Классификатор видов разрешенного использования 540

• 5ac72702b4da96.15038593_1.pdf

Классификатор видов разрешенного использования земель

Последние изменения классификатора

1. Приказ Минэкономразвития России от 30.09.2015 N 709 «О внесении изменений в классификатор видов разрешенного использования земельных участков, утвержденный приказом Минэкономразвития России от 1 сентября 2014 г. N 540»
2. Приказ Минэкономразвития России от 06.10.2017 N 547 «О внесении изменения в классификатор видов разрешенного использования земельных участков, утвержденный приказом Минэкономразвития России от 1 сентября 2014 г. N 540»
3. Приказ Минэкономразвития России от 09.08.2018 N 418 «О внесении изменений в некоторые приказы Минэкономразвития России в части совершенствования правового регулирования в сфере ведения гражданами садоводства и огородничества для собственных нужд»
4. Приказ Минэкономразвития России от 04.02.2019 N 44 «О внесении изменений в классификатор видов разрешенного использования земельных участков, утвержденный Приказом Минэкономразвития России от 1 сентября 2014 г. N 540»

В частности, появились отдельные коды видов разрешенного использования земельных участков, в том числе для предоставления коммунальных услуг, домов социального обслуживания, оказания услуг связи, общежитий, объектов культурно-досуговой деятельности, цирков и зверинцев, осуществления религиозных обрядов, проведения научных испытаний, проведения азартных игр, заправки транспортных средств, автомобильных моек, ремонта автомобилей, площадок для занятий спортом и др. Кроме того, уточнены описание и детализация отдельных видов разрешенного использования земельных участков.

Обновленный классификатор предоставлен сайтом https://base.garant.ru/

Приказ Минэкономразвития России от 01.09.2014 N 540 (ред. от 09.08.2018) "Об утверждении классификатора видов разрешенного использования земельных участков"

Зарегистрировано в Минюсте России 8 сентября 2014 г. N 33995

МИНИСТЕРСТВО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПРИКАЗ

от 1 сентября 2014 г. N 540

ОБ УТВЕРЖДЕНИИ КЛАССИФИКАТОРА

ВИДОВ РАЗРЕШЕННОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ

В соответствии с пунктом 2 статьи 7 Земельного кодекса Российской Федерации (Собрание

законодательства Российской Федерации, 2001, N 44, ст. 4147; 2003, N 27, ст. 2700; 2004, N 27, ст.

2711; N 41, ст. 3993; N 52, ст. 5276; 2005, N 1, ст. 15, 17; N 10, ст. 763; N 30, ст. 3122, 3128; 2006, N 1,

ст. 17; N 17, ст. 1782; N 23, ст. 2380; N 27, ст. 2880, 2881; N 31, ст. 3453; N 43, ст. 4412; N 50, ст. 5279,

5282, 5498; 2007, N 1, ст. 23, 24; N 10, ст. 1148; N 21, ст. 2455; N 26, ст. 3075; N 31, ст. 4009; N 45, ст.

5417; N 46, ст. 5553; 2008, N 20, ст. 2251, 2253; N 29, ст. 3418; N 30, ст. 3597, 3616; N 52, ст. 6236;

2009, N 1, ст. 19; N 11, ст. 1261; N 29, ст. 3582, 3601; N 30, ст. 3735; N 52, ст. 6416, 6419, 6441; 2010, N

30, ст. 3998; 2011, N 1, ст. 47, 54; N 13, ст. 1688; N 15, ст. 2029; N 25, ст. 3531; N 27, ст. 3880; N 29, ст.

4284; N 30, ст. 4562, 4563, 4567, 4590, 4594, 4605; N 48, ст. 6732; N 49, ст. 7027, 7043; N 50, ст. 7343,

7365, 7359, 7366; N 51, ст. 7446, 7448; 2012, N 26, ст. 3446; N 31, ст. 4322; N 53, ст. 7643; 2013, N 9, ст.

873; N 14, ст. 1663; N 30, ст. 4080; 2014, N 26, ст. 3377) приказываю:

1. Утвердить классификатор видов разрешенного использования земельных участков.

2. Установить, что в соответствии с классификатором, утвержденным пунктом 1 настоящего

приказа, определяются виды разрешенного использования земельных участков, устанавливаемые

после вступления настоящего приказа в силу.

