Сзв м за июнь 2018 срок сдачи: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Календарь бухгалтера за 3 квартал 2018 года































Срок сдачи


Что сдаем


Кто сдает


По какой форме


Куда сдаем


Последний день оплаты


Нормативный документ


Июль 2018


16 июля**


Представление сведений в ПФР о каждом работающем у страхователя застрахованном лице за июнь 2018 г.


Организации и предприниматели, имеющие сотрудников.


Форма СЗВ-М принята Постановлением правления ПФР от 01.02.2016 №83П


В территориальный орган ПФР РФ. Для фирм – по месту регистрации, для ИП- по месту жительства


 


п.2.2 ст.11 Федерального закона от 01.04.1996 N 27-ФЗ (ред. от 03.07.2016 N 250-ФЗ)


 


16 июля **


 


Уплата страховых взносов в ФСС и ПФР за июнь 2018


 


 


 


 


 


 


 


 


 


 


 


 


20 июля


Декларация по ЕНВД за 2 кв. 2018г.


Организации и ИП, осуществляющие виды деятельности, для которых предусмотрен налог по ст. 346.26 НК РФ и добровольно зарегистрированные в качестве плательщиков ЕНВД.


Форма Декларации по ЕНВД утверждена Приказом ФНС России от 19.10.2016 № ММВ-7-3/574@)



 


В ИФНС по месту регистрации компании, или по месту жительства предпринимателя.


25 июля 2018


п.3 ст.346.32 НК РФ


Расчет 4-ФСС ( НС и ПЗ) за полугодие


2018г. на бумажном носителе.


Все страхователи-работодатели, выплачивающие взносы в ФСС с выплат работникам, независимо от организационно-правовой формы, если среднесписочная численность работников не превышает 25 человек.


Форма 4 ФСС установлена


Приказом ФСС РФ от 07.06.2017 № 275


В территориальный орган ФСС. Для фирм – по месту регистрации, для ИП- по месту жительства.


16 июля 2018** (за июнь 2018)


ФЗ от 03.07.2017г №250-ФЗ


Журнал учета полученных и выставленных счетов-фактур за 2 квартал 2018г.


Компании и ИП, не являющиеся плательщиками НДС, если они получают или выставляют счета-фактуры в интересах другого лица согласно п.5.2 ст.174 НК РФ


Электронный формат для отправки по телекоммуникационным каналам связи через оператора электронного документооборота прописан в приказе от 4 марта 2015 г. № ММВ-7-6/93


В ИФНС по месту регистрации организации, или по месту жительства предпринимателя


 


п.5.2 ст.174 НК РФ


 


 


 


25 июля


Уплата НДС (1/3 от суммы налога, начисленного за 2квартал 2018 г)



Уплата авансового платежа при применении УСН за полугодие 2018 г.


 


Уплата ЕНВД за 2 квартал 2018 г.


 


Уплата торгового сбора за 2 квартал 2018 г.


 


Расчет 4-ФСС ( НС и ПЗ)


за полугодие


2018г.для тех, кто отчитывается электронно.


Все страхователи-работодатели, выплачивающие взносы в ФСС с выплат работникам, независимо от организационно-правовой формы,


Внимание!
Если среднесписочная численность работников больше 25 человек – отчет сдается только электронно.


 


Форма 4 ФСС установлена


Приказом ФСС РФ от 07.06.2017 № 275


В территориальный орган ФСС. Для фирм – по месту регистрации, для ИП- по месту жительства


16 июля 2018** (за июнь 2018)


ФЗ от 03. 07.2017г №250-ФЗ


НДС за 2 квартал 2018г.


Все налогоплательщики, использующие общую систему налогообложения.


Декларация по НДС, принятая приказом ФНС от 29.10.2014 № ММВ-7-3/558@ в новой редакции (утв. приказом ФНС от 20.12.2016 № ММВ-7-3/696@)


В ИФНС по месту регистрации компании, или по месту жительства предпринимателя


25 июля,


27 августа*,


25 сентября (по 1/3 от суммы налога, начисленного за 2-й квартал)


п.5 ст.174 НК РФ


 


 


30 июля*


Уплата первого ежемесячного авансового платежа, подлежащего уплате в 3 квартале 2018 г.


