Кузовной ремонт автомобиля

 Покраска в камере, полировка

 Автозапчасти на заказ

Какой можно поставить двигатель на приору


Какие двигатели ставят на Приору сегодня - основные отличия

(04.09.13) Лев
Мне интересно, какие моторы ставят на Ладу Приору и ВАЗ 2110? И какой силовой агрегат лучше?

Двигатель Приоры установленный на ВАЗ 2110

Lada Priora, поступив на конвейер в марте 2007 года, получила и новый двигатель в линейке ВАЗовских машин. Маркировка новинки изменилась с ВАЗ 21124 на ВАЗ 21126. Вопрос о том, какие двигатели ставят на Приору, часто возникает именно на волне сравнения этой модели с другими автомобилями ВАЗовского производства. На ВАЗ 2170 и её модификации, как и на машины «десятого» семейства, устанавливали как 8-, так и 16-клапанные моторы. Так вот, ВАЗ 21126 оснащён одной из разновидностей моторов данной модели автомобиля.

Лада Приора – это флагманская модель АвтоВАЗа, обладающая достаточно мощным двигателем, который позволяет машине динамично разгоняться. Плюс к этому, данный автомобиль имеет отличное соотношение качества и цены, что делает эту модель одной из наиболее привлекательных в своём классе. У этой машины немало общего с «десяткой» – линия крыши и стёкол, поясная линия, двери, КПП и т.д.

Рассмотрим основные характеристики двух видов наиболее интересных 16-клапанных двигателей и сравним их. И один, и другой ДВС имеют рабочий объём, который составляет 1,6 литра, но приоровский всё же экономичней и при этом мощнее.

Внутренности двигателей

У шатунов этих силовых агрегатов разница в весе составляет около 440 грамм, при этом у приоровского он 133,32 мм, больше по размеру и шатун под шатунную шейку у мотора 21126 на 0,3 миллиметра, но ширина меньше. Приоровский высокоскоростной шатун используется вместе с Т-образным поршнем, вес которого составляет 247 грамм, в то время как у другого ВАЗовского – 351 грамм. У «24-го мотора» палец обладает диаметром 22 мм при весе 93 грамм, а у «26-го» – 18 мм и 67 грамм соответственно. Камера сгорания поршня у агрегата 21126 плоская, за счёт чего обеспечивается оптимизация шатунно-поршневой группы, предполагающая снижение механических потерь и рост ресурса двигателя.

Обеспечение повышенного ресурса силовой установки ВАЗ 2170 происходит благодаря использованию таких импортных комплектующих:

Импортные комплектующие

1металлическая прокладка газопровода и ГБЦ
2автоматический натяжитель ремня ГРМ
3оригинальный сальник коленчатого вала

Чем же лучше двигатель Лады Приоры по сравнению с мотором ВАЗ 2110 1.6? Каждый, кто ездил на ВАЗе 2110 и потом пересел на Приору, ощутил заметные отличия – она даже едет как-то иначе. ВАЗ 2170 имеет более тяговитый и тихий силовой агрегат. В машины «десятого» семейства ставили силовые установки 21124, они 16-клапанные, созданные на базе двигателей ВАЗ-2108 и ВАЗ-2112. Одним из основных их отличий является прирост рабочего объёма, который достигается благодаря увеличенной высоте блока цилиндров на 2,3 мм, причём размеры шатунно-поршневой группы остались прежними.

Чем же приоровский мотор лучше модели 21124? Отвечая на данный вопрос, можно долго рассказывать о преимуществах. К примеру, одни водители замечают большую мощность двигателя Лады Приоры, другие — экономичность, а третьи — экологичность. Но в любом случае новинка лучше своего предшественника.

 Загрузка ...

19 великих изобретений, которые перевернули историю

Нынешний день, в котором мы живем, может показаться результатом стремительных инноваций и открытий. Но если мы рискнем отследить оборудование и машины сегодняшнего дня, большинство из них являются достижениями устройств, которые были встроены в прошлое.

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ: 27 ИЗОБРЕТЕНИЙ ПО ПРОМЫШЛЕННОЙ РЕВОЛЮЦИИ, ИЗМЕНЯЮЩИХ МИР

Транспорт, связь и обмен информацией все идут по одному и тому же пути непрерывных инноваций в изобретении, которое датируется сотнями лет назад.

Давайте рассмотрим некоторые из величайших изобретений, которые произвели революцию в истории.

1. Колесо (3500 до н.э.) - давайте наладим дела

Источник: zsuzsannasolti / Pixabay

Когда мы оглядываемся назад в историю, первое изобретение, которое изменило будущее человечества, было изобретение колеса. Будь то путешествие или перевозка грузов, изобретение колес сделало его намного проще, чем когда-либо прежде.

