. И водителям хочется получить новый опыт, испытать новые ощущения, повысить степень комфорта. 

А что делать со старым транспортным средством? Обычно это продажа. Но будет ли сделка выгодной или придётся отдавать машину за бесценок, зависит от множества факторов.

Давайте оценим ликвидность машин в России в настоящее время и составим перечень транспортных средств, которые не только не потеряли в цене, но даже стали стоить дороже.

Что вызвало рост стоимости машин с пробегом

Автомобильный рынок в 2022 году претерпел сильные изменения. Из-за санкций какие-то автопроизводители перестали завозить транспортные средства на территорию РФ, какие-то бренды приостановили работу. Другие же, наоборот, увеличили в России в весенний период своё присутствие (например, китайские бренды) или внесли изменения в транспортные маршруты и продолжили поставки комплектующих для сборки новых машин.

 

Это привело к тому, что новые автомобили сильно подорожали, примерно на 15–35%. Что существенно ударило по кошельку потенциальных покупателей в России. Ведь стоимость некоторых транспортных средств перевысила порог в 5–10 млн р. На этом фоне вторичный рынок ощутил всплеск продаж, хотя и там взлетели цены. И те авто, которые ещё пару месяцев назад можно было продать на 5–10% ниже трёхлетней стоимости, вдруг резко подскочили в цене.

Как оценивалась ликвидность

Под этим понятием определяется возможность быстро продать машину без потери рыночной стоимости. За базовую (основу, отправную) точку брали стоимость автомобиля в 2019 году. Для сравнения с изменением стоимости рассматривали цены в 2021 году в России. Оценка результатов — остаточная стоимость в процентах. 

Выборку производили по машинам 39 марок, которые присутствуют на российском рынке. Среди них рассматривали 196 моделей.

Какие марки считаются самыми ликвидными

По данным исследования, которое провело агентство «Автостат-Инфо» и аналитический проект «Правильная цена», наибольшую ликвидность показали трёхлетние автомобили Volkswagen и Toyota. Их выгодно перепродавать в России, так как можно выручить на 13% больше, чем в 2019 году.

На основании проведённого исследования можно сделать вывод, что остаточная стоимость в 2022 году превышает цену производства 2019 года на 10–25% в зависимости от марки машины.

Рассмотрим наиболее ликвидные авто по ценовым сегментам (доступности для потребителя).

Массовый сегмент

В нём предусмотрено деление на несколько классов в зависимости от габаритных размеров, стоимости и мощности машин:

• В классе B ликвидность сохранили Volkswagen Polo, Hyundai Solaris, Kia Rio.

• В классе «гольф» лучшие результаты оказались у Skoda Rapid, Mazda 3, Kia Ceed.

• В среднем классе (D) победителями стали Ford Mondeo, Mazda 6 и Subaru Legacy.

• В бизнес-классе (E) перепродавать выгоднее Toyota Camry, Skoda Superb и Kia Optima.

• Компактные кроссоверы представлены моделями японского производства — Toyota RAV4, Suzuki Jimny, Mitsubishi ASX.

• Среди внедорожников средних размеров показали ликвидность — Mitsubishi Pajero, Volkswagen Teramont, Toyota Land Cruiser 200.

• Выгоднее перепродать полноразмерные внедорожники — Toyota Land Cruiser 200, Mitsubishi Pajero, Volkswagen Teramont.

• К последнему классу относятся пикапы, такие как Volkswagen Amarok, Toyota Hilux, Mitsubishi L200.

Эти транспортные средства можно продать в России с выгодой, вернув не только затраченные средства, но и получив прибыль относительно потраченной при их покупке цены.

Премиальный сегмент

Среди дорогих машин также представлены несколько производителей. Но наиболее выгодным для перепродажи оказался внедорожник Mercedes-Benz G-Class 2018 года производства.

Его ликвидность выросла более чем на 20%. А вот хэтчбек Mini Cooper добавил к стоимости всего около 15%. В итоге распределение оказалось следующим:

• Класс В представлен такими машинами, как Mini Cooper, Mini Cooper Clubman и Mini Cooper Countryman.

• Наиболее ликвидными в гольф-классе оказались Mercedes-Benz A-Class, BMW 1-Series и Volvo V40 Cross Country.

• Представители среднего класса — Volvo V60 Cross Country, Audi A4 и Jaguar XE.

• Бизнес-класс представлен Volvo V90 Cross Country, Genesis G70 и Mercedes-Benz CLS.

• Перепродать транспортные средства в E-классе (машины представительского типа) выгоднее для марок Porsche Panamera, Volvo S90 и Audi A8.

