Сзв м корректировка: Отправить корректировку СЗВ-М | СБИС Помощь

СБИС, ну что за дела? Проверьте свой регномер в ПФР, а потом помучьтесь с пересдачей СЗВ-М

Давно уже пользуюсь СБИС для отправки отчетов и даже ЭДО, но есть один нюанс, который меня немного подбешивает. Это ситуация, когда ты к документу создаешь корректировки или как в моем случае сегодня с СЗВ-М, направляешь отменяющую форму.

Выглядит список с отчетами вот так (я специально взяла строку с СЗВ-М):

Если на нее кликнуть, то перейдешь в форму. Одну, последнюю. Чтобы посмотреть прошлые варианты придется потрудиться. Я лично смогла сделать это только через нажатие на кнопку печати, тогда появился список со всеми формами, но именно что для печати.

Это неудобно, от слова совсем! Куда удобнее было бы открывать список отчетов — всех с первичного до последней корректировки.

Корректировка сейчас тоже хитро делается — надо корректировать уже существующий отчет. И ты не понимаешь — а так можно или что-то поломается?

В чем собственно была проблема сегодня. Я отправила вчера СЗВ-М по ИП. Но позвонили с ПФР и сказали — у вас там изменения по рег.номеру. Поковырявшись в переписке, нашла, что и правда было письмо в конце апреля. Чтобы не переписывать просто закреплю его тут:

Ну т.е. по-простому мне надо поменять номер в СЗВ-М (насчет подавать заново заяву на подключение сказали — «не надо, просто у оператора своего натройки поменяйте, чтобы номер правильный вставал»).

Т.к. отчет уже отправлен, надо сдать отменяющую форму (со старым регномером) и потом новую — уже с правильным. Ок, я сделала отменяющую, переслала. Стала формировать новую исходную, уже с новым регномером.

Но СБИС почему-то решил, что в форме ничего не поменялось, прямо так и ругался на меня — ничего не изменилось, измените данные. И отказывался отправлять отчет, т.е. варианта выбрать — «отправить всё равно» — просто нет, раз по-мнению СБИС ничего не поменялось, то значит и отправлять нечего!

Написала в чат (тут вопросов нет, на поддержку СБИСа не могу пожаловаться, ответили быстро), сказали, что единственный вариант — скачать созданный мной файл (мне, кстати, это не удалось.  т.к. по всей видимости созданный мной отчет сервис в принципе не желал сохранять) и переслать его через раздел Пенсионный — Прочие отчеты в ПФР (записывайте лайфхак).

Я сформировала файл в 1С, подгрузила и отправила «как есть», вот СБИС прям так и пишет:

Надеюсь, что все прошло, пока отметки о приемке отчета не вижу. В поддержке написали, что работают над устранением недочета (это насчет невозможности отправить отчет с измененным регномером в ситуации как у меня).

P.S. Пока писала прилетело письмо из ПФР.

Т.е. от старого номера надо еще и отказаться. В заявлении правда нет такого варианта — «ПФР переходит на новую платформу и у него все сломается, если не откажусь».

Куда ставить галочку узнаю завтра у исполнителя. Проверяйте свои номера.

Сверка контрольных соотношений в СЗВ-М и РСВ-1

Сверка контрольных соотношений в СЗВ-М и РСВ-1

  1. Главная
  2. Статьи
  3. Сверка контрольных соотношений в СЗВ-М и РСВ-1

УДК:
657

Горбунова И. В. канд. экон. наук, главный бухгалтер ФГУП «МПРЦ «Здоровье» Минтруда России 109390, Москва, ул. Люблинская, д. 8а E-mail: [email protected]

Ключевые слова:
СВЗ-М, РСВ-1, корректировка отчетов

В статье речь идет о самоконтроле ф. СЗВ-М и РСВ-1 по основным критериям. Рассмотрен пример письменного пояснения расхождений в ПФР между данными формами, а также пояснения об отсутствии руководителя организации, работающего в рамках трудового или гражданско-правового договора.


