Как по номеру вин узнать комплектацию автомобиля


Комплектация по vin коду: все способы проверки авто

Все автовладельцы знают о существование уникального vin-номера автомобиля. А знаете ли вы что он означает? Какая информация в нем заложена и как узнать модель и комплектацию авто по vin? Ответы на эти вопросы будут даны в статье.

Vin номер автомобиля

Vin-номер, а точнее идентификационный номер, это уникальный код, который присваивается всем транспортным средствам.

В нем заложена вся информация о транспортном средстве и его производителе. Впервые он появился в Америки в 1977 году, а массовое распространение по всему миру получил в 1980-х г. Вин код уникален для каждого транспортного средства и составляется в соответствии с международными стандартами iso-3779 и iso-3780. Он состоит из семнадцати символов и включает в себя арабские цифры и буквы латинского алфавита, кроме I, O и Q.

Какая информация заложена в vin

В вин коде зашифрована подробная информация о транспортном средстве. Из него можно узнать:

  • дату выпуска
  • страну выпуска
  • компанию и завод-производитель
  • марку и модель
  • тип кузова
  • тип двигателя и его технические характеристики
  • модификацию автомобиля
  • вид привода
  • параметры трансмиссии
  • количество передач
  • класс токсичности
  • данные о системе кондиционирования
  • цвет машины и тип покраски
  • вид обивки салона.

Расшифровка vin-кода

Vin-номер расшифровывается в следующем порядке:

  1. В первых трех символах зашифрована информацию о производителе транспортного средства: географическая область, страна и компания-производитель.
  2. Следующие шесть знаков содержат описание транспортного средства: модель, тип кузова, комплектацию, допустимую максимальную массу и другие данные об автомобиле. Девятая позиция номера иногда содержит контрольный знак, при помощи которого можно определить, не был ли изменен идентификационный номер.

    Контрольный знак обязателен в Америке и Китае. В Европе его используют не всегда.

  3. В последние восемь символов заложены отличительные особенности транспорта, включая год его выпуска и конкретный завод-изготовитель.

Где расположен vin-код

Все компании-производители наносят вин по своему усмотрению на различные детали кузова.​ Уточнить место нахождения номера поможет документация к транспортному средству. В большинстве случаев его можно увидеть:

  • внизу лобового стекла, с левой стороны;
  • около сидения водителя на полу;
  • на стойке двери водителя;
  • под капотом машины;
  • в багажнике, под запасным колесом.

Как проверить комплектацию авто по vin?

Многие автовладельцы интересуются, как можно проверить и посмотреть какая комплектация транспортного средства по его vin. Чаще всего это делается перед покупкой машины с рук. Покупатель хочет знать, что он покупает, убедиться в честности продавца и узнать всё о своем будущем ТС: где была произведена сборка, тех. данные авто, дополнительное оборудование.

На сегодняшний день существует большое количество онлайн сервисов и официальных порталов, где платно и бесплатно, с регистрацией и без регистрации предоставляется информация о машине по винформеру. Правда глубина проверки будет различной для автомарок и на разных сервисах. Рассмотрим самые популярные способы, как узнать комплектацию по винкоду.

Сайт ГИБДД

Всегда можно воспользоваться бесплатным онлайн сервисом по проверки автомобиля по vin на официальном сайте ГИБДД. Вам потребуется ввести vin код автомобиля и его гос. номер.

Следует учесть, что вам будет предоставлена только общая информацию о транспортном средстве.

Сайт компании-производителя

Следующий способ — попробовать узнать информацию об авто онлайн по вин коду на официальном сайте производителя. Некоторые марки уже предоставляют такую функцию. Например, можно узнать комплектацию автомобиля киа по вин на портале марки по ссылке проверка kia по вин.

Онлайн-сервисы

  • Расшифровка комплектации по вин возможна на проверенном интернет-ресурсе elcats.ru. ​На нем можно определить комплектацию по vin для большинства популярных марок, таких как тойота, рено, опель, ниссан, ауди, ваз, mercedes, шкода, форд, bmw и многих других. Наиболее детальную информацию получат только владельцы машин марок VW, Skoda и Ford. Для этого на главной странице сайта выберите марку вашего автомобиля, например, фольксваген, далее в появившемся окне введите его вин. Вам откроется спецификация авто. Просмотр полной информации об авто возможен после нажатия на ссылку «Показать список опций».

  • Проверить комплектацию авто по вин можно на сайте vinformer.su. На главной странице сайта в строку «вин автомобиля» введите ваш код. Вам бесплатно будет представлена подробная информация о характеристиках транспортного средства. Ресурс дает возможность бесплатно пробить по вин-коду свой автомобиль не зарегистрированному пользователю только 3 раза за день.

  • Еще одна возможность по вин номеру автомобиля проверить его комплектацию существует на сайте exist.ru. Для этого вам сначала придется зарегистрироваться на портале, затем выбрать пункт «запрос по vin», далее «добавить транспорт», ввести вин номер своего авто и получить его данные. Полные характеристики откроются по ссылке «все параметры».
  • Вот ещё несколько полезных ресурсов для того, чтобы узнать по вину комплектацию автомобилей марок opel, citroen и peugeot. Проверить бмв по вин коду можно по ссылке.Проверить комплектацию по вин мерседес можно здесь.
  • Сегодня в интернете можно найти огромное количество платных сайтов для проверки комплектации автомобиля по его вин номеру. Они предоставляют владельцу полную информацию о транспорте. В большинстве случаев, эта информация более подробная, чем данные с бесплатных ресурсов. При желании вы можете воспользоваться такими проверенными ресурсами, как авто-история.рф и avtocod.ru
  • Для поверки авто по вин можно воспользоваться одним из многочисленных приложений на Google Play.

