Что означает оценка машины r: Оценки аукционов Японии, расшифровка, что значат, обозначения r, ra, лист аукциона

Оценки аукционов Японии, расшифровка, что значат, обозначения r, ra, лист аукциона

Главная
Новости
Что означают оценки на японских аукционах

Если вы планируете покупать машину в стране восходящего Солнца, то расшифровка японских аукционов поможет сделать правильный выбор. В отличие от российских авторынков в Японии каждый автомобиль проходит тщательную проверку и имеет заключение эксперта о своем техническом состоянии. В аукционном листе инспектор даже оставляет комментарии по отдельным нюансам, например, при обнаружении царапин на кузове или повреждений обивки салона.

Любой уважающий себя проверенный аукцион японских автомобилей отвечает за качество проведенного осмотра, их проводят только квалифицированные специалисты. Проверка японских аукционов осуществляется регулярно, при обнаружении мошенничества их могут запросто лишить лицензии. Именно поэтому такие листы содержат достоверные данные. Это экономит немало времени и сил на подбор нужного автомобиля, позволяют купить не «кота в мешке», а проверенную специалистами машину.

В своей работе мы также полагаемся на оценки японских аукционов. Расшифровка не представляет особой сложности и дает всю необходимую информацию о состоянии авто. Также аукционный лист всегда содержит важную и очень подробную информацию о комплектации, пробеге, истории перехода права собственности и дате первой регистрации.

Что означают буквы на японском аукционе?

В Японии используется несколько популярных форматов аукционных листов. Их отличия между собой довольно незначительны, а принцип выставления оценок один и тот же. Общая оценка состояния кузова и салона обычно выставляется в верхний правый угол – обычно это баллы шестибальной шкале. 1 балл соответствует «убитой» машине, а 5-6 – новенькому автомобилю без серьезных претензий.

Нередко напротив понравившейся клиенту Toyota Prius стоит оценка 3.5.

Что же она означает? Обычно это автомобиль в достаточно хорошем техническом состоянии, но немного «уставшая», с небольшими проблемами по кузову и салону. Немало примеров, когда машина не получает «четверку» только из-за большого пробега. 4.5 – состояние, близкое к идеалу.

А вот Mazda с 1-2 баллами вряд ли порадует покупателя, если только вы не занимаетесь восстановлением «утопленников».

Что означают буквы на японском аукционе?

Выставление оценки зависит и от пробега, и от срока эксплуатации авто. Например, машина с пробегом 70000 никак не может получить заветную «шестерку» и даже «пятерку». Также японские аукционы активно используют буквенные обозначения:

  • Оценка R на японском аукционе прямо указывает на проведенный серьезный ремонт после аварии с повреждением несущих элементов кузова
  • Оценка RA также используется для обозначения восстановленных автомобилей, либо гоночных авто, подвергшихся серьезному тюнингу (крайне редко)
  • Оценка 0 на японском аукционе также говорит о проведенном изготовителем ремонте, обычно за счет страховой компании, перечень работ указан в примечании
  • Оценка S на японском аукционе – лучшая из возможных, присваивается лотам в состоянии нового автомобиля (менее 12 месяцев, менее 10 тысяч км, без проблем)

Инспектор отмечает недостатки по отдельным элементам на схеме кузова. Например, оценка X на японском аукционе указывает на повреждение элемента – царапину, трещину или необходимость его замены. Соответственно, ХХ ставится, если такая замена уже произведена. Оценка G на японском аукционе, выставленная на лобовом стекле, говорит о сколе.

Для царапин используется обозначение А с цифрой, для вмятин – U, для вмятин с царапинами – B. Следы восстановления обозначаются как W, коррозия – C, проблемы с лакокрасочным покрытием – P. Чем больше цифра (от 1 до 4), тем серьезнее выявленная инспектором проблема. Например, U4 – это очень большая вмятина.

Читаем примечания и рекомендации!

Теперь вы знаете, что значит оценка R или оценка RA на японском аукционе, но еще один важный момент ждет впереди. Мы настоятельно рекомендуем внимательно изучать такие блоки аукционного листа как «Примечания» и «Отчет инспектора». В них зачастую очень подробно расписаны все недостатки автомобиля, вплоть до грязных сидений, пятен и дырок на обшивке салоне или течи масла из коробки передач. Очень важно правильно интерпретировать эти сведения, понять характер существующих проблем и сложность их устранения.

