Категория: Разное

Характеристика машины по вин коду: Проверка комплектации🛂 автомобиля по VIN коду или гос номеру — Автокод

   16.10.1970  Оставить комментарий

Содержание

Вин код автомобиля — технические характеристики и прочее

О Vehicle Identification Number (т.е. VIN-коде) мы частично уже говорили здесь.

Теперь разберем подробней, о чем может рассказать вин код автомобиля. Технические характеристики, год выпуска, серийный номер – эта и подобная ей информация содержится в вин коде?

Попробуем разобраться.

VIN-код — это уникальный 17-значный код, присваиваемый автомобилю еще на стадии его производства.

Выглядит он обычно вот таким образом:

 

Найти его можно под капотом, под лобовым стеклом или сбоку.

 

До недавнего (подчеркиваем – до недавнего) времени маркировка расшифровывалась следующим образом:

 

Онлайн-сервисов по извлечению информации из вин кода в Интернете масса, здесь нет необходимости приводить их адреса, любой желающий их и так найдет по запросу. В выдаче (введя свои данные) получит примерно вот такую картинку:

 

Однако, есть нюансы. Конечно, нам хотелось бы получить инфу о технических характеристиках автомобиля по его вин коду.

Об этом чуть ниже. В станах бывшего СНГ эти индивидуальные данные машины прежде всего служат для определения того, находится ли машина в розыске (имеет ли место угон, перебиты ли номера и т.д.). И нередки отдельные случаи, когда автовладелец, купивший авто в казалось бы престижном и проверенном салоне, с ужасом узнает от проверяющего сотрудника ГИБДД, что его автомашина числится в угоне. Пользоваться ею нельзя, и представляет она собой кучу металлического лома, приобретенного за несусветную цену.

Теперь конкретно о новых данных на сегодняшний день, которые касаются идентификации авто (помним, что Vin-код начали массово присваивать машинам начиная с 1980 года) .

    • Итак, первые три знака (буквы или цифры) — географическая зона (регион)/страна/тип транспортного средства.

 

    • Знаки с четвертого по восьмой. Вот это именно то, что нас и интересует. Они в вин коде указывают на основные технические характеристики автомобиля: его модель, серия, типы двигателя и кузова и пр.

 

    • Наиболее важной цифрой на сегодняшний день является девятая. Она не содержит в принципе абсолютно никакой информации о технических характеристиках автомобиля. Но она является контрольной и определяет корректность вин кода. Т.е. по ней можно установить, не является ли вин код поддельным.

 

    • Десятый символ — год выпуска машины.

 

  • Последние 7 символов содержат данные о комплектации конкретного автомобиля.
Teor21

Как определить комплектацию автомобиля по vin коду?

Автоликбез25 октября 2016

Приобретая автомобиль, мы часто задумываемся о том, насколько указанная производителем комплектация соответствует реальности. Конечно, можно полистать руководство пользователя и все необходимые данные найти там, но на практике большинство компаний выпускают одну «инструкцию» под все классы, где часто встречаются погрешности. Более тщательную проверку авто можно произвести по специальному коду, который называется VIN. Давайте подробней разберемся, как узнать комплектацию автомобиля по VIN коду и возможно ли это вообще?

Что такое VIN автомобиля?

VIN – это уникальный идентификационный код автомобиля, в котором заложена вся информация о конкретном авто. Здесь в зашифрованном виде представлены данные о производителе, стране, где изготавливалось транспортное средство, его характеристики и комплектация, год модельного ряда, завод-производитель, а также сам серийный номер.

Этот код генерируется по специально разработанным международным стандартам, описанными в классификациях ISO 3779 (от 1983 г.) и 3780.

Состоит VIN из 3 частей:

  • WMI – мировой индекс производителя;
  • VDS – характеристики автомобиля, его комплектация, а также содержит контрольную цифру;
  • VIS – модельный год, завод производитель и серийный номер транспорта.

Части кода WMI и VIS – четко определены стандартами, в то время как VDS может модифицироваться заводом-производителем. Дословно этот пункт расшифровывается как «секция описания автомобиля».

Как проверить комплектацию используя VIN?

Итак, мы разобрались, что такое VIN код автомобиля, теперь можно переходить непосредственно к его расшифровке, а интересует нас именно секция VDS. Сложность ее расшифровки заключается в том, что каждый автоконцерн использует собственный алгоритм создания этой секции. Еще больше ситуация усложняется тем, что система кодирования может со временем меняться и если использовать для расшифровки старые алгоритмы, в итоге вы получите совершенно посторонние данные.

Периодически информацию об актуальных последовательностях кодирования появляется на просторах интернета, поэтому, пытаясь самостоятельно расшифровать VDS, стоит обратить внимание на дату публикации данных, так как она скорей всего будет актуальна только для конкретного модельного года. Хотя и существуют исключения, когда производитель не меняет алгоритмы на протяжении достаточно долгого периода времени, что позволяет определить комплектацию автомобиля даже дома.

Вы можете натолкнуться на специальные сервисы в интернете, которые помогут узнать комплектацию автомобиля по VIN коду.

Эта информация может предоставляться как бесплатно, так и на платной основе, но ее достоверность проверить без знания характеристик своего ТС достаточно сложно, поэтому доверять или нет таким сайтам – выбирать непосредственно хозяину автомобиля.

Одним из таких сервисов является сайт vinformer.su.

Как еще используется VIN?

VIN код автомобиля также часто используется правоохранительными органами, чтобы выследить угнанные авто. Каждый такой номер уникален, а в его структуру производитель может вносить собственные коррективы. К тому же, благодаря специальному индексу, который содержится в секции VDS, исключается возможность подделки кода при помощи так называемого «донорства».

Проверить комплектацию автомобиля посредством VIN кода не имея доступа к алгоритмам кодировки от производителя достаточно сложно даже при помощи специализирующихся на этом компаний. Информация об авто, «вытянутая» из секции VDS, может полностью или частично не сходиться именно по причине несоответствия методов расшифровки, а не потому, что вас кто-то хочет обмануть. Зато VIN код можно использовать в более серьезных случаях, когда автомобиль был угнан, так как ни один, даже самый продвинутый угонщик, который использует современное оборудование, не сможет подделать набор символов, заложенных производителем.

Характеристика авто по vin коду – Telegraph


Характеристика авто по vin коду

====================================

>> Перейти к скачиванию

====================================

Проверено, вирусов нет!

====================================

VIN номер, или уникальный код транспортного средства, производитель. характеристики;; Комплектация;; Информация о продаже автомобиля, его.

Pасшифровка vin код автомобиля vin, nроверка по VIN номеру автомобиля на угон, ДТП.

Как узнать комплектацию автомобиля. Комплектация по VIN. Узнать комплектацию по VIN-коду. Как по ВИНу узнать комплектацию.

VIN код автомобиля – это идентификационный номер автомобиля, который. Узнать характеристики автомобиля, при наличии нескольких вариантов.

Что можно узнать по VIN-коду? характеристики машины: тип двигателя, кузова;; год выпуска;; комплектация;; отзывы производителя;; гарантийные.

Введение числа ВИН даст вам знать историю автомобиля. Первое, что я делаю при покупке подержанного автомобиля, это проверяю VIN код. Должен.

Как бесплатно проверить VIN кода автомобиля?. только изготовителя вашего железного коня, но и узнать массу технических характеристик, модель и.

VIN(ВИН) код, это уникальный цифро-буквенный номер, описывающий многие параметры и характеристики автомобиля. По ВИН коду вы можете.

Уникальный подбор по VIN (ВИН) коду. Узнайте оригинальные параметры колесных дисков и шин по VIN (ВИН) коду Вашего автомобиля бесплатно и.

VIN код является неотъемлемым атрибутом каждого автомобиля. восьмой показывают основные технические характеристики автомобиля: модель.

Проверка машины по Vin-коду. Точная информация о возрасте автомобиля, его модели, объеме двигателя, цвете и его производителе.

VINformer: расшифровка VIN, история автомобиля, история владения автомобилем, страховая история, проверка ПТС, диагностика автомобиля (в том.

Большинство этих сайтов помогут вам расшифровать VIN-код до полного понимания технических характеристик и комплектации автомобиля.

Эта часть состоит из 6 знаков (с 4 по 9, при этом 9 символ контрольный, который характеристики автомобиля не описывает). В VIN-коде автомобиля.

Расшифровка VIN-кода; Как проверить VIN-код авто?. выяснить технические характеристики;; уточнить год выпуска, пробег авто, участие в ДТП;.

Для выяснения всех этих сведений служит vin код авто. стране произвели данное авто, дату изготовления, главные характеристики автомобиля.

Расшифровка и история авто по vin коду. Чтобы расшифровать VIN код, введите VIN номер в форму слева (VIN Decoder), и нажмите проверить!

Для получения подробной информации введите VIN (уникальный код автомобиля). Проверка VIN кода возможна для автомобилей Mercedes-Benz.

Поиск информации об автомобиле по VIN-коду. информацию по вашему автомобилю DAF, введя его VIN номер в соответствующее поле ниже.

Здесь вы можете пробить машину по вин коду в режиме онлайн и получить отчёт. Самая точная проверка истории автомобиля. Узнайте истину!

ВИН-код автомобиля — описание, расшифровка VIN-кода и поиск запчастей

ВИН-код имеется у каждого современного автомобиля. Но это не просто какой-то там порядковый номер машины – это её «паспорт». В VIN-коде зашифровано полное описание авто (производитель, модель, тип кузова, двигатель, комплектация и прочее), поэтому его расшифровка может, например, облегчить поиск запчастей по каталогам.

Мы расскажем о том, что обозначает ВИН-код, где он находится в машине, как его расшифровать, и в чем особенности поиска запчастей по каталогам по VIN-коду.

Внизу этой страницы смотрите видео, в котором наглядно показано, как расшифровать ВИН-код автомобиля.

Обычно автомобилисты вспоминают о VIN-коде, когда хотят узнать о происхождении автомобиля, а также при поиске оригинальных запчастей и деталей.

Что такое VIN-код

VIN код или Vehicle Identification Number является сокращенным обозначением уникального идентификационного номера транспортного средства. Для разработки структуры кода были использованы международные стандарты. В результате ВИН код получил оформление в виде 17 символов (цифры и латинские буквы).

В идентификационном номере зашифровывается следующая информация:

  • страна и завод производитель;
  • год выпуска авто;
  • технические характеристики машины;
  • комплектация.

Где находится ВИН-код? ВИН-код обычно необходимо искать:

  • на металлической табличке, например, под капотом;
  • на раме кузова, например, в салоне или дверном проеме авто;
  • в техническом паспорте на транспортное средство.

Расшифровка ВИН-кода

Идентификационный номер автомобиля имеет три части с определенным набором символов.

  1. WMI или всемирный индекс производителя включает 3 первых символа VIN-кода. В первой латинской букве зашифрована географическая зона. Во второй литере указывается обозначение страны, а третья буква хранит информацию о компании-производителе. Иногда третьим символом шифруется обозначение транспортного средства.
  2. VDS или описательная часть номера содержит 6 символов. Эти цифры указывают модель авто, двигатель, тип кузова и комплектацию.
  3. VIS или отличительная часть ВИН-кода включает в себя 8 символов. Обязательными являются только первые 4 цифры. Из них первая цифра сообщает модельный год авто, а вторая хранит информацию о заводе изготовителе.

Поиск запчастей по ВИН-коду автомобиля

Найти запчасть по ВИН коду к своему автомобилю можно самостоятельно при наличии компьютера или аналогичного электронного устройства и интернет-соединения. Расшифровку идентификационного номера предлагают многие сайты. А вот искать запчасти можно двумя способами.

  1. Наиболее простым вариантом поиска запчастей по ВИН’у будет использование формы в автомобильном интернет-магазине. Для этого необходимо найти строку, в которую вписывается идентификационный номер машины. После этого можно будет выбрать нужную систему автомобиля, к которой принадлежит требуемая деталь. Часто для получения полной информации требуется пройти несложную процедуру регистрации.
  2. Электронные автомобильные каталоги предоставляют наиболее развернутую информацию об интересующей запчасти. Они представляют собой аналоги печатных изданий, однако благодаря высокой мобильности находят массовое применение. Для поиска детали нужно зайти на интернет-портал и заполнить все необходимые поля. После этого, пользуясь своим VIN кодом, можно делать выбор детали.

Достаточно один раз внести свой ВИН-код на сайте автозапчастей и сохранить настройки. После этого при входе в личный кабинет на сайте можно будет сразу приступать к поиску нужной информации.

Доступность получения информации о характеристиках запчастей, о ценовом диапазоне позволяют автовладельцу найти интересующую деталь, не выходя из квартиры или дома. Да и в магазине продавцу не удастся завысить стоимость запчасти.

Оригинальные и неоригинальные каталоги запчастей

В процессе поиска запчастей по ВИН’у автомобилист может столкнуться с выбором каталога. Интернет-магазин предлагает выбрать автолюбителю тип каталога, в котором будет производиться поиск.

Существует два вида электронных каталогов.

  1. В оригинальной базе запчастей автомобилист найдет только те детали, которые устанавливаются заводом-производителем. Огромным плюсом их будет надежность и долговечность. Преимуществом поиска в оригинальном каталоге станет возможность просмотра аналогичных деталей других производителей. Но покупка рекомендуемой автопроизводителем запчасти не всегда бывает доступной из-за высокой стоимости.
  2. Когда цена становится препятствием для приобретения оригинальной детали, автолюбители обращают свой взор в сторону каталогов заменителей. Здесь стоимость запчастей несколько ниже, а качество многих производителей практически не уступает «заводским» деталям, а иногда и превосходит их. Однако некоторые узлы и агрегаты выпускаются только в оригинальном исполнении. Поэтому обнаружить их в общем каталоге не удастся.

Использование VIN кода упрощает и ускоряет поиск нужной запчасти. Автомобилист может, находясь в уютной домашней обстановке, найти все сведения об узле или детали. Достаточно открыть техпаспорт или заглянуть на выбитый номер в автомобиле, чтобы найти идентификационный ВИН номер из 17 символов. Останется ввести цифры и буквы на страничке специализированного интернет-сайта и получить всю необходимую информацию.

Видео-инструкция: как расшифровать VIN-код

Как узнать объем двигателя: онлайн, по вин коду

Объем двигателя автомобиля является суммой рабочих объемов его цилиндров. Единицами измерения являются как кубические сантиметры (см3), так и литры (л.) (1 литр равен 1000 кубических сантиметров):

1л=1000см³

Когда величину необходимо указать в литрах, во время перевода единиц измерения производят округление до целого числа после запятой, к примеру, если величина равна 1598 кубических сантиметров, в литрах будет 1,6 л., а, например, объем 2429 кубических сантиметров — 2,4 литрам.

От величины рабочего объема двигателя напрямую зависит мощность автомобиля, расход топлива и другие рабочие параметры.

Есть несколько способов узнать объем двигателя:

  1. Эта характеристика указывается в техническом паспорте транспортного средства.
    Есть «умельцы», которые любят советовать выкрутить все свечи и залить воду в цилиндры «под завязку». Объем поместившейся в них воды, по их словам, должен получиться такой же, как и двигателя. Этим способом пользоваться не стоит, так как это всего лишь старая шутка.

    Кликните по фото для увеличения

  2. В случае покупки подержанной машины, цифры, указанные в ее техпаспорте могут быть не совсем правильными. Возможно, что автомобиль попадал в аварию или, может, с ним проводили какие-то работы, которые повлияли на характеристики двигателя. А вдруг его вообще собрали из нескольких автомобилей? Действительный объем, в этих случаях, можно узнать, посмотрев цифры на блоке цилиндров. Это и есть значение рабочего объема. Они указываются сзади крупными символами (рассмотреть можно из ямы).
  3. Ну и конечно же по вин — коду.
  1. Как узнать объем двигателя по вин-коду? Расшифровка вин-кода
  2. Как расшифровать вин — код онлайн?

Как узнать объем двигателя по вин-коду? Расшифровка вин-кода

Также узнать объем двигатель можно по vin-коду. Его можно посмотреть в нижней части арки водительской двери, естественно, предварительно открыв ее. Также он указан под задним сиденьем, под лобовым стеклом и в левой верхней части панели приборов (в этом случае код нужно смотреть снаружи машины).

Последний способ из перечисленных является самым достоверным. Так как вин-код указывается на всех машинах, которые производились, начиная примерно с 1980 года. Он состоит из семнадцати знаков, среди которых не применяются латинские буквы I, O и Q из-за их схожести с цифрами 1 и 0.

  1. Первые три знака обозначают индекс производителя автомобиля. (Первый — код географической зоны, второй — код страны в этой географической зоне, а третий — это символ производителя).
  2. С четвертого по восьмой знаки информируют об основных технических параметрах авто: о модели, типе и объеме двигателя, типе кузова и так далее.
  3. Девятый символ является контрольной цифрой. Она нