Кузовной ремонт автомобиля

 Покраска в камере, полировка

 Автозапчасти на заказ

Что такое дисбаланс двигателя


Балансировка коленвала или что такое дисбаланс — DRIVE2

Дисбаланс — векторная величина, характеризующая неуравновешенность вращающихся частей коленчатых валов, шкивов и тому подобное. Неуравновешенность возникает при несовпадении оси вращения с главной осью инерции, совмещение этих осей и достигается балансировкой. Выделяют два вида балансировки: динамическую и статическую.
Расскажем про балансировку деталей на примере ДВС, а именно коленвала.
Начнем со статической балансировки, т.к. ее можно выполнить в гаражных условиях. Итак, установим коленвал на 2 призмы, после чего методом подбора добавляем балансировочные грузы, пока коленвал не перестанет вращаться под действием неуравновешенных масс. В качестве временного груза можно использовать пластилин.
Динамическая балансировка проводится на специальном балансировочном станке. Первым делом, протираем коленвал и осматриваем его шейки.

Шейки должны быть без задиров и износа, гладкие, шлифованные. Затем его необходимо проверить на биение, ведь накатка галтелей, как правило приводит к искривлению коленвала по оси своего вращения. На производстве после накатки галтелей делается рихтовка коленвала. Но насколько тщательно? Для проверки укладываем коленвал на призмы и промеряем осевое биение. Промеряем все шейки, а так же биение посадочного места под задний сальник. Как понять хорошее или плохое биение? В нашем понимании хорошо — это когда биения нет совсем, т.е. оно равно нулю, когда приближено к нулю. Что можно сделать с 5-ю сотками биения у коленвала? Можно оставить как есть, но мы рихтуем. Рихтовка коленвала как правило занимает 30-60 минут. Рихтовку прекращаем по достижении биения в 3-5 микрон. Можно отметить, что биение в 5 соток, 9 соток или даже две десятки — это не проблема. Если это проблема, то ее необходимо устранять. Ну подумайте сами, после гидроудара любой коленвал кривит. Ну а кто его рихтует? Можно смело ответить, что никто! И это не проблема если не знать и не думать об этом. Зачем забивать себе голову?!
Скажем у нас есть коленвал под ремонт. Какие наши действия? Проверяем биение (каждой шейки), рихтуем, если есть биение, вычисляем выбранный зазор в шейках, отдаем на шлифовку. По возвращению с шлифовки контролируем результат, балансируем. Если смысл убирать дисбаланс с коленвала, если он может успешно вернуться от маховика, сцепления, шкива? Насколько критичен и страшен дисбаланс? Рядовой автомобилист хорошо знаком с балансировкой автомобильного колеса. 10гр слетевшего грузика обязательно будут ощутимы на определенной скорости. А 50гр налипшего после сугроба снега попортят вам нервы.
Поскольку у вас (обладателя спортивного автомобиля) жизнь только начинается, то что и как балансировать определяете сами! Лично наши требования — это максимальное приближение к нулю т.к. несбалансированная деталь вызывает вибрацию, приводит к износу и уменьшению срока службы.
Мы рекомендуем балансировать набор целиком (коленвал, шкиф, маховик, корзина сцепления).
Небольшое видео как балансировать:


P.S. на фото ниже новый коленвал TOYOTA, у которого биение 6 микрон (не нулевое) дисбаланс высокий, даже по меркам АвтоВАЗА Ну что мы получили в результате балансировки
Всем удачи! Всем побед!

Имеет несбалансированный набор данных? Вот как вы можете это исправить. | Уиллом Бадром

Различные способы обработки несбалансированных наборов данных.

Классификация является одной из наиболее распространенных проблем машинного обучения. Лучший способ решить любую проблему классификации - начать с анализа и изучения набора данных в том, что мы называем E xploratory D ata A nalysis (EDA) . Единственная цель этого упражнения - собрать как можно больше информации и информации о данных.Он также используется для поиска любых проблем, которые могут существовать в наборе данных. Одной из распространенных проблем, обнаруживаемых в наборах данных, используемых для классификации, является проблема несбалансированных классов .

Что такое дисбаланс данных?

Дисбаланс данных обычно отражает неравномерное распределение классов в наборе данных. Например, в наборе данных для обнаружения мошенничества с кредитными картами большинство транзакций по кредитным картам не являются мошенничеством, и очень немногие классы являются транзакциями мошенничества. Это оставляет нам примерно 50: 1 соотношение между классами мошенников и не мошенников.В этой статье я буду использовать набор данных о мошенничестве с кредитными картами от Kaggle, который можно скачать здесь.

Во-первых, давайте наметим распределение классов, чтобы увидеть дисбаланс.

Как видите, транзакции без мошенничества намного превосходят транзакции мошенничества. Если мы обучим бинарную модель классификации без решения этой проблемы, модель будет полностью смещена. Это также влияет на соотношение между функциями, и я покажу вам, как и почему позже.

Теперь давайте рассмотрим несколько методов для решения проблемы дисбаланса классов.Ноутбук с полным кодом можно найти ЗДЕСЬ

Это интуитивно понятно, как звучит. Понимание - это процесс, в котором вы случайным образом удаляете некоторые наблюдения из класса большинства, чтобы сопоставить числа с классом меньшинства. Простой способ сделать это показан в приведенном ниже коде:

Отбор выборки для класса большинства

После недосэмплирования набора данных я строю его заново, и он показывает равное количество классов:

Balanced Dataset (Undersampling)

Второй метод повторной выборки называется , Превышение выборки .Этот процесс немного сложнее, чем недостаточная выборка. Это процесс генерации синтетических данных, который пытается случайным образом генерировать выборку атрибутов из наблюдений в классе меньшинства. Существует ряд методов, используемых для пересчета набора данных для типичной проблемы классификации. Наиболее распространенная методика называется SMOTE (методика избыточной выборки синтетического меньшинства ). Проще говоря, он просматривает пространство признаков для точек данных класса меньшинства и рассматривает его k ближайших соседей.

Источник: https: //imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/over_sampling.html

Для написания этого кода на python я использую библиотеку imbalanced-learn или imblearn. Код ниже показывает, как реализовать SMOTE.

SMOTE Код избыточной дискретизации

Помните, когда я говорил, как несбалансированные данные влияют на корреляцию характеристик? Позвольте мне показать вам соотношение до и после лечения несбалансированного класса.

Приведенный ниже код отображает матрицу корреляции между всеми функциями.

  # Пример фигуры в дюймах  
fig, ax = plt.subplots (figsize = (20,10)) # Несбалансированная корреляция кадров данных
corr = credit_df.corr ()
sns.heatmap (corr, cmap = ' YlGnBu ', annot_kws = {' size ': 30}, ax = ax)
ax.set_title ("Матрица несбалансированной корреляции", fontsize = 14) plt.show ()

Обратите внимание, что корреляция функций теперь намного более очевидна. До устранения проблемы дисбаланса большинство функций не показывали никакой корреляции, которая определенно повлияла бы на производительность модели.Поскольку корреляция характеристик действительно имеет значение для общей производительности модели, важно устранить дисбаланс, поскольку это также повлияет на производительность модели ML.

Глобальные дисбалансы - Википедия

Глобальные дисбалансы относится к ситуации, когда некоторые страны имеют больше активов, чем другие страны. Теоретически, когда текущий счет находится в балансе, он имеет нулевое значение: притоки и оттоки капитала будут отменены друг другом. Следовательно, если текущий счет постоянно демонстрирует дефицит в течение определенного периода, говорят, что он показывает неравенство. Поскольку, по определению, все текущие счета и чистые иностранные активы стран мира должны стать равными нулю, тогда другие страны будут в долгу перед другими странами.В последние годы глобальный дисбаланс стал проблемой в остальном мире. Соединенные Штаты имеют долгосрочный дефицит, а также многие другие страны с развитой экономикой, в то время как в Азии и странах с развивающейся экономикой происходит обратное.

Техническое определение [править]

Они называют глобальные дисбалансы «внешними позициями системно значимых экономик, которые отражают искажения или влекут за собой риски для глобальной экономики». [1] Три части этого определения могут быть переопределены далее:

  1. Внешние позиции: это относится не только к потокам текущих операций, но и к чистым иностранным активам стран (которые, если изменения в ценах этих активов и обязательств равны нулю, то это накопленная сумма прошлых чистых потоков текущих операций ).
  2. Системно значимые экономики: это экономические блоки, управляющие дисбалансами, которые имеют отношение к операциям на мировом рынке, например, Китай, зона евро или США.
  3. Отразить искажения или повлечь за собой риски: эта часть касается как причин (искажений), так и возможных последствий (рисков) дисбалансов. Это означает, что даже внешний дисбаланс, который не был вызван каким-либо рыночным искажением, подпадает под определение глобальных дисбалансов, если из этого возникнут значительные риски.

История [редактировать]

Глобальные дисбалансы - далеко не новое явление в экономической истории. Есть много периодов, когда они присутствовали, хотя здесь будут упоминаться только те периоды, когда некоторые данные доступны.

Первый период глобальных дисбалансов, который будет представлен, произошел в период с 1870 по 1914 годы (прежняя эра финансовой глобализации), когда огромные потоки капитала устремились из основных стран Западной Европы в страны недавних поселений за рубежом (особенно Северная и Южная Америка и Австралазия).Профицит счета текущих операций Великобритании, Германии, Франции и Нидерландов достиг примерно 9% ВВП, в то время как для назначения потоков. (Аргентина, Австралия и Канада) дефицит превысил 5%. [2]

Процесс корректировки этих дисбалансов относится к механизму движения ценовой спецификации классического золотого стандарта, который в целом был плавным, за исключением кризиса Берингса в 1890 году для некоторых стран.

Во время Первой мировой войны страны-участницы отказались от конвертируемости золота, за исключением США.После войны, к 1926 году, основные страны вернулись к золотому стандарту, где страны держали резервы в долларах, стерлингах и франках, а Соединенные Штаты, Великобритания и Франция держали золото. Но у этой системы были некоторые серьезные недостатки, которые препятствовали тому, чтобы создаваемые дисбалансы были скорректированы плавно. Реальные обменные курсы были смещены, и система начала терять доверие (поскольку в то время казалось, что внешние проблемы стали вторыми после внутренних проблем). [3] Крах начался после 1929 года: спекулятивные атаки на страны после политики экспансии, направленной на смягчение последствий Великой депрессии, и вскоре пришлось покинуть золотой стандарт.Соединенные Штаты сохраняются до 1933 года. Дисбаланс в этот период, однако, не столь велик по величине, как до Первой мировой войны.

После Второй мировой войны в рамках Бреттон-Вудской системы США были страной с самыми большими золотыми запасами, и ей пришлось привязать доллар к золоту по 35 долларов за унцию, поскольку остальной мир привязался к доллару. Существовали более жесткие ограничения на трансграничные потоки капитала по сравнению с золотым стандартом, которые не позволяли странам иметь большой профицит или дефицит по текущему счету, как это имело место во время классического режима золотого стандарта.Система закончилась в 1971 году на фоне политики экспансии в Соединенных Штатах, которая заставила европейские страны начать конвертировать свои долларовые требования в золото, угрожая золотым запасам США.

Другие периоды меньшего дисбаланса начались после окончания Бреттон-Вудской системы, но их величина намного меньше, чем в начале 21-го века, с участием разных групп стран и с разным разрешением. [1] [4]

Текущий эпизод [править]

В сравнении с прежними глобальными дисбалансами, текущий период имеет беспрецедентные характеристики.Впервые потоки капитала идут в основном из стран с формирующимся рынком (главным образом, из Азии и стран-экспортеров нефти) в страны с развитой экономикой. Кроме того, позиции иностранных активов значительно выросли как в валовом, так и в чистом выражении, а степень мобильности капитала является самой высокой за последние десятилетия. [5] Следовательно, размер этих дисбалансов сопоставим только с периодом, предшествовавшим Первой мировой войне. Также условия, при которых они появились, различны. Новые участники, которые ранее находились на периферии мировой торговли и финансов, стали важной частью международных рынков после процесса экономической либерализации, снижения транспортных расходов, информационных технологий и углубления финансовых рынков и глобальных цепочек производства.Финансовые связи между экономиками также увеличились. И макроэкономические и финансовые условия улучшились, особенно в течение 2003-2007 годов, с рекордным экономическим ростом и низкой волатильностью финансового рынка. Как будет объяснено позже, это важные факторы, способствующие усилению глобализации финансовых рынков.