Колеса использовались не только на транспортных средствах в доисторические времена; они также использовались в шкивных системах.Удивительно, однако, что применение колес не использовалось в основном на тележках или колясках.

Свидетельство предполагает, что они были впервые использованы в качестве гончарного круга в 3500 году до нашей эры. Сегодня колесо и его производные присутствуют повсюду вокруг нас, помогая нам облегчить наши усилия и выполнить работу!

2. Компас (206 г. до н.э.) - Pathfinder

Источник: Тереза ​​Томпсон / Flickr

На протяжении всей истории люди испытывали неутолимую жажду исследования неизвестного.Но это было бы невозможно без знания ориентиров, которые помогли бы определить географическое положение.

Вот почему компасы были одним из наиболее важных инструментов, которые помогли человечеству исследовать и регистрировать массу земли и воды по всему миру. В современном мире спутников и GPS это может показаться неуместным, но это было одно из ключевых изобретений, которые изменили мир к лучшему!

Компас был изобретен китайцами для помощи в гадании, но его возможности в области путешествий и навигации были реализованы только в 11 веке нашей эры.

3. Waterwheel (50 г. до н.э.) - упущенное изобретение

Источник: Smallbones / Wikimedia Commons

Водяные колеса часто игнорируются из самых заметных изобретений, которые изменили историю. Но давайте не будем забывать о первом изобретении, которое помогло человечеству генерировать энергию из других источников, кроме людей и животных.

Водяное колесо было изобретено римским инженером Витрувием. Он преобразует силу, создаваемую текущей или падающей водой, в механическую энергию.Затем эта механическая энергия использовалась для дробления зерна, электрических токарных станков, приводных лесопильных заводов, силового текстиля, кузнечного сильфона и многого другого.

Сообщается, что в 1086 году в Европе их было около 6000 человек.

4. Календарь (45 г. до н.э.) - Сохранить Дата

Источник: Asmdemon / Wikimedia Commons

Современный календарь не использовался до 1600-х годов, поэтому было много форм календарей, которые использовались для заполнения единой системы.

Первой формой календаря, использованного египтянами, был солнечный календарь. Затем Юлий Цезарь принес юлианский календарь, в котором использовалась 12-месячная система.

Но у него был большой недостаток, так как он был отключен на 11 минут. Григорианский календарь или современный календарь, который мы используем сегодня, был введен папой Григорием XIII в 1582 году.

5. Поццолана (27 г. до н.э.) - Древний бетон

Источник: Epolk / Wikimedia Commons

Мы живем в мире, который построен из кирпича и строительного раствора.Все здания, которые стоят от небоскребов до даже одноэтажных, используют одну и ту же комбинацию материалов, которые держат их вместе без опрокидывания - бетон.

Изобретение бетона восходит к древнему Риму. Римляне использовали другую комбинацию элементов, чтобы создать связующую смесь, чем их современный эквивалент.

Pozzolana использует глиноземистую и кремнистую смесь, которая реагирует с гидроксидом кальция при комнатной температуре в присутствии воды с образованием вещества, обладающего цементирующими свойствами.

Не удивительно, почему римские Колизеи и соборы выдержали испытание временем, не потеряв своей красоты и ауры!

6. Часы (725 н.э.) - Первые механические часы

Источник: Wikimedia Commons

Представьте себе современную цивилизацию без чувства времени. Сценарий, где сроки не имеют значения, ни рабочее время. Страшно, не правда ли?

Время - это то, что помогает нам следить за всем. Люди не изобретали часы как таковые, так как это был редизайн солнечных часов.

Солнечные часы

были первыми устройствами, которые человек использовал для отслеживания времени, и его использование насчитывает 6 тысяч лет.

Египтяне и китайцы использовали водяные часы, чтобы следить за временем. Первые механические часы были сделаны И Син из Китая в 725 году нашей эры.

7. Печатная машина (1450) - эффект Гутенберга

Источник: Takomabibelot / Wikimedia Commons

Типография является важной частью фундамента, на котором была построена современная цивилизация.Это было изобретение Йоханнеса Гутенберга из Германии.

Машина помогла в массовом производстве газет и других информационных материалов. Это также означало, что цены на печатную бумагу снизились, и это было доступно для многих.

Типография сыграла большую роль в промышленной революции, и к тому времени даже низшие классы могли позволить себе газеты и узнавать, что происходит вокруг них.

Влияние печатного станка на историю нельзя сложить лучше, чем слова самого Марка Твена « То, что мир сегодня, хороший и плохой, он обязан Гутенбергу .”

8. Паровой двигатель (1712) - Изобретение, начавшее революцию

Источник: Joost J. Bakker / Wikimedia Commons

Промышленная революция началась с изобретения, которое привело в движение отрасли и локомотивы. Все началось с изобретения парового двигателя Томасом Ньюкоменом.

Не путайте его изобретение с паровозом, так как это было позднее изобретение другого изобретателя. Двигатель Newcomen был стационарным и использовался в качестве стационарного насоса или двигателя.

Это была движущая сила промышленной революции.

9. Вакцины (1796) - Одно из важнейших изобретений человечества

Источник: кап. Jackeline Perez Rivera / Wikimedia Commons

Вакцины помогли нам обуздать тонну опасных для жизни эпидемий. Было подсчитано, что около 500 миллионов смертей были зарегистрированы только от одной оспы.

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ: 35 изобретений, которые изменили мир

Эдвард Дженнер был первым, кто зарегистрировал вакцину.Он изобрел вакцину против оспы, которая спасла бесчисленное количество жизней, и получил титул отца иммунологии.

Мир извлек большую выгоду из изобретения вакцин, поскольку их производные помогли человечеству преодолеть периоды смертельных болезней.

10. Поезд с паровым приводом (1814 г.) - пыхтение в условиях промышленной революции

Источник: Петар Милошевич / Wikimedia Commons

Первый успешный паровоз был построен Джорджем Стефенсоном в 1814 году.Джордж Стивенсон построил паровой двигатель по проекту Джона Бленкинсопа.

Он работал на двигателе, предложенном Джеймсом Уаттом. Изобретение парового двигателя и его способность выдерживать массивные грузы сделали его лучшим способом для быстрого перемещения тонн груза по огромным участкам земли.

Скоро были проложены мили и мили железной дороги, чтобы соединить государства и даже страны.

11. Электрическая батарея (1800) - Замечательный подвиг Вольта

Источник: GuidoB / Wikimedia Commons

В 1800-х годах у людей не было непрерывных линий электропередач, которые обеспечивали бы постоянный запас энергии.Таким образом, производство электроэнергии не было легкой задачей.

Это изменилось, когда итальянский изобретатель Алессандро Вольта изобрел первую в мире батарею, используя диски из цинка и серебра, альтернативно размещенные в форме цилиндрической стопки. Батарея была способна производить многократные искры и помогала управлять многими устройствами.

12. Компьютер (1822) - Первый механический компьютер Бэббиджа

Источник: Victorgrigas / Wikimedia Commons

Компьютеры - одно из величайших изобретений человечества, без сомнения.Первоначально созданные для выполнения сложных математических вычислений, компьютеры прошлого превратились в машины, которые можно использовать для составления карт движения звезд и камней в космосе заранее.

Первый механический компьютер был изобретен Чарльзом Бэббиджем. Но это сильно отличалось от того, что мы имеем сейчас.

Он использовал движущиеся части для расчетов и весил тонны. Компактные компьютеры, которые мы используем сегодня, являются результатом таких изобретений, как транзисторы и интегральные схемы.

13. Холодильник (1834 г.) - обогрев в 1834 г.

Источник: Infrogmation, New Orleans / Wikimedia Commons

Согласно отчету Министерства энергетики США за 2009 год, в 99% домов в США имеется хотя бы один холодильник. Эта статистика сама по себе является представителем популярности холодильника в современном мире.

Холодильник помогает хранить скоропортящиеся продукты гораздо дольше, чем они могли бы выжить. Работа холодильника очень проста - отводить тепло из зоны создания холодного состояния.

Первый холодильный цикл со сжатием паров был предложен Джейкобом Перкинсом, который также известен как отец охлаждения. Его холодильная машина, построенная в 1834 году, была основана на теории, выдвинутой Оливером Эвансом.

14. Телеграф (1830-1840) - Устройство связи, которое представило азбуки Морзе

Источник: Wikimedia Commons

Телеграф был предшественником в общении до изобретения телефона Антонио Меуччи.Он был разработан Сэмюэлем Морсом и его командой инженеров.

С изобретением телеграфа междугородная связь больше не должна была зависеть от посыльных. С использованием азбуки Морзе стало легче общаться на большие расстояния, и люди могли общаться со своими близкими на большие расстояния, отправляя свои сообщения через телеграммы.

Батареи, изобретенные Алессандро Вольта, позволили использовать телеграммы в контролируемой среде.