3. Настоящий приказ вступает в силу по истечении 90 дней после дня его официального

опубликования.

Министр

А.В.УЛЮКАЕВ

классов использования | Изменение использования

Приказ о городском и сельском планировании (классы использования) 1987 года (с поправками) относит использование земли и зданий к различным категориям, известным как «классы использования», которые подробно описаны ниже.

«Смена использования» может происходить в рамках одного класса использования или от одного класса использования к другому.

В зависимости от специфики любого предлагаемого изменения использования, включая любые строительные работы, связанные с предложением, может потребоваться приложение для разрешения на строительство или предварительное одобрение.

Соответствующие строительные нормы и правила также необходимо учитывать при любом предлагаемом изменении использования.

Изменения в классах использования с 1 сентября 2020 г.

На основании поправок к классам использования важно прочитать примечания, связанные с каждым классом ниже.

Обычно:

• С 1 сентября 2020 года для целей класса использования A1 / 2/3 и B1 должны рассматриваться как класс E
• Для любых заявок на планирование, поданных до 1 сентября 2020 года, классы использования, действовавшие на момент подачи заявки, будут использоваться для определения заявки.
• Для любых ссылок на Разрешенные права на разработку, а также для их ограничений или заявок на предварительное одобрение Классы использования, действующие до 1 сентября 2020 года, будут теми, которые использовались до конца июля 2021 года (это определяется как «существенный период 'в законодательстве поэтому может называться таковым).

Тем не менее, рекомендуется уточнить особенности любой такой ситуации в соответствующем местном органе планирования.

Класс A

Класс A отменен с 1 сентября 2020 года.

• Класс A 1/2/3 эффективно заменяется новым классом E (a, b, c)
• A4 / 5 не подпадают под новый класс E и определяются как «Sui Generis»

Он включен сюда для справки и использования в конкретных ситуациях, когда он остается действительным (как описано выше).

• A1 Магазины - Магазины, склады розничной торговли, парикмахерские, похоронные бюро, туристические и билетные агентства, почтовые отделения, зоомагазины, сэндвич-бары, выставочные залы, пункты проката товаров для дома, химчистки, похоронные бюро и интернет-кафе
• A2 Финансовые и профессиональные услуги - Финансовые услуги, такие как банки и строительные общества, профессиональные услуги (кроме медицинских и медицинских услуг), в том числе агентства недвижимости и занятости.Сюда не входят букмекерские конторы и пункты выдачи ссуд до выплаты зарплаты - теперь они классифицируются как использование «sui generis» (см. Ниже).
• A3 Рестораны и кафе - Для продажи еды и напитков для потребления на территории - рестораны, закусочные и кафе
• A4 Питьевые заведения - Пабы, винные бары или другие питейные заведения (но не ночные клубы), включая питейные заведения с расширенным питанием
• A5 Горячие блюда на вынос - Продажа горячих блюд для потребления вне помещений.

Класс B

B1 Business отменен с 1 сентября 2020 года. Фактически заменен новым классом E (g).

Он включен сюда для справки и использования в определенных ситуациях, когда он остается действительным (как описано выше).

• B1 Business - Использование, которое может осуществляться в жилом районе без ущерба для его удобства. Этот класс состоит из трех частей:
  • B1 (a) Офисы - кроме использования в классе A2 (см. Выше)
  • B1 (b) Исследование и разработка продуктов или процессов
  • B1 (c) Промышленные процессы

Использование B2 и B8 остается действительным.

• B2 Общепромышленный - Использование для промышленных процессов, кроме тех, которые подпадают под класс E (g) (ранее класс B1) (за исключением целей сжигания, химической обработки или захоронения или опасных отходов)
• B8 Хранение или распространение - Этот класс включает хранение на открытом воздухе.

Класс C

Class C не затронут изменениями от 1 сентября 2020 года.