Литература:

1. Федеральный закон от 01.04.1996 № 27-ФЗ (ред. от 01.05.2016) «Об индивидуальном (персонифицированном) учете в системе обязательного пенсионного страхования» [Электрон. ресурс]. — Режим доступа: http://www.сonsultant.ru.

2. Приказ Минздравсоцразвития России от 14.12.2009 № 987н (ред. от 30.01.2014) «Об утверждении Инструкции о порядке ведения индивидуального (персонифицированного) учета сведений о застрахованных лицах» [Электрон. ресурс]. — Режим доступа: http://www.сonsultant.ru.

3. Постановление Правления ПФР от 01.02.2016 № 83п «Об утверждении формы “Сведения о застрахованных лицах”» [Электрон. ресурс]. — Режим доступа: http:// www.сonsultant.ru.

4. Письмо ПФР от 27.07.2016 № ЛЧ-08-19/10581 [Электрон. ресурс]. — Режим доступа: http://www.сonsultant.ru.

5. Информация ПФР «О введении новой формы отчетности по персонифицированному учету с 1 апреля 2016 года» [Электрон. ресурс]. — Режим доступа: http://www. сonsultant.ru.

С целью снижения риска получения отрицательного протокола приема отчетов РСВ-1 и СЗВ-М необходимо самостоятельно сверить данные отчеты по трем критериям: количество сотрудников, их Ф.И.О. и СНИЛС.

Пенсионный фонд России (ПФР) уделяет особое внимание разделу 6 «Сведения о сумме выплат и иных вознаграждений и страховом стаже застрахованного лица». Если организация указала для физического лица период работы в подразделе 6.8, то данные о нем должны быть в ф. СЗВ-М.

И наоборот: если физическое лицо указано в ф. СЗВ-М, то данные о нем должны быть в разделе 6.8 РСВ-1.

Практика представления двух отчетов (РСВ-1 и СЗВ-М) показывает, что расходиться данные отчеты могут по двум причинам:

1. Начисления уволенному сотруднику — например, начислены премия или бонусы за прошлый квартал бывшему сотруднику.

Сотрудник бюджетного учреждения уволился в сентябре. В октябре бюджетное учреждение выплатило ему премию по итогам девяти месяцев.

На уволенного сотрудника бюджетное учреждение заполняет подразделы 6.1–6.5 ф. РСВ-1 за год. Сотрудник перестал работать в сентябре, поэтому бюджетное учреждение не включило его в СЗВ-М за октябрь.

2. Ошибки — например, не включили в отчет людей, которые находятся в декрете или были в административном отпуске.

Напоминаем, что в соответствии с письмом ПФР от 27.07.2016 № ЛЧ-08– 19/10581 в СЗВ-М не надо включать директора, если он является единственным учредителем и с ним не заключен трудовой или гражданскоправовой договор. При этом если, кроме руководителя, в организации никого нет, то отчет не сдается.

Исключив директора из отчета СЗВ-М, его также надо исключить из отчета РСВ-1. Если в организации на неработающего директора оформлен отпуск за свой счет на год и далее, тогда начислений на него нет и в графе 7 «Дополнительные сведения» подраздела 6.8 раздела 6 ф. РСВ-1 фигурирует код НЕОПЛ.

За несоответствие форм специалисты ПФР штрафуют организацию.

Во время камеральной проверки сверяются данные из ф. РСВ-1 со сведениями в СЗВ-М.

Для Цитирования:

Горбунова И.В., Сверка контрольных соотношений в СЗВ-М и РСВ-1. Бухгалтерский учет и налогообложение в бюджетных организациях. 2017;1.

Полная версия статьи доступна подписчикам журнала

Для Цитирования:

Горбунова И.В., Сверка контрольных соотношений в СЗВ-М и РСВ-1. Бухгалтерский учет и налогообложение в бюджетных организациях. 2017;1.