15.Сталь (1850) - от булавок до Бруклинского моста

Источник: Wlodi / Wikimedia Commons

Сталь является одним из наиболее часто используемых строительных материалов. Он побеждает железо и другие дорогостоящие строительные материалы с большим отрывом. Отношение веса к прочности сделало сталь предпочтительным выбором строителей по сравнению с другими материалами.

Но сталь - это относительно новое изобретение, так как оно было результатом эксперимента Генри Бессемера с Железом. Он хотел снизить содержание углерода в железе, чем это было возможно в то время.

В результате получилось нечто гибкое, чем чугун, но прочнее кованого - идеальная смесь - сталь!

16. Электрическая лампочка (1880) - освещая мир

Источник: William J. Hammer / Wikimedia Commons

Усилия по созданию лампочки начались примерно в 1800-х годах. Но изобретения тогда не были устойчивы, поскольку нить сломалась после нескольких дней использования.

Это сделало коммерческое использование лампочек, а не выполнимый вариант.Но в 1879 году Томас Алва Эдисон и его группа инженеров усовершенствовали лампочку, используя вольфрам в качестве материала нити накала.

Патенты на современные дневные нити, полученные между 1879-1880 годами. Изобретение лампочек освободило человечество от зависимости только от дневного света и привело к сценарию, когда люди могут работать или выполнять другие трудоемкие работы по дому ночью при достаточном освещении.

17. Самолет (1903) - Осуществление летающей мечты

Соус: Джон Т.Daniels / Wikimedia Commons

Человеческое тело не было спроектировано, чтобы совершить полет, и те, кто думал, что это может быть достигнуто, потерпели неудачу в своих усилиях. Леонардо да Винчи был одним из провидцев, который верил, что человек действительно может летать, при условии, что он может создать аппарат, который может помочь в полете.

Братья Райт были теми, кто показал полет человека в действии в 1903 году. Их изобретение с годами развивалось и стало тем, что мы сейчас называем современными самолетами.

Теперь люди могут преодолеть тысячи миль за считанные часы благодаря достижениям Уилбура и Орвилла Райта.

18. Транзисторы (1947) - секрет современных компьютерных вычислений

Источник: Unitronic / Wikimedia Commons

Век электроники обязан своим появлением транзисторам. Они использовались для усиления электрических сигналов, и их использование в истории в первую очередь было зарезервировано для телефонов.

Использование транзисторов означает, что связь по пересеченной местности была возможна, поскольку стратегически расположенные транзисторы усиливали сигналы в определенных точках вдоль линии передачи.Это проложило путь сигналам гораздо дальше, не оказывая существенного влияния на качество.

Транзисторы были разработаны Bell Laboratories для замены вакуумных ламп, которые использовались для усиления сигналов. В настоящее время транзисторы используются в процессорах и многих других электронных устройствах.

19. ARPANET (1969) - Первобытный Интернет

Источник: Агентство оборонных систем / Wikimedia Commons

Некоторые из вас могут быть не знакомы с термином ARPANET, но вы, возможно, хорошо привыкли к его современной версии - Интернету.Нет ни одного человека, которому можно приписать изобретение интернета, как это сделали многие.

Интернет возник в качестве проекта, предпринятого Министерством обороны США под названием ARPANET или Сеть Агентства перспективных исследовательских проектов. Он был изобретен для обмена данными между несколькими узлами, расположенными на больших расстояниях.

К 1970-м годам ученый Винтон Шеф разработал протокол управления передачей, который позволял компьютерам связываться друг с другом.Интернет, который мы знаем сегодня, был разработан компьютерным программистом по имени Тим Бернерс-Ли, когда он создал Всемирную паутину, которая, по сути, была сетью информации, к которой люди могут получить доступ.

Долгий путь действительно!

Оглядываясь назад на эти новаторские изобретения, ясно одно - наше желание процветать и совершенствоваться. Мы видим общество, которое изобрело колесо, чтобы быстро наступить на землю, которое овладело небом и волнами. Это действительно замечательно, и мы будем продолжать это делать на протяжении веков!

,

Наивная байесовская классификация с использованием Scikit-learn

Предположим, вы менеджер по продукту, вы хотите классифицировать отзывы клиентов по положительным и отрицательным категориям. Или, как управляющий кредитами, вы хотите определить, кто из претендентов на кредит безопасен или рискован? Как аналитик здравоохранения, вы хотите предсказать, какие пациенты могут страдать от диабета. Все примеры имеют одинаковую проблему для классификации отзывов, соискателей и пациентов.