Основным требованием для создания больших глобальных дисбалансов в мире является глобализация денежной массы или, другими словами, освобождение и открытие финансовых рынков.Без этого он не сможет произвести объем потоков капитала между странами. Однако не каждая валютная глобализация должна приводить к дисбалансам. Другие факторы также важны.

Одним из факторов является увеличение банковских сбережений в странах с формирующимся рынком, особенно в странах Азии и странах-экспортерах, являющихся частью того, что известно как избыток сбережений. Эти страны увеличили свои валютные резервы в ответ на будущий платежный баланс. [6] Конечно, есть и другие причины, такие как низкий уровень социального обеспечения в развивающихся странах, а также фиксированные или гибкие валютные системы многих из этих стран.В некоторых развитых странах, таких как Германия, Япония и Новая Зеландия, проблема старения была очень важным фактором, увеличивающим объем сбережений.

До сих пор мы объясняли, почему в некоторых странах накоплено много сбережений, а не то, почему они хранятся за границей (помимо объяснения мер предосторожности). Одна из причин заключается в том, что за финансовым развитием не следовали такими же темпами, как за финансовой открытостью. Это можно увидеть на очень маленьких рынках для создания безопасных активов, где можно хранить стоимость от одного периода к следующему.По этой причине многие страны решили инвестировать эти активы за границу, в более финансово развитые страны, такие как Соединенные Штаты и Соединенное Королевство, в форме суверенных фондов благосостояния, портфельных инвестиций и иностранных резервов, что свидетельствует о наличии дефицита. в безопасных активах. [7] [8] Другое объяснение состоит в том, что стареющее население не находит выгодных инвестиционных инструментов для инвестиций у себя дома и в конечном итоге инвестирует их за границу. [1] [4]

Кроме того, некоторые случайные факторы усиливают степень дисбаланса.Снижение волатильности производства в странах с развитой экономикой (т. Е. Большая умеренность) привело к уменьшению сбережений и уменьшению неприятия риска, что нашло отражение в углублении дефицита текущего счета. [9]

Великая рецессия [править]

Глобальные дисбалансы помогли разжечь финансовый кризис, хотя он и не вызвал его. [10] Переизбыток сбережений помог снизить доходность казначейских облигаций за счет иностранных закупок. Это снижение процентной ставки в дополнение к другим мерам политики, принятым центральными банками, способствовало принятию рисков и недооценке рисков на грани финансовых инноваций, которые также могли бы быть усилены этой финансовой средой.Это также помогло увеличить левередж в странах с развитой экономикой и сформировать пузырь на рынке жилья во многих из них благодаря смягчению условий кредитования. Также увеличение финансовых связей приводит к быстрому распространению в разных странах. [11] Было бы несложно утверждать, что экономическая политика, проводимая развивающимися рынками, привела к тому, что развитая экономика способна дешево занимать средства за рубежом и финансировать пузыри на жилищном и финансовом рынках. [12]

Несмотря на то, что многие из политик, принятых или обсужденных с начала Великой рецессии, были сосредоточены на секторах финансов, жилья и государственного долга, среди прочих вопросов, наличие глобальных дисбалансов по-прежнему остается Фактор, который хотя и уменьшен, указывает на необходимость реформ международной валютно-финансовой системы для устранения дисбалансов, а следовательно, искажений и несовершенств рынка, которые привели к их возникновению в первую очередь. Обстфельд, Морис; Кеннет Рогофф (ноябрь 2009). «Глобальные дисбалансы и финансовый кризис: продукт общих причин» (PDF). Получено 8 марта 2012 г. ,

Работа с несбалансированными данными. Несбалансированные классы - общая проблема… | by Tara Boyle

Большинство алгоритмов машинного обучения работают лучше всего, когда число выборок в каждом классе примерно одинаково. Это потому, что большинство алгоритмов предназначены для максимизации точности и уменьшения ошибок.

Здесь мы можем использовать DummyClassifier, чтобы всегда прогнозировать «не мошенничество», просто чтобы показать, насколько может быть обманчива точность.

Мы получили показатель точности 99,8% - и даже без обучения модели! Давайте сравним это с логистической регрессией, фактическим обученным классификатором.

Возможно, неудивительно, что наш показатель точности снизился по сравнению с фиктивным классификатором выше. Это говорит нам о том, что либо мы сделали что-то не так в нашей модели логистической регрессии, либо что точность может быть не лучшим вариантом для измерения производительности.

Давайте рассмотрим некоторые популярные методы борьбы с дисбалансом классов.

Как мы видели выше, точность не лучший показатель для использования при оценке несбалансированных наборов данных, поскольку он может быть очень обманчивым. Метрики, которые могут обеспечить лучшее понимание, включают:

  • Матрица путаницы: таблица, показывающая правильные прогнозы и типы неправильных прогнозов.
  • Точность: количество истинных положительных результатов, деленное на все положительные прогнозы. Точность также называется положительной прогностической ценностью. Это мера точности классификатора. Низкая точность указывает на большое количество ложных срабатываний.
  • Напомним: количество истинных положительных значений, деленное на количество положительных значений в тестовых данных. Напомним также называется Чувствительность или Истинный положительный показатель. Это показатель полноты классификатора. Низкий отзыв указывает на большое количество ложных негативов.
  • F1: Оценка: средневзвешенная точность и отзыв.

Давайте посмотрим, что произойдет, когда мы применим эти F1 и вспомним оценки для нашей логистической регрессии сверху.

Эти оценки выглядят не так впечатляюще. Давайте посмотрим, какими другими методами мы могли бы попытаться улучшить наши новые показатели.

Несмотря на то, что при решении любой проблемы машинного обучения рекомендуется использовать различные алгоритмы, это может быть особенно полезно при наличии несбалансированных наборов данных.Деревья решений часто хорошо работают с несбалансированными данными. Они работают, изучая иерархию вопросов if / else, и это может привести к решению обоих классов.

Хотя наш показатель точности немного ниже, и F1, и отзыв увеличились по сравнению с логистической регрессией! Похоже, что для этой конкретной проблемы, случайный лес может быть лучшим выбором модели.

Наш следующий метод начинает нашу технику передискретизации.

Oversampling может быть определено как добавление большего количества копий класса меньшинства.Передискретизация может быть хорошим выбором, если у вас нет тонны данных для работы.

Мы будем использовать модуль передискретизации от Scikit-Learn, чтобы случайным образом копировать образцы из класса меньшинства.

Важное примечание

Всегда разделяйте на тестовые и обучающие наборы ПРЕЖДЕ, чем пытаться использовать методы передискретизации! Передискретизация перед разделением данных может позволить присутствовать в тестовых и обучающих наборах одинаковых наблюдений. Это может позволить нашей модели просто запомнить конкретные точки данных и привести к переобучению и плохому обобщению тестовых данных.

После повторной выборки мы имеем равное соотношение точек данных для каждого класса! Давайте попробуем нашу логистическую регрессию снова со сбалансированными данными обучения.

Наша оценка отзыва увеличилась, но F1 намного ниже, чем с нашей базовой логистической регрессией или случайным лесом сверху. Давайте посмотрим, может ли недосэмплинг работать лучше.

Подбор данных может быть определен как удаление некоторых наблюдений большинства класса. Оптимизация может быть хорошим выбором, когда у вас есть тонна данных - подумайте о миллионах строк.Но недостатком является то, что мы удаляем информацию, которая может быть ценной. Это может привести к недостаточной комплектации и плохому обобщению тестового набора.

Мы снова будем использовать модуль ресэмплинга от Scikit-Learn, чтобы случайным образом удалить выборки из большинства.

Опять же, мы имеем равное отношение мошенничества к точкам данных не мошенничества, но в этом случае гораздо меньшее количество данных для обучения модели. Давайте снова применим нашу логистическую регрессию.

В этом случае недосэмплинг недостаточно эффективен.Давайте попробуем еще один метод для обработки несбалансированных данных.

Техника

.

Смотрите также


avtovalik.ru © 2013-2020
Карта сайта, XML.