ФИО

Ваш e-mail

Ваш телефон

Нажимая кнопку «Получить доступ» вы даёте своё согласие обработку своих персональных данных

Ваше имя

Ваша фамилия

Ваш e-mail

Ваш телефон

Придумайте пароль

Пароль еще раз

Запомнить меня

Информируйте меня обо всех новостях и спецпредложениях по почте

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Код подтверждения

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Код подтверждения

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Код подтверждения

Логин

Пароль

Ваше имя:

Ваш e-mail:

Ваш телефон:

Сообщение:

На сайте используется защита от спама reCAPTCHA и применяются
Условия использования
и Конфиденциальность Google

Использовать это устройство?

Одновременно использовать один аккаунт разрешено только с одного устройства.

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Код подтверждения

×

Мы перевели вас на Русскую версию сайта
You have been redirected to the Russian version

Мы используем куки

Простое руководство по SVM и настройке параметров в Python и R

Введение

Классификация данных — очень важная задача машинного обучения. Машины опорных векторов (SVM) широко применяются в области классификации образов и нелинейных регрессий. Первоначальная форма алгоритма SVM была представлена ​​Владимиром Н. Вапником и Алексеем Я. Червоненкисом в 1963 году. С тех пор SVM претерпели огромные изменения, чтобы успешно использоваться во многих реальных задачах, таких как категоризация текста (и гипертекста), классификация изображений, биоинформатика (классификация белков, классификация рака), распознавание рукописных символов и т.  д.

Содержание

  1. Что такое метод опорных векторов?
  2. Как это работает?
  3. Вывод уравнений SVM
  4. Плюсы и минусы SVM
  5. Реализация Python и R

Что такое метод опорных векторов (SVM)?

Машина опорных векторов — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он следует методу, называемому трюком ядра, для преобразования данных и на основе этих преобразований находит оптимальную границу между возможными выходными данными.

Проще говоря, он выполняет чрезвычайно сложные преобразования данных, чтобы выяснить, как разделить данные на основе определенных меток или выходных данных. В этой статье мы рассмотрим только алгоритм классификации SVM.

Как это работает?

Основная идея состоит в том, чтобы определить оптимальную разделяющую гиперплоскость, которая максимизирует запас обучающих данных. Давайте разберемся в этом объективном термине за термином.

Что такое разделяющая гиперплоскость?

92\)). Но машина опорных векторов может работать и для общего n-мерного набора данных. А в случае более высоких измерений гиперплоскость является обобщением плоскости.

Более формально, это n-1-мерное подпространство n-мерного евклидова пространства. Таким образом, для одномерного набора данных

  • одна точка представляет собой гиперплоскость.
  • 2D набор данных, линия представляет собой гиперплоскость.
  • 3D набор данных, плоскость является гиперплоскостью.
  • А в высшем измерении она называется гиперплоскостью.

Мы уже говорили, что цель SVM состоит в том, чтобы найти оптимальную разделяющую гиперплоскость. Когда говорят, что разделяющая гиперплоскость оптимальна?

Тот факт, что существует гиперплоскость, разделяющая набор данных, не означает, что она лучшая.

Давайте поймем оптимальную гиперплоскость с помощью набора диаграмм.

  1. Несколько гиперплоскостей
    Существует несколько гиперплоскостей, но какая из них является разделяющей гиперплоскостью? Легко видеть, что линия В лучше всего разделяет два класса.
  2. Несколько разделяющих гиперплоскостей
    Также может быть несколько разделяющих гиперплоскостей. Как найти оптимальный? Интуитивно, если мы выберем гиперплоскость, близкую к точкам данных одного класса, то это может плохо обобщаться. Таким образом, цель состоит в том, чтобы выбрать гиперплоскость, которая находится как можно дальше от точек данных каждой категории.
    На приведенной выше диаграмме гиперплоскостью, отвечающей заданным критериям оптимальной гиперплоскости, является B.

Следовательно, максимальное расстояние между ближайшими точками каждого класса и гиперплоскостью приведет к оптимальной разделяющей гиперплоскости. Это расстояние называется запасом.

Цель SVM — найти оптимальную гиперплоскость, поскольку она не только классифицирует существующий набор данных, но и помогает предсказать класс невидимых данных. А оптимальная гиперплоскость та, которая имеет наибольший запас.

Математическая настройка

Теперь, когда мы поняли базовую настройку этого алгоритма, давайте погрузимся непосредственно в математические особенности SVM.

Я предполагаю, что вы знакомы с основными математическими понятиями, такими как векторы, векторная арифметика (сложение, вычитание, скалярное произведение) и ортогональная проекция. Некоторые из этих концепций также можно найти в статье Предпосылки линейной алгебры для машинного обучения. 9n \mbox{ и } b \in \mathbb{R}\)

Это делит входное пространство на две части, одна из которых содержит векторы класса ?1, а другая содержит векторы класса +1.

В оставшейся части этой статьи мы будем рассматривать двумерные векторы. Пусть \(\mathcal{H}_0\) будет гиперплоскостью, разделяющей набор данных и удовлетворяющей следующему:

\(\displaystyle\vec{w}.\vec{x}+b=0\)

Наряду с \(\mathcal{H}_0\) мы можем выбрать две другие гиперплоскости \(\mathcal{H}_1\) и \(\mathcal{H}_2\) так, чтобы они также разделяли данные и имеют следующие уравнения:

\(\vec{w}.\vec{x}+b=\delta\) и \(\vec{w}.\vec{x}+b=\mbox{-}\delta\)

Это делает \(\mathcal{H}_o\) равноудаленными от \(\mathcal{H}_1\), а также от \(\mathcal{H}_2\).

Переменная ? не является необходимым, поэтому мы можем установить ?=1, чтобы упростить задачу как \(\vec{w}.\vec{x}+b=1\) и \(\vec{w}.\vec{x}+b = \mbox{-}1\)

Далее мы хотим убедиться, что между ними нет точки. Поэтому для этого мы выберем только те гиперплоскости, которые удовлетворяют следующим ограничениям:

Для каждого вектора \(x_i\) либо:

  1. \(\vec{w}.\vec{x}+b\leq \mbox{-}1\) для \(x_i\) класса ? 1 или
  2. \(\vec{w}.\vec{x}+b\geq 1\) для \(x_i\) класса 1

Объединение ограничений

Оба указанных выше ограничения могут быть объединены в одно ограничение.

Ограничение 1:

Для \(x_i\) класса -1, \(\vec{w}.\vec{x}+b\leq \mbox{-}1\)
Умножение обеих сторон на \(y_i\) (что всегда равно -1 для этого уравнения)
\(y_i\left(\vec{w}.\vec{x}+b\right)\geq y_i(-1)\), что подразумевает \(y_i\left(\vec{w}.\vec{x }+b\right) \geq 1\) для \(x_i\) класса?1.

Ограничение 2:  \(y_i=1\)

\(y_i\left(\vec{w}. 2}{2}\) при условии \ ( y_i\left(\vec{w}.\vec{x}+b\right) \geq 1 \mbox{ для любого } i=1,\dots, n \)

Это случай, когда наши данные линейно разделимы. Есть много случаев, когда данные не могут быть идеально классифицированы с помощью линейного разделения. В таких случаях машина опорных векторов ищет гиперплоскость, которая максимизирует запас и минимизирует ошибки классификации.

Для этого мы вводим переменную slack,\(\zeta_i\), которая позволяет некоторым объектам выходить за пределы поля, но наказывает их.

В этом сценарии алгоритм пытается поддерживать переменную резерва равной нулю, максимально увеличивая запас. Однако он минимизирует сумму расстояний ошибочной классификации от граничных гиперплоскостей, а не количество ошибочных классификаций. 92}{2}+C\sum_i\zeta_i\) при условии \( y_i\left(\vec{w}.\vec{x}+b\right) \geq 1-\zeta_i \mbox{ для любого } i =1,\dots, n \)

Здесь параметр \(C\) является параметром регуляризации , который управляет компромиссом между штрафом переменной резерва (ошибки классификации) и шириной поля.

  • Маленький \(C\) позволяет легко игнорировать ограничения, что приводит к большому запасу.
  • Большой \(C\) позволяет игнорировать жесткие ограничения, что приводит к небольшому запасу.
  • Для \(C=\inf \) применяются все ограничения.