Наивный байесовский алгоритм - это самый простой и быстрый алгоритм классификации, который подходит для большого объема данных.Наивный байесовский классификатор успешно используется в различных приложениях, таких как фильтрация спама, классификация текста, анализ настроений и системы рекомендаций. Используется теорема Байеса о вероятности для предсказания неизвестного класса.

В этом уроке вы узнаете обо всем следующем:

  • Классификация рабочего процесса
  • Что такое наивный байесовский классификатор?
  • Как работает наивный байесовский классификатор?
  • Здание классификатора в Скикит-учите
  • Проблема нулевой вероятности
  • Это достоинства и недостатки

Классификация рабочего процесса

Каждый раз, когда вы выполняете классификацию, первым делом необходимо понять проблему и определить потенциальные особенности и маркировку.Особенности - это те характеристики или атрибуты, которые влияют на результаты метки. Например, в случае выдачи кредита управляющий банком идентифицирует род деятельности клиента, доход, возраст, местоположение, предыдущую историю кредита, историю транзакций и кредитный рейтинг. Эти характеристики известны как функции, которые помогают модели классифицировать клиентов.

Классификация состоит из двух фаз: фазы обучения и фазы оценки. На этапе обучения классификатор обучает свою модель заданному набору данных, а на этапе оценки он проверяет производительность классификатора.Производительность оценивается на основе различных параметров, таких как точность, ошибка, точность и отзыв.

Что такое наивный байесовский классификатор?

Наивный байесовский метод - метод статистической классификации, основанный на теореме Байеса. Это один из самых простых контролируемых алгоритмов обучения. Наивный байесовский классификатор - это быстрый, точный и надежный алгоритм. Наивные байесовские классификаторы имеют высокую точность и скорость на больших наборах данных.

Наивный байесовский классификатор

предполагает, что влияние определенной функции в классе не зависит от других характеристик.Например, заявитель на получение кредита желателен или нет в зависимости от его / ее дохода, предыдущего кредита и истории транзакций, возраста и местоположения. Даже если эти функции взаимозависимы, эти функции все равно рассматриваются независимо. Это предположение упрощает вычисления, и поэтому оно считается наивным. Это предположение называется классом условной независимости.

  • P (h): вероятность того, что гипотеза h верна (независимо от данных). Это известно как априорная вероятность h.
  • P (D): вероятность данных (независимо от гипотезы). Это известно как априорная вероятность.
  • P (h | D): вероятность гипотезы h с учетом данных D. Это известно как апостериорная вероятность.
  • P (D | h): вероятность данных d, учитывая, что гипотеза h была верной. Это известно как апостериорная вероятность.

Как работает наивный байесовский классификатор?

Давайте разберемся в работе Наивного Байеса на примере. Приведен пример погодных условий и занятий спортом.Вам нужно рассчитать вероятность занятия спортом. Теперь вам нужно определить, будут ли игроки играть или нет, исходя из погодных условий.

Первый подход (в случае одной функции)

Наивный байесовский классификатор вычисляет вероятность события в следующих шагах:

  • Шаг 1: Рассчитайте априорную вероятность для заданных меток классов
  • Шаг 2: Найти вероятность вероятности с каждым атрибутом для каждого класса
  • Шаг 3: Поместите это значение в формулу Байеса и рассчитайте апостериорную вероятность.
  • Шаг 4. Посмотрите, какой класс имеет более высокую вероятность, учитывая, что входные данные принадлежат к классу с более высокой вероятностью.

Для упрощения предварительного и последующего расчета вероятности вы можете использовать две таблицы частот и таблиц вероятности. Обе эти таблицы помогут вам рассчитать предварительную и последующую вероятность. Таблица частоты содержит вхождения меток для всех функций. Есть две таблицы вероятности. Таблица 1 правдоподобия показывает предыдущие вероятности меток, а таблица 2 правдоподобия показывает апостериорную вероятность.

Теперь предположим, что вы хотите вычислить вероятность игры в пасмурную погоду.

Вероятность игры:

P (да | облачно) = P (облачно | да) P (да) / P (облачно) ..................... (1)

  1. Рассчитать априорные вероятности:

    P (облачно) = 4/14 = 0,29

    P (Да) = 9/14 = 0,64

  1. Рассчитать апостериорные вероятности:

    P (Overcast | Yes) = 4/9 = 0.44

  1. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (1)

    P (Да | Пасмурно) = 0,44 * 0,64 / 0,29 = 0,98 (выше)

Точно так же можно рассчитать вероятность не играть:

Вероятность не играть:

P (нет | облачно) = P (облачно | нет) P (нет) / P (облачно) ..................... (2)

  1. Рассчитать априорные вероятности:

    P (облачно) = 4/14 = 0.29

    P (Нет) = 5/14 = 0,36

  1. Рассчитать апостериорные вероятности:

    P (облачно | нет) = 0/9 = 0

  1. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (2)

    P (Нет | Пасмурно) = 0 * 0,36 / 0,29 = 0

Вероятность «Да» класса выше. Таким образом, вы можете определить здесь, если погода пасмурная, чем игроки будут заниматься спортом.