• C1 Гостиницы - Гостиницы, пансионаты и гостевые дома, где не предоставляется значительный элемент обслуживания (кроме общежитий)
• C2 Жилые учреждения - Дома престарелых, больницы, дома престарелых, школы-интернаты, колледжи-интернаты и учебные центры
• C2A Безопасное жилое учреждение - Использование для обеспечения безопасного жилого помещения, включая использование в качестве тюрьмы, учреждения для молодых правонарушителей, центра содержания под стражей, безопасного учебного центра, центра содержания под стражей, центра краткосрочного содержания, безопасной больницы, безопасного жилья местных властей или использовать как военную казарму
• C3 Жилые дома - Этот класс состоит из трех частей.
  • C3 (a) охватывает использование одиноким лицом или семьей (пара, состоящая в браке или нет, лицо, связанное друг с другом, с членами семьи одной пары, которые рассматриваются как члены семьи другой пары. ), работодатель и некоторые домашние работники (например, помощница по хозяйству, няня, медсестра, гувернантка, слуга, шофер, садовник, секретарь и личный помощник), опекун и лицо, получающее уход, а также приемный родитель и приемный ребенок
  Код
  • C3 (b) охватывает до шести человек, живущих вместе как одно домашнее хозяйство и получающих уход e.грамм. поддерживаемые жилищные программы, например, для людей с ограниченными возможностями обучения или проблемами психического здоровья
  • C3 (c) позволяет группам людей (до шести) жить вместе как одно домашнее хозяйство. Это позволяет предусмотреть те группы, которые не подпадают под определение ОПЗ C4, но которые попали в предыдущий класс использования C3, т.е. небольшая религиозная община может попасть в этот раздел, как и домовладелец, живущий с квартирантом
• C4 Многопрофильные дома - Небольшие общие дома, в которых проживают от трех до шести человек, не связанных между собой родственниками, в качестве единственного или основного места жительства, которые имеют общие основные удобства, такие как кухня или ванная комната.

Класс D

Класс D отменен с 1 сентября 2020 г.

• D1 отделяется и заменяется новыми классами E (e-f) и F1
• D2 отделяется и заменяется новыми классами E (d) и F2 (c-d), а также несколькими новыми определениями «Sui Generis».

Он включен сюда для справки и использования в конкретных ситуациях, когда он остается действительным (как описано выше).

• D1 Нежилые учреждения - Поликлиники, поликлиники, ясли, ясли, дневные центры, школы, художественные галереи (кроме продажи или аренды), музеи, библиотеки, залы, места отправления культа, церковные залы, право суд.Нежилые учебно-тренировочные центры
• D2 Сборка и досуг - Кинотеатры, музыкальные и концертные залы, бинго и танцевальные залы (но не ночные клубы), плавательные ванны, катки, тренажерные залы или зоны для занятий спортом в помещении или на открытом воздухе и отдыха (за исключением мотоспорта или где огнестрельное оружие).

Класс E - коммерческий, деловой и сервисный

Класс E вводится с 1 сентября 2020 года.

В 11 частях класс E в более широком смысле охватывает виды использования, ранее определенные в отмененных классах A1 / 2/3, B1, D1 (a-b) и «спорт в помещении» из D2 (e):

• E (a) Выставочная витрина или розничная торговля товарами, кроме горячих пищевых продуктов
• E (b) Продажа продуктов питания и напитков для потребления (в основном) на месте
• E (c) Предоставление:
  • E (c) (i) Финансовые услуги,
  • E (c) (ii) Профессиональные услуги (кроме здравоохранения или медицинских услуг) или
  • E (c) (iii) Прочие соответствующие услуги в коммерческой, деловой или обслуживающей зоне
• E (d) Внутренний спорт, отдых или фитнес (без моторизованных транспортных средств или огнестрельного оружия)
• E (e) Предоставление медицинских или медицинских услуг (за исключением использования помещений, примыкающих к месту жительства консультанта или практикующего врача)
• E (f) Ясли, ясли или дневной центр (кроме жилых помещений)
• E (g) Виды использования, которые могут осуществляться в жилом районе без ущерба для его удобства:
  • E (g) (i) Офисы для выполнения любых операционных или административных функций,
  • E (g) (ii) Исследование и разработка продуктов или процессов
  • E (g) (iii) Промышленные процессы

Класс F - местное сообщество и обучение

Класс F вводится с 1 сентября 2020 года.

В двух основных частях класс F охватывает виды использования, ранее определенные в отмененных классах D1, «спорт на открытом воздухе», «бассейны» и «катки» из D2 (e), а также новые виды использования местными сообществами.

• F1 Учебные и нежилые учреждения - Использование (не включая использование в жилых помещениях) определяется в 7 частях:
  • F1 (a) Предоставление образования
  • F1 (b) Выставка произведений искусства (кроме продажи или аренды)
  • F1 (c) Музеи
  • F1 (d) Публичные библиотеки или публичные читальные залы
  • F1 (e) Общественные или выставочные залы
  • F1 (f) Общественное богослужение или религиозное обучение (или в связи с таким использованием)
  • F1 (g) Суды
• F2 Местное сообщество - Использование, как определено в 4 частях:
  • F2 (a) Магазины (в основном) по продаже товаров первой необходимости, включая продукты питания, площадь которых не превышает 280 квадратных метров и в пределах 1000 метров нет другого такого объекта
  • F2 (b) Залы или места для встреч, используемые местным сообществом
  • F2 (c) Площадки или места для занятий спортом или отдыхом на открытом воздухе (без использования моторных транспортных средств или огнестрельного оружия)
  • F2 (d) Крытые или открытые бассейны или катки

Sui Generis

«Sui generis» - латинский термин, который в этом контексте означает «в собственном классе».

Некоторые виды использования специально определены и исключены из классификации законодательством и поэтому становятся «sui generis». Это:

• кинотеатры
• развлекательные галереи / центры или ярмарки
• прачечные самообслуживания
• АЗС
• Аренда, продажа и / или демонстрация автотранспортных средств
• таксомоторных предприятий
• площадок для металлолома или площадок для хранения / распределения полезных ископаемых и / или разбивки автомобилей
• «Щелочная работа» (любая работа, регистрируемая под щелочью и т. Д.Закон о регулировании трудовых отношений 1906 г. (с поправками))
• общежитий (без значительного элемента обслуживания)
• Установки по утилизации для сжигания, химической обработки или захоронения опасных отходов
• розничных складских клубов
• ночных клубов
• казино
• букмекерские конторы / магазины
• пунктов выдачи кредитов до зарплаты
• публичных домов, винных баров или питейных заведений - с 1 сентября 2020 года, ранее класс A4
• питейных заведений с расширенным питанием - с 1 сентября 2020 года, ранее класс А4
• горячих блюд на вынос (для продажи горячих блюд, когда они потребляются в основном вне помещений) - с 1 сентября 2020 года, ранее класс A5
• площадок для концертов живой музыки - с 1 сентября 2020 г. вновь определены как «Sui Generis»
• кинотеатров - с 1 сентября 2020 года, ранее класс D2 (а)
• концертных залов - с 1 сентября 2020 года, ранее класс D2 (б)
• залов бинго - с 1 сентября 2020 года, ранее класс D2 (c)
• танцевальных залов - с 1 сентября 2020 года, ранее класс D2 (d)

Другие виды использования становятся «sui generis», если они выходят за определенные пределы любого другого класса использования.

Например, C4 (Дома для нескольких человек) ограничивается домами, в которых проживает не более шести человек. Таким образом, многоквартирные дома с более чем шестью жильцами становятся предметом особого пользования.

- документация xgboost 1.4.0-SNAPSHOT

На этой странице содержится справочная информация по Python API для xgboost, пожалуйста, также обратитесь к Введение в пакет Python для получения дополнительной информации о пакете python.

Глобальная конфигурация

xgboost. config_context ( ** new_config )

Менеджер контекста для глобальной конфигурации XGBoost.

Глобальная конфигурация состоит из набора параметров, которые могут применяться в глобальный охват.См. Https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/parameter.html для полной список параметров, поддерживаемых в глобальной конфигурации.

Примечание

Все настройки, а не только те, которые были изменены в настоящее время, будут возвращены в исходное состояние. предыдущие значения при выходе из диспетчера контекста. Это не потокобезопасно.