Для всех, кто планирует на аукцион японский лист – кладезь полезной информации. Профессиональная оценка позволяет трезво оценивать все возможные риски перед покупкой. Интересно, что инспектор может указать не только недостатки, но и достоинства автомобиля, особенно если у него нет никаких претензий. Впрочем, любая оценка довольно субъективна, поэтому два разных специалиста могут оценить одну и ту же машину по-разному.

Также рекомендуем

Что означают оценки на японских аукционах

Если вы планируете покупать машину в стране восходящего Солнца, то расшифровка японских аукционов поможет сделать правильный

Читать дальше

Японский автомобиль-конструктор: что это?

“Автомобиль-конструктор” – понятие, которое уже около 30 лет хорошо известно россиянам. Появилось оно в начале 90-х, когда японская автопромышленность переживала

Читать дальше

Аукционы системы USS

Аукционы системы USS известны своей прозрачностью и полным пониманием требований продавцов и покупателей. Доступность миллионов автомобилей по выгодной цене сделала покупку автомобиля в Японии чем-то

Читать дальше

Как самому привезти авто из Японии

Бывшие в употреблении автомобили из Японии уже довольно давно заслужили доверие российских автолюбителей. По данным АВТОСТАТа продажи поддержанных японских машин в России занимают второе место после отечественных

Читать дальше

Как заказать автомобиль из Японии

Инструкция для тех, кто никогда этим не занимался. Япония — это международный лидер по продажам легковых и грузовых автомобилей. Эта страна производит и продает больше автомобилей, чем Германия, Англия и Франция

Читать дальше

Поддержанные запчасти запрещают, коснется ли это Японии?

Третий пакет поправок в техническом регламенте Таможенного союза “О безопасности колесных транспортных средств”, содержит регламент о запрете ремонта автомобилей с использованием б\у запчастей. В перечне много

Читать дальше

Мы работаем в городах:

Расшифровка аукционного листа: полная инструкция

Предметом этой статьи станет японский аукционный лист, который имеется у многих авто на Дальнем Востоке, а также расшифровка аукционного листа. Ведь даже при наличии документа, далеко не все могут правильно прочитать аукционник и определить его подлинность. Как сориентироваться в японских иероглифах, не попасться в сети мошенников и не купить «кота в мешке» — об этом и расскажем на реальных примерах.

Аукционный лист: что это?

Аукционный лист – это документ, которым сопровождается автомобиль при продаже на торгах. В Японии есть несколько десятков аукционов разной степени авторитетности. Наиболее известные из них – TAA, USS, HAA, JAA, CAA, LAA. Принцип функционирования у всех одинаков, различия могут быть в оформлении самих аукционников.

Заполняется документ местными экспертами после осмотра. В листе отмечается состояние ТС, имеющиеся недостатки и дефекты, а также комплектация и опции. На основании этого автомобилю выставляется оценка.


Оценка – это критерий, который обычно интересует покупателей в первую очередь. Ведь по ней можно судить, в каком состоянии машина попала на аукцион.


Оценку S имеют новые авто. 6 баллов ставят машинам не старше трех лет в прекрасном состоянии. 5 баллов говорят о небольшом возрасте и практически идеальном состоянии. Пробег у такого транспорта не более 60 тыс. км.


Авто с оценкой 4,5 и 4 балла тоже весьма достойные. Это «середнячок» среди аукционных автомобилей. Машины в очень хорошем состоянии, пробег, как правило, не превышает 100 тыс. км. Имеются мелкие недостатки, например, царапины, вмятины, небольшие следы коррозии, требующие косметического ремонта.


3,5 и 3 балла – это, сродни школьной системе, «троечники» в мире авто. Машины еще вполне крепкие, по с пробегом за сотню тысяч км. У них имеются недостатки по косметике – заметные сколы, царапины, не очень чистый и изношенный салон. Также возможна замена или ремонт некоторых деталей, которые отражены в сервисной книжке.


2 и 1 балл. Думаем, вы уже поняли, что здесь дело плохо. Это авто после серьезных ДТП, «утопленники», в общем, все, что имеет серьезные повреждения и требует замены элементов.


В самом низу статистики аукционов – оценки 0, R, А и *** — если видите эти отметки, значит это точно какое-то битье, которое либо восстановлено, либо продается после ДТП как есть.


В японском аукционном листе проставляется не только оценка по кузову, но и буквенное обозначение состояния салона. Здесь деление довольно общее:


А – очень хорошее состояние

В – хорошее

С – плохое


Следует учесть, что на аукционах авто не осматривают на подъемнике, так что о состоянии ходовой части можно только догадываться.

Где искать аукционный лист?


Каждое авто имеет свой идентификационный номер, который присваивается лоту. Эти номера содержатся в статистике аукционов. Как правило, это машины от 2008 года, но встречаются и более ранние лоты.


Как найти аукционный лист для конкретной машины? Можно воспользоваться специальными базами, а можно обратиться в наш сервис. Для поиска понадобится номер кузова (VIN номер) автомобиля. Однако по своему опыту знаем, что далеко не все аукционники есть в открытом доступе.


Вам вряд ли удастся найти документы на авто, скажем, с аукциона Ханумару. Выставляются там битые машины, которые перекупщики потом восстанавливают и продают «в отличном состоянии». Поэтому, если вы не нашли авто, это еще не значит, что к нему нет аукционника.

Проверьте подлинность аукционного листа

На нашем сайте вы можете восстановить информацию по аукционной истории
автомобиля. Помните, 90% аукционников, которые показывают продавцы — поддельные!

Восстановить акуционный лист


У нашей компании есть доступ к обширной статистике, и благодаря ей мы можем помочь в поиске аукционного листа в закрытых источниках. Уже не раз удивляли нечестных продавцов тем, что находили аукционный лист на их якобы идеальное авто. Они были уверены, что обнаружить документ не удастся, и «впаривали» битье доверчивым покупателям.

Как прочитать аукционный лист?


Если у вас на руках имеется документ с аукциона, вы можете самостоятельно узнать основную информацию – пробег на момент ввоза, аукционный балл, имеющиеся повреждения. Также в аукционном листе указывается объем двигателя, год выпуска, цвет и кто владел автомобилем – частное лицо или организация.


На развертке автомобиля в правом углу указываются повреждения кузова на момент аукциона. В их расшифровке поможет инструкция, которую можно скачать ниже.


Листы с разных аукционов отличаются друг от друга по внешнему виду, но логика заполнения у всех похожая. По аналогии вы сможете сделать расшифровку аукционного листа и прочитать основную информацию об авто.

Повреждения автомобиля

  • A1 — царапина размером с ладонь;
  • A2 — царапина размером с две ладони;
  • A3 — царапина размером больше чем  две ладони;
  • E1 — едва видимая вмятина;
  • E2 — несколько едва видимых вмятин;
  • E3 — группа едва видимых вмятин;
  • U1 — вмятина размером с большой палец;
  • U2 — вмятина размером с ладонь;
  • U3 — вмятина размером больше чем ладонь;
  • Y1 — разрыв размером с большой палец;
  • Y2 — разрыв размером с ладонь;
  • Y3 — разрыв размером больше чем ладонь;
  • W1 — элемент с небольшим кузовным ремонтом в хорошем состоянии;
  • W2 — элемент с небольшим кузовным ремонтом имеет незначительную неровность;
  • W3 — элемент с кузовным ремонтом и это заметно;
  • S1 — ржавчина размером с ладонь;
  • S2 — ржавчина размером больше чем ладонь;
  • BP — элемент(панель) заменен;
  • P1, P2 — требуется покрасить;
  • X — элемент(панель) нуждается в замене;
  • XX — элемент(панель) был заменен;

Дополнительное оборудование (опции)

  • SR — люк;
  • AW — литые колесные диски;
  • PS — гидроусилитель руля;
  • PW — электростеклоподъемники;
  • TV — телевизор;
  • NAVI, GPS — навигационная система;
  • ABS — антиблокировочная система тормозов;
  • LD — самоблокирующийся дифференциал;
  • AFC — озонатор воздуха;
  • EVC — машинный регулятор клапана;
  • TRC, TCS — система контроля покрытия дороги;
  • 4WD — полноприводный автомобиль;
  • AC — кондиционер;
  • AAC — климат-контроль;
  • AB, SRS, WAB — подушка безопасности;
  • AT, FA, FAT,IAT, CA, CAT,CVT,ICVT — различные типы автоматических трансмиссий; например: i-CVT (ICVT) интеллектуальная вариаторного типа;
  • MT, F5, 5C, 5spd — различные типы механических трансмиссий;
  • RS — задний спойлер;
  • ST — стерео;
  • CD — проигрыватель компакт-дисков;
  • MD — проигрыватель мини-дисков;
  • CS — стерео магнитофон;
  • Aero — полный аэро-обвес автомобиля;
  • 3D/5D — три, пять дверей соответственно;
  • HR — высокая крыша

Обратите внимание на пометку Present condition* (текущее состояние). Если она имеется, это означает, что состояние авто не подтверждено. Этой фразой инспектор настоятельно рекомендует осмотреть его лично, прибыв на аукцион.

В большинстве случае машина с такой пометкой в аварийном состоянии, но не обязательно. Наличие пометки означает, что претензии по состоянию автомобиля не принимаются.