Второй подход (в случае нескольких функций)

Теперь предположим, что вы хотите вычислить вероятность игры, когда погода пасмурная, а температура умеренная.

Вероятность игры:

P (Воспроизвести = Да | Погода = Пасмурно, Темп = Легко) = P (Погода = Пасмурно, Темп = Мягко | Воспроизвести = Да) P (Воспроизвести = Да) .......... (1 )

P (Погода = Пасмурно, Темп = Легко | Воспроизвести = Да) = P (Пасмурно | Да) P (Легко | Да) ……… .. (2)

  1. Рассчитать априорные вероятности: P (Да) = 9/14 = 0,64

  2. Рассчитать апостериорные вероятности: P (облачно | да) = 4/9 = 0,44 P (Мягкий | Да) = 4/9 = 0.44

  3. Поместить апостериорные вероятности в уравнение (2) P (Погода = Пасмурно, Темп = Легко | Игра = Да) = 0,44 * 0,44 = 0,1936 (выше)

  4. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (1) P (Воспроизвести = Да | Погода = Пасмурно, Темп = Мягкий) = 0,1936 * 0,64 = 0,124

Точно так же можно рассчитать вероятность не играть:

Вероятность не играть:

P (Воспроизвести = Нет | Погода = Пасмурно, Темп = Легко) = P (Погода = Пасмурно, Темп = Мягко | Воспроизвести = Нет) P (Воспроизвести = Нет).......... (3)

P (Погода = Пасмурно, Темп = Мягкий | Играть = Нет) = P (Погода = Пасмурно | Играть = Нет) P (Темп = Мягкий | Играть = Нет) ……… .. (4)

  1. Рассчитать априорные вероятности: P (Нет) = 5/14 = 0,36

  2. Рассчитать апостериорные вероятности: P (погода = пасмурно | игра = нет) = 0/9 = 0 P (Temp = Mild | Play = No) = 2/5 = 0,4

  3. Поместить апостериорные вероятности в уравнение (4) P (Погода = Пасмурно, Темп = Легко | Играть = Нет) = 0 * 0.4 = 0

  4. Поместите априорные и апостериорные вероятности в уравнение (3) P (Play = Нет | Погода = Пасмурно, Temp = Мягко) = 0 * 0.36 = 0

Вероятность «Да» класса выше. Таким образом, вы можете сказать здесь, что если погода пасмурная, то игроки будут заниматься спортом.

Здание классификатора в Scikit-Learn

Наивный байесовский классификатор

Определение набора данных

В этом примере вы можете использовать фиктивный набор данных с тремя столбцами: погода, температура и игра. Первые две - это особенности (погода, температура), а другая - это метка.

  # Назначение объектов и переменных меток Погода = [ 'Солнечный', 'Солнечный', 'Ясно', 'Дождливый', 'Дождливый', 'Дождливый', 'Ясно', 'Солнечный', 'Солнечный', «Дождливый», «Солнечный», «Ясно», «Ясно», «Дождливый»] Темп = [ 'Горячий', 'Горячий', 'Горячие', 'Умеренная', 'холодный', 'Cool', 'Cool', 'Мягкий', 'Cool', 'Умеренная', 'Умеренная', 'Умеренная' 'Горячая', 'Мягкий'] игра = [ «Нет», «Нет», «Да», «Да», «Да», «Нет», «Да», «Нет», «Да», «Да», «Да», «Да» ,'Да нет']  
Особенности кодирования

Во-первых, вам нужно преобразовать эти строковые метки в числа.например: «Overcast», «Rainy», «Sunny» как 0, 1, 2. Это называется кодированием метки. Scikit-learn предоставляет библиотеку LabelEncoder для кодирования меток со значением от 0 до одного меньше, чем число дискретных классов.

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

Аналогично, вы также можете кодировать темп и воспроизводить столбцы.

  # Преобразование строковых меток в числа temp_encoded = le.fit_transform (температура) метка = le.fit_transform (игра) вывести «Temp:», temp_encoded печать "Play:", этикетка  
  Temp: [1 1 1 2 0 0 0 2 0 2 2 2 1 2] Играть: [0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0]  

Теперь объедините обе функции (погода и температура) в одну переменную (список кортежей).