Параметры

new_config ( Dict [ str , Any ] ) - аргументы ключевого слова, представляющие параметры и их значения

Пример

 импортировать xgboost как xgb # Показать все сообщения, в том числе относящиеся к отладке xgb.set_config (многословие = 2) # Получить текущее значение глобальной конфигурации # Это dict, содержащий все параметры в глобальной конфигурации, # включая "многословие" config = xgb.get_config () assert config ['многословие'] == 2 # Пример использования диспетчера контекста xgb.config_context (). # Диспетчер контекста восстановит предыдущее значение глобального # конфигурация при выходе. с xgb.config_context (многословие = 0): # Подавить предупреждение, вызванное моделью, созданной с XGBoost версии <1.0.0 bst = xgb.Бустер (model_file = '. / Old_model.bin') assert xgb.get_config () ['verbosity'] == 2 # восстановлено старое значение 

См. Также

set_config

Установить глобальную конфигурацию XGBoost

get_config

Получить текущие значения глобальной конфигурации

xgboost. set_config ( ** new_config )

Установить глобальную конфигурацию.

Глобальная конфигурация состоит из набора параметров, которые могут применяться в глобальный охват. См. Https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/parameter.html для полной список параметров, поддерживаемых в глобальной конфигурации.

Параметры

new_config ( Dict [ str , Any ] ) - аргументы ключевого слова, представляющие параметры и их значения

Пример

 импортировать xgboost как xgb # Показать все сообщения, в том числе относящиеся к отладке xgb.set_config (многословие = 2) # Получить текущее значение глобальной конфигурации # Это dict, содержащий все параметры в глобальной конфигурации, # включая "многословие" config = xgb.get_config () assert config ['многословие'] == 2 # Пример использования диспетчера контекста xgb.config_context (). # Диспетчер контекста восстановит предыдущее значение глобального # конфигурация при выходе. с xgb.config_context (многословие = 0): # Подавить warni 

- документация scikit-learn 0.23.2

Примечание

Щелкните здесь, чтобы загрузить полный пример кода или запустить этот пример в своем браузере через Binder

Сравнение нескольких классификаторов в scikit-learn на синтетических наборах данных. Смысл этого примера - проиллюстрировать природу границ принятия решений. различных классификаторов. К этому следует отнестись с недоверием, поскольку интуиция выражается эти примеры не обязательно переносятся на реальные наборы данных.

В частности, в многомерных пространствах данные могут быть более легко разделены линейно и простота классификаторов, таких как наивные байесовские и линейные SVM может привести к лучшему обобщению, чем это достигается другими классификаторами.

На графиках сплошным цветом показаны тренировочные точки и тестовые точки. полупрозрачный. В правом нижнем углу показана точность классификации теста. набор.

 печать (__ doc__) # Источник кода: Gaël Varoquaux # Андреас Мюллер # Изменено для документации Жаком Гроблером # Лицензия: пункт 3 BSD импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt из matplotlib.colors импортировать ListedColormap из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.preprocessing import StandardScaler из sklearn.datasets импортировать make_moons, make_circles, make_classification из sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier из sklearn.svm импортировать SVC из sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier из sklearn.gaussian_process.kernels импортировать RBF из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier из склеарна.импорт ансамбля RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB из sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis h = .02 # размер шага в сетке names = ["Ближайшие соседи", "Линейная SVM", "RBF SVM", "Гауссовский процесс", «Дерево решений», «Случайный лес», «Нейронная сеть», «AdaBoost», «Наивный Байес», «QDA»] 

1.12. Мультиклассовые и многозначные алгоритмы - документация scikit-learn 0.23.2

Предупреждение

Все классификаторы в scikit-learn делают мультиклассовую классификацию прямо из коробки. Вам не нужно использовать модуль sklearn.multiclass . если вы не хотите экспериментировать с различными мультиклассовыми стратегиями.

Модуль sklearn.multiclass реализует метаоценки для решения мультикласс и мультикласс задачи классификации путем разложения таких проблем на задачи двоичной классификации. несколько выходов регресс также поддерживается.

• Мультиклассовая классификация : задача классификации с более чем двумя классами. Каждый образец можно обозначить только как один класс.

  Например, классификация с использованием признаков, извлеченных из набора изображений фрукт, где каждое изображение может быть апельсином, яблоком или грушей. Каждое изображение представляет собой один образец и помечен как один из 3 возможных классов. Мультиклассовая классификация предполагает, что каждой выборке присвоен к одной и только одной этикетке - один образец не может, например, быть одновременно грушей и яблоко.

  Действительные представления мультикласса для type_of_target ( y ):

  • 1d или вектор-столбец, содержащий более двух дискретных значений. An пример вектора y для 3 образцов:

     >>> импортировать numpy как np >>> y = np.array (['яблоко', 'груша', 'яблоко']) >>> print (y) ['яблоко' груша 'яблоко] 

  • разреженная двоичная матрица формы (n_samples, n_classes) с один элемент в строке, где каждый столбец представляет один класс.An пример разреженной двоичной матрицы y для 3 выборок, где столбцы по порядку - апельсин, яблоко и груша:

     >>> из scipy import sparse >>> row_ind = np.array ([0, 1, 2]) >>> col_ind = np.array ([1, 2, 1]) >>> y_sparse = sparse.csr_matrix ((np.ones (3), (row_ind, col_ind))) >>> печать (y_sparse) (0, 1) 1.0 (1, 2) 1,0 (2, 1) 1,0 

• Классификация по нескольким меткам : задача классификации маркировка каждого образца x этикеток из n_classes возможных классов, где x может быть от 0 до n_классов включительно.Это можно рассматривать как предсказание свойств образцы, которые не исключают друг друга. Формально двоичный выход назначен каждому классу, каждому образцу. Положительные классы обозначены цифрами 1 и отрицательные классы с 0 или -1. Таким образом, это сопоставимо с запуском n_classes . задачи бинарной классификации, например, с sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier . Этот подход лечит каждая этикетка независимо, тогда как классификаторы с несколькими этикетками могут обрабатывать несколько классов одновременно, с учетом коррелированного поведения среди их.

  Например, предсказание тем, относящихся к текстовому документу или видео. Документ или видео может относиться к одной из следующих категорий: «религия», «политика», «финансы». или «образование», несколько тематических классов или все тематические классы.

  Допустимое представление многоэлементной метки y - плотное или разреженное двоичная матрица формы (n_samples, n_classes) . Каждый столбец представляет класс. Цифры 1 в каждой строке обозначают положительные классы образец был помечен значком.Пример плотной матрицы y для 3 образцов:

NDG Linux Essentials 2.0 Глава 8 Ответы на экзамен

Последнее обновление: 11 мая 2019 г., автор: Admin

NDG Linux Essentials 2.0 Глава 8 Ответы на экзамен

1. При использовании команды cp необходимо указать как источник, так и место назначения.

   Верно или нет?

2. Какие опции можно использовать для предотвращения перезаписи cp существующего файла?

   (выберите два)

3. Команда rm -r будет…

   • удалить каталог вместе со всеми файлами или подкаталогами.
   • генерирует ошибку; -r - недопустимый вариант.
   • удаляет только пустые каталоги.
   • запрашивать каждое подтверждение перед удалением каждого файла в каталоге.

4. Какой параметр можно использовать с командой rm для вывода запроса перед удалением?

5. Команда rm может удалить сразу несколько файлов.

   Верно или нет?

6. Какую из следующих команд можно использовать для переименования файла?

7. Сенсорная команда может использоваться для:

   (выберите два)

   • Обновить метку времени существующих файлов
   • Смена владельца файла
   • Создать новые файлы
   • Изменить имя файла

8. Какие из следующих символов являются глобальными?

   (выберите три)

   • Квадратные скобки «[» и «]»
   • Знак вопроса «?»
   • Знак тире «-»
   • Звездочка «*»

9. Основная цель использования глобальных символов - предоставить команде список имен файлов.

   Верно или нет?

10. Символ звездочки используется для обозначения нуля или более любых символов в имени файла.

    Верно или нет?

11. Какая из этих команд вернет /etc/gai.conf /etc/pam.conf /etc/ucf.conf?

    (выберите два)

    • ls / etc / ???. ????
    • эхо /etc/???.*f
    • echo /etc/*?.*o?
    • ls /etc/p???.**

12. Скобки нельзя использовать для обозначения диапазона символов.

    Верно или нет?

13. Какая команда выведет список файлов, которые не начинаются с «T» или «W»?

    • echo / etc / * [TW!]
    • эхо / и т.д. /! TW
    • эхо / etc / [! TW] *
    • echo / etc / [* TW]!

Machine Learning - мультиклассовая классификация с несбалансированным набором данных | автор: Javaid Nabi

Проблемы классификации и методы повышения производительности

Проблемы классификации, имеющие несколько классов с несбалансированным набором данных, представляют собой проблему, отличную от проблемы двоичной классификации. Неравномерное распределение делает многие традиционные алгоритмы машинного обучения менее эффективными, особенно при прогнозировании примеров классов меньшинств. Для этого давайте сначала поймем проблему, а затем обсудим способы ее решения.

1. Мультиклассовая классификация: Задача классификации с более чем двумя классами; например, классифицируйте набор изображений фруктов, которые могут быть апельсинами, яблоками или грушами. Классификация на несколько классов предполагает, что каждому образцу присваивается одна и только одна этикетка: фрукт может быть яблоком или грушей, но не обоими одновременно.
2. Несбалансированный набор данных: Несбалансированные данные обычно относятся к проблеме с проблемами классификации, когда классы не представлены одинаково.Например, у вас может быть 3-х классная задача классификации набора фруктов для классификации как апельсины, яблоки или груши всего 100 экземпляров. В общей сложности 80 экземпляров помечены как класс 1 (апельсины), 10 экземпляров - как класс 2 (яблоки), а остальные 10 экземпляров - как класс 3 (груши). Это несбалансированный набор данных и соотношение 8: 1: 1. Большинство наборов данных классификации не имеют точно одинакового количества экземпляров в каждом классе, но небольшая разница часто не имеет значения. Существуют проблемы, при которых дисбаланс классов не просто обычен, а является ожидаемым.Например, в наборах данных, подобных тем, которые характеризуют мошеннические транзакции, нет баланса. Подавляющее большинство транзакций будет относиться к классу «Отсутствие мошенничества», а очень незначительное меньшинство - к классу «мошенничества».

Набор данных, который мы будем использовать в этом примере, - это знаменитый набор данных «20 ​​групп новостей». Набор данных 20 групп новостей представляет собой набор примерно из 20 000 документов групп новостей, разделенных (почти) равномерно по 20 различным группам новостей. Коллекция 20 групп новостей стала популярным набором данных для экспериментов в текстовых приложениях методов машинного обучения, таких как классификация текста и кластеризация текста.

scikit-learn предоставляет инструменты для предварительной обработки набора данных. Дополнительные сведения см. Здесь. Количество статей для каждой группы новостей, приведенное ниже, примерно одинаково.

Удаление некоторых новостных статей из некоторых групп, чтобы сделать общий набор данных несбалансированным, как показано ниже.

Теперь наш несбалансированный набор данных с 20 классами готов для дальнейшего анализа.

Поскольку это проблема классификации, мы воспользуемся подходом, аналогичным описанному в моей предыдущей статье для анализа настроений.Единственная разница в том, что здесь мы имеем дело с проблемой мультиклассовой классификации.

Последним слоем в модели является Dense (num_labels, activate = 'softmax') , с num_labels = 20 классами, softmax используется вместо sigmoid. Другое изменение в модели связано с изменением функции потерь на loss = "categoryorical_crossentropy", , которая подходит для мультиклассовых задач.

Обучение модели с набором проверки 20% validation_split = 20 и использованием verbose = 2, мы видим точность проверки после каждой эпохи. Сразу после 10 эпох мы достигаем точности проверки 90%.

Похоже, что точность очень хорошая, но действительно ли модель работает хорошо?

Как измерить производительность модели? Давайте предположим, что мы обучаем нашу модель на несбалансированных данных из более раннего примера фруктов, и, поскольку данные сильно смещены в сторону Класса-1 (Апельсины), модель слишком подходит для метки Класса-1 и предсказывает его в большинстве случаев. и мы достигаем точности 80%, что на первый взгляд кажется очень хорошим, но если присмотреться, то, возможно, никогда не удастся правильно классифицировать яблоки или груши.Теперь вопрос в том, что если в данном случае точность не является подходящей метрикой для выбора, то какие метрики использовать для измерения производительности модели?

С несбалансированными классами легко получить высокую точность, фактически не делая полезных прогнозов. Таким образом, точность в качестве метрики оценки имеет смысл только в том случае, если метки классов распределены равномерно. В случае несбалансированных классов матрица путаницы является хорошим методом резюмирования производительности алгоритма классификации.

Матрица неточностей - это измерение производительности алгоритма классификации, где выходные данные могут быть двумя или более классами.