Мошеннические схемы

За время своей работы каких только авто мы не повидали 🙂 Классический случай – продавец клянется, что машина «не бита не крашена». Клиент попытался сам восстановить аукционник, но ничего не нашел, после чего обратился к нам. Мы тоже не обнаружили его в открытой статистике аукционов, однако с помощью наших партнеров его все-таки удалось отыскать. Как выяснилось, марка авто случайно или намеренно была написана с ошибкой, поэтому аукционный лист и не «пробивался».

Это, конечно, было на руку продавцу – ведь авто оказалось изрядно битым. Ниже на фото представлена эта машина, как говорится, «до и после». А в объявлении – «шикарный автомобиль в идеальном состоянии».

Или еще один случай – на этот раз «утопленник». При этом при продаже покупателю предоставили липовый аукционный лист. А через некоторое время с машиной начались проблемы. Владелец обратился к нам, чтобы выяснить, в чем дело. Начали с проверки аукционника, найти его смогли только через свои каналы в закрытых базах. Выяснилось, что в Японии машина немного поплавала, после чего ее высушили и благополучно продали.

Стоит отметить, что несмотря на налаженную работу японских аукционов, и у них бывают недочеты. Эксперты могут что-то недоглядеть и не отметить. В нашей практике встречались такие случаи – при реальной проверке специалист находил недостатки, не указанные в аукционном листе.

Как это происходит? Все просто – механики тщательно восстанавливают разбитый автомобиль, после чего он выставляется на аукцион. Если переделки в кузове заметили и отметили в аукционном листе, то авто, скорее всего, не продастся. Тогда его выставляют на другом аукционе – вдруг инспекторы что-то пропустят, и так далее.

Один наш знакомый, который занимался восстановлением битья в Японии, рассказал такую историю.

Им в руки попал Toyota Crown после аварии. Автомобиль — перевертыш, под замену все элементы передней части, включая крышу. Мастера начали над ним «колдовать», чтобы как можно лучше скрыть следы ДТП. Это заняло около трех недель, после чего автомобиль привезли на аукцион. Инспекторы там оказались внимательные — поставили оценку R, обнаружили замену крыши; двери и крылья помечены как «после ремонта».

Автомобиль на этих торгах продан не был, поэтому, спустя несколько дней, его отвезли на другой аукцион, и там уже эксперты не обнаружили таких недостатков. Оценку поставили R, и ремонт крыльев с дверьми. Автомобиль купили, а покупатель даже не подозревал, в каком состоянии была его новая покупка.

Кроме того, и сам аукционник нередко подделывают российские перекупы. Буквально на днях к нам обратился клиент за восстановлением аукционного листа для машины, которую хотел купить. Продавец сказал, что акуционника у него нет.


В открытом доступе ничего найти не удалось (а это большая вероятность проблемного авто). Но с помощью своих партнеров мы нашли кое-какую информацию о машине. А именно – бал 3 и пробег 180 тысяч км.

Тут продавец засуетился и заявил, что аукционник у него все-таки есть. Прислал его покупателю, а он в свою очередь нам. И это оказалась явная подделка – оценку переправили с 3 на 4, ну и у пробега стерли единичку. К сожалению, и на эту машину найдется покупатель, который не имеет знаний по «аукционным вопросам».

И таких историй великое множество. Поэтому в заключение скажем — если есть возможность восстановить и проверить аукционный лист, начните именно с этого при выборе японского авто! Уже на данном этапе вы сможете обезопасить себя от покупки некачественного автомобиля.

Проверьте подлинность аукционного листа

На нашем сайте вы можете восстановить информацию по аукционной истории
автомобиля. Помните, 90% аукционников, которые показывают продавцы — поддельные!

Восстановить акуционный лист

показателей машинного обучения (точность, отзыв, оценка F1, среднеквадратическая ошибка, R-квадрат.

..) простыми словами | by Surya Gutta

Объяснение точности, точности, отзыва, оценки F1, кривой ROC, общей точности, средней точности, RMSE, R-квадрата и т. д. простыми словами с примерами

В машинном обучении есть много показателей для оценки модель. Я собираюсь обсудить важные из них, которые мы используем в машинном обучении.

Примечание: Я повторяю таблицы по разным показателям, чтобы уменьшить когнитивную нагрузку при анализе формулы со значениями.

