27Май

Порог ваз 2107: Автомобильные объявления — Доска объявлений

27 Май 2023 alexxlab Комментировать

Содержание

Пороги на ваз-2107 в категории «Авто — мото»

Пороги на ВАЗ-2107, Lada 2107 (1982-2014 г), полный профиль

На складе в г. Чернигов

Доставка по Украине

650 грн

Купить

Чернигов

Соединитель порога на ВАЗ 2101-2107, Lada, Жигули, Копейка

На складе в г. Чернигов

Доставка по Украине

150 грн

Купить

Чернигов

Усилитель порога на ВАЗ 2101-2107, Lada, Жигули, Копейка

На складе в г. Чернигов

Доставка по Украине

250 грн

Купить

Чернигов

Облицовка порогов ВАЗ 2107 (завод) комплект 4 шт.

На складе

Доставка по Украине

350 грн/комплект

Купить

Пороги на ВАЗ-2107, Lada 2107 (1982-2014 г), ремчасть

На складе в г. Чернигов

Доставка по Украине

450 грн

Купить

Чернигов

Накладки на Пороги Ваз 2107 комплект 2 шт

Доставка по Украине

650 грн

Купить

Накладки на Пороги Ваз 2107 комплект 2 шт

Доставка по Украине

665 грн

Купить

Накладки на Пороги Ваз 2107 комплект 2 шт

Доставка по Украине

650 грн

Купить

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 Широкий сапог (под покраску)

Доставка из г. Харьков

550 грн

Купить

Харьков

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 Широкий сапог (под покраску)+Арки 2106 (6 частей)

Доставка по Украине

950 грн

Купить

Облицовки порогов облицовка пола порога на ВАЗ 2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 завод комплект 4 шт

Доставка по Украине

400 грн/комплект

Купить

Пороги GT на ВАЗ 2107

Доставка по Украине

990 грн/комплект

Купить

Боковые пороги трубы на ВАЗ 2101-2107 из нерж. стали D42

Доставка по Украине

5 924.10 грн/комплект

Купить

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 Дутые жабры структурные

Доставка по Украине

625 грн

Купить

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 Широкий сапог (шагрень)

Доставка по Украине

822 грн

Купить

Смотрите также

Пороги на ВАЗ 2101-2107( оригинал) пр-во тех времён ( толщина 1,1мм), отправка по предоплате на пересылку

Доставка по Украине

650 грн

Купить

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 Питер (под покраску)

Доставка по Украине

550 грн

Купить

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 GT лапша (под покраску)

Доставка из г. Харьков

700 грн

Купить

Харьков

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 Дутые жабры (под покраску)

Доставка по Украине

по 550 грн

от 2 продавцов

550 грн

Купить

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 GT лапша (под покраску)

Доставка из г. Харьков

700 грн

Купить

Харьков

Накладки на пороги ВАЗ 2101 — 2107 Питер (под покраску)

Доставка по Украине

550 грн

Купить

ВАЗ 2107 Накладки на пороги (4 шт) Sport AUC Накладки на пороги ВАЗ 2107

На складе в г. Черновцы

Доставка по Украине

814 грн

Купить

Черновцы

ВАЗ 2107 Накладки на пороги (4 шт) Exclusive AUC Накладки на пороги ВАЗ 2107

На складе в г. Черновцы

Доставка по Украине

814 грн

Купить

Черновцы

Боковые пороги трубы крашенные D42 на ВАЗ 2107

Доставка по Украине

2 900 грн/комплект

Купить

Боковые пороги трубы крашенные D42 на ВАЗ 2107 1982

Доставка по Украине

2 900 грн/комплект

Купить

Пороги труба боковые подножки нержавейка на ВАЗ 2107 1982-2011

Доставка по Украине

5 037. 50 грн/комплект

Купить

Пластиковые Накладки на Пороги Ваз 2107

Доставка по Украине

655 грн

Купить

ВАЗ 2107 Накладки на пороги (4 шт) Sport

Доставка по Украине

по 824 грн

от 2 продавцов

824 грн

Купить

ВАЗ 2107 Накладки на пороги (4 шт) Exclusive

Доставка по Украине

по 824 грн

от 2 продавцов

824 грн

Купить

Про ремонт и замену порогов на автомобиле ВАЗ 2107

Коррозионная устойчивость кузова автомобиля — это очень большая редкость. ВАЗ 2107 относится к категории автомобилей, которые в скором времени нуждаются в ремонте порогов. Причина ремонта — коррозионное разрушение. Если эти части кузова обработать антикоррозионными веществами при покупке, то коррозия напомнит о себе не раньше, чем через десять лет. Если же процедуру не выполнить своевременно, то уже лет через пять может понадобиться замена порогов на ВАЗ 2107.

Содержание

  • 1 Причины замены порогов
    • 1. 1 Что нужно для замены
    • 1.2 Порядок действий по замене порогов на семерке
    • 1.3 Советы по замене и защите порогов при эксплуатации

Гнилые пороги на ВАЗ 2107 — это вопрос времени. Чтобы продлить срок службы этих элементов кузова, необходимо знать причины, по которым возникает такая неприятная проблема, как коррозионное разрушение. Причины, почему сгнил порог на ВАЗ 2107, следующие:

  • Коррозия — днище и пороги подвержены максимальному воздействию влаги, которая и является причиной порчи элементов кузова. Влага, которая попадает внутрь пространства детали, длительное время не может испариться, поэтому возникает такой процесс, как коррозия. В ускоренном режиме развивается порча элемента, когда на него воздействует вода с реагентами, которыми посыпают дороги во время гололеда. Первым делом возникают точечные очаги коррозии, которые еще называют «рыжиками». Они являются первыми предвестниками того, что вскоре понадобится прибегнуть к ремонту.
  • Механические воздействия — ускорить процесс гниения кузова автомобиля может повреждение. К таким повреждениям относятся удары камней, бордюров или транспортных средств. При деформации устройства происходит нарушение геометрии кузова. При механическом повреждении происходит порча лакокрасочного покрытия, внутрь которого попадает влага, и разрушает металлическую поверхность кузова.

Если наблюдается одна из вышеперечисленных причин, то водителю вскоре понадобится ремонтировать устройства. Ремонт чаще всего подразумевает собой их замену. При замене нужно варить пороги, поэтому потребуется наличие сварочного аппарата.

Что нужно для замены

Замена порогов на ВАЗ 2107 — это достаточно трудоемкая процедура, но выполнить ее под силу своими руками практически каждому автовладельцу. Чтобы произвести ремонт порогов, понадобится предварительно подготовить инструменты и материалы. К таковым относятся:

  1. Электроинструменты — дрель, болгарка и сварочный аппарат.
  2. Грунтовка и краска.
  3. Струбцины — не менее 4 штук.
  4. Специальный шовный герметик.
  5. Новые элементы, которые будут установлены на замену старых.

Это основные инструменты и материалы. Дополнительно понадобятся ручные инструменты и расходные материалы. В процессе проведения работ может возникнуть необходимость замены усилителя, если он сгнил. Определить его исправность можно после удаления старых порогов на автомобиле ВАЗ 2107. При этом на усилителе будут обнаруживаться коррозионные очаги или дыры. Как снять и заменить кузовные детали автомобиля, рассмотрим далее.

Порядок действий по замене порогов на семерке

Как выполняется замена порогов на ВАЗ 2107 подробно описано в материале.

Приступаем к проведению работ, для чего соблюдается следующая последовательность:

  1. Старые прогнившие пороги необходимо удалить при помощи болгарки. Для этого рекомендуется предварительно снять передние и задние двери, и загнать автомобиль на одностороннюю эстакаду.
  2. После этого проверяется состояние усилителя порога. Усилитель имеет вид стальной пластины с отверстиями. Если на этой пластине имеются признаки коррозионного разрушения, то необходимо заменить усилитель целиком или переварить поврежденную часть.
  3. Используя болгарку и специальные круги, понадобится произвести зачистку поверхностей для проведения сварочных работ. Для этого понадобится удалить все неровности и загрязнения.
  4. Если осуществляется замена усилителей, то их необходимо предварительно примерить и подогнать под установочное место. Для этого просверливаются соответствующие отверстия диаметром 4-6 мм через каждые 50-70 мм.
  5. Усилитель приваривается к кузову автомобиля. Места соединения необходимо зачистить, а затем обработать всю поверхность элемента антикоррозионным средством.
  6. После этого можно приступать к установке новых порогов на ВАЗ 2107. Примеряется новый элемент, после чего фиксируется при помощи струбцин или зажимных клещей.
  7. Просверливаются отверстия, при помощи которых будет осуществляться сварочное соединение. Сварка для работы подойдет любая, но лучше использовать полуавтомат, так как толщина металла порогов не превышает 1 мм.
  8. Далее применяется сварка. Сначала провариваем деталь в просверленных отверстиях по периметру, а затем необходимо приварить деталь к стойке автомобиля. Здесь все зависит от опыта сварщика. Чем аккуратнее будет шов, тем меньше работы понадобится выполнять после сварочных работ.
  9. После того, как деталь будет приварена, можно приступать к зачистке швов. После зачистки нужно промазать места соединения специальным шовным герметиком.
  10. Теперь нужно зашпатлевать места соединений. Шпатлевка нужна для того, чтобы поверхность порогов сровнять с поверхностью кузова автомобиля.
  11. На завершающем этапе осуществляется покраска детали. Здесь важно не торопиться, и выдерживать все технологически рекомендуемые сроки. После покраски, необходимо также подождать, пока полностью высохнет краска.

Для увеличения срока службы новых порогов, их необходимо изнутри обработать мовилем. На этом процедура замены устройства завершена, и можно переходить к ремонту детали с другой стороны автомобиля при такой необходимости.

Советы по замене и защите порогов при эксплуатации

Есть некоторые советы и рекомендации, которые помогут при выполнении работ:

  1. Вместо краски можно использовать специальное антикоррозийное покрытие, которое называется «Гравитекс».
  2. Как только будет выполнена замена порогов, понадобится внутреннюю полость обработать «мовилем». Это нужно для того, чтобы через год не потребовалось проводить процедуру замены повторно.
  3. Нижнюю часть днища следует обработать при помощи мастики или антигравия. Они защитят металлические детали от коррозионного воздействия.
  4. Установить молдинги, которые обеспечивают дополнительную защиту устройств.

Процедура ремонта занимает много времени и сил, поэтому к выполнению данных манипуляций нужно подойти основательно. Чтобы обеспечить дополнительную защиту самых слабых мест автомобиля, можно залить масло в пороги ВАЗ 2107.

Заменить пороги на ВАЗ 2107 можно самостоятельно, не прибегая к помощи специалистов. Для этого понадобится сварочный аппарат, а также опыт работы инструментом. За замену устройств в автосервисе понадобится заплатить немалую сумму денег, поэтому если хотите сэкономить, то выполните ремонт порогов на семерке самостоятельно.

Поделиться с друзьями:

Вычисление справедливой цены на подержанный автомобиль с помощью науки о данных | Кирилл Лепченков

Весь путь использования методов DS для расчета справедливой цены на подержанный автомобиль.

Введение

Каков обычный способ определения цены на подержанный автомобиль? Вы ищете похожие автомобили, оцениваете приблизительную базовую цену, а затем настраиваете ее в зависимости от текущего пробега, цвета, количества опций и т. д. Вы используете как знание предметной области, так и анализ текущего состояния рынка.

Если копнуть глубже, можно подумать о продаже машины в другом регионе страны, где средняя цена выше. Вы даже можете узнать, как долго автомобили находятся в каталоге, и обнаружить образцы с завышенной ценой, чтобы принять более взвешенное решение.

Оригинальная реклама универсала VW Passat конца 1990-х годов в цвете « Rosso corsa », который по статистике набора данных оказался «средним автомобилем» в Беларуси было « Возможно ли, что использование методов науки о данных (сбор и очистка данных, обучение моделей машинного обучения и т. д.) может сэкономить ваше время и умственные усилия в болезненном процессе принятия решений? ”

Я открыл ноутбук, создал новый проект и включил таймер.

Этап 1. Сбор данных

Не вдаваясь в подробности: мне удалось за два дня собрать набор данных, содержащий примерно 40 000 объявлений об автомобилях с 35 функциями (в основном по категориям). Сбор данных сам по себе не составил особого труда, но их упорядоченное структурирование заняло немного времени. Я использовал Python, Requests, Pandas, NumPy, SciPy и т. д.

Что интересно в этом конкретном наборе данных, так это то, что большинство категориальных признаков никак не закодированы и поэтому могут быть легко интерпретированы (например, engine_fuel = «дизель»).

Этап 2. Взгляд на общую картину и работа с неверными данными

Первоначальный анализ данных быстро выявил подозрительные образцы с пробегом 8 миллионов километров, хэтчбеки с 10-литровым двигателем, гибридные дизельные автомобили за 600 долларов и т. д. Я потратил примерно 6 часов написания сценариев для обнаружения этих проблем и их обработки.

Визуализация данных (я использовал MatPlotlib и Seaborn) дала мне хорошее представление об общей ситуации на рынке.

Распределение значений одометра (расстояние, пройденное транспортным средством в километрах)

Большинство автомобилей довольно интенсивно эксплуатируются со средним пробегом odometer_value 250 000 километров, и это очень много! Я также заметил, что люди предпочитают присваивать odometer_value красивые числа, например, 250 000 км, 300 000 км, 350 000 км и т. д. У многих автомобилей миллион километров odometer_value и это не имеет особого смысла, если смотреть на распределение значений. Могу предположить, что 1 миллион километров — это скорее утверждение «Эта машина повидала многое, точное количество километров на ней я, честно говоря, не знаю».

Общая тенденция ценообразования на автомобили интуитивно понятна: чем старше автомобиль, тем ниже цена. Я ожидал, что возраст автомобиля будет характеристикой номер один в общей иерархии характеристик.

Кроме того, чем старше автомобиль, тем выше его odometer_value в общем и то разумно.

Чтобы построить точечную диаграмму price_usd , я ограничил максимальную цену автомобиля примерно на 50 000 долларов и удалил несколько выбросов на уровне миллионов километров odometer_value .

На самом деле автомобили стоимостью менее 50 000 долларов США составляют 99,9 % каталога, поэтому точечный график дает хорошее представление о ценовой тенденции.

Что касается возраста автомобилей: большинство автомобилей были в эксплуатации некоторое время, среднее значение year_produced значение 2002 года. Я считаю, что на распределение года выпуска (изображенное ниже) сильно повлияла политика в отношении таможенных пошлин на ввоз автомобилей из-за границы.

Распределение автомобилей в каталоге по году выпуска.

Распределение цен ( price_usd будет целевым значением в этом проекте во время обучения модели) сильно смещено вправо со средней и медианной ценой 7275 и 4900 долларов соответственно.

распределение цен

Некоторые функции, такие как up_counter (количество раскруток объявления вручную) вообще не отражают параметры автомобиля, но так как эти данные были доступны, я решил включить их в проект. Распределение было настолько асимметричным, что единственным способом его правильного построения было использование логарифмической шкалы.

распределение up_counter metric

Распределение популярности брендов не стало для меня неожиданностью, так как самой популярной моделью в каталоге стал VW Passat, легендарный источник транспорта в Беларуси.

Я также использовал Tableau, чтобы получить более наглядное представление о доле производителя на рынке и средней цене для каждого бренда.

Форма распределения number_of_photos автомобилей аналогична распределению price_usd (распределение смещено вправо).

Распределение количества фотографий перечисленных автомобилей

Может быть, чем выше цена автомобиля, тем больше фотографий?

Я сделал совместный график, который показывает небольшую корреляцию, но что более важно, он ясно показывает, что большинство автомобилей дешевые и имеют менее 15 фотографий.

Некоторые функции, такие как трансмиссия , были просто интересны для изучения. На гистограмме ниже видно, как за последние 30 лет уменьшился процент заднеприводных автомобилей.

Гистограмма, иллюстрирующая переход от заднего привода к переднему и полному приводу за последние годы

Вся матрица корреляции для набора данных изображена ниже (большинство функций в наборе данных говорят сами за себя, за исключением feature_0 … функция_9 : это логические столбцы, которые указывают, что у автомобиля есть такие функции, как легкосплавные диски, кондиционер и т. д.)

Корреляционная матрица для всего набора данных

Я не собираюсь публиковать здесь полный исследовательский анализ, вы можете проверить его в ядре . Я потратил примерно шесть часов (и мне нужно еще 60 часов, чтобы исправить проблемные образцы в наборе данных), копаясь в данных, инженерных функциях, и только потом я перешел к обучению модели.

Этап 3. Обучение модели

Поскольку я уже очистил набор данных и применил некоторые функции проектирования с учетом будущего машинного обучения, создание и обучение базовой модели не составило труда.

Чтобы получить максимальные результаты с наименьшими усилиями, я использовал CatBoost (повышение градиента в библиотеке деревьев решений с полной поддержкой категориальных функций, разработанной и открытой Яндексом). Я уже потратил слишком много времени на проект, поэтому я просто добавил данные в модель, настроил скорость обучения, глубину дерева и числовые деревья в ансамбле, обучил несколько моделей и начал изучать процесс принятия решений с помощью SHAP (разработан Скотт Лундберг и др.). Общее время потрачено: 4 часа.

Забавный факт: на начальном этапе исследования прогноза я был разочарован производительностью модели, начал исследовать ошибки и обнаружил, что столбец цен в моем наборе данных был проанализирован неправильно, некоторые цены были указаны в долларах США, а некоторые — в национальной валюте. валюта Беларуси: BYN. Я исправил код парсера, снова собрал данные, затем запустил задания по очистке, разработке функций и аналитике и начал обучение моделей с гораздо лучшими результатами.

Для обучения и оценки первой модели я отфильтровал автомобили с ценой выше 30 000 долларов (на этапе исследования я обнаружил, что для этих образцов нужна отдельная модель).

Стадия 4. Оценка модели

У меня не было времени и вычислительных ресурсов для выполнения надлежащего поиска по сетке и последовательного выбора признаков (SFS), поэтому я просто несколько раз настроил количество деревьев и скорость обучения и использовал 5-кратный кросс -валидация для оценки производительности модели (проверка полного ядра).

График иллюстрирует обучение модели: количество деревьев по оси X и MAE $ по оси Y

Первая достойная модель CatBoost позволила мне получить MAE примерно в 1000 долларов (средняя абсолютная ошибка), что составляет 15 % от среднего значения price_usd. цель. Чтобы быть точным в оценке:

 Лучшая оценка MAE при проверке: 1019,18 долларов США на итерации 6413 со стандартной стоимостью 12,84 долларов США

Не пытаясь каким-либо образом улучшить модель, я перешел к прогнозному анализу.

Распределение ошибок

Рассмотрение распределения ошибок и графиков двухмерных гистограмм для истинных и прогнозируемых значений мало что говорит о качестве прогнозов.

Двухмерный график гистограммы для истинных и прогнозируемых значений. Вы можете заметить плотную область ниже порога

в 3000 долларов. Иерархия значений SHAP (отображены только 20 лучших функций) для функций в наборе данных не показались мне удивительными, за исключением низкого положения функции odometer_value . Вы можете найти хорошее объяснение интерпретации непараметрической модели в статьях, подобных этой.

Summary_plot for top 20 features

Возраст автомобиля, марка, тип кузова, объем двигателя и трансмиссия находятся на вершине иерархии, и это кажется вполне разумным.

Состояние Интересная особенность оказалась: подавляющее большинство автомобилей «собственные», но есть небольшой процент «новых» автомобилей (они дорогие) и некоторое количество «аварийных» автомобилей, которые поврежден.

Проблема с поврежденными автомобилями очевидна: столбец булев и нет степени этого «аварийного состояния» (об этом позже).

Этап 5. Изучение индивидуальных прогнозов с использованием знаний предметной области и определение ограничений модели

Изучение индивидуальных прогнозов быстро дало мне представление об ограничениях как модели, так и данных. Я включу в список несколько примеров, чтобы дать лучшее представление о процессе принятия решений моделью.

Образец 0: VW T5 Caravelle, 2009 г., механическая коробка передач, 287 000 км, дизель. Указанная цена 13 600 долларов США. Прогноз ниже на 1200 долларов (MAE для модели составляет около 1000 долларов, так что это довольно типичный случай).

Интерпретация прогноза (force_plot) для T5 Caravelle

Вы можете видеть, что Volkswagen марки и минивэн body_type вносят индивидуальный вклад в повышение прогнозируемой цены образца.

Интерпретация прогноза (decision_plot) для T5 Caravelle

Используя SHAP, мы можем построить интерпретацию принятия решения еще более удобным способом, используя функцию «графика решения».

Графики решений недавно были добавлены в библиотеку и обеспечивают еще более подробное представление о внутренней работе модели.

Основное преимущество графиков принятия решений по сравнению с графиками сил заключается в том, что они могут четко отображать большее количество функций.

Подробнее об этом типе участков можно прочитать здесь.

Образец 1: Mercedes-Benz E270, 2000 г.в., механическая коробка передач, 465 000 км, дизель. Указанная цена 4999 долларов США. Прогноз выше на 198 долларов. Это совсем не плохо!

Интерпретация прогноза для E270 Mercedes

Образец 2: Jeep Grand Cherokee, 2007 г., коробка автомат, 166 000 км, дизель. Указанная цена 14 500 долларов. Прогноз ниже на 2796 долларов. Плохой прогноз, на первый взгляд, но модель числилась в каталоге 498 дней! Такое ощущение, что цена на этот конкретный образец была действительно завышена. Он также числится в беднейшем регионе страны, где автомобили в целом дешевле и числятся на более длительный период времени.

Толкование предсказаний для Jeep Grand Cherokee

Образец 3: VW Passat, 2012 г., коробка автомат, 102 000 км, бензин. Указанная цена составляет 11 499 долларов США. Прогноз ниже на 64 доллара.

Толкование прогноза для VW Passat

Образец 4: ВАЗ 2107 (российский автомобиль), 1987 г.в., МКПП, 120 000 км, бензин. Цена указана $ 399 . Прогноз выше на 34 доллара. Это тот, кто находится в нижней части ценового спектра.

Интерпретация прогноза для ВАЗ 2107

Мы видим, как в основном все значения характеристик этой выборки отрицательно влияют на прогнозируемую цену.

Образец 5: VW Passat , 1992 г.в., МКПП, 398 000 км, бензин. Цена указана 750 долларов. Прогноз выше на 721 доллар (почти в два раза больше указанного значения)! Почему?

Интерпретация прогноза для аварийного VW PassatАктуальное изображение «аварийного» VW Passat образца

Если мы посмотрим ближе к интерпретации модели, то увидим, что 9Состояние 0015 = чрезвычайная ситуация вносит важный вклад в прогнозируемую цену. Дальнейшее ручное расследование этого конкретного случая показало, что автомобиль был поврежден упавшим деревом.

Это явное ограничение существующих данных: логическое значение столбца state просто не может отразить общий спектр уровней повреждений. Я считаю, что эту проблему можно «легко» решить, применив еще два механизма: анализ изображений с помощью какой-либо предварительно обученной глубокой CNN и извлечение объектов из описания выборки с использованием RNN.

Я закончу эту подборку роскошным BMW 3-й серии.

Образец 6: BMW 316 , 1994 г.в., МКПП, 320 000 км, бензин. Цена указана $ 1650 . Прогноз выше на 55 долларов. Мы ясно видим, что принадлежность к люксовому бренду дает образец несколько баллов.

Интерпретация прогноза для BMW 316

Я потратил примерно 3 часа на изучение прогнозов модели и изучение образцов вручную.

Техническое заключение

Я получил приблизительно 1000 долларов MAE, используя CatBoost Regressor для всего набора данных. Но я также попытался использовать тот же подход для отдельных моделей и сразу уменьшил ошибку вдвое до 500 долларов. Я считаю, что производительность модели будет еще выше, если мы разделим набор данных на поднаборы данных на основе признака year_produced и обучим несколько моделей на этих поднаборах данных.

Я также думал, что функция duration_listed может использоваться для штрафа за вес выборки в наборе данных. Например, если автомобиль указан в течение года, это, вероятно, означает, что цена установлена ​​слишком высокой, поэтому мы можем уменьшить вес этого образца, используя функцию объединения.

В целом я считаю, что модель, которую я обучил, работает достаточно хорошо, но есть много возможностей для дальнейшего улучшения.

Что касается технологий, использованных в этом проекте: CatBoost кажется правильным выбором, поскольку он обеспечивает отличную встроенную поддержку категорийных функций. Обучение с 5-кратной перекрестной проверкой заняло около 13 минут на MacBook Pro 2019 года, но если бы у меня были миллионы образцов в наборе данных, это не было бы проблемой, поскольку CatBoost поддерживает обучение на графическом процессоре. Он также имеет очень быстрое время прогнозирования, что помогает, когда модели переходят в производство.

Общий вывод

Вопрос, на который я пытался ответить в этом приключении, звучит так: «Может ли использование методов науки о данных быть оправданным, если вы собираетесь продать собственную машину?» Очевидный ответ на этот вопрос: нет : вам будет гораздо легче определить цену, если вы просто вручную будете искать похожие автомобили в Интернете. Мне потребовалось несколько дней, чтобы завершить проект простым способом, и я мог бы сделать гораздо больше, чтобы улучшить производительность модели, например применить правильный выбор функций, поиск по сетке и т. д.

В то же время ответ однозначно да , если у вас есть сотни или тысячи автомобилей на продажу. Используя Python и богатую экосистему пакетов обработки данных, вы можете автоматизировать работу по сбору данных, построению аналитики и обучению прогностических моделей. Вы также можете узнавать тенденции и прогнозировать будущее рынка. Вы можете скрыть модели за некоторыми API, чтобы они могли служить бизнесу надежным и удобным способом.

И многое другое. Если вы занимаетесь импортом подержанных автомобилей из-за границы, вы можете обучить отдельные модели машинного обучения для ранжирования образцов на основе их прибыльности для компании. Вы также можете прогнозировать продолжительность, в течение которой эти образцы будут перечислены до фактической сделки. Вы даже можете выбрать правильный регион для продажи. Возможности безграничны, если у вас достаточно данных.

Но если вы просто делаете подобные побочные проекты для себя, вы получите огромное удовольствие, как и я!

Спасибо за чтение, надеюсь, вам понравилась эта статья, вы можете проверить мои ядра и набор данных. Если у вас есть какие-либо отзывы, вы можете связаться со мной по телефону LinkedIn .

Lada 2107 Tuning O2 Sensor MAGNUM Performance Кислородный датчик регулируемый

Отзывы клиентов о Performance Кислородный датчик регулируемый

Средняя оценка

Простота установки

Качество

Цена к соотношению стоимости

Доставка и упаковка

Клиентские и технические поддержки

24 Отзывы о клиентах

Премиальный ставок 4,5 до 5 звезд 88%

. %

средняя оценка 3 звезды8%

плохая оценка 2 до 2,5 звезд0%

очень плохая оценка ниже 2 звезд0%

(5/5)

Простота установки

Качество

Соотношение цены и качества

Доставка и упаковка

Клиентская и техническая поддержка

как описано

Проверено , проверено на Датчик кислорода производительности регулируемый для Форд Фиеста 1,8 л. СР 2л – вторник, 5:13

Кажется, работает так, как описано

1 из 6 человек считает этот отзыв полезным.

Был ли этот отзыв полезен?

Да Нет

(4/5)

Простота установки

Качество

Соотношение цена-качество

Доставка и упаковка

Клиентская и техническая поддержка

умеренный рост

Отзыв