  # Комбинировать погоду и температуру в одном списке кортежей Характеристика = ZIP (weather_encoded, temp_encoded) особенности печати  
  [(2, 1), (2, 1), (0, 1), (1, 2), (1, 0), (1, 0), (0, 0), (2, 2) , (2, 0), (1, 2), (2, 2), (0, 2), (0, 1), (1, 2)]  
Генерация Модель

Создайте модель с использованием наивного байесовского классификатора, выполнив следующие действия:

  • Создать наивный байесовский классификатор
  • Установить набор данных по классификатору
  • Выполнить прогноз
  # Импорт гауссовских наивных байесовских моделей от склеарн.naive_bayes import GaussianNB # Создать гауссовский классификатор модель = GaussianNB () # Тренируй модель, используя тренировочные наборы model.fit (характеристики, этикетка) # Прогнозировать вывод прогнозируемый = model.predict ([[0,2]]) # 0: пасмурно, 2: слабый печать «Предсказанное значение:», прогнозируемое  
  Прогнозируемая стоимость: [1]  

Здесь 1 указывает, что игроки могут «играть».

Наивный Байес с несколькими метками

До сих пор вы выучили наивную байесовскую классификацию с бинарными метками.Теперь вы узнаете о классификации нескольких классов в Наив Байеса. Который известен как полиномиальная наивная байесовская классификация. Например, если вы хотите классифицировать новостную статью о технологиях, развлечениях, политике или спорте.

В части построения модели вы можете использовать набор данных вина, который является очень известной проблемой классификации нескольких классов. «Этот набор данных является результатом химического анализа вин, выращенных в том же регионе Италии, но полученных из трех разных сортов». (UC Irvine)

Набор данных

содержит 13 признаков (алкоголь, яблочная кислота, зола, алкалическая кислота, магний, общее количество фенолов, флаваноиды, нефлаваноидные фенолы, проантоцианины, color_intensity, hue, od280 / od315_of_diluted_wines, пролин) и тип вина.Эти данные имеют три типа вина Class_0, Class_1 и Class_3. Здесь вы можете построить модель для классификации типа вина.

Набор данных доступен в библиотеке scikit-learn.

Загрузка данных

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

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

Вы можете напечатать имена целей и объектов, чтобы убедиться, что у вас есть правильный набор данных, например:

  # распечатать названия 13 функций печать «Особенности:», вино.feature_names # распечатать этикетку типа вина (class_0, class_1, class_2) выведите "Labels:", wine.target_names  
  Особенности: ['cohol ',' malic_acid ',' ash ',' alcalinity_of_ash ',' магния ',' total_phenols ',' flavanoids ',' nonflavanoid_phenols ',' proanthocyanins ',' color_intensity ',' hue ',' ' od280 / od315_of_diluted_wines ',' proline '] Метки: ['class_0' 'class_1' 'class_2']  

Это хорошая идея, чтобы всегда немного изучить ваши данные, чтобы вы знали, с чем работаете.Здесь вы можете увидеть первые пять строк набора данных, а также целевую переменную для всего набора данных.

  # форма для печати данных (функция) wine.data.shape  
  (178л, 13л)  
  # распечатать данные о винах (5 лучших записей) печать wine.data [0: 5]  
  [[1.42300000e + 01 1.71000000e + 00 2.43000000e + 00 1.56000000e + 01 1.27000000e + 02 2.80000000e + 00 3.06000000e + 00 2.80000000e-01 2.2

00e + 00 5.64000000e + 00 1.04000000e + 00 3.92000000e + 00 1.06500000e + 03] [1.32000000e + 01 1.78000000e + 00 2.14000000e + 00 1.12000000e + 01 1,00000000e + 02 2,65000000e + 00 2,76000000e + 00 2,60000000e-01 1.28000000e + 00 4.38000000e + 00 1.05000000e + 00 3.40000000e + 00 1.05000000e + 03] [1.31600000e + 01 2.36000000e + 00 2.67000000e + 00 1.86000000e + 01 1.01000000e + 02 2.80000000e + 00 3.24000000e + 00 3.00000000e-01 2.81000000e + 00 5.68000000e + 00 1.03000000e + 00 3.17000000e + 00 1.18500000e + 03] [1.43700000e + 01 1.95000000e + 00 2.50000000e + 00 1.68000000e + 01 1.13000000e + 02 3.85000000e + 00 3.4

00e + 00 2.40000000e-01 2.18000000e + 00 7.80000000e + 00 8.60000000e-01 3.45000000e + 00 1.48000000e + 03] [1.32400000e + 01 2.5

00e + 00 2.87000000e + 00 2.10000000e + 01 1.18000000e + 02 2.80000000e + 00 2.6

00e + 00 3.