Когда мы внимательно смотрим на матрицу путаницы, мы видим, что классы [ alt.athiesm, talk.politics.misc, soc.religion.christian ], которые имеют очень мало образцов [65,53, 86] соответственно, действительно имеют очень низкие оценки [0,42, 0,56, 0,65] по сравнению с классами с большим количеством образцов, например [ rec.спорт.хоккей, рек.мотоциклы ]. Таким образом, глядя на матрицу путаницы, можно ясно увидеть, как модель работает при классификации различных классов.

Существуют различные методы улучшения производительности несбалансированных наборов данных.

Повторная выборка набора данных

Чтобы сбалансировать наш набор данных, есть два способа сделать это:

1. Недостаточная выборка: Удалить выборки из избыточно представленных классов; используйте это, если у вас огромный набор данных.
2. Передискретизация: Добавьте больше выборок из недостаточно представленных классов; используйте это, если у вас небольшой набор данных.

SMOTE (метод передискретизации синтетических меньшинств)

SMOTE - это метод передискретизации.Он создает синтетические образцы класса меньшинства. Мы используем пакет python imblearn для избыточной выборки классов меньшинств.

у нас есть 4197 образцов до и 4646 образцов после применения SMOTE, похоже, что SMOTE увеличил образцы классов меньшинств. Мы проверим производительность модели с новым набором данных.

Повышена точность проверки с 90 до 94%. Давайте протестируем модель:

Небольшое улучшение точности теста, чем раньше (с 87 до 88%).Давайте теперь посмотрим на матрицу путаницы.

Мы видим, что классы [ alt.athiesm , talk.politics.misc , sci.electronics , soc.religion.christian ] имеют более высокие оценки [0,76, 0,58, 0,75, 0,72], чем раньше Таким образом, модель работает лучше, чем раньше, при классификации классов, хотя точность аналогична.

Другой трюк:

Поскольку классы несбалансированы, как насчет того, чтобы дать некоторую предвзятость классам меньшинств? Мы можем оценить веса классов в scikit_learn, используя compute_class_weight и используя параметр ‘class_weight’ при обучении модели.Это может помочь обеспечить некоторую предвзятость по отношению к классам меньшинства при обучении модели и, таким образом, помочь в улучшении производительности модели при классификации различных классов.

Precision-Recall - полезная мера успеха предсказания, когда классы очень несбалансированы. Точность - это мера способности модели классификации идентифицировать только релевантные точки данных, в то время как вспомнить i sa мера способности модели находить все релевантные случаи в наборе данных .

Кривая точности-отзыва показывает компромисс между точностью и отзывом для разных пороговых значений. Большая область под кривой представляет как высокий уровень отзыва, так и высокую точность, где высокая точность относится к низкому уровню ложноположительных результатов, а высокий уровень отзыва относится к низкому уровню ложноотрицательных результатов.

Высокие баллы для точности и отзыва показывают, что классификатор возвращает точные результаты (точность), а также большую часть всех положительных результатов (отзыв).Идеальная система с высокой точностью и высокой степенью отзывчивости вернет множество результатов, причем все результаты будут правильно помечены.

Ниже приведен график точного отзыва для набора данных 20 групп новостей с использованием scikit-learn.

Мы хотели бы, чтобы площадь кривой P-R для каждого класса была близка к 1. За исключением классов 0, 3 и 18, остальные классы имеют площадь выше 0,75. Вы можете попробовать различные модели классификации и методы настройки гиперпараметров, чтобы улучшить результат.

Мы обсудили проблемы, связанные с классификацией нескольких классов в несбалансированном наборе данных. Мы также продемонстрировали, как использование правильных инструментов и методов помогает нам в разработке более совершенных моделей классификации.

Спасибо за чтение. Код можно найти на Github.

Смотрите также

• 
  Адаптер для водяной скважины
• 
  Герань плющелистная уход в домашних условиях
• 
  Правила постройки бани
• 
  Течет вода из стиральной машины снизу
• 
  Водопад на участке
• 
  Для чего применяется уайт спирит
• 
  Устройство скважины для воды в частном доме
• 
  Из чего сделать крышку для колодца
• 
  Площадь поперечного сечения круга
• 
  Аэраторы для кровли технониколь
• 
  Когда рассаживать гортензию