​Возможные ошибки при проверке

Если при проверке комплектации транспортного средства, вам не удается получить данные о нем, а введенный вин номер определяется как неверный, то на это есть несколько причин:

  • вы ошиблись при наборе символов — попробуйте ввести номер заново;
  • возможно вин код ненастоящий и был изменен, от покупки такой машины следует сразу отказаться;
  • ошибка базы данных;

Теперь вы знаете, как узнать всю информацию о машине и ее комплектации. Это поможет вам сделать правильный выбор при покупке нового авто и избежать нежелательных сделок, а так же узнать все о своем нынешнем автомобиле.

Как проверить авто по вин-коду можно посмотреть в видеородике

1,2 грамматика :: INGLES DE NEGOCIOS BÁSICO

Откройте книгу Market Leader на стр. 68: Разработайте упражнения от A до E из Language Focus 1 .

А. Положите эти слова в правильном порядке, чтобы составить предложения о проблемах на работе.

1- Сроки / проекты / не были / для / реалистичные

Сроки выполнения проектов не были реалистичными .

2- Большинство людей / офис / не / закваска / до 8.00 вечера

Большинство людей не покидали офис до 20:00.

3- / менеджер / хорошо / не было

Она не была хорошим менеджером

4- На время / начало / встречи / не

Встречи не начались вовремя

5- Не / она / мотивировать / знать / персонал / как

Она не знала, как мотивировать персонал

C. Исправьте одну ошибку в каждой строке этого сообщения

  • Марис, прости.У меня плохой день. Я не отправил отчет 1. Отправить
  • Out, и я не проверить цифры. Я не попал в банк. 2. не
  • вовремя, а я не звонил звонил поставщикам. Я пытался позвонить тебе. 3. Телефон
  • Сегодня утром, но вы не ответ.Я думаю, мне нужно идти домой. 4. Вы не сделали

D. Завершите эти вопросы с помощью: сделал, был или был .

  1. Был ли он и эффективный менеджер?
  2. Когда ты родился?
  3. Когда Ана начала работать на IBM?
  4. Почему Маркус сменил работу?
  5. Где твоя следующая работа?

E. Прочитайте выдержку ниже. Затем напишите вопросы, используя каждое из слов из коробки.

Где выросла Даниэль?

Почему, как долго, что, когда, где,

?

Даниэль выросла в Женеве. Она училась инженерии в университете в Париже. Затем она проработала в Renault четыре года, с 2004 по 2008 год. Она ушла из Renault, потому что хотела получить степень MBA. Она получила степень магистра делового администрирования в Гарвардской школе бизнеса в 2009 году. Ее следующая работа была в GE.

  • Когда она начала учиться?
  • Как долго она работала на Renault?
  • Почему она покинула Рено?
Откройте книгу «Лидер рынка» на странице 70: Разработайте упражнения языковой направленности от A до G

А.Обсудите эти вопросы в парах .

  • Каков был успех Стива Джобса?

Когда он покинул Apple и основал новую компьютерную компанию.

  • Что сделало его успешным?

Способ инновации без капитуляции

B. Прочтите эту статью (игнорируя недостающую информацию), затем напишите вопрос для завершения теста на стр. 71, используйте статью, чтобы помочь вам .

1- Где родился Стивен Джобс?

В Калифорнии.

2- С кого Джобс начал Apple?

его друзья Стив Возняк

3- Почему Джобс покинул Apple?

в 1984 году

4- Почему он покинул компанию?

разногласий с генеральным директором, Джоном Скалли

5- На чем специализировался Pixar?

компьютерная анимация

6- На ком женился Джобс?

Лорен

7. Сколько Apple заплатил за Next?

400 миллионов долларов

8- Когда Стивен Джобс ушел с поста генерального директора Apple

августа 2011 года

9. Сколько было Стивену Джобсу, когда он умер?

56

10- Кто новый генеральный директор Apple?

Тим Кук

11- Сколько человек в Apple работает по всему миру?

46.500.

D. Ответьте на вопросы в викторине выше и используйте свой ответ на вопросы, чтобы завершить статью на стр. 70.

Барак Обама описывает Стивена Джобса как «одного из величайших американских новаторов». Это его история. Он родился 24 февраля 1995 года в Калифорнии. В 1976 году, бросив колледж, Джобс основал Apple со своим другом Стивом Возняком. Компания быстро стала успешной. В 1984 году Apple представила знаменитый компьютер Macintosh.На следующий год, в 1985 году, Джобс покинул Apple из-за разногласий с генеральным директором Джоном Скалли. После ухода из Apple Джобс основал новую компьютерную компанию NEXT. Он также купил компанию под названием Pixar. Специализируется на компьютерной анимации. Джобс женился на своей жене Лорен на церемонии дзен-буддизма в 1991 году. У пары было трое детей. Начало девяностых было трудным для Apple, и вскоре компания захотела вернуться на работу. В декабре 1996 года компания Apple приобрела компанию Джобса NETX. Apple заплатила за это 400 миллионов долларов.Джобс вернулся в Apple и в 1997 году стал генеральным директором. Под его руководством рабочие места перевернули компанию с помощью таких инновационных продуктов, как iMac, IPod, Iphone и Ipad. В августе 2011 года, после продолжительного периода болезни, Стив Джобс подал в отставку с поста генерального директора Apple. Он умер два месяца спустя в возрасте 56 лет. Тайм Кук - новый генеральный директор Apple. В свое время в Apple Стив Джобс создал самую ценную технологическую компанию в мире. Сегодня в нем работают более 46 500 человек по всему миру.

F.Работать в парах. По очереди выбирайте пять вопросов из викторины и тестируйте своего партнера. Помогите с ответами при необходимости.

  1. Где родился Стивен Джобс?
  2. С кого Джобс начал Apple?
  3. Когда Apple представила знаменитый компьютер Macintosh?
  4. На ком женился Джобс?
  5. Сколько лет было Стивену Джобсу, когда он умер?