000e-01 1.82000000e + 00 4.32000000e + 00 1.04000000e + 00 2.93000000e + 00 7.35000000e + 02]]

  # распечатать винные этикетки (0: Class_0, 1: class_2, 2: class_2) печать вина.цель  
  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]  
Данные расщепления

Сначала вы разделяете столбцы на зависимые и независимые переменные (или функции и метки).Затем вы разделяете эти переменные на поезд и набор тестов.

  # Импортировать функцию train_test_split из sklearn.cross_validation import train_test_split # Разделить набор данных на тренировочный набор и тестовый набор X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (wine.data, wine.target, test_size = 0.3, random_state = 109) # 70% обучения и 30% теста  
Поколение модели

После разделения вы сгенерируете случайную модель леса в обучающем наборе и выполните прогнозирование функций набора тестов.

  # Импорт модели Гаусса-Наивного Байеса из sklearn.naive_bayes import GaussianNB # Создать гауссовский классификатор gnb = GaussianNB () # Тренируйте модель, используя тренировочные наборы gnb.fit (X_train, y_train) # Прогнозировать ответ для тестового набора данных y_pred = gnb.predict (X_test)  
Оценка модели

После генерации модели проверьте точность, используя фактические и прогнозные значения.

  # Импортировать модуль scikit-learn метрики для расчета точности из показателей импорта sklearn # Точность модели, как часто правильный классификатор? печать ( «Точность:» метрики.точность_счета (у_тест, у_пред))  
  («Точность:», 0,90740740740740744)  

Проблема нулевой вероятности

Предположим, что в наборе данных нет кортежа для рискованного ссуды, в этом сценарии апостериорная вероятность будет равна нулю, и модель не сможет сделать прогноз. Эта проблема известна как нулевая вероятность, потому что вхождение определенного класса равно нулю.

Решением для такой проблемы является поправка Лапласа или преобразование Лапласа.Лапласовская коррекция является одним из методов сглаживания. Здесь вы можете предположить, что набор данных достаточно большой, чтобы добавление одной строки каждого класса не повлияло на оценку вероятности. Это позволит преодолеть проблему значений вероятности до нуля.

Например: Предположим, что для рискованного кредитного класса в базе данных имеется 1000 обучающих кортежей. В этой базе данных столбец дохода содержит 0 кортежей для низкого дохода, 990 кортежей для среднего дохода и 10 кортежей для высокого дохода. Вероятности этих событий без поправки Лапласа равны 0, 0.990 (от 990/1000) и 0,010 (от 10/1000)

Теперь примените поправку Лапласа к данному набору данных. Давайте добавим еще 1 кортеж для каждой пары доход-ценность. Вероятности этих событий:

Преимущества

  • Это не только простой подход, но также быстрый и точный метод прогнозирования.
  • Наивный Байес имеет очень низкую стоимость вычислений.
  • Может эффективно работать с большим набором данных.
  • Хорошо работает в случае дискретной переменной отклика по сравнению с непрерывной переменной.
  • Может использоваться с несколькими задачами прогнозирования классов.
  • Это также хорошо работает в случае проблем анализа текста.
  • Когда предположение о независимости сохраняется, наивный байесовский классификатор работает лучше по сравнению с другими моделями, такими как логистическая регрессия.

Недостатки

  • Предположение о независимых особенностях. На практике почти невозможно, чтобы модель получала набор предикторов, которые полностью независимы.
  • Если в определенном классе нет обучающего кортежа, это приводит к нулевой апостериорной вероятности.В этом случае модель не может делать прогнозы. Эта проблема известна как проблема нулевой вероятности / частоты.

Заключение

Поздравляем, вы дошли до конца этого урока!

В этом руководстве вы узнали о наивном байесовском алгоритме, его работе, наивном байесовском предположении, проблемах, реализации, преимуществах и недостатках. Кроме того, вы также научились строить и оценивать модели в scikit-learn для бинарных и полиномиальных классов.

Наивный Байес - это самый простой и мощный алгоритм. Несмотря на значительные успехи машинного обучения за последние пару лет, он доказал свою ценность. Он был успешно развернут во многих приложениях от анализа текста до механизмов рекомендаций.

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

Если вы хотите больше узнать о scikit-learn в Python, пройдите курс DataCamp Supervised Learning с scikit-learn.

,

Смотрите также


avtovalik.ru © 2013-2020