Большинство метрик модели классификации лучше всего определить с помощью матрицы путаницы. Итак, что такое матрица путаницы? Рассмотрим пример классификации. Предположим, что всего имеется 100 образцов животных. Среди них 20 собак, 55 кошек и 25 птиц. Идеальный мультиклассовый классификатор будет предсказывать следующее, что показано в виде матрицы путаницы:

Если рассматривать его как бинарный класс, то есть 20 собак и 80 других животных. Пусть классификатор предсказывает собаку (P-положительный класс), а не собаку (N-отрицательный класс). Идеальный бинарный классификатор будет предсказывать следующее:

Но мультиклассовый классификатор предсказал следующее:

Итак, из 20 собак он предсказал 15 правильных, из 55 кошек он предсказал 30 правильных, а из 25 птиц он предсказал 10 правильных.

Бинарный классификатор предсказал следующее:

Итак, из 20 собак он предсказал 15 правильных (истинно положительных), а из 80 не собак он предсказал 60 правильных (истинно отрицательных). Он предсказал 5 собак как не собак (ложноотрицательный результат) и 20 не собак как собак (ложноположительный результат).

Матрица путаницы дает нам подсказки, где наш классификатор работает неправильно.

Давайте добавим к этому некоторую терминологию, используя простой двоичный классификатор:

  • Истинные положительные результаты (TP): Предсказание положительное, и фактическое также было положительным. В приведенном выше примере это 15.
  • True Negatives (TN): предсказанное отрицательное значение, и фактическое значение также было отрицательным. В приведенном выше примере это 60.
  • Ложные срабатывания (FP): прогнозируемый положительный результат, а фактический отрицательный. В приведенном выше примере это 20. При проверке гипотез это известно как 9.0009 Ошибка I типа (ошибка отклонения нулевой гипотезы, когда она на самом деле верна. Другими словами, это ошибка принятия альтернативной гипотезы, когда результаты можно отнести к случайности).
  • Ложноотрицательные результаты (FN): прогнозируемый отрицательный результат, фактический положительный результат. В приведенном выше примере это 5. В проверке гипотез это известно как Ошибка типа II (ошибка не отвергнуть нулевую гипотезу, когда альтернативная гипотеза является истинным состоянием природы. Другими словами, это ошибка неспособность принять альтернативную гипотезу, когда у нас нет достаточной мощности).

Обновленный рисунок с приведенной выше терминологией

Получив эти данные, давайте обсудим метрики для оценки модели машинного обучения.

Примечание: В отличие от бинарной классификации, в мультиклассовой классификации нет положительных или отрицательных классов. Метрики TP, TN, FP и FN могут быть рассчитаны для каждого класса.

Это доля правильных прогнозов. Другими словами, это отношение между количеством правильно предсказанных выборок и общим количеством выборок.

Точность= (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) =(TP+TN)/всего = (15+60)/100 = 0,75

В большинстве случаев класс предсказания может быть несбалансированным . Например, если количество положительных классов в наборе данных велико, а классификатор прогнозирует все классы как положительные, точность все равно будет высокой. В приведенном выше примере, если бы все образцы были предсказаны не как собаки, тогда точность была бы (0 + 80)/100 = 0,8, что неверно, поскольку модель не предсказывает и считает все образцы не собаками. Поэтому используются другие показатели.

Давайте рассмотрим случай с несколькими классами, чтобы лучше понять общую точность.

Диагональные элементы представляют количество, которое было правильно классифицировано.

Общая точность = правильно классифицировано/всего = 15+30+10/100 = 0,55

Рассмотрим случай с несколькими классами, как показано ниже:

Правильно классифицировано= 15+30+10 = 55 15

TN собака = классифицирован правильно — TP собака = 55=15=40

FP собака = 20+0 = 20

FN собака = 5+0 = 5

Точность класса Dog =Acc. собака = (TP собака +TN собака)/(TP собака+FP собака+FN собака+TN собака)

=(15+40)/(15+20+5+40) = 55/80 = 0,68

Аналогично , мы можем рассчитать точность для других классов.

Средняя точность = (Собака+собака+птица)/общее количество классов= (0,68+0,55+0,73)/3 = 0,65

Доля неверных прогнозов = (FP+FN)/ всего = (20+5)/100 = 0,25. Это равно 1.0-точность !

Частота ошибок также называется Уровень ошибочной классификации .

Какая доля положительных идентификаций классов является правильной? Другими словами, если классификатор предсказал положительный класс, как часто он оказывается правильным?

Точность для собаки = TP/прогнозируемый положительный результат = TP/(TP+FP) = 15/35 = 0,42

Из всех случаев, когда собака была предсказана, в 42% случаев классификатор был правильным.