г. Завершите эти предложения. Дайте правдивую информацию о себе

  1. В прошлом году я купил новую камеру
  2. Вчера я ел перед своим офисом
  3. Прошлым летом я посещал Медельин
  4. Когда я был ребенком, я был счастлив, у меня было хорошее детство
Теперь перейдите к упражнениям от A до F на страницах 77 и 78 вашей книги «Лидер рынка» о сравнительных и превосходных степенях.

А. Напишите сравнительные формы этих прилагательных. Затем послушайте, чтобы проверить, как они произносится.

1. Меньше
2. Быстрее
3. Медленнее
4. Выше
5. Хуже
6. Лучше
7. Конкурентоспособнее, чем
8. Эффективно
9. Интересно, чем

Б.Посмотрите на этот график. Решите, являются ли приведенные ниже предложения истинными (T) или ложными (F). Исправить неправильные.

VW PASSAT

MAZDA MX-5

MINI HATCHBACK

Объем двигателя

2,0 л

1.8 л

1,6 л

Максимальная скорость

195 км / ч

195 км / ч

203 км / ч

Расход бензина

4,6 л / 100 км

7,3 л / 100 км

5.4 л / 100 км

Багажный отсек

566 л

150 л

160 л

Длина

4769 мм

4,020 мм

3699 мм

Цена

€ 19 665

€ 19 174

€ 13,410

1. Mazda - более быстрый автомобиль, чем Mini.

(F) Mini - более быстрый автомобиль, чем Mazda.

2- Mazda имела меньший багажный отсек, чем Mini.

(Т)

3- Mini имеет лучшее потребление бензина, чем Passat.

(F) У Passat расход бензина выше, чем у Mini.

4- Мазда дороже, чем Пассат.

(F) Passat дороже, чем Mazda.

5 - Passat более практичен для семьи, чем Mini.

(Т)

C. Заполните эти предложения об автомобилях в упражнении B. Использовал сравнительную форму прилагательных в скобках.

  1. Я думаю, что Mazda - более стильный автомобиль, чем Mini.
  2. Passat имеет более мощный двигатель, чем Mazda.
  3. По сравнению с Passat, Mini легче парковать в небольших помещениях.
  4. Passat дешевле в управлении, чем Mazda.
  5. Passat - более просторная машина, чем Mini.

D. Завершите эти беседы. Использована превосходная форма прилагательных.

1- Реклама на прайм-тайм стоит дорого.

Да, это самое дорогое время для показа рекламы.

2- Рекламный ролик Nike «Пиши будущее» был очень хорошим.

Да, я думаю, что это был лучший рекламный ролик в 2010 году.

3- 2009 год был неудачным для рекламной индустрии.

Да, это был худший год, который я могу вспомнить.

4- В Китае очень много интернет-пользователей.

Да, у него самое большое количество пользователей в мире.

E. Какая машина для каждого из этих людей? Выберите автомобиль из упражнения B.

Stefan VW Passat

Софи Мазда МХ-5

петра мини хэтчбек

F. Работа в парах. Объясните свой выбор своему партнеру.

Я думаю, что Mini - лучшая машина для меня, дешевле в управлении, чем другие.

Это также самая маленькая машина, поэтому в городе легко парковаться.

Разработайте упражнения от A до D на стр. 79 своей книги «Лидер рынка» о том, много ли много, мало ли.

B. Заполните эти предложения по таблице.

  1. В 2010 году Toptek потратила большую часть своего рекламного бюджета на телевидении.
  2. Сумма, потраченная на телевизионную рекламу, в 2011 году составила , что на меньше.
  3. В 2010 году расходы на наружную рекламу были намного выше, чем в 2011 году.
  4. Toptek потратила большую часть бюджета на интернет-рекламу в 2011 году.

C. Сравните рекламные расходы Toptek в 2010 и 2011 годах. Обсудите эти моменты.

  1. В 2010 году Toptek потратила около 15 процентов своего бюджета на интернет-рекламу. Сумма, потраченная в 2011 году, была намного выше.
  2. В 2011 году Toptek потратила около 60 процентов своего бюджета на интернет-рекламу. Сумма, потраченная в 2010 году, была намного меньше.
  3. . В 2010 году Toptek потратила около 35 процентов своего бюджета на печатную рекламу. Сумма, потраченная в 2011 году, была очень маленькой.

  4. В 2010 и 2011 годах. Toptek около 5 процентов своего бюджета на рекламу на радио.

D. Сравните эти два пула, используя много, много и немного.

Бильярдный стол для тренера

Классический бильярдный стол

Ширина

93 см

95 см

Длина

176 см

180 см

Высота

78 см

80 см

Вес

25 кг

50 кг

Принц

£ 144

£ 280

  • Классический бильярдный стол немного больше, чем бильярдный стол тренера.
  • Бильярдный стол для тренера немного короче классического бильярдного стола.
  • Классический бильярдный стол намного тяжелее бильярдного стола для тренера.
  • Бильярдный стол для тренера намного дешевле, чем классический бильярдный стол.
Выполните упражнения A и B на страницах 84 и 85 и от A до C на страницах 86 и 87 вашей книги Лидер рынка .

A. Заполните эти предложения настоящей непрерывной формой глаголов в скобках.Используйте сокращения, где возможно.

1. Матти сегодня нет в офисе. Он встречает клиентов весь день

2. Марта разговаривает по телефону. Она звонит по поводу продаж.

3. Я не могу прийти на встречу. Я пишу отчет. Я должен закончить этим утром

4. Мы строим новый завод в Испании. Работа почти закончена.

5. Маркетинговая команда сейчас очень занята. Они работают над обедом нового продукта.

6. Наш бизнес в Японии сейчас не очень хорошо

7. У нас много заказов, поэтому производство нанимает 40 дополнительных сотрудников.

Б. Работа в парах. Задайте и ответьте на эти два вопроса. Используйте свои собственные идеи и слова из коробки в своем ответе.

Сменить изменения разработать улучшить представить подготовить открыть организовать написать

A: Над чем вы работаете в данный момент?

B: Я готовлю презентацию к следующей неделе

A: Что происходит в вашей компании / университете?

B: Они вводят новую интрасеть.

Pag 86

A. С каким временем эти выражения времени обычно используются? Поместите их в правильный столбец таблицы ниже.

Всегда в данный момент, в настоящее время, каждый день, как обычно, сейчас.

Настоящее время просто:

Всегда в настоящее время каждый день, обычно обычно

настоящее время:

На данный момент сейчас это время сегодня.

B. Выберите либо текущий простой, либо текущий непрерывный вид глагола, чтобы завершить эти предложения.

  1. Я и / я нахожусь в Ritz каждый раз, когда я в Нью-Йорке. Я остаюсь / на данный момент нахожусь в Ritz.
  2. Jan works / - это и из дома сегодня. Обычно она работает / работает в учебном центре компании.
  3. Она часто звонит / звонит в Россию. Прямо сейчас она звонит / звонит клиенту в Москве.
  4. Обычно я не делаю , , делаю , / занимаюсь оформлением документов. Я раздаю / , раздаю со всеми документами, пока Сьюзен нет.
  5. доставщика берут / принимают в течение двух месяцев в настоящее время. Обычно они принимают / занимают всего шесть недель.
  6. Большую часть времени мы используем / используем DHL для доставки. На этот раз мы используем / используем другой компании.

C. Заполните эту статью настоящей простой или настоящей непрерывной формой глаголов в скобках

ПРОФИЛЬ PRET A MANGER

Pret A manager - (быть) британской компанией и одной из ведущих в мире сетей по производству сэндвичей.Он продает свежеприготовленные бутерброды в оживленных центрах города. В конце каждого дня магазины дают (дают) непроданные продукты бездомным. В настоящее время Прет очень хорошо чувствует себя на юге Англии.

Pret управляет в общей сложности 232 отделениями в Великобритании, и в этом году планирует (планирует) новые отделения в Лондоне. В США у него есть 23 магазина в Нью-Йорке и еще 10 в Гонконге.

Международная деятельность Pret приобретает все большее значение. В этом месяце, в рамках следующего этапа расширения, Pret открывает (открывает) свои первые два магазина в Париже.В то же время, маркетинговая команда работает (работает) с глобальной рекламной компанией Lewis PR, чтобы улучшить международный имидж бренда.

,Классификация

кНн с использованием Scikit-learn - DataCamp

K Nearest Neighbor (KNN) - это очень простой, понятный, универсальный и один из лучших алгоритмов машинного обучения. KNN используется в различных приложениях, таких как финансы, здравоохранение, политология, обнаружение почерка, распознавание изображений и распознавание видео. В кредитных рейтингах финансовые институты будут прогнозировать кредитный рейтинг клиентов. При выдаче кредита банковские институты прогнозируют, является ли кредит безопасным или рискованным.В политологии классификация потенциальных избирателей по двум классам будет голосовать или не голосовать. Алгоритм КНН используется для задач классификации и регрессии. Алгоритм КНН, основанный на подходе сходства признаков.

В этом уроке вы расскажете о следующих темах:

  • K-ближайший соседний алгоритм
  • Как работает алгоритм KNN?
  • рвется против ленивых учеников
  • Как вы определяете количество соседей в KNN?
  • Проклятие размерности
  • Здание классификатора в Scikit-Learn
  • Плюсы и минусы
  • Как улучшить производительность KNN?
  • Заключение

K-ближайших соседей

KNN - непараметрический и ленивый алгоритм обучения.Непараметрический означает, что нет никакого предположения о базовом распределении данных. Другими словами, структура модели определяется из набора данных. Это будет очень полезно на практике, когда большинство реальных наборов данных не соответствуют математическим теоретическим предположениям. Ленивый алгоритм означает, что для генерации модели не требуются тренировочные точки данных. Все данные обучения используются на этапе тестирования. Это делает обучение быстрее, а этап тестирования медленнее и дороже. Дорогостоящий этап тестирования означает время и память.В худшем случае KNN требуется больше времени для сканирования всех точек данных, а для сканирования всех точек данных потребуется больше памяти для хранения тренировочных данных.

Как работает алгоритм KNN?

В KNN K - количество ближайших соседей. Количество соседей является решающим фактором. K обычно нечетное число, если число классов равно 2. Когда K = 1, алгоритм известен как алгоритм ближайшего соседа. Это самый простой случай. Предположим, что P1 - это точка, для которой метка должна прогнозироваться.Сначала вы найдете одну ближайшую точку к P1, а затем метку ближайшей точки, назначенной для P1.

Предположим, P1 - это точка, для которой метка должна прогнозироваться. Сначала вы находите k ближайшую точку к P1, а затем классифицируете точки большинством голосов своих k соседей. Каждый объект голосует за свой класс, и в качестве прогноза принимается класс с наибольшим количеством голосов. Для нахождения ближайших похожих точек вы найдете расстояние между точками, используя такие меры расстояния, как евклидово расстояние, расстояние Хемминга, расстояние Манхэттена и расстояние Минковского.КНН имеет следующие основные шаги:

  1. Рассчитать расстояние
  2. Найти ближайших соседей
  3. Голосовать за ярлыки

Eager Vs. Ленивые ученики

Стремление учеников означает, когда данные обучающие баллы построят обобщенную модель перед выполнением прогноза по заданным новым баллам для классификации. Вы можете думать о таких учениках как о готовых, активных и стремящихся классифицировать ненаблюдаемые точки данных.

Lazy Learning означает, что нет необходимости изучать или обучать модель и все точки данных, используемые во время прогнозирования.Ленивые ученики ждут до последней минуты, прежде чем классифицировать любую точку данных. Ленивый ученик сохраняет только набор обучающих данных и ждет, пока классификация не должна быть выполнена. Только когда он видит тестовый кортеж, он выполняет обобщение для классификации кортежа на основе его сходства с сохраненными обучающими кортежами. В отличие от активных методов обучения, ленивые ученики выполняют меньше работы на этапе обучения и больше работают на этапе тестирования для составления классификации. Ленивые ученики также известны как ученики, основанные на экземплярах, потому что ленивые ученики хранят учебные точки или экземпляры, а все обучение основано на экземплярах.

Проклятие размерности

KNN работает лучше с меньшим количеством функций, чем с большим количеством функций. Вы можете сказать, что когда количество функций увеличивается, чем требуется больше данных. Увеличение габаритов также приводит к проблеме переоснащения. Чтобы избежать переобучения, необходимые данные должны будут расти в геометрической прогрессии по мере увеличения количества измерений. Эта проблема более высокого измерения известна как проклятие размерности.

Чтобы справиться с проблемой проклятия размерности, вам необходимо выполнить анализ главных компонентов перед применением любого алгоритма машинного обучения, или вы также можете использовать подход выбора функций.Исследования показали, что в больших измерениях евклидово расстояние больше не полезно. Поэтому вы можете предпочесть другие меры, такие как косинусное сходство, которые значительно меньше подвержены влиянию большого размера.

Как вы определяете количество соседей в KNN?

Теперь вы понимаете рабочий механизм алгоритма KNN. В этот момент возникает вопрос: как выбрать оптимальное количество соседей? И как это влияет на классификатор? Число соседей (K) в KNN - это гиперпараметр, который вам нужно выбрать во время построения модели.Вы можете думать о K как о контролирующей переменной для модели прогнозирования.

Исследования показали, что не существует оптимального числа соседей, подходящих для всех видов наборов данных. Каждый набор данных имеет свои собственные требования. В случае небольшого количества соседей шум будет иметь большее влияние на результат, а большое количество соседей делает его вычислительно дорогим. Исследования также показали, что небольшое количество соседей являются наиболее гибкими, что будет иметь низкое смещение, но высокую дисперсию, а большое количество соседей будет иметь более плавную границу принятия решения, что означает более низкую дисперсию, но более высокое смещение.

Как правило, ученые данных выбирают нечетное число, если число классов четное. Вы также можете проверить, сгенерировав модель на разных значениях k и проверить их производительность. Вы также можете попробовать метод локтя здесь.

Здание классификатора в Scikit-Learn

КНН Классификатор

Определение набора данных

Давайте сначала создадим ваш собственный набор данных. Здесь вам нужны два вида атрибутов или столбцов в ваших данных: элемент и метка. Причиной двух типов столбцов является «контролируемая природа алгоритма KNN».

  # Назначение функций и переменных меток # Первая функция Погода = [ 'Солнечный', 'Солнечный', 'Ясно', 'Дождливый', 'Дождливый', 'Дождливый', 'Ясно', 'Солнечный', 'Солнечный', «Дождливый», «Солнечный», «Ясно», «Ясно», «Дождливый»] # Вторая особенность Темп = [ 'Горячий', 'Горячий', 'Горячие', 'Умеренная', 'холодный', 'Cool', 'Cool', 'Мягкий', 'Cool', 'Умеренная', 'Умеренная', 'Умеренная' 'Горячая', 'Мягкий'] # Метка или целевая переменная игра = [ «Нет», «Нет», «Да», «Да», «Да», «Нет», «Да», «Нет», «Да», «Да», «Да», «Да» ,'Да нет']  

В этом наборе данных у вас есть две функции (погода и температура) и одна метка (игра).

Кодирование столбцов данных

Различные алгоритмы машинного обучения требуют ввода числовых данных, поэтому вам необходимо представлять категориальные столбцы в числовом столбце.

Чтобы закодировать эти данные, вы можете сопоставить каждое значение с числом. например Пасмурно: 0, Дождливо: 1, Солнечно: 2.

Этот процесс известен как кодирование меток, и sklearn удобно сделает это для вас, используя Label Encoder.

  # Импорт LabelEncoder от предварительной обработки импорта sklearn #creating labelEncoder le = предварительная обработка.LabelEncoder () # Преобразование строковых меток в числа. weather_encoded = le.fit_transform (погода) печать (weather_encoded)  
  [2 2 0 1 1 1 0 2 2 1 2 0 0 1]  

Здесь вы импортировали модуль предварительной обработки и создали объект Label Encoder. Используя этот объект LabelEncoder, вы можете подогнать и преобразовать столбец «погода» в числовой столбец.

Аналогично, вы можете кодировать температуру и метку в числовых столбцах.

  # преобразование строковых меток в числа temp_encoded = ль.fit_transform (температура) метка = le.fit_transform (игра)  
Объединение функций

Здесь вы объедините несколько столбцов или элементов в один набор данных с помощью функции «zip»

  # комбинировать погоду и температуру в одном списке кортежей Характеристика = список (застежка-молния (weather_encoded, temp_encoded))  
Генерирующая Модель

Давайте построим модель классификатора KNN.

Сначала импортируйте модуль KNeighborsClassifier и создайте объект классификатора KNN, передав число аргументов соседей в функцию KNeighborsClassifier ().

Затем поместите вашу модель в набор поездов, используя fit (), и выполните прогнозирование на наборе тестов, используя Предикат ().

  от sklearn. соседей импорт KNeighborsClassifier модель = KNeighborsClassifier (n_neighbors = 3) # Тренируй модель, используя тренировочные наборы model.fit (характеристики, этикетка) # Прогнозировать вывод прогнозируемый = model.predict ([[0,2]]) # 0: пасмурно, 2: слабый печать (прогноз)  
  [1]  

В приведенном выше примере вы задали вход [0,2], где 0 означает пасмурную погоду, а 2 - умеренную температуру.Модель предсказывает [1], что означает игру.

KNN с несколькими метками

До сих пор вы узнали, как создать классификатор KNN для двоих в python, используя scikit-learn. Теперь вы узнаете о KNN с несколькими классами.

В модели строительной части вы можете использовать набор данных Wine, который является очень известной проблемой классификации нескольких классов. Эти данные являются результатом химического анализа вин, выращенных в одном регионе Италии с использованием трех разных сортов. Анализ определил количество 13 компонентов, найденных в каждом из трех типов вин.

Набор данных включает в себя 13 функций («алкоголь», «яблочная кислота», «пепел», «алкалиты», «магний», «общие_фенолы», «флаваноиды», «nonflavanoid_phenols», «проантоцианины», «color_intensity», «оттенок»). , 'od280 / od315_of_diluted_wines', 'proline') и цель (тип культурных сортов).

Эти данные имеют три типа сортовых сортов: «класс_0», «класс_1» и «класс_2». Здесь вы можете построить модель для классификации типа сорта. Набор данных доступен в библиотеке scikit-learn или вы также можете скачать его из библиотеки UCI Machine Learning.

Загрузка данных

Давайте сначала загрузим необходимый набор данных вина из наборов данных scikit-learn.

  # Библиотека набора данных scikit-learn из наборов импортных данных sklearn # Загрузка данных wine = datasets.load_wine ()  
Изучение данных

После того, как вы загрузили набор данных, вы можете узнать об этом немного больше. Вы можете проверить имя объекта и цели.

  # распечатать названия функций печать (вино.feature_names)  
  [«алкоголь», «яблочная кислота», «пепел», «алкалитий», «магний», «тотал_фенолы», «флаваноиды», «нефлаваноиды», «проантоцианины», «цвет_интенсивности», «оттенок», «od280 /») od315_of_diluted_wines ',' proline ']  
  # распечатать вид этикетки (class_0, class_1, class_2) печать (wine.target_names)  
  ['class_0' 'class_1' 'class_2']  

Давайте проверим 5 лучших записей набора функций.

  # распечатать данные вина (5 лучших записей) Печать (wine.data [0: 5])  
  [[1.42300000e + 01 1,7000000e + 00 2,43000000e + 00 1,56000000e + 01 1.27000000e + 02 2.80000000e + 00 3.06000000e + 00 2.80000000e-01 2.200e + 00 5.64000000e + 00 1.04000000e + 00 3.92000000e + 00 1.06500000e + 03] [1.32000000e + 01 1.78000000e + 00 2.14000000e + 00 1.12000000e + 01 1,00000000e + 02 2,65000000e + 00 2,76000000e + 00 2.60000000e-01 1.28000000e + 00 4.38000000e + 00 1.05000000e + 00 3.40000000e + 00 1.05000000e + 03] [1.31600000e + 01 2.36000000e + 00 2.67000000e + 00 1.86000000e + 01 1.01000000e + 02 2.80000000e + 00 3.24000000e + 00 3.00000000e-01 2.81000000e + 00 5.68000000e + 00 1.03000000e + 00 3.17000000e + 00 1.18500000e + 03] [1.43700000e + 01 1.95000000e + 00 2.50000000e + 00 1.68000000e + 01 1.13000000e + 02 3.85000000e + 00 3.400e + 00 2.40000000e-01 2.18000000e + 00 7.80000000e + 00 8.60000000e-01 3.45000000e + 00 1.48000000e + 03] [1.32400000e + 01 2.500e + 00 2.87000000e + 00 2.10000000e + 01 1.18000000e + 02 2.80000000e + 00 2.600e + 00 3.000e-01 1.82000000e + 00 4.32000000e + 00 1.04000000e + 00 2.93000000e + 00 7.35000000e + 02]]  

Давайте проверим записи целевого набора.

  # распечатайте винные этикетки (0: Class_0, 1: Class_1, 2: Class_3) печать (wine.target)  
  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]  

Давайте рассмотрим это немного подробнее.Вы также можете проверить форму набора данных, используя форму.

  # печать данных (функция) форма печать (wine.data.shape)  
  (178, 13)  
  # форма для печати (или этикетки) печать (wine.target.shape)  
  (178,)  
Данные разделения

Чтобы понять производительность модели, хорошей стратегией является разделение набора данных на обучающий набор и тестовый набор.

Давайте разделим набор данных с помощью функции train_test_split ().Вам нужно передать 3 параметра функции, цель и размер test_set. Кроме того, вы можете использовать random_state для случайного выбора записей.

  # Импорт функции train_test_split из sklearn.model_selection import train_test_split # Разделить набор данных на тренировочный набор и тестовый набор X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (wine.data, wine.target, test_size = 0.3) # 70% обучения и 30% теста  
Генерирующая модель для K = 5

Давайте построим модель классификатора KNN для k = 5.

  # Импорт ближайших соседей Модель классификатора от sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Создать классификатор KNN knn = KNeighborsClassifier (n_neighbors = 5) # Тренируйте модель, используя тренировочные наборы knn.fit (X_train, y_train) # Прогнозировать ответ для тестового набора данных y_pred = knn.predict (X_test)  
Оценка модели
для k = 5

Давайте оценим, насколько точно классификатор или модель могут предсказать тип сортов.

Точность может быть вычислена путем сравнения фактических значений набора тестов и прогнозируемых значений.

  # Импортировать модуль scikit-learn метрики для расчета точности из показателей импорта sklearn # Точность модели, как часто правильный классификатор? печать («Точность:», metrics.accuracy_score (y_test, y_pred))  
  Точность: 0,685185185185  

Ну, вы получили классификацию 68,51%, что считается хорошей точностью.

Для дальнейшей оценки вы также можете создать модель для другого числа соседей.

Модель повторного генерирования
для K = 7

Давайте построим модель классификатора KNN для k = 7.

  # Импорт ближайших соседей Модель классификатора от sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Создать классификатор KNN knn = KNeighborsClassifier (n_neighbors = 7) # Тренируйте модель, используя тренировочные наборы knn.fit (X_train, y_train) # Прогнозировать ответ для тестового набора данных y_pred = knn.predict (X_test)  
Оценка модели
для k = 7

Давайте снова оценим, насколько точно классификатор или модель могут предсказать тип культиваров для k = 7.

  # Импортировать модуль scikit-learn метрики для расчета точности из показателей импорта sklearn # Точность модели, как часто правильный классификатор? печать («Точность:», metrics.accuracy_score (y_test, y_pred))  
  Точность: 0,777777777778  

Ну, вы получили классификацию 77,77%, что считается хорошей точностью.

Здесь вы увеличили количество соседей в модели, и точность возросла.Но это не обязательно для каждого случая, когда увеличение числа соседей увеличивает точность. Для более детального понимания этого вы можете обратиться к разделу «Как определить количество соседей?» этого урока.

Плюсы

Этап обучения классификации K-ближайшего соседа намного быстрее по сравнению с другими алгоритмами классификации. Нет необходимости тренировать модель для обобщения, поэтому KNN известен как простой и основанный на экземплярах алгоритм обучения.KNN может быть полезен в случае нелинейных данных. Это может быть использовано с проблемой регрессии. Выходное значение для объекта вычисляется как среднее значение k ближайших соседей.

Минусы

Этап тестирования классификации K-ближайшего соседа медленнее и дороже с точки зрения времени и памяти. Требуется большая память для хранения всего набора обучающих данных для прогнозирования. KNN требует масштабирования данных, потому что KNN использует евклидово расстояние между двумя точками данных, чтобы найти ближайших соседей.Евклидово расстояние чувствительно к величинам. Элементы с большими величинами будут весить больше, чем элементы с небольшими значениями. KNN также не подходит для больших размерных данных.

Как улучшить КНН?

Для улучшения результатов настоятельно рекомендуется нормализовать данные в том же масштабе. Как правило, диапазон нормализации рассматривается между 0 и 1. KNN не подходит для данных больших размеров. В таких случаях размерность необходимо уменьшить для повышения производительности. Кроме того, обработка пропущенных значений поможет нам улучшить результаты.

Заключение

Поздравляем, вы дошли до конца этого урока!

В этом уроке вы изучили алгоритм K-Nearest Neighbor; это работает, нетерпеливый и ленивый ученик, проклятие размерности, построение модели и оценка набора данных вина с использованием пакета Python Scikit-learn. Также обсуждались его преимущества, недостатки и предложения по улучшению производительности.

Я с нетерпением жду каких-либо отзывов или вопросов. Вы можете задать вопрос, оставив комментарий, и я постараюсь ответить на него.

, Познакомьтесь с базой данных Redis: перебирая ключи

Одна из вещей, которая часто смущает пользователей, знакомых с другими базами данных, когда они пробуют Redis, - это отсутствие видимости в базе данных: нет набора таблиц или коллекций для просмотра, просто простое пространство с плоским ключом, которое могло бы ( потенциально) иметь миллионы ключей. Таким образом, возможность дешевого перебора этого ключевого пространства становится очень важной для ознакомления с содержимым базы данных.

. Итерации по пространству ключей Redis имеют и другие важные случаи использования, вот некоторые из них, которые приходят на ум:

  • Сборка мусора или очистка ключей, соответствующих определенному шаблону
  • перемещение данных и изменение схемы или перемещение определенного набора ключей в другую структуру данных
  • отладка, выборка данных, исправление данных или поиск и исправление всех ключей, которые были испорчены недавним изменением

В этом посте мы углубимся в различные варианты итерации пространства ключей, доступные в Redis.

O (N) Итераторы: KEYS

Команда Redis KEYS возвращает все ключи в базе данных, которые соответствуют шаблону (или все ключи в пространстве ключей). Аналогичными командами для извлечения всех полей, хранящихся в хэше, является HGETALL и для всех выборок членов SMEMBERS. Сами ключи в Redis хранятся в словаре (он же хеш-таблица). Команда KEYS работает, перебирая этот словарь и отправляя все, что соответствует шаблону, в виде одного ответа Array. Другие команды работают аналогично.

Выполнение такой операции зависит от размера коллекции, т.е. O (N). Таким образом, использование KEYS строго не рекомендуется в производственных средах с большим количеством ключей. Redis, будучи однопоточным, блокируется во время этой итерации, таким образом блокируя другие операции. Таким образом, KEYS следует использовать только для отладки и других особых случаев, когда производительность не имеет значения (например, когда база данных переведена в автономный режим для применения исправления данных). Еще одна важная вещь, которую следует помнить об этом алгоритме, это то, что он отправляет все совпадающие ключи вместе в виде одного ответа.Это может быть очень удобно, когда пространство ключей мало, но создает много проблем на большом пространстве ключей. KEYS, однако, является любимой командой разработчиков в их собственных средах разработки.

КЛЮЧИ в действии:

 127.0.0.1:6379 [1]> MSET one 1 два 2 три 3 четыре 4 хорошо # Все ключи 127.0.0.1:6379 [1]> клавиши * 1) "четверка" 2) "тройка" 3) "два" 4) "один" # клавиши, начинающиеся с буквы 't' 127.0.0.1:6379 [1]> клавиши t * 1) "тройка" 2) "два" # ключи, в которых есть 'ee' 127.0.0.1: 6379 [1]> ключи * ee * 1) "тройка" 

Итераторы на основе курсора: SCAN

Команды SCAN и его сестринские команды, SSCAN (для наборов), HSCAN (для хэшей) и ZSCAN (для отсортированных наборов) обеспечивают подход, основанный на курсоре, для перебора структур данных Redis. Они доступны в Redis с версии 2.8.0.