Не обошлось и без внедорожников. Получить максимальную прибыль в России можно за трёхлетние Range Rover Evoque, Lexus NX и Porsche Macan. Из более крупных представителей лучшими оказались Mercedes-Benz G-Class, Porsche Cayenne и Audi Q8. А вот к полноразмерным внедорожникам максимальной ликвидности отнесли Lexus LX, Audi Q7 и Land Rover Range Rover.

Авто — выгодное вложение или нет

На фоне современных реалий меняются ценности и приоритеты. Если раньше выгодно было вкладывать деньги в недвижимость, так как она не теряла своей ликвидности. То сейчас на рынок выходит новый игрок — премиальные машины. За счёт вводимых санкций, приостановок производств, снижения поставок комплектующих востребованность к надёжным транспортным средствам возрастает. И именно такие автомобили останутся в будущем на рынке.

Конечно, есть небольшой риск, что в скором времени авторынок пополнится новинками, появятся машины с большим набором опций или станут востребованы транспортные средства другого типа. Но сейчас в выигрыше оказались водители, перечисленных выше транспортных средств. Их вложение в машины оказалось удачным.

При условии, что машины не попадали в аварии, проходили своевременно ТО с заменой комплектующих. Но предугадать, какие автомобили останутся востребованы через год или два, сложно. Поэтому такое вложение — всё равно большой риск для владельца.

Сервис и услуги

Классификация классов персонажей в Dungeons & Dragons с помощью машинного обучения | by Dan Quach

Photo by Clint Bustrillos on Unsplash

Пару месяцев назад друг пригласил меня присоединиться к нему в онлайн-кампании Dungeons and Dragons. Несмотря на мою респектабельную репутацию ботаника, я никогда не играл в DnD. Не то чтобы я был против, на самом деле это звучало весело, и мне нравилось, что это поощряло сотрудничество и сообразительность. Возможно, это могло бы предотвратить однообразие, в которое моя жизнь превратилась из-за написания диссертации в одиночном COVID-19.заключение.

Я собрал персонажа, которым, по моему мнению, было бы интересно играть — вариант чернокнижника с шестигранным клинком аазимара . Я не слишком стремился читать многочисленные священные фолианты, подробно документирующие игровые элементы для оптимизации моего чернокнижника, но мои новые соотечественники из DnD мягко подтолкнули меня в правильном направлении, чтобы выделить наибольшее количество характеристик для Харизмы (увы, у меня есть реальная харизма потного носка, чтобы отдать должное ролевой игре.)

Делая это, я начал размышлять: насколько хорошо сбалансирован реальный геймплей? Все ли оптимизации просто приводят к одному и тому же фундаментальному билду персонажа? Или я могу вывести класс персонажа на основе ограниченного подмножества информации о персонаже?

Чтобы построить классификатор и ответить на этот вопрос, мне понадобился набор данных символов DnD. Я нашел один, скомпилированный B. Ogan Mancarci, доступный на его Github. Он содержит более 7900 записей символов, отправленных пользователями через созданную им форму веб-приложения. Он перечисляет несколько потенциальных предостережений с набором данных, ни одно из которых, похоже, не мешает простому исследованию, которое я пытаюсь провести. Я буду использовать python с библиотеками pandas и sklearn в качестве стандартного набора инструментов. Блокнот (грязный) Jupyter с этим анализом можно найти в этом репозитории git, если вы хотите продолжить.

Данные содержат множество различных функций, включая пользовательские метаданные отправленной записи, а также фактические интересующие данные персонажей. Большая часть этой информации не понадобится, так как нас в первую очередь интересуют характеристики и жизненные показатели персонажа, а именно:

1. Показатели способностей или атрибуты, т.е. ), Сила (сила) и Мудрость (дом)
2. Хиты (HP)
3. Класс брони (AC)
4. Статистика заклинаний (категориальная характеристика, одна из {Обаяние, Телосложение, Ловкость, Интеллект, Сила, Мдр})

Предоставляется дополнительная информация о заклинаниях и навыках, доступных персонажам, но они в основном игнорируются по нескольким причинам: а) многие из них, вероятно, уникальны для определенного класса и, следовательно, упрощают классификацию, б) существуют сотни заклинания и навыки в полностью расширенных данных, что значительно увеличивает размерность набора данных небольшого размера. Это может легко привести к проблемам переобучения на более поздних этапах, если только их нельзя будет выделить или сжать другим способом. На данный момент мы также проигнорируем эти функции и оборудование.