Уплата авансового платежа за июнь 2018 г для налогоплательщиков, исчисляющих ежемесячные авансовые платежи по фактически полученной прибыли.


Налог на прибыль за


полугодие 2018г.


Налогоплательщики, для которых отчетным периодом является первый квартал, полугодие и девять месяцев.


Налоговая декларация по налогу на прибыль организаций, ратифицированная Приказом ФНС России от 19.10.2016 N ММВ-7-3/572@


В ИФНС по месту регистрации.


30 июля*


п.4 ст.289 НК РФ


Налог на прибыль за январь-февраль-март-апрель-май-июнь 2018г.


Компании, ежемесячно уплачивающие авансовые платежи по налогу на прибыль, исходя из фактически полученной прибыли за соответствующий месяц.


Налоговая декларация по налогу на прибыль организаций, ратифицированная Приказом ФНС России от 19.10.2016 N ММВ-7-3/572@


В ИФНС по месту регистрации.


30 июля*


п.3. ст.289 НК РФ


30 июля


 


Уплата авансового платежа по налогу на имущество за полугодие 2018 г. по г. Москве


 


Уплата авансового платежа по земельному налогу за полугодие 2018 г. по г. Москве


 


 


 


 


 


 


30 июля


 


 


 


 


 


 


 


 


Расчет по страховым взносам за полугодие 2018 (как на бумаге, так и в электронном виде)


 


Организации и предприниматели, имеющие сотрудников и начисляющие на их вознаграждения страховые взносы в ПФР


Форма единого расчета по страховым взносам утверждена Приказом ФНС от 10. 10.2016 № ММВ-7-11/551@..


 


В ИФНС. Для фирм – по месту регистрации, для ИП- по месту жительства


16 июля** (за июнь)


15 августа (за июль)


17 сентября** (за август)


п. 7, 10 ст. 431 НК РФ


 


Расчет по налогу на имущество за полугодие 2018 г.


Организации, у которых на балансе числится налогооблагаемое имущество, прописанное в ст.374 НК РФ


Форма расчета утверждена приказу ФНС России от 31.03.2017 № ММВ-7-21/271@


В ИФНС по месту регистрации.


30 июля


 


 


31 июля


 


Расчет по форме 6-НДФЛ за полугодие 2018 г.


Налоговые агенты


Новая Форма расчета утверждена Приказом от 17.01.2018 № ММВ-7-11/18 (применяется с 25.03.2018г.)


 


В ИФНС. Для фирм – по месту регистрации, для ИП- по месту жительства.


 


п. 2 ст. 230 НК РФ


 


Август 2018


 


15 августа


 


Представление сведений в ПФР о каждом работающем у страхователя застрахованном лице за июль 2018 г.


Организации и предприниматели, имеющие сотрудников.


Форма СЗВ-М принята Постановлением правления ПФР от 01.02.2016 №83П


В территориальный орган ПФР РФ. Для фирм – по месту регистрации, для ИП- по месту жительства.


 


п.2.2 ст.10 Федерального закона от 01.04.1996 N 27-ФЗ (ред. от 29.12.2015)


 


15 августа


 


 


 


Уплата страховых взносов в ФСС и ПФР за июль 2018


 


27 августа*


 


Уплата НДС (1/3 от суммы налога, начисленного за 2квартал 2018 г)


 


 


 


28 августа


Уплата второго ежемесячного авансового платежа, подлежащего уплате в 3 квартале 2018 г.


Уплата авансового платежа за июль 2018 г для налогоплательщиков, исчисляющих ежемесячные авансовые платежи по фактически полученной прибыли.


Налог на прибыль за январь-февраль-март-апрель-май-июнь-июль 2018г.


Компании, ежемесячно уплачивающие авансовые платежи по налогу на прибыль, исходя из фактически полученной прибыли за соответствующий месяц.


Налоговая декларация по налогу на прибыль организаций, ратифицированная Приказом ФНС России от 19.10.2016 N ММВ-7-3/572@


В ИФНС по месту регистрации.


28 августа 2018


п.3 ст.289 НК РФ


 


Сентябрь 2018


17 сентября**


Представление сведений в ПФР о каждом работающем у страхователя застрахованном лице за август


2018 г.


Организации и предприниматели, имеющие сотрудников.


Форма СЗВ-М принята Постановлением правления ПФР от 01.02.2016 №83П


В территориальный орган ПФР РФ. Для фирм – по месту регистрации, для ИП- по месту жительства.


 


п.2.2 ст.10 Федерального закона от 01.04.1996 N 27-ФЗ (ред. от 29.12.2015)


17 сентября**


 


Уплата страховых взносов в ФСС и ПФР за август 2018


 


25 сентября


Уплата НДС (1/3 от суммы налога, начисленного за 2квартал 2018 г)


 


 


28 сентября


Уплата третьего ежемесячного авансового платежа, подлежащего уплате во 3 квартале 2018 г.


Уплата авансового платежа за август 2018 г для налогоплательщиков, исчисляющих ежемесячные авансовые платежи по фактически полученной прибыли.


Налог на прибыль за январь-февраль-март-апрель-май-июнь-июль-август 2018г.


Компании, ежемесячно уплачивающие авансовые платежи по налогу на прибыль, исходя из фактически полученной прибыли за соответствующий месяц.


Налоговая декларация по налогу на прибыль организаций, ратифицированная Приказом ФНС России от 19.10.2016 N ММВ-7-3/572@


В ИФНС по месту регистрации


28 сентября


п.3. ст.289 НК РФ

Календарь сдачи отчётности в 2018 году

Календарь, подготовленный с учётом переноса выходных дней в 2018 году, поможет вам не пропустить срок сдачи той или иной отчётности в ИФНС и внебюджетные фонды.

СРОКИ СДАЧИ В ИФНС ОСНОВНОЙ ОТЧЁТНОСТИ В 2018 ГОДУ:






















































ВИД ОТЧЕТНОСТИЗА КАКОЙ ПЕРИОД ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯСРОК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В ИФНС
Справки 2-НДФЛЗа 2017 год (при невозможности удержать НДФЛ с доходов)Не позднее 01.03.2018
За 2017 год (по всем выплаченным доходам)Не позднее 02.04.2018
Расчет 6-НДФЛЗа 2017 годНе позднее 02.04.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 03.05.2018
За I полугодие 2018 годаНе позднее 31.07.2018
За 9 месяцев 2018 годаНе позднее 31.10.2018
Расчет по страховым взносамЗа 2017 годНе позднее 30.01.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 03. 05.2018
За I полугодие 2018 годаНе позднее 30.07.2018
За 9 месяцев 2018 годаНе позднее 30.10.2018
Декларация по налогу на прибыль (при ежеквартальной сдаче отчетности)За 2017 годНе позднее 28.03.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 28.04.2018
За I полугодие 2018 годаНе позднее 30.07.2018
За 9 месяцев 2018 годаНе позднее 29.10.2018
Декларация по налогу на прибыль (при ежемесячной сдаче отчетности)За 2017 годНе позднее 28.03.2018
За январь 2018 годаНе позднее 28.02.2018
За январь – февраль 2018 годаНе позднее 28.03.2018
За январь – март 2018 годаНе позднее 28.04. 2018
За январь – апрель 2018 годаНе позднее 28.05.2018
За январь – май 2018 годаНе позднее 28.06.2018
За январь – июнь 2018 годаНе позднее 30.07.2018
За январь – июль 2018 годаНе позднее 28.08.2018
За январь – август 2018 годаНе позднее 28.09.2018
За январь – сентябрь 2018 годаНе позднее 29.10.2018
За январь – октябрь 2018 годаНе позднее 29.11.2018
За январь – ноябрь 2018 годаНе позднее 28.12.2018
Декларация по НДСЗа IV квартал 2017 годаНе позднее 25.01.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 25.04.2018
За II квартал 2018 годаНе позднее 25.07.2018
За III квартал 2018 годаНе позднее 25. 10.2018
Журнал учета полученных и выставленных счетов-фактурЗа IV квартал 2017 годаНе позднее 22.01.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 20.04.2018
За II квартал 2018 годаНе позднее 20.07.2018
За III квартал 2018 годаНе позднее 22.10.2018
Декларация по налогу при УСНЗа 2017 год (представляют организации)Не позднее 02.04.2018
За 2017 год (представляют ИП)Не позднее 03.05.2018
Декларация по ЕНВДЗа IV квартал 2017 годНе позднее 22.01.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 20.04.2018
За II квартал 2018 годаНе позднее 20.07.2018
За III квартал 2018 годаНе позднее 22. 10.2018
Декларация по ЕСХНЗа 2017 годНе позднее 02.04.2018
Декларация по налогу на имущество организацийЗа 2017 годНе позднее 30.03.2018
Расчет по авансам по налогу на имущество организаций (сдается, если законом субъекта РФ установлены отчетные периоды)За I квартал 2018 годаНе позднее 03.05.2018
За I полугодие 2018 годаНе позднее 30.07.2018
За 9 месяцев 2018 годаНе позднее 30.10.2018
Декларация по транспортному налогу (представляют только организации)За 2017 годНе позднее 01.02.2018
Декларация по земельному налогу (представляют только организации)За 2017 годНе позднее 01.02.2018
Единая упрощенная декларацияЗа 2017 годНе позднее 22. 01.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 20.04.2018
За I полугодие 2018 годаНе позднее 20.07.2018
За 9 месяцев 2018 годаНе позднее 22.10.2018
Декларация по форме 3-НДФЛ (представляют только ИП)За 2017 годНе позднее 03.05.2018

СРОКИ СДАЧИ ОТЧЕТНОСТИ В ПФР В 2018 ГОДУ

В ПФР в 2018 году необходимо представить следующую отчетность:
















ВИД ОТЧЕТНОСТИЗА КАКОЙ ПЕРИОД ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯСРОК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В ПФР
Сведения о застрахованных лицах в ПФР (СЗВ-М)За декабрь 2017 годаНе позднее 15.01.2018
За январь 2018 годаНе позднее 15.02.2018
За февраль 2018 годаНе позднее 15.03.2018
За март 2018 годаНе позднее 16. 04.2018
За апрель 2018 годаНе позднее 15.05.2018
За май 2018 годаНе позднее 15.06.2018
За июнь 2018 годаНе позднее 16.07.2018
За июль 2018 годаНе позднее 15.08.2018
За август 2018 годаНе позднее 17.09.2018
За сентябрь 2018 годаНе позднее 15.10.2018
За октябрь 2018 годаНе позднее 15.11.2018
За ноябрь 2018 годаНе позднее 17.12.2018
Сведения о страховом стаже застрахованных лиц (СЗВ-СТАЖ)За 2017 годНе позднее 01.03.2018
Сведения по страхователю, передаваемые в ПФР для ведения индивидуального (персонифицированного) учета (ОДВ-1)За 2017 годНе позднее 01.03.2018

СРОК СДАЧИ ОТЧЕТНОСТИ В ФСС В 2018 ГОДУ

Срок представления 4-ФСС зависит от способа подачи Расчета (на бумаге или в электронном виде):










ВИД ОТЧЕТНОСТИЗА КАКОЙ ПЕРИОД ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯСРОК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В ФСС
Расчет 4-ФСС на бумагеЗа 2017 годНе позднее 22. 01.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 20.04.2018
За I полугодие 2018 годаНе позднее 20.07.2018
За 9 месяцев 2018 годаНе позднее 22.10.2018
Расчет 4-ФСС в электронном видеЗа 2017 годНе позднее 25.01.2018
За I квартал 2018 годаНе позднее 25.04.2018
За I полугодие 2018 годаНе позднее 25.07.2018
За 9 месяцев 2018 годаНе позднее 25.10.2018

Кроме того, работодатели должны подтвердить свой основной вид деятельности за 2017 год. Сделать это нужно не позднее 16.04.2018.


Организации (вне зависимости от применяемого режима налогообложения) должны представить в ИФНС и органы статистики бухгалтерскую отчетность за 2017 год не позднее 02.04.2018.

Среда, 21 марта 2018

Расходы, награды и помощь — Школа ветеринарной медицины Университета Висконсина

Плата за обучение для студентов ветеринарных медицинских факультетов

2022-23
Резидент штата Висконсин $33 021
Нерезидент 53 245 долларов

Резидентура

Большинство из 96 вакансий, доступных в каждом профессиональном классе, зарезервированы для жителей штата Висконсин. Хотя точное количество нерезидентов, допускаемых каждый год, будет определяться ежегодно, обычно это число не превышает 349.0032

Офис советника по вопросам проживания в Мэдисоне UW определяет статус проживания для целей обучения. Это решение основано на информации, которую заявители предоставили в своем заявлении. Школа ветеринарной медицины (SVM) должна соответствовать классификации, установленной офисом советника по месту жительства.

Если вы считаете, что можете претендовать на получение статуса резидента Висконсина, обратитесь в Управление по академическим вопросам SVM.

Получение вида на жительство в Висконсине

Заявителям, которые подают апелляцию на свое место жительства во время подачи заявления, может быть предложен прием при условии, что они проживали в Висконсине на момент регистрации. Если такие заявители не смогут подтвердить статус жителя Висконсина при регистрации, предложение о зачислении будет аннулировано.

Все вопросы, касающиеся статуса проживания в соответствии с положениями Устава штата Висконсин 36. 27(2) или процесса обжалования статуса нерезидента, следует направлять в офис советника по месту жительства.

Обратите внимание: заявители должны будут тесно сотрудничать с офисом советника по вопросам проживания, если они оформляют вид на жительство или могут считаться резидентами более чем одного штата.

Награды и помощь

Стипендии и награды

Чтобы иметь право на получение стипендий, кредитов или наград, предлагаемых SVM, студенты должны предоставить заполненную информацию о финансовой помощи в Управление финансовой помощи студентам до установленного срока.

Размер стипендии сильно различается, примерно 1,9 доллара США.Всего в 2018–2019 годах было выделено 8 миллионов студенческой помощи. Конкретные квалификационные требования, сроки и заявки рассылаются каждое лето учащимся, зачисленным в программу SVM.

Также доступны национальные, государственные, институциональные и частные стипендии, кредиты и премии. Заявки и сроки различаются для каждого источника финансирования. Дополнительную информацию можно получить в Управлении по академическим вопросам.

Кандидатам рекомендуется указать источники финансирования в дополнение к тем, которые доступны через Управление финансовой помощи студентам Университета Вашингтона в Мэдисоне и SVM. Примеры таких источников финансирования включают семью, местные стипендиальные или кредитные организации, а также местные общественные группы.

Финансовая помощь

Финансовая помощь предоставляется в основном в виде займов из государственных и федеральных источников. Государственные и федеральные кредиты, как правило, доступны на время образовательной программы. Выплаты начинаются через шесть месяцев после окончания учебы.

Информацию о финансовой помощи и заявления можно получить, связавшись с Отделом финансовой помощи студентам. Краткосрочные ссуды под низкие проценты для помощи студентам в чрезвычайных ситуациях можно получить в SVM или в Управлении финансовой помощи студентам, и обычно они выплачиваются в течение семестра, в котором они заимствованы.

Дополнительная информация

  • Плата за обучение и сборы — офис Bursar’s
  • Стоимость посещения — Управление финансовой помощи студентам
  • Резиденция — Офис регистратора, советник по месту жительства

Машинное обучение

. Каково влияние C на SVM с линейным ядром?

спросил

Изменено
2 года, 1 месяц назад
92$). Это не изменило ошибку на тестовом наборе.

Теперь я
интересно: это ошибка , вызванная рубиновыми привязками для libsvm , которые я использую
(rb-libsvm) или это теоретически объяснимо ?

Должен ли параметр $C$ всегда изменять производительность классификатора?

  • машинное обучение
  • svm
  • libsvm

$\endgroup$

1

$\begingroup$

Параметр C сообщает оптимизации SVM, насколько вы хотите избежать неправильной классификации каждого обучающего примера. Для больших значений C оптимизация выберет гиперплоскость с меньшим запасом, если эта гиперплоскость лучше справляется с правильной классификацией всех обучающих точек. И наоборот, очень маленькое значение C заставит оптимизатор искать разделяющую гиперплоскость с большим запасом, даже если эта гиперплоскость неправильно классифицирует большее количество точек. Для очень маленьких значений C вы должны получить неправильно классифицированные примеры, часто даже если ваши обучающие данные линейно разделимы.

$\endgroup$

9

$\begingroup$

В SVM вы ищете две вещи: гиперплоскость с наибольшим минимальным полем и гиперплоскость, которая правильно разделяет как можно больше экземпляров. Проблема в том, что вы не всегда сможете получить обе вещи. Параметр c определяет, насколько велико ваше стремление к последнему.
Я нарисовал небольшой пример ниже, чтобы проиллюстрировать это. Слева у вас есть низкий c, который дает вам довольно большую минимальную маржу (фиолетовый). Однако это требует, чтобы мы пренебрегали выбросом синего круга, который мы не смогли правильно классифицировать. Справа у вас высокий c. Теперь вы не будете пренебрегать выбросом и, таким образом, получите гораздо меньший запас.

Итак, какой из этих классификаторов лучше? Это зависит от того, как будут выглядеть будущие данные, которые вы будете предсказывать, и чаще всего вы, конечно, этого не знаете.
Если будущие данные выглядят так:

тогда классификатор, обученный с использованием большого значения c, лучше всего.

С другой стороны, если будущие данные выглядят так:

тогда классификатор, обученный с использованием низкого значения c, лучше всего.

В зависимости от вашего набора данных изменение c может привести или не привести к другой гиперплоскости. если это означает, что создает другую гиперплоскость, что не означает, что ваш классификатор будет выводить разные классы для конкретных данных, которые вы использовали для классификации. Weka — хороший инструмент для визуализации данных и экспериментов с различными настройками SVM. Это может помочь вам лучше понять, как выглядят ваши данные и почему изменение значения c не меняет ошибку классификации.
В целом, наличие небольшого количества обучающих экземпляров и большого количества атрибутов упрощает линейное разделение данных. Кроме того, тот факт, что вы оцениваете свои тренировочные данные, а не новые невидимые данные, облегчает разделение.

Из каких данных вы пытаетесь получить модель? Сколько данных? Можем ли мы это увидеть?

$\endgroup$

7

$\begingroup$

C — это, по сути, параметр регуляризации, который управляет компромиссом между достижением низкой ошибки в обучающих данных и минимизацией нормы весов. Он аналогичен параметру хребта в хребтовой регрессии (на практике между линейными SVM и хребтовой регрессией разница в производительности или теории невелика, поэтому я обычно использую последнюю — или хребтовую регрессию ядра, если атрибутов больше, чем наблюдений).

Правильная настройка C является жизненно важным шагом в передовой практике использования SVM, поскольку минимизация структурного риска (ключевой принцип, лежащий в основе базового подхода) частично реализуется посредством настройки C. Параметр C устанавливает верхнюю границу нормы весов, а это означает, что существует вложенный набор классов гипотез, индексированных C. По мере увеличения C мы увеличиваем сложность класса гипотез (если мы немного увеличим C, мы все еще можем сформировать все линейные модели, которые мы могли раньше, а также некоторые, которые мы не могли, прежде чем мы увеличили верхнюю границу допустимой нормы весов). Таким образом, помимо реализации SRM с помощью классификации максимальной маржи, она также реализуется путем ограничения сложности класса гипотезы посредством управления C.

К сожалению, теория определения того, как установить C, в настоящее время не очень хорошо разработана, поэтому большинство людей склонны использовать перекрестную проверку (если они что-то делают).

$\endgroup$

5

$\begingroup$

C — это параметр регуляризации, который управляет компромиссом между достижением низкой ошибки обучения и низкой ошибкой тестирования, то есть способностью обобщать ваш классификатор для невидимых данных. 92+С∑ξ. Если ваш C слишком велик, алгоритм оптимизации попытается уменьшить |w| насколько это возможно, приводит к гиперплоскости, которая пытается правильно классифицировать каждый обучающий пример. Это приведет к потере свойств обобщения классификатора. С другой стороны, если ваш C слишком мал, вы даете своей целевой функции некоторую свободу увеличивать |w| много, что приведет к большой ошибке обучения.

Рисунки ниже могут помочь вам визуализировать это.

$\endgroup$

10

$\begingroup$

Приведенные выше ответы превосходны. Внимательно прочитав ваши вопросы, я обнаружил, что есть два важных факта, которые мы могли упустить из виду.

  1. Вы используете линейное ядро ​​
  2. Ваши обучающие данные линейно разделимы, так как «нет ошибки
    на тренировочном наборе».

Учитывая 2 факта, если значения C изменяются в разумных пределах, оптимальная гиперплоскость будет просто случайным образом смещаться на небольшую величину в пределах поля (промежутка, образованного опорными векторами).

Интуитивно предположим, что поле для обучающих данных небольшое и/или в пределах поля также нет точек тестовых данных, смещение оптимальной гиперплоскости в пределах поля не повлияет на ошибку классификации тестового набора.

Тем не менее, если вы установите C=0, то SVM проигнорирует ошибки и просто попытается минимизировать сумму квадратов весов (w), возможно, вы получите другие результаты на тестовом наборе.

$\endgroup$

$\begingroup$

Большинство приведенных выше ответов довольно хороши, но позвольте мне кое-что пояснить для таких, как я.
которому пришлось потратить 3 дня на понимание роли параметра C в SVM из-за разных источников.

В книге ISLR (http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ISL/) большее значение C означает, что допустима большая неправильная классификация, что делает поле шире, а меньшее значение C означает, что допустимо меньше неправильной классификации, что приводит к небольшому полю. В то время как любой другой ресурс, который я читал, и документация по python, как раз наоборот.

На самом деле ISLR C определяется как верхняя граница суммы всех резервных переменных.

Но в питоне и другом источнике (https://shuzhanfan.github.io/2018/05/understanding-mathematics-behind-support-vector-machines/#:~:text=In%20terms%20of%20the%20SVM ,%2Bb)%E2%88%921%5D.) C — это ограничения на резервные переменные. Если мы установим C на положительную бесконечность, мы получим тот же результат, что и SVM с жесткими маржами. Наоборот, если мы установим C равным 0, ограничений больше не будет, и мы получим гиперплоскость, ничего не классифицирующую. Эмпирические правила таковы: малые значения C приведут к более широкому диапазону за счет некоторых неверных классификаций; большие значения C дадут вам классификатор Hard Margin и допустят нарушение нулевого ограничения

$\endgroup$

2

$\begingroup$

C Параметр используется для управления выбросами — низкий C означает, что мы допускаем больше выбросов, высокий C означает, что мы допускаем меньше выбросов.

$\endgroup$

$\begingroup$

Высокая C (стоимость) означает увеличение стоимости неправильной классификации. Это означает, что гибкое ядро ​​станет более волнистым, чтобы избежать неправильной классификации наблюдений в обучающем наборе.

Если ядро ​​ волнистое , модель не будет хорошо обобщать при прогнозировании новых данных.