Ключи возвращаются в инкрементных итерациях с гарантией постоянного времени для каждой итерации. Курсор (в данном случае целое число) возвращается, когда итерации инициализируются, и обновленный курсор возвращается и каждая итерация.Итерационный цикл начинается, когда курсор установлен в 0 в запросе SCAN, и заканчивается, когда курсор, возвращаемый сервером, равен 0. Из-за нюансов архитектуры Redis и реализации алгоритма курсора здесь есть некоторые особенности этого подхода:

  • Полная итерация всегда извлекает все элементы, которые присутствовали в коллекции, от начала до конца полной итерации.
  • Полная итерация никогда не возвращает ни одного элемента, который НЕ присутствовал в коллекции от начала и до конца полной итерации.
  • Данный элемент может быть возвращен несколько раз. Дело до приложения, чтобы обработать случай дублированных элементов
  • Элементы, которые не присутствовали постоянно в коллекции во время полной итерации, могут быть возвращены или нет: оно не определено.
  • Число элементов, возвращаемых во время каждого подсчета, варьируется и может быть равно 0. Тем не менее, итерация не завершена, пока сервер не вернет значение курсора 0.
  • Опция COUNT может использоваться для ограничения количества элементов, возвращаемых в каждой итерации.Значение по умолчанию - 10. Однако оно считается только предложением и применяется не во всех случаях. Значение COUNT можно изменить во время каждого вызова итерации.
  • Опция MATCH позволяет указывать шаблоны, как позволяет команда KEYS.
  • Реализация курсора полностью без состояния на стороне сервера. Это позволяет (потенциально) бесконечным итерациям начинаться параллельно. Кроме того, нет никаких требований по обеспечению того, чтобы итерация продолжалась до конца и могла быть остановлена ​​в любое время.

Несмотря на свои особенности, SCAN - очень полезная команда, которая подходит для выбора ключевых итераций пространства для большинства случаев использования.

SCAN - очень полезная команда и правильная команда для выбора ключевых итераций пространства в #RedisClick To Tweet

СКАН в действии

 127.0.0.1:6379 [1]> flushdb хорошо 127.0.0.1:6379 [1]> клавиши * (пустой список или набор) 127.0.0.1:6379 [1]> debug populate 33 хорошо 127.0.0.1:6379 [1]> scan 0 COUNT 5 1) "4" 2) 1) «ключ: 1» 2) "ключ: 9" 3) «ключ: 13» 4) «ключ: 29» 5) «ключ: 23» 127.0.0.1: 6379 [1]> скан 4 1) "42" 2) 1) «ключ: 24» 2) «ключ: 28» 3) «ключ: 18» 4) «ключ: 16» 5) «ключ: 12» 6) «ключ: 2» 7) «ключ: 6» 8) "ключ: 31" 9) "ключ: 27" 10) "ключ: 19" 127.0.0.1:6379 [1]> scan 42 1) "9" 2) 1) «ключ: 3» 2) «ключ: 4» 3) «ключ: 20» 4) "ключ: 8" 5) «ключ: 32» 6) «ключ: 5» 7) "ключ: 26" 8) "ключ: 10" 9) "ключ: 21" 10) "ключ: 14" 127.0.0.1: 6379 [1]> scan 9 COUNT 100 1) "0" 2) 1) «ключ: 25» 2) «ключ: 30» 3) «ключ: 22» 4) "ключ: 17" 5) «ключ: 15» 6) «ключ: 0» 7) "ключ: 11" 8) "ключ: 7" 

под капотом

Алгоритм, который SCAN (и его сестринские команды) используют для сканирования, является интригующим и приводит к некоторым характеристикам команды, которую мы описали выше. Antirez описал это на высоком уровне в своем посте в блоге, и это объясняется (немного лучше) в комментариях над реализацией (функция dictScan).Подробное описание этого сделает этот пост слишком длинным, поэтому я дам достаточно описания, чтобы сделать его очевидным.

  • Большинство структур данных Redis внутренне представлены в виде словарей (по крайней мере, частично в случае отсортированных наборов). Они реализованы в виде хэш-таблиц с степенью двойки с цепочкой для коллизий. Задача в написании итерационного алгоритма на основе курсора здесь состоит в том, чтобы иметь возможность справляться с увеличением и уменьшением хэша, не жертвуя принципами простоты Redis (API) и скорости.
  • SCAN в основном сканирует кучу хэш-блоков на каждой итерации и возвращает элементы, соответствующие шаблону в них. Поскольку он рассматривает только фиксированный список сегментов, некоторые временные итерации могут вообще не возвращать значений.
  • Возвращаемый курсор - это смещение итеративной хеш-таблицы. Он имеет дело с ростом и сжатием хеш-таблиц (то есть перефразированием) путем умного манипулирования битами более высокого уровня смещения, в то же время увеличивая смещение вместе со свойствами хеш-таблицы.Последствия этого подхода состоят в том, что новые элементы, добавленные во время итерации, могут или не могут быть возвращены. Однако сам курсор не должен перезагружаться при изменении размера хеш-таблицы.
  • Заданное ведро должно быть посещено только один раз, и все его ключи должны быть возвращены за один раз. Это еще раз, чтобы гарантировать, что изменение размера хеша (т.е. перефразирование) не усложнит процесс итерации. Однако это приводит к тому, что аргумент COUNT не является строго обязательным для исполнения.
  • Поскольку вышеупомянутый подход полностью не сохраняет состояния на стороне сервера, он в основном подразумевает, что итерации могут быть остановлены или огромное количество итераций может быть запущено параллельно без увеличения использования памяти.

Резюме

На высоком уровне доступны два варианта итерации в пространстве ключей Redis:

  1. Используйте KEYS, когда производительность не имеет значения, или когда пространство клавиш имеет разумный размер.
  2. В остальное время используйте SCAN.
Чтобы перебрать пространство ключей #Redis, используйте KEYS, если производительность не имеет значения, в противном случае используйте SCANClick To Tweet

Знаете ли вы, что мы теперь поддерживаем хостинг для Redis ™ *? Получите полностью управляемый хостинг для Redis ™ в безопасности своей собственной облачной учетной записи и используйте кредиты AWS / Azure для ваших развертываний Redis ™.

,

Смотрите также