Мультикласс:

  • Точность для собаки = TP собака / (TP собака + FP собака) = TP собака / Всего рассчитано как собака = 15/35 = 0,42
  • Точность для кошки = TP кошка / (TP кошка + FP кошка) = TP кошка / Всего прогнозируется как кошка = 30/50 = 0,6
  • Точность для птицы = TP птица / (TP птица + FP птица) = TP птица / Всего прогнозируется как птица = 10/15 = 0,66

Какая доля фактического положительного класса определяется правильно? Другими словами, когда он на самом деле положительный, как часто он предсказывает положительный результат?

Отзыв для собаки = TP/фактический положительный результат = TP/(TP+FN) = 15/20 = 0,75

Из всех случаев, когда ярлыки собак должны были быть предсказаны, классификатор правильно предсказал 75% ярлыков.

Мультикласс:

  • Отзыв для собаки = TP собака / (TP собака + FN собака) = TP собака / Всего фактическая собака = 15/20 = 0,75
  • Отзыв для кошки = TP кошка / (TP кошка + FN кошка) = TP кошка / Общее фактическое количество кошек = 30/55 = 0,54
  • Отзыв для птицы = TP птица / (TP птица + FN птица) = TP птица / Всего фактическая птица = 10/25 = 0,4

Отзыв также называется чувствительностью или истинной положительной скоростью (TPR).

Как Recall имеет дело с положительным классом, так и Specificity имеет дело с отрицательным классом. Другими словами, когда он на самом деле отрицательный, как часто он предсказывает отрицательный результат?

Специфичность = TN/Действительно отрицательный результат= TN/(FP+TN) = 60/80 = 0,75

Специфичность также называется Частота истинно отрицательных результатов (TNR)

Частота ложноположительных результатов важна при построении ROC-кривой. Это равно 1.0-Specificity(TNR). Другими словами, когда он на самом деле отрицательный, как часто он предсказывает положительный результат?

FPR = FP/фактический отрицательный результат= FP/(FP+TN) = 20/80 = 0,25

Этот показатель важен в области медицинского тестирования. Ложноположительный результат означает, что человек прошел тест как положительный, в то время как фактический результат должен был быть отрицательным.

Коэффициент ложного отрицания (FNR) рассчитывается аналогично FPR. Этот показатель важен в области медицинского тестирования. Ложноотрицательный результат означает, что человек тестируется как отрицательный, в то время как фактический результат должен был быть положительным.

FNR = FN/Фактическое положительное = FN/(TP+FN) = 5/20 = 0,25

FNR также называется Частота промахов .

Повышение точности обычно снижает отзыв, и наоборот. Иногда мы хотим учитывать как Precision, так и Recall. Этого можно добиться с помощью оценки F1. Он определяется как среднее гармоническое точности и полноты модели. Другими словами, это средневзвешенное значение точности и полноты.

Оценка F1 для собаки = 2* (Точность*Отзыв)/(Точность+Отзыв)

= 2* (0,42*0,75)/(0,42+0,75) =0,53

Для многоклассовой классификации мы можем вычислить Оценка F1 для каждого класса, поскольку мы знаем Precision и Recall для каждого класса, которые были рассчитаны в приведенных выше разделах.

Оценка F1 также называется F-оценка или F-мера .

Обновленный рисунок с приведенными выше формулами:

ROC-кривая имеет истинную положительную скорость (TPR/отзыв/чувствительность) на оси y против ложноположительной скорости (FPR = 1,0-специфичность) на оси x при различных пороги отсечки (от 0 до 1) бинарного классификатора. Как правило, порог отсечки по умолчанию равен 0,5.

Каждая точка на графике ROC представляет пару чувствительность/специфичность, соответствующую определенному порогу принятия решения. Идеальный классификатор имеет график ROC, который проходит через верхний левый угол (чувствительность 1,0 и специфичность 1,0). График ROC показывает общую производительность модели. Выбор порога основан на том, хотим ли мы минимизировать процент ложных срабатываний (FPR) или максимизировать уровень истинных положительных результатов (TPR), что является бизнес-решением.

Это площадь под графиком ROC, которая находится между 0 и 1. Это лучший способ суммировать производительность модели в виде одного числа. Чем выше AUC (~ 1), тем лучше производительность модели, и важность более высокого AUC зависит от бизнес-решения. Эта метрика полезна для сильно несбалансированных классов.

Выходные данные регрессионной модели всегда представляют собой непрерывную величину. Ниже приведены простые данные:

Эта метрика вычисляет среднее абсолютное расстояние (ошибку) между прогнозируемыми и фактическими значениями.

MAE штрафует евклидово расстояние по ошибке и более подходит, если выборочная дисперсия не существует. Эта метрика устойчива к выбросам.