Во-первых, мы рассмотрим некоторые из основных особенностей данных и посмотрим, есть ли какие-либо неожиданности, которые необходимо устранить, или есть ли какие-либо заметные закономерности в данных, которые можно использовать. Для начала простой вопрос: сколько представителей каждого класса представлено в полном наборе данных? Важно проверить, хорошо ли сбалансированы различные категории.

Нехватка образцов Ремесленника в наборе данных по сравнению с другими десятками классов сразу бросается в глаза и может вызвать беспокойство. Как оказалось, класс Artificer — это недавнее дополнение к канону DnD 5e, и поэтому он не был доступен достаточно долго, чтобы игроки могли выбирать в значительном количестве. Этот дисбаланс, составляющий менее процента от полного набора данных, впоследствии может стать проблемой. Для упрощения мы будем игнорировать Изобретателя до конца этого исследования — по крайней мере, до тех пор, пока не будет доступно больше данных об Изобретателе. Остальные, хотя и не идеально сбалансированы, все же имеют основания для продолжения без дальнейших корректировок.

DnD предлагает персонажам возможность выбрать несколько классов при соблюдении определенных условий. В этом упражнении это добавляет дополнительный уровень сложности, когда класс персонажа не определен четко, а двусмысленность возникает из-за того, что игрок развивает своего персонажа в потенциально нескольких разных направлениях. Чтобы улучшить нашу чувствительность, мы будем рассматривать только сборки персонажей ровно с одним классом, в результате чего у нас останется чуть менее 7000 персонажей. Теперь давайте изучим распределения для различных характеристик персонажей, упомянутых ранее, и посмотрим, существуют ли какие-либо корреляции, которые могут различать классы.

Распределение показателей способностей, HP и класса брониТепловая карта корреляции между различными атрибутами и классами

Из тепловой карты видно, что некоторые атрибуты могут коррелировать с некоторыми классами больше, чем с другими. С другой стороны, некоторые атрибуты, такие как характеристики произнесения заклинаний Телосложение/Сила/Ловкость, кажутся почти одинаковыми для всех классов, что может быть интересно отметить.

Одна вещь, с которой следует быть осторожным, это то, что прогресс персонажа в игре позволяет игроку увеличивать эти различные атрибуты по мере прохождения игры. Это может потенциально сбивать с толку, поскольку продолжительность воспроизведения персонажа не является постоянной для разных сэмплов. Ниже показано соотношение различных атрибутов с уровнем персонажа.

Мы видим, что HP персонажа коррелирует с уровнем персонажа с показателем Пирсона 0,93, с гораздо меньшей тенденцией от других атрибутов. Чтобы учесть это, мы будем использовать HP персонажа, разделенные на уровень персонажа, а не только HP.

При изучении некоторых из этих распределений было обнаружено несколько выбросов, которые, по-видимому, имеют неестественно большие значения по сравнению с основной частью населения. Хотя существует множество вариантов обработки выбросов, мы применим знакомое правило 1,5*IQR к функции HP/level, удалив 79наблюдения.

На данный момент, после этого первоначального исследовательского анализа, мы очистили и подготовили набор данных таким образом, чтобы повысить статистическую мощность нашего моделирования, и мы также установили, что атрибуты символов кажутся жизнеспособными дискриминаторами между классами на основе различных корреляций. которые существуют между классами и атрибутами. Теперь мы можем запачкать руки и сделать предварительное моделирование!

Хотя конечной целью является предсказание одного из двенадцати классов, мы можем начать с модели классификации с меньшей сложностью, чтобы получить представление о производительности, которую мы можем ожидать от данных. Для этого мы вручную определяем, является ли каждый класс заклинание класса или нет, и создайте некоторые основные бинарные классификаторы.

Как мы должны решить, удалось ли нам разработать прогностическую модель? Нам нужна метрика успеха как средство оценки наших результатов. В широком смысле это позволяет нам сравнивать производительность одной модели с другой и показывает, двигают ли уточнения, внесенные в модель, прогноз в правильном направлении. Одним из способов может быть метрика точности. Наши данные не сильно несбалансированы, поэтому этого может быть достаточно, но мы также можем добиться большего успеха и попытаться преуспеть как в точности, так и в отзыве, оптимизировав оценку F1. Как правило, это зависит от конкретной проблемы, и следует решить, что является более важным, следует ли свести к минимуму, как часто предсказание ошибочно идентифицирует случай отрицательно или положительно. В нашей ситуации ничего не обязательно зависит от того, неправильно ли мы идентифицируем так или иначе, но мы можем попытаться наказать ложные срабатывания и попытаться достичь по крайней мере 80% истинных положительных результатов (TPR), допуская только 5% ложных срабатываний. скорость (FPR).

Сначала мы попробуем классификатор логистической регрессии с разделением набора данных для обучения/тестирования 75%-25% и применим подход с 10-кратной перекрестной проверкой. Мы можем оценить производительность на тестовом наборе, оценить наши показатели успеха и изучить матрицу путаницы.

Это очень хорошо! Нам удалось достичь 87% TPR и около 10% FPR. Мы можем углубиться в это с помощью кривой ROC, чтобы увидеть, сможем ли мы, с небольшой корректировкой границы решения, достичь показателей 80/5.

Кривая ROC логистической регрессии

Получается, при определенной интерпретации порога вероятности мы действительно можем добиться ровно 5% FPR при TPR 80,4%. Мы потеряли несколько истинных идентификаций, поскольку этот порог немного более консервативен в назначении положительного идентификатора для подавления FPR. Мы можем попробовать другую модель машинного обучения, дерево решений (DT), чтобы посмотреть, позволит ли это нам улучшить наше моделирование и обеспечить лучшее соотношение TPR/FPR. Гиперпараметры DT были настроены с использованием подхода перекрестной проверки поиска по сетке для улучшения моделирования

С самого начала у нас есть TPR/FPR 92,6%/6,3%, это уже показывает потенциальное улучшение! Выполняя то же упражнение и исследуя кривую ROC, мы находим порог, при котором мы можем получить 5% FPR с колоссальными 90% TPR!

Кривая ROC дерева решений

Многоклассовое моделирование

Это замечательно, но теперь мы должны снять тренировочные колеса и решить исходную проблему классификации двенадцати отдельных классов. Мы можем начать с тех же методов логистической регрессии и DT. Существуют различные способы вычисления общей числовой оценки для многоклассовой классификации, но в целом DT, похоже, преуспела в категоризации большинства отдельных классов лучше, чем логистическая регрессия и другая модель, машины опорных векторов (SVM). Ниже приведена (несколько более сложная) матрица путаницы вместе с несколькими показателями успеха для многоклассового DT.

Это многообещающе, однако существуют большие различия в возможностях моделирования для каждого класса: от успешного (клерик) до довольно ужасного (чернокнижник).

Возможно, мы можем попробовать добавить немного больше сложности с методами ансамбля, которые расширяют моделирование DT, например. XGBoost и случайные леса (RF). Сам по себе XGBoost незначительно улучшился по сравнению с DT. С другой стороны, с RF, кажется, мы все же смогли выжать немного больше мощности дискриминации, чтобы улучшить классификацию.

В этот момент мы, возможно, приближаемся к пределу того, сколько информации мы можем извлечь из ограниченных данных, которые мы выбрали для использования. Для нескольких классов, а именно Барда, Колдуна и Чернокнижника, кажется, что модели изо всех сил пытаются дифференцировать трех заклинателей из-за схожих оптимизированных сборок. Первоначально мы пренебрегали использованием заклинаний в качестве функции, поскольку они эффективно идентифицируют соответствующие классы, но, возможно, мы можем ввести косвенную информацию о заклинаниях, не прибегая к самим заклинаниям. В частности, мы можем включить количество заклинаний , которые конкретный персонаж выучил как особенность. Однако, как и в случае с HP, количество заклинаний, которые знает персонаж, зависит от уровня, когда новые заклинания приобретаются по мере их дальнейшего продвижения. Таким образом, мы добавим в наш набор данных функцию заклинаний на уровень.

Мы можем перезапустить нашу модель RF с этим новым добавленным столбцом.

Добавив эту минимальную информацию о заклинаниях для каждого класса, мы действительно смогли немного увеличить разделение между этими классами. Это все еще не идеально, но мы достигли приемлемой стадии, и мы можем оглянуться назад и изучить важные особенности, которые влияют на классификацию с использованием модели RF.

Важность функции для окончательной модели Random Forest

Это кажется разумным, если вспомнить, что приведение статистики Con/Dex/Str из корреляционной матрицы показало единообразие для всех классов. Это отражено на этом графике соответственно с уменьшенной важностью, когда дело доходит до классификации классов.

Отсюда мы можем продолжать совершенствовать модель, улучшая существующие функции, удаляя неважные функции или добавляя в модель дополнительные функции. Возможно, определенные расы имеют преимущества, которые приносят пользу определенным классам, возможно, определенный класс более благоприятен для ролевой игры с определенным моральным мировоззрением, не говоря уже об оружии или информации о навыках, которые мы никогда не касались, но которые можно было бы адаптировать так же, как заклинания. . В конечном счете, мы должны решить, основываясь на том, где модель борется, и отточить классы с наивысшим уровнем сходства, для решения которых требуется больше информации.

