Сзв м отменяющая: СЗВ-М отменяющая: как заполнить, когда сдается, как не получить штраф

Как отменить отправленный или отменяющий СЗВ-ТД

Содержание статьи:

Формирование отменяющего документа СЗВ-ТД

Проверка отменяющего документа СЗВ-ТД

Формирование отменяющего документа СЗВ-ТД

Нередко бухгалтер/кадровик сталкиваются с необходимостью отменить ранее направленные в ПФР сведения по форме СЗВ-ТД. 1С:ЗУП наиболее наглядно сформированные сведения в формате СЗВ-ТД, СТД-Р, заявления о выборе способа ведения трудовой книжки представлены во вкладке Кадры — Электронные трудовые книжки.

В 1С:ЗУП наиболее наглядно сформированные сведения в формате СЗВ-ТД, СТД-Р, заявления о выборе способа ведения трудовой книжки представлены во вкладке Кадры — Электронные трудовые книжки 

Для отмены сначала нужно создать документ Регистрация трудовой деятельности.

Далее через кнопку Отменить выбираем нужное мероприятие.

Соответственно, будет создан документ Регистрация трудовой деятельности с отменяющей записью.

Важно: дата документа Регистрация трудовой деятельности должна быть текущей, т.к. отменяющий СЗВ-ТД будем отправлять именно в текущем периоде.

Далее создаем СЗВ-ТД, заполняем всеми мероприятиями, и автоматически сюда попадает созданная запись из документа Регистрация трудовой деятельности.

читайте также

Как скорректировать сведения по форме СЗВ-ТД в 1С:Бухгалтерии

Отражение различных периодов в СЗВ-СТАЖ

Сверка СЗВ-М и СЗВ-СТАЖ

Проверка отменяющего документа СЗВ-ТД

Чтобы быть уверенным в получении положительного протокола от ПФР, нужно проверить — то ли мероприятие (в нашем примере — прием) мы отменяем.

Каждому документу отчетности при формировании присваивается уникальный буквенно-цифровой код — UUID. Соответственно, при отмене отправленного отчета СЗВ-ТД необходимо сослаться на исходный UUID.

Проверить отправленный UUID можно следующим образом: в СЗВ-ТД Открыть файл.

Далее в сформированном отменяющем СЗВ-ТД проверим ссылку на тот UUID, который был в первоначально отправленном мероприятии.

Соответственно, отменяем мы именно тот UUID, который был отправлен в ПФР.

Далее для верного учета в 1С:ЗУП необходимо документ о приеме на работу пометить на удаление.

Используя данный способ, можно создать отменяющий СЗВ-ТД, проверить ссылку на отменяемое мероприятие и с наибольшей вероятностью получить положительный протокол приема данных сведений из ПФР.

Иногда может возникнуть необходимость отменить отменяющий СЗВ-ТД,т.е. все-таки направить сведения о приеме сотрудника в ПФР. В этом случае необходимо просто создать новый документ приема, соответственно ему будет присвоен новый UUID, который будет отражен в новом документе СЗВ-ТД и успешно принят ПФР.

Автор статьи

Ирина Елистратова

Специалист-консультант по зарплате

Посмотреть все статьи автора

СЗВ-М.

Ежемесячная форма отчетности в ПФ. / Контур.Зарплата / СКБ Контур

1. Контур.Зарплата
2. Отчетность

3. Статьи

Форма СЗВ-М, форма ежемесячной отчетности.

— Введена обязанность представлять сведения «Федеральный закон от 29.12.2015 № 385-ФЗ «О приостановлении действия отдельных положений законодательных актов Российской Федерации, внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации и особенностях увеличения страховой пенсии, фиксированной выплаты к страховой пенсии и социальных пенсий» http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201512290017

— Постановление Правления ПФ РФ от 01.02.2016 N 83п «Об утверждении формы «Сведения о застрахованных лицах» (Зарегистрировано в Минюсте России 18.02.2016 N 41142)

— Формат утвержден «Распоряжение Правления ПФ РФ от 25.02.2016 N 70р «Об утверждении формата данных сведений о застрахованных лицах».

— Форма предоставляется с 1 по 10 число месяца следующего за отчетным.

— Правила по документообороту для СЗВ-М такие как для остальных форм.

В форме содержится информация о сотрудниках:

• которые заключили с работодателем трудовой или гражданско-правовой договор.
• если сотрудник числился на работе хоть 1 день, пусть даже он этим днем был уволен, даже если он в декрете или в административном отпуске.
• если договор бессрочный, то сотрудник отражается в СЗВ-М в том месяце, когда будет подписан акт выполненных работ. Важно, чтобы данные о сотруднике помесячно совпадали в РСВ и СЗВ-М, для избежания штрафов это определяющее соответствие.
• Форма СЗВ-М сдается в электронном виде если, количество сотрудников в организации больше 25. Иначе можно сдать на бумаге, для этого нужно 2 экземпляра печатных + электронный носитель с файлом.
• На пачки не делится. 1 Файл — 1 Посылка — 1 Тип.
• Номера сотрудников в форме должны идти строго по порядку, начиная с 1, без пропусков и повторений.
• Проверка осуществляется по ФИО и СНИЛС. ИНН если вводить, то только правильный, фиктивные ИНН нельзя заполнять.
• Могут быть 3 типа данной формы исходная / дополняющая / отменяющая
1. Исходная — подается если форма не подавалась или не была загружена в базу ПФР( пришел отрицательный протокол Check ПФР по другому мы не можем определить загружен в базу отчет или нет).
2. Дополняющая — подается в том случае, если форма принята и найдены ошибки самим страхователем или инспектором ПФ. В форму включаются только те сотрудники, по которым были ошибки, или которых забыли включить в исходный отчет.
3. Отменяющая — подается в том случае, если данные на сотрудника не нужно было сдавать в данный ПФ, а пользователь отправил и их приняли.

Формирование в Контур.Зарплате:

1. Исходная — Отчеты — Отчеты в Пенсионный фонд — Исходный отчет — СЗВ-М
2. Дополняющая — Отчеты — Отчеты в Пенсионный фонд — Корректирующий отчет — СЗВ-М — Корректирующие.
3. Отменяющая — Отчеты — Отчеты в Пенсионный фонд — Корректирующий отчет — СЗВ-М — Отменяющие.

Настройки в Контур-Зарплате.

Настройки формы находятся в пункте меню Настройка — Настройка таблиц и форм — Справки и отчеты для ПФ — СЗВ-М.

Часто используемые настройки:

• Учитывать только даты приема-увольнения — при значении 0 попадает работник в СЗВ-М или нет определяется по трудовому стажу, при значении 1 только по датам приема/увольнения.
• Учет сумм — при значении 0 — наличие сумм не влияет на попадание сотрудника в отчет, при значении 1 — как учитываются суммы определяется настройкой РСВ.
• Сортировка списка работников — 0 — не сортировать, 1 — сортировать по ФИО, 2 — по СНИЛС.

Предыдущая статья: Как в программе Контур.Зарплата вести электронные трудовые книжки и формировать отчет СЗВ-ТД.

Следующая статья: Формирование отчета «СЗВ-стаж» в программе Контур. Зарплата

Эта статья помогла Вам?

несбалансированных классов: прогнозирование отмен отелей с помощью машин опорных векторов | Майкл Гроган

При попытке построить алгоритм классификации часто приходится сталкиваться с проблемой несбалансированного набора данных.

Несбалансированный набор данных — это набор данных с неравным размером выборки между классами, что приводит к значительной систематической ошибке в прогнозах рассматриваемого классификатора.

Источник: Фото Антраниаса с Pixabay.

В этом конкретном примере (доступном в разделе ссылок ниже) модель классификации машины опорных векторов (SVM) используется для классификации клиентов, бронирующих отели, с точки зрения риска отмены, т. е. 1 , если модель предсказывает, что клиент отменит бронирование, 0 , если клиент выполнит бронирование.

Набор данных h2 используется для обучения и проверки модели, а прогнозы полученной модели затем проверяются с использованием данных h3.

В этом конкретном наборе данных размер выборки для класса без отмены (0) значительно больше, чем для класса отмены (1). В предыдущем примере это было решено путем удаления многочисленных 0 записей, чтобы иметь одинаковый размер выборки между двумя классами. Однако это не обязательно лучший подход, так как во время этого процесса многие точки данных отбрасываются.

Вместо этого модель SVM может быть изменена, чтобы наказывать за неправильные предсказания младшего класса. Посмотрим, как это повлияет на анализ.

Идентифицированные объекты, которые должны быть включены в анализ с использованием как ExtraTreesClassifier, так и методов прямого и обратного отбора объектов, следующие:

• . Дата: День месяца

SVM — это модель обучения с учителем, которую можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии.

Модель SVM обеспечивает оценку важности каждой точки обучения при определении предела принятия решений между двумя классами.

Источник: изображение создано автором

Несколько выбранных обучающих точек, лежащих на границе решения между двумя классами, называются опорными векторами.

Сравнивая оценки точности, мы видим, что в каждой матрице путаницы представлены многочисленные показания.

Однако между точность и отзыв существует особенно важное различие.

 Точность = ((Истинно положительный)/(Истинно положительный + Ложноположительный)) Отзыв = ((Истинно положительный)/(Истинно положительный + Ложноотрицательный)) 

Два показания часто противоречат друг другу, т. е. часто невозможно повысить точность без снижения полноты, и наоборот.

Оценка идеального показателя для использования во многом зависит от конкретных анализируемых данных. Например, скрининги на выявление рака, которые дают ложноотрицательные результаты (т. е. показывают, что у пациентов нет рака, хотя на самом деле он есть), являются большим табу. В этом сценарии отзыв является идеальной метрикой.

Тем не менее, для электронных писем — желательно избегать ложных срабатываний, т. е. отправки важного электронного письма в папку со спамом, хотя на самом деле оно является законным.

Оценка f1 учитывает как точность, так и полноту при составлении более общей оценки.

Что важнее для прогнозирования отмен отелей?

Что ж, с точки зрения отеля — они, вероятно, захотят с большей точностью идентифицировать клиентов, которые в конечном итоге собираются отменить бронирование — это позволяет отелю лучше распределять номера и ресурсы. Выявление клиентов, которые не собираются отменять свои бронирования, не обязательно может повысить ценность анализа отеля, поскольку отель знает, что значительная часть клиентов в конечном итоге в любом случае выполнит свои заказы.

Соответствующие функции, описанные выше, включены для определения того, отменит ли клиент свое бронирование.

 y1 = y 
 x1 = np.column_stack((leadtime,countrycat,marketsegmentcat,deposittypecat,customertypecat,rcps,arrivaldateyear,arrivaldatemonthcat,arrivaldateweekno,arrivaldatedayofmonth)) 
 x1 = sm. add_constant(x2, prepend=True) 
3 затем данные разбиваются на данные обучения и проверки: 
 
 x1_train, x1_val, y1_train, y1_val = train_test_split(x1, y1, random_state=0) 
 В конфигурацию SVM можно добавить «сбалансированный» вес класса, который увеличивает штраф за неправильную классификацию второстепенного класса (в данном случае — класса отмены).
 из sklearn import svm 
 clf = svm.SVC(gamma='scale', 
 class_weight='balanced') 
 clf.fit(x1_train, y1_train) 
 prclf = clf.predict(x1_val) 
 prclf 
 Вот эффективность классификации этой модели на проверочном наборе:
 [[5142 2124] 
 [865 1884]] 
 Отзыв о том, что F1-показатель F1, 0,86 0,71 0,77 7266 
 1 0,47 0,69 0,56 2749 Точность 0,70 10015 
 MACRO AVG 0,66 0,70 0,67 10015 
 взвешенные AVG 0,75 0,70 0,72 10015 
 Вызов для класса 1 поступает в 69%, F-69%, пока For-69%, пока 69%, пока 69%. - Точность оценки составляет 70%. Теперь давайте проверим эффективность предсказания на h3 (тестовый набор).
 [[25217 21011] 
 [8436 24666]] 
 Precision Recall Support F1 0,75 0,55 0,63 46228 
 1 0,54 0,75 0,63 33102 Точность 0,63 79330 
 MACRO AVG 0,64 0,65 0,63 79330 
 Весопочтение AVG 0,663 0,63 79333333333333333330 
 WESE AVG 0,663 0,63 793333333333333330 
 WERED AVG 0,663 0,63 7933333333333330 
. теперь составляет до 75%, а точность оценки f1 составляет 63%. Примечательно, что мы видим, что оценка f1 ниже на тестовом наборе, но отзыв теперь выше, чем на проверочном наборе. 
 
 В связи с этим, если предположить, что ложные срабатывания более допустимы в этой ситуации, чем ложноотрицательные, то можно утверждать, что на этом основании модель показала себя достаточно хорошо. 
 
 В этом примере мы увидели, как можно использовать машины опорных векторов для обработки несбалансированных наборов данных и как интерпретировать матрицы путаницы для обеспечения точности классификации. 
 
 Наборы данных и записные книжки для этого примера доступны в репозитории GitHub MGCodesandStats вместе с дальнейшими исследованиями по этой теме.  
 
 Вы также можете найти другие мои материалы по науке о данных на сайте michael-grogan.com. 
 
  Отказ от ответственности: Эта статья написана на условиях «как есть» и без каких-либо гарантий. Он был написан с целью дать обзор концепций науки о данных и никоим образом не должен интерпретироваться как профессиональный совет.  
 
 
 Антонио, Альмедия и Нуньес (2019). Наборы данных о спросе на бронирование отелей 
 
 Elite Data Science: как справиться с несбалансированными классами в машинном обучении 
 
 
 Алгоритм метода опорных векторов (SVM) 
 
 
 Что такое метод опорных векторов?   
 Алгоритм машины опорных векторов или SVM — это простой, но мощный алгоритм контролируемого машинного обучения, который можно использовать для построения моделей регрессии и классификации. Алгоритм SVM может работать очень хорошо как с линейно разделимыми, так и с нелинейно разделимыми наборами данных. Даже с ограниченным объемом данных алгоритм метода опорных векторов не перестает показывать свое волшебство.  
 
 
  SVM Рис. 1. Наборы данных с линейным и нелинейным разделением  
 
  Прежде чем углубиться в понимание алгоритма SVM в машинном обучении, давайте взглянем на важные концепции, которые предлагает этот блог.  
 
 
 Типы машин опорных векторов 
 
 Пример алгоритма метода опорных векторов 
 
 Преимущества алгоритма метода опорных векторов 
 
 Недостатки алгоритма опорных векторов 
 
 Как работает машина опорных векторов? 
 
 Параметры SVM 
 
 Применение SVM 
 
 Построение модели классификации машины опорных векторов в машинном обучении с использованием Python 
 
 Реализация Kernel SVM с модулем Sklearn SVM
 
 
 Полиномиальное ядро ​​SVM 
 
 Гауссовский SVM Ядро 
 
 Сигмовидное ядро ​​SVM 
 
 
 
 
   Интересуетесь машинным обучением? Нажмите здесь, чтобы узнать больше об этом тренинге по машинному обучению в Бангалоре!   
 
 
 Типы машин опорных векторов   
 Существует два типа машин опорных векторов: 
 
 
  Линейный SVM или простой SVM:  Линейный SVM используется для линейно разделимых данных.  Если набор данных можно разделить на два класса с помощью одной прямой, то эти данные считаются линейно разделимыми данными, а классификатор называется линейным классификатором SVM. Обычно он используется для задач линейной регрессии и классификации. 
 
  Нелинейный SVM или Kernel SVM:  Нелинейный SVM используется для нелинейно разделенных данных, т. е. набора данных, который нельзя классифицировать с помощью прямой линии. Классификатор, используемый в этом случае, называется нелинейным классификатором SVM. Он обладает большей гибкостью для нелинейных данных, поскольку можно добавить больше функций, чтобы соответствовать гиперплоскости, а не двумерному пространству. 
 
 
 
 Пример алгоритма метода опорных векторов   
 Алгоритм метода опорных векторов или SVM основан на концепции «плоскостей решений», где гиперплоскости используются для классификации набора заданных объектов. 
 Давайте начнем с нескольких наглядных примеров алгоритмов метода опорных векторов.  Как видно на рисунке 2, у нас есть два набора данных. Эти наборы данных можно легко разделить с помощью линии, называемой границей решения   . 
 
 
  SVM Рисунок 2: Граница решения  
 
 Но может быть несколько границ решения, которые могут разделить точки данных без каких-либо ошибок. Например, на рисунке 3 все границы решений правильно классифицируют наборы данных. Но как выбрать наилучшую границу решения? 
 
 
  SVM Рисунок 3: Другие возможные границы принятия решений  
 
 Получите 100% повышение! 
 
 Осваивайте самые востребованные навыки прямо сейчас! 
 

Вот совет: наилучшей границей решения является та, которая максимально удалена от ближайших точек этих двух классов, как показано на рисунке 4. 
 
  SVM Рисунок 4: Максимальное расстояние от ближайших точек  
 
 Также , помните, что ближайшие точки от границы оптимального решения, которые максимизируют расстояние, называются  опорных векторов  .  
 
 
  SVM Рис. 5. Классификатор маржи и максимальной маржи  
 
 Область, которую определяют ближайшие точки вокруг границы решения, называется границей   . 
 Вот почему граница решения модели машины опорных векторов известна как  классификатор максимальной маржи  или гиперплоскость  максимальной маржи  . 
 
 Другими словами, вот как работает модель алгоритма опорных векторов: 
 
 
 Сначала он находит линии или границы, которые правильно классифицируют обучающий набор данных. 
 
 Затем из этих линий или границ выбирается та, которая имеет максимальное расстояние от ближайших точек данных. 
 
 
 Хорошо, в приведенном выше примере с машиной опорных векторов набор данных был линейно разделим. Теперь вопрос: как нам классифицировать нелинейно разделимые наборы данных, как показано на рисунке 6? 
 
 
  SVM Рисунок 6: Нелинейно разделяемый набор данных  
 
 Очевидно, что прямые линии нельзя использовать для классификации приведенного выше набора данных.  Именно здесь на сцену выходит Kernel SVM. 
 
 
  SVM Рис. 7. После использования классификатора опорных векторов ядра  
 
 Что делает ядро ​​SVM? Как он находит классификатор? Что ж, Kernel SVM проецирует нелинейно разделимые наборы данных более низких измерений на линейно разделимые данные более высоких измерений. Ядро SVM выполняет то же самое таким образом, что наборы данных, принадлежащие к разным классам, распределяются по разным измерениям. Интересно, не так ли? 
 Что ж, прежде чем исследовать, как реализовать SVM на языке программирования Python, давайте взглянем на плюсы и минусы алгоритма опорных векторов. 
 
   Узнайте, как внедрить машинное обучение в этом блоге, посвященном машинному обучению с помощью Python, как для новичков, так и для опытных пользователей.   
 
 
 Карьерный переход 
 
 Преимущества алгоритма опорных векторов 
 
 
 Имеет высокий уровень точности 
 
 Очень хорошо работает с ограниченными наборами данных 
 
 Kernel SVM содержит функцию нелинейного преобразования для преобразования сложных нелинейно разделимых данных в линейно разделимые данные 
 
 Это эффективно для наборов данных, которые имеют несколько функций 
 
 Эффективен, когда количество признаков превышает количество точек данных 
 
 Он использует подмножество точек обучения в функции принятия решений или опорных векторах, что делает память SVM эффективной 
 
 Помимо обычных ядер, также можно указать пользовательские ядра для функции принятия решения 
 
 
 Недостатки алгоритма метода опорных векторов 
 
 
 Не работает с большими наборами данных 
 
 Иногда время обучения с SVM может быть большим 
 
 Если количество признаков значительно превышает количество точек данных, крайне важно избегать переобучения при выборе функций ядра и условий регуляризации 
 
 Оценки вероятности не предоставляются SVM напрямую; скорее, они рассчитываются с использованием дорогостоящей пятикратной перекрестной проверки 
 
 Лучше всего работает на небольших выборках из-за большого времени обучения 
 
 
   Станьте мастером машинного обучения, пройдя этот онлайн-курс по машинному обучению в Сингапуре   .  
 
 Как работает алгоритм метода опорных векторов? 
 
 Рассмотрим две метки, желтую и синюю, и наши данные имеют две характеристики, x и y. Учитывая пару координат (x, y), нам нужен классификатор, который выводит либо желтый, либо синий цвет. Наносим размеченные данные обучения на плоскость: 
 
 
 
 SVM берет эти точки данных и выводит гиперплоскость, которая представляет собой просто двухмерную линию, которая лучше всего разделяет теги. Линия – это граница решения. Все, что упадет по одну сторону от него, будет классифицировано как желтое, а все, что по другую сторону, будет классифицировано как синее.
 
 
 
 
 Для SVM лучшая гиперплоскость та, которая максимизирует поля от обоих тегов. Это гиперплоскость, расстояние до ближайшего элемента каждого тега которой наибольшее.
 
 
 
 
 Вышеупомянутое было легко, так как данные были линейно разделимы — можно провести прямую линию, чтобы разделить желтый и синий.  Однако в реальных сценариях дела обычно не так просты. Рассмотрим следующий случай:
 
 
 
 
 Нет линейной границы решения. Однако векторы очень четко разделены, и кажется, что их должно быть легко разделить.
 
 
 В этом случае мы добавим третье измерение. До сих пор мы работали с двумя измерениями, x и y. В этом случае вводится новое измерение z. Его вычисляют определенным удобным способом, z = x² + y² (уравнение окружности). Срез этого трехмерного пространства выглядит так: 
 
 
 
 Давайте посмотрим, что SVM может сделать с этим:
 
 
 
 
 Обратите внимание, что поскольку мы сейчас находимся в трех измерениях, гиперплоскость представляет собой плоскость, параллельную оси x в определенной точке z, скажем, z = 1. Теперь ее следует отобразить обратно в два измерения:
 
 
 
 
 Вот так! Граница решения представляет собой окружность с радиусом 1, и она разделяет оба тега с помощью SVM. 
 
 
 Вычисление преобразования может потребовать больших вычислительных затрат. Можно иметь дело со множеством новых измерений, каждое из которых, возможно, требует сложных вычислений. Следовательно, сделать это для каждого вектора в наборе данных будет много работы. 
 
 Вот решение: SVM не нужны реальные векторы, чтобы творить чудеса. Он может обойтись только скалярными произведениями между ними. Таким образом, можно обойтись без дорогостоящих вычислений новых размерностей. 
 
 Вместо этого можно сделать следующее: 
 
 Готово! 
 
 Библиотеки SVM упакованы с некоторыми популярными ядрами, такими как   Polynomial    ,  Radial Basis Function или RBF   и   Sigmoid   . Функция классификации, используемая в SVM в машинном обучении, называется SVC. Функция SVC выглядит следующим образом: 
 
  sklearn.SVM.SVC (C = 1.0, ядро ​​​​= «rbf», степень = 3)  
 Машинные алгоритмы являются частью машинного обучения, и вы можете освоить эти алгоритмы с помощью нашего онлайн-курса по машинному обучению. Зарегистрируйтесь сейчас! 
 Важные параметры 
  C:  Сохранение больших значений C будет указывать модели SVM на выбор меньшей гиперплоскости поля. Небольшое значение C укажет модели SVM на выбор большей гиперплоскости поля.
 9Ядро 0007:  Это тип ядра, который будет использоваться при построении модели SVM. Это может быть «линейный», «rbf», «поли» или «сигмоид». Значение ядра по умолчанию — «rbf».
  степень:  Учитывается только в случае полиномиального ядра. Это степень полиномиальной функции ядра. Значение градуса по умолчанию равно 3.
 Хорошо, давайте сразу приступим к практической работе с SVM на языке программирования Python.
   Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, связанные с наукой о данных, опубликуйте сообщение в сообществе машинного обучения.  
 Параметры SVM 
 Параметры SVM включают значения, оценки и различные ограничения, используемые для реализации алгоритмов ML. В нейронной сети есть три типа параметров SV:
  Ядро 
 Ядро преобразует входные данные в любые первые в соответствии с требованиями пользователя. Ядра, используемые в SVM, могут быть линейными, полиномиальными, радиальными базисными функциями (RBF) и нелинейными гиперплоскостями, созданными с использованием полиномиальных функций и функций RBF. Вы можете получить точные классификаторы, разделив нелинейные классы с помощью расширенного ядра.
  Регуляризация 
 Параметры C в Scikit-learn обозначают ошибку или штраф, представляющий любой просчет. Вы можете поддерживать регуляризацию, поняв просчет и изменив границу решения, изменив параметры C.
  Гамма 
 Гамма-параметры определяют их влияние на одиночный обучающий пример. Существует два типа параметров гаммы: низкие значения означают «далеко» и высокие значения означают «близкие». Низкие или дальние значения определяют функцию Гаусса с большой дисперсией. Принимая во внимание, что высокие или близкие значения определяют его с небольшой дисперсией.
 Применение SVM 
 SVM в основном используется для классификации невидимых данных и имеет различное применение в различных областях:
  Обнаружение лиц 
 Классифицирует изображения лиц людей в окружающей среде от изображений без лиц, создавая вокруг них квадратную рамку.
  Биоинформатика 
 Машины опорных векторов используются для классификации генов, что позволяет исследователям различать различные белки и выявлять биологические проблемы и раковые клетки.
  Категоризация текста 
 Используется в моделях обучения, которые используются для классификации документов по различным категориям на основе оценки, типов и других пороговых значений.
  Обобщенный прогнозирующий контроль (GPC) 
 Обеспечивает контроль над различными промышленными процессами с многовариантной версией и матрицей интеракторов. GPC используется в различных отраслях промышленности, таких как цементные заводы, робототехника, распыление и т. д. 
  Распознавание рукописного ввода 
 SVM широко используется для распознавания рукописных символов и их сравнения с уже существующими данными.
  Классификация изображений 
 Курсы, которые могут вам понравиться
 По сравнению с традиционными методами поиска на основе запросов SVM обеспечивает более высокую точность поиска и классификации изображений на основе различных признаков.
 Построение модели классификации машины опорных векторов в машинном обучении с использованием Python 
  Постановка задачи:  Использование машинного обучения для прогнозирования случаев рака молочной железы с использованием истории лечения пациента и данных о состоянии здоровья Построение модели классификации: машина опорных векторов в Python  
 Давайте построим модель классификации с помощью алгоритма машины опорных векторов. 
  Шаг 1:  Загрузите библиотеку Pandas и набор данных с помощью Pandas
 Давайте посмотрим на форму набора данных:
  Шаг 2:  Определите функции и цель
 Посмотрите на функции:
 Посмотрите на цель:
  Шаг 3:  Разделите набор данных на поезд и протестируйте с помощью sklearn перед построением модели алгоритма SVM
  Шаг 4:  Импортируйте функцию классификатора опорных векторов или функцию SVC из модуля Sklearn SVM. Создайте модель машины опорных векторов с помощью функции SVC
  Step 5:  Predict values ​​using the SVM algorithm model
  Step 6:  Evaluate the Support Vector Machine model
 Implementing Kernel SVM with Sklearn SVM module 
   Go through these Artificial Intelligence Интервью Вопросы и ответы, чтобы преуспеть в вашем ИИ-интервью.  
 Полиномиальное ядро ​​SVM 
 Импорт библиотек: 
 Импорт функции SVC и настройка ядра как «поли»:
 Making predictions:
 Evaluating the model:
 Gaussian Kernel 
 Importing the SVC function and setting kernel as 'rbf':
 Making predictions:
   For the best карьерного роста, ознакомьтесь с сертификацией машинного обучения Intellipaat и получите сертификат.  
 Ядро сигмовидной формы 
 Импорт функции SVC и настройка ядра SVM как «сигмовидной»:
 Прогнозирование:
 Оценка модели:
 Что мы уже узнали? 
 В этом учебном блоге SVM мы ответили на вопрос: «Что такое SVM?» В этом блоге также освещены некоторые другие важные понятия, такие как полная форма SVM, плюсы и минусы алгоритма SVM и примеры SVM.