Этот показатель вычисляет среднеквадратичное расстояние (ошибку) между прогнозируемыми и фактическими значениями. Выход представляет собой неотрицательное значение, и было бы лучше, если бы мы приблизили его к 0,9.0005

MSE штрафует квадрат ошибки и является последовательной оценкой дисперсии ошибки. Таким образом, большие ошибки наказываются больше, чем мелкие.

Этот показатель вычисляет среднее отклонение прогнозов от фактических значений. Предполагается, что ошибка является несмещенной и следует нормальному распределению. RMSE наказывает большие ошибки и лучше подходит для больших значений фактического или прогнозируемого. Выбросы влияют на этот показатель, и их необходимо удалить. Выход представляет собой неотрицательное значение, и было бы лучше, если бы мы приблизили его к 0,9.0005

Эта метрика хороша, если у нас есть выбросы. Он наказывает за недооценку больше, чем за завышение. Эта метрика полезна, если цели имеют экспоненциальный рост и заботятся о процентных ошибках, а не об абсолютном значении ошибок. Эту метрику можно использовать, если фактические или прогнозируемые элементы содержат элементы с нулевым значением. Но это не подходит, если любой из них имеет отрицательное значение.

Значения обычно находятся в диапазоне от 0 до 1, причем более высокие значения показывают, что модель лучше подходит. Наилучший возможный балл — 1,0, и он может быть отрицательным. Добавление дополнительных предикторов в нашу модель увеличит значение R-квадрата, но может привести к переоснащению.

  • N — количество точек данных в наборе данных
  • p — количество независимых переменных

Скорректированный R-квадрат корректирует количество переменных в модели. Если мы добавим больше полезных переменных, значение увеличится, а если мы добавим менее полезные/избыточные переменные, значение уменьшится. Это повышает точность и надежность, учитывая влияние дополнительных независимых переменных, которые не учитываются только измерениями R-квадрата. В целом скорректированный R-квадрат положительный. Оно всегда ниже значения R-квадрата.

Скорректированный R-квадрат можно использовать для сравнения моделей с разным количеством предикторов.

Спасибо за чтение! Пожалуйста 👏 и подпишитесь на меня если вам понравился этот пост, так как он побуждает меня писать больше!

R и его использование в науке о данных. Что такое р? Проще говоря, это Пирсон… | Анила Куреши

Фото Фрэнсис Делапена на Unsplash

Что такое r? Проще говоря, это коэффициент корреляции Пирсона (r). Или, другими словами: R — это коэффициент корреляции, который измеряет силу связи между двумя переменными, а также направление на диаграмме рассеяния. Значение r всегда находится между отрицательным и положительным (-1 и +1).

Изображение: https://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/pearsons.pdf

Тем из вас, кому нужно освежить в памяти то, что такое диаграмма рассеяния, не беспокойтесь. Диаграмма рассеяния — это математическая диаграмма, которая показывает декартовы координаты, которые показывают точки данных для двух переменных. Кроме того, декартовы координаты исходят из декартовой системы. Декартова система просто помогает указать и разместить каждую координату (набор чисел) на плоскости, которая будет находиться на точечной диаграмме. (Ниже будут изображения диаграммы рассеяния)

Назад к р. Как указано выше, коэффициент корреляции Пирсона (r) для непрерывных данных находится в диапазоне от -1 до +1. Это означает, что если r = -1, данные лежат на совершенно прямой линии с отрицательным наклоном. Кроме того, если r = +1, данные лежат на совершенно прямой линии с положительным наклоном. Если r = 0, это означает отсутствие линейной корреляции. Примечание. Если r = 0, это не означает, что нет никакой зависимости, это просто означает, что она не является линейной. Это может быть квадратичная зависимость. Это можно оставить для другого поста в блоге.

Еще одна важная вещь, которую следует отметить, это то, что r НЕ представляет наклон линии наилучшего соответствия.

Легко понять, что такое r. R можно классифицировать как:

Положительная корреляция : Зависимая переменная увеличивается по мере увеличения независимой переменной. Это создает положительный наклон, визуально точечная диаграмма наклонена вверх. Это означает, что есть положительные отношения.

Изображение: https://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/pearsons.pdf

Отрицательная корреляция: Зависимая переменная уменьшается, когда независимая переменная увеличивается. Это создает отрицательный наклон. Это изображается точками, наклоненными вниз. Это означает, что существует отрицательная связь.

Изображение с: https://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/pearsons.pdf

Нет корреляции: Зависимая переменная не имеет тенденции ни к увеличению, ни к зависимая переменная.