Тем не менее, этот пост длился достаточно долго, и я считаю, что нам удалось ответить на первоначальный вопрос, на который мы хотели ответить. Классы были разработаны уникальным образом, чтобы поощрять разнообразный набор персонажей, позволяя игрокам играть роли, оптимизированные по-разному. Для чего бы это ни стоило, мы можем суммировать различные оценки показателей успеха для каждого из различных мультиклассовых классификаторов, которые были протестированы: класс моего персонажа больше всего, мы можем пропустить его через нашу маленькую радиочастотную модель, чтобы посмотреть, что произойдет. 🤞🏼

🤗

Большое спасибо Лэнсу МакДиффету, который с самого начала втянул меня в DnD и оказал неоценимую помощь в этом анализе, а также благодаря своему опыту специалиста по данным.

размеров виртуальных машин — виртуальные машины Azure

Редактировать

Твиттер LinkedIn Фейсбук Электронная почта

• Статья
• 31. 01.2023
• 2 минуты на чтение

Применяется к: ✔️ ВМ Linux ✔️ ВМ Windows ✔️ Гибкие масштабируемые наборы ✔️ Единые масштабируемые наборы

В этой статье описываются доступные размеры и параметры виртуальных машин Azure, которые можно использовать для запуска приложений и рабочих нагрузок. В нем также содержатся рекомендации по развертыванию, о которых следует помнить, когда вы планируете использовать эти ресурсы.

Совет

Попробуйте инструмент выбора виртуальных машин , чтобы найти другие размеры, которые лучше всего подходят для вашей рабочей нагрузки.

Тип	Размеры	Описание
Общего назначения	B, Dsv3, Dv3, Dasv4, Dav4, DSv2, Dv2, Av2, DC, DCv2, Dpdsv5, Dpldsv5, Dpsv5, Dplsv5, Dv4, Dsv4, Ddv4, Ddsv4, Dv5, Dsv5, Ddv5, Ddsv5, Dasv5, Dadsv5	Сбалансированное соотношение ЦП и памяти. Идеально подходит для тестирования и разработки, небольших и средних баз данных и веб-серверов с низким и средним трафиком.
Оптимизировано для вычислений	Ф, Фс, Фсв2, ФС	Высокое соотношение ЦП и памяти. Подходит для веб-серверов со средним трафиком, сетевых устройств, пакетных процессов и серверов приложений.
Оптимизация памяти	Esv3, Ev3, Easv4, Eav4, Epdsv5, Epsv5, Ev4, Esv4, Edv4, Edsv4, Ev5, Esv5, Edv5, Edsv5, Easv5, Eadsv5, Mv2, M, DSv2, Dv2	Высокое отношение памяти к ЦП. Отлично подходит для серверов реляционных баз данных, средних и больших кэшей и аналитики в памяти.
Оптимизация хранения	Лсв2, Лсв3, Лсв3	Высокая пропускная способность диска и ввод-вывод идеально подходят для больших данных, баз данных SQL, NoSQL, хранилищ данных и больших транзакционных баз данных.
ГП	NC, NCv2, NCv3, NCasT4_v3, ND, NDv2, NV, NVv3, NVv4, NDasrA100_v4, NDm_A100_v4	Специализированные виртуальные машины, предназначенные для тяжелого графического рендеринга и редактирования видео, а также для обучения моделей и логического вывода (ND) с глубоким обучением. Доступен с одним или несколькими графическими процессорами.
Высокопроизводительные вычисления	ХБ, ХБв2, ХБв3, ХК	Наши самые быстрые и мощные виртуальные машины ЦП с дополнительными высокопроизводительными сетевыми интерфейсами (RDMA).

• Информацию о ценах на различные размеры см. на страницах с ценами для Linux или Windows.
• Информацию о доступности размеров виртуальных машин в регионах Azure см. в разделе Продукты, доступные по регионам.
• Общие ограничения для виртуальных машин Azure см. в разделе ограничения, квоты и ограничения подписки и службы Azure.
• Дополнительные сведения о том, как Azure называет свои виртуальные машины, см. в разделе Соглашения об именовании размеров виртуальных машин Azure.

REST API

Сведения об использовании REST API для запроса размеров виртуальных машин см. в следующем документе:

• Список доступных размеров виртуальных машин для изменения размера
• Список доступных размеров виртуальных машин для подписки
• Список доступных размеров виртуальных машин в группе доступности

ACU

Узнайте больше о том, как вычислительные блоки Azure (ACU) могут помочь вам сравнить производительность вычислений в разных SKU Azure.