Самый простой способ разделить два класса данных — это линия в случае 2D-данных и плоскость в случае 3D-данных. Но не всегда возможно использовать линии или плоскости, и для разделения этих классов требуется нелинейная область. Машины опорных векторов обрабатывают такие ситуации, используя функцию ядра, которая отображает данные в другое пространство, где линейная гиперплоскость может использоваться для разделения классов. Это известно как 92}{2} + C\sum_i\zeta_i \) при условии \(y_i(\vec{w}.\phi(x_i)+b)\geq 1-\zeta_i\) \( \mbox{ для всех } 1 \leq i \leq n, \zeta_i\geq 0\)

Мы не будем вдаваться в решение этих оптимизационных задач. Наиболее распространенным методом, используемым для решения этих задач оптимизации, является выпуклая оптимизация.

Плюсы и минусы машин опорных векторов

Каждый алгоритм классификации имеет свои преимущества и недостатки, которые проявляются в зависимости от анализируемого набора данных. Вот некоторые из преимуществ SVM:

  • Сама природа метода выпуклой оптимизации гарантирует гарантированную оптимальность. Решение гарантированно является глобальным минимумом, а не локальным минимумом.
  • SVM — это алгоритм, который подходит как для линейно, так и для нелинейно разделяемых данных (с использованием трюка ядра). Единственное, что нужно сделать, это придумать член регуляризации, \(C\).
  • SVM хорошо работают как с небольшими, так и с многомерными пространствами данных. Он эффективно работает для многомерных наборов данных из-за того, что сложность обучающего набора данных в SVM обычно характеризуется количеством опорных векторов, а не размерностью. Даже если убрать все остальные обучающие примеры и повторить обучение, мы получим ту же оптимальную разделяющую гиперплоскость.

    • SVM

  • могут эффективно работать с небольшими обучающими наборами данных, поскольку они не полагаются на все данные.

Недостатки SVM заключаются в следующем:

  • Они не подходят для больших наборов данных, поскольку время обучения с помощью SVM может быть большим и требует больших вычислительных ресурсов.
  • Они менее эффективны для более зашумленных наборов данных с перекрывающимися классами.

SVM с Python и R

Давайте посмотрим на библиотеки и функции, используемые для реализации SVM на Python и R.

Реализация Python

Наиболее широко используемой библиотекой для реализации алгоритмов машинного обучения в Python является scikit-learn. Класс, используемый для классификации SVM в scikit-learn: svm.SVC()

sklearn.svm.SVC (C=1.0, kernel=’rbf’, Degree=3, gamma=’auto’)

Параметры следующие: :

  • C: Это параметр регуляризации C члена ошибки.

    • Ядро

  • : указывает тип ядра, который будет использоваться в алгоритме. Это может быть «линейный», «полигональный», «rbf», «сигмоидальный», «предварительно вычисленный» или вызываемый. Значение по умолчанию — «rbf».

    • Степень

  • : это степень полиномиальной функции ядра («поли»), которая игнорируется всеми другими ядрами. Значение по умолчанию – 3 

    • .

  • gamma: это коэффициент ядра для «rbf», «poly» и «sigmoid». Если для гаммы установлено значение «авто», вместо этого будет использоваться 1/n_features.

Есть много дополнительных параметров, которые я здесь не обсуждал. Вы можете проверить их здесь.

https://gist.github.com/HackerEarthBlog/07492b3da67a2eb0ee8308da60bf40d9

Можно настроить SVM, изменив параметры \(C, \gamma\) и функцию ядра. Функция настройки параметров, доступных в scikit-learn, называется gridSearchCV().

sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid)

Параметры этой функции определены как:

  • оценка: это объект оценки, который в нашем случае является svm. SVC().
  • param_grid: Это словарь или список с именами параметров (строка) в качестве ключей и списками настроек параметров, которые можно попробовать использовать в качестве значений.

Чтобы узнать больше о других параметрах GridSearch.CV(), щелкните здесь.

https://gist.github.com/HackerEarthBlog/a84a446810494d4ca0c178e864ab2391

В приведенном выше коде параметрами, которые мы рассмотрели для настройки, являются ядро, C и гамма. Значения, из которых должно быть наилучшее значение, указаны в скобках. Здесь мы дали только несколько значений для рассмотрения, но для настройки может быть задан целый диапазон значений, но это займет больше времени для выполнения.

R Реализация

Пакет, который мы будем использовать для реализации алгоритма SVM в R, называется e1071. Используемая функция будет svm().

https://gist.github.com/HackerEarthBlog/0336338c5d93dc3d724a8edb67ad0a05

Резюме

В этой статье я дал очень простое объяснение алгоритма классификации SVM. Я не упомянул несколько математических сложностей, таких как расчет расстояний и решение задачи оптимизации. Но я надеюсь, что это дало вам достаточно знаний о том, как алгоритм машинного обучения, то есть SVM, может быть изменен в зависимости от типа предоставленного набора данных.

Настройка гиперпараметров SVM с использованием GridSearchCV

 

 

В моей предыдущей статье я проиллюстрировал концепции и математику, лежащие в основе алгоритма машины опорных векторов (SVM), одного из лучших алгоритмов машинного обучения с учителем для решения задач классификации или регрессии. Он используется в различных приложениях, таких как обнаружение лиц, распознавание рукописного ввода и классификация электронных писем. Чтобы показать, как SVM работает в Python, включая ядра, настройку гиперпараметров, построение моделей и оценку с использованием пакета Scikit-learn, я буду использовать знаменитый набор данных о цветках ириса для классификации типов цветков ириса.

О наборе данных

Набор данных о цветке ириса представляет собой многомерный набор данных, введенный сэром Рональдом Фишером в 1936 году в качестве примера дискриминантного анализа.

Набор данных состоит из 50 образцов каждого из трех видов ириса (Iris setosa, Iris virginica и Iris versicolor), то есть всего 150 образцов. У каждого образца измеряли четыре характеристики: длину и ширину чашелистиков и лепестков в сантиметрах.

Вот изображение трех разных видов ириса (Iris setosa, Iris versicolor, Iris virginica). Учитывая размеры цветка, мы предскажем класс цветка.

Импорт библиотек 

 импорт панд как pd
импортировать numpy как np
из sklearn.svm импортировать SVC
из sklearn.metrics импортаclassification_report, путаница_матрица
импортировать matplotlib.pyplot как plt
%matplotlib inline

Чтение входных данных из внешнего CSV 

 irisdata = pd.read_csv('iris.csv')

Взгляните на данные 

 irisdata.head()
irisdata.info()

Функция head() возвращает первые 5 строк функции iris datainfo() для печати краткой сводки данных радужной оболочки

Визуализация данных с помощью парных графиков

мы применяем Seaborn — библиотеку для создания статистических графиков на Python. Он построен на основе matplotlib и тесно интегрирован со структурами данных pandas. Эта функция создаст сетку осей таким образом, что каждая числовая переменная в irisdata  будет использоваться по оси Y для одной строки и по оси X для одного столбца.

 импортировать морские перевозки как sns
sns.pairplot(irisdata,hue='class',palette='Dark2')

 Парный график позволяет нам увидеть как распределение отдельных переменных, так и отношения между двумя переменными.

Train Test Split —  Разделите данные на тренировочный и тестовый наборы.

 из sklearn.model_selection импорта train_test_split
X = irisdata.drop('класс', ось=1)
y = радужная оболочка ['класс']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0,20)

Применение ядер для преобразования данных в более высокое измерение 

 kernels = ['Polynomial', 'RBF', 'Sigmoid','Linear']# Функция, которая возвращает соответствующую модель SVC
def getClassifier (ktype):
    если ktype == 0:
        # Полиномиальное ядро
        вернуть SVC (ядро = «поли», степень = 8, гамма = «авто»)
    Элиф ktype == 1:
        # Функция радиального базиса kernal
        вернуть SVC (ядро = 'rbf', гамма = "авто")
    Элиф ktype == 2:
        # Сигмовидное ядро
        вернуть SVC (ядро = «сигмоид», гамма = «авто»)
    Элиф ktype == 3:
        # Линейное ядро
        вернуть SVC (ядро = «линейный», гамма = «авто»)

Обучение модели

Теперь пришло время обучить классификатор опорных векторов.

Вызовите модель SVC() из sklearn и подгоните модель к обучающим данным 

 для i в диапазоне (4):
    # Разделяем данные на тестовые и обучающие наборы
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.20)# Обучить модель SVC с использованием другого ядра
    svclassifier = получить классификатор (я)
    svclassifier.fit(X_train, y_train)# Сделать прогноз
    y_pred = svclassifier.predict(X_test)# Оценить нашу модель
    print("Оценка:", ядра[i], "ядро")
    печать (классификационный_отчет (y_test, y_pred))

Поскольку SVM подходит для небольшого набора данных: irisdata , модель SVM была бы хороша с высокой точностью, за исключением использования сигмовидных ядер. Мы могли бы определить, какое ядро ​​работает лучше всего, основываясь на таких показателях производительности, как точность, полнота и оценка f1.

Чтобы повысить точность модели, необходимо настроить несколько параметров. Три основных параметра, в том числе:

  1. Ядра : Основная функция ядра состоит в том, чтобы брать малоразмерное входное пространство и преобразовывать его в многомерное пространство. Это в основном полезно в задаче нелинейного разделения.

2.  C (Регуляризация) : C — параметр штрафа, который представляет ошибочную классификацию или ошибку. Термин неправильной классификации или ошибки сообщает оптимизации SVM, насколько допустима ошибка. Вот как вы можете контролировать компромисс между границей решения и сроком ошибочной классификации.

, когда C высокий, он правильно классифицирует все точки данных, также есть вероятность переобучения.

3.  Гамма : определяет, насколько сильно влияет на расчет вероятной линии разделения.

, когда гамма выше, близлежащие точки будут иметь большое влияние; низкая гамма означает, что для получения границы решения также учитываются удаленные точки.

Настройка гиперпараметров оценщика

Гиперпараметры — это параметры, которые не изучаются непосредственно в оценщиках. В scikit-learn они передаются в качестве аргументов конструктору классов оценщиков. Поиск по сетке  обычно используется как подход к настройке гиперпараметров, который методично строит и оценивает модель для каждой комбинации параметров алгоритма, указанных в сетке.

GridSearchCV помогает нам объединить оценщик с преамбулой поиска по сетке для настройки гиперпараметров.

Импорт GridsearchCV из Scikit Learn 

 из sklearn.model_selection import GridSearchCV

Создайте словарь с именем param_grid и заполните некоторые параметры для ядер, C и gamma , 10, 100], ‘гамма’: [1,0.1,0.01,0.001], ‘ядро’: [‘rbf’, ‘поли’, ‘сигмоид’]}

Создайте объект GridSearchCV и подгоните его к обучающим данным 

 grid = GridSearchCV(SVC(),param_grid,refit=True,verbose=2)
grid. fit(X_train,y_train)

Найдите оптимальные параметры 

 print(grid.best_estimator_)

найдите наилучшую оценку с помощью поиска по сетке

Используйте эту модель сетки, чтобы создать некоторые прогнозы с использованием набора тестов, а затем создайте отчеты о классификации и матрицы путаницы

 grid_predictions = grid. предсказать (X_test)
печать (confusion_matrix (y_test, grid_predictions))
print (classification_report (y_test, grid_predictions)) # Вывод
[[15 0 0]
 [ 0 13 1]
 [ 0 0 16]]

Для кодирования и набора данных, пожалуйста, ознакомьтесь здесь.

Резюме: теперь вы должны знать

  • Визуализация данных с помощью парных графиков
  • Понимание трех основных параметров SVM: гамма, ядра и C (регуляризация)
  • Применение ядер для преобразования данных, включая «полиномиальное», «RBF», «сигмовидное», «линейное»
  • Использование GridSearch для настройки гиперпараметров оценщика

Заключительные мысли

Спасибо, что прочитали.