Изображение: https://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/pearsons.pdf

Коэффициент корреляции Пирсона обычно используется в линейной регрессии. Коэффициент корреляции не следует использовать в нелинейных отношениях.

Еще один способ понять, будет ли r отрицательным или положительным, — использовать формулу Пирсона:

цель в науке о данных и анализе данных:

Коэффициент корреляции Пирсона используется в науке о данных для исследования силы связи между двумя переменными.

Выше я перечислил абсолютно отрицательные и положительные отношения. В большинстве случаев это не так, особенно при применении к данным. По мере приближения r к 0 он становится значительно слабее. Когда r приближается к 0, становится все труднее определить, существует ли положительная корреляция, отрицательная корреляция или вообще существует ли корреляция.

Обычно r вычисляется при применении линейной регрессии или линии наилучшего соответствия. r указывает, как далеко находится каждая точка данных.

В науке о данных важно понимать, когда использовать конкретные измерения. Существует общее руководство по большинству единиц измерения, а также семь допущений, которые следует учитывать при использовании коэффициента корреляции Пирсона. Рекомендации для коэффициента корреляции Пирсона:

Изображение: Источник

Если r будет использоваться для измерения взаимосвязи между двумя точками данных, он должен быть измерен на интервале или должен быть на шкале отношений. Не волнуйтесь, обе переменные не обязательно измерять по одной и той же шкале отношений. Кроме того, одна переменная может быть отношением, а другая может быть интервалом.

Для использования коэффициента корреляции Пирсона необходимо выполнить семь допущений. Часто реальные данные соответствуют всем семи предположениям. Решение этой проблемы состоит в том, чтобы либо найти другой статистический тест, который лучше подходит для представленных данных, либо внести поправки в существующие данные, чтобы они соответствовали требованиям, перечисленным ниже:

  1. Используемые данные должны быть измерены на непрерывной шкале соотношение или интервал)
  2. Используемые непрерывные данные должны быть парными. Каждая переменная должна иметь два значения. Ранее я упоминал декартовы координаты.
  3. Каждый случай должен быть независимым. Для каждой переменной или случая имеется два наблюдения. Например, IQ и годовой доход. Если один случай имеет высокий IQ и высокий доход (точка данных на диаграмме рассеяния), это не должно относиться к другому случаю или точке в наборе данных.
  4. Между двумя непрерывными переменными должна существовать линейная зависимость.
  5. Обе проверяемые переменные должны подчиняться двумерному нормальному распределению (трехмерная колоколообразная кривая, которая представляет две независимые переменные, X и Y, которые складываются вместе для получения функции плотности вероятности, PDF, переменные являются линейными функциями и являются независимыми нормальными случайными величинами). Допустимо использовать одномерную нормальность, но предлагается двумерная нормальность.
  6. Должна быть гомоскедастичность. Это означает, что, поскольку линия идет в определенном направлении, точки данных должны следовать постоянной дисперсии, поскольку она движется в том же направлении, что и линия наилучшего соответствия. Если дисперсии не похожи, значит, присутствует гетероскедастичность. (Это очень сложно проверить с помощью коэффициента корреляции Пирсона)

любые одномерные или многомерные выбросы. Излишеств быть не должно! Одномерные выбросы — это экстремальные значения, которые присутствуют в одной переменной, а не в обеих. Многомерные переменные состоят из выбросов, которые присутствуют как минимум в двух переменных. Выбросы влияют на результат в зависимости от проведенного статистического теста. В этом случае это повлияет на r, что не является идеальным.

В области науки о данных r можно рассчитать с помощью алгоритма линейной регрессии. Линейная регрессия исходит из статистики, заимствована и применяется к машинному обучению для создания прогностических моделей. Алгоритм линейной регрессии помогает минимизировать количество ошибок, чтобы повысить точность.

В целом, r имеет свои преимущества и недостатки.

Преимущества:

  • Показывает силу двух переменных и наличие связи между ними
  • Изучение поведения случайных независимых переменных
  • Помогает получать количественные данные, которые легко анализировать по сравнению с более сложными статистическими тестами.

Недостатки:

  • Не может показать причину и следствие
  • Предполагается, что всегда существует некоторая форма линейной зависимости
  • Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. Тот факт, что две независимые переменные имеют высокую корреляцию, не означает, что это причинно-следственная связь. (Одна переменная вызывает появление другой)

Я обнаружил, что выбор тестов во многом зависит от имеющихся данных и конечной цели проекта.

Коэффициент корреляции Пирсона — одна из первых вещей, которую я узнал, когда учился на специалиста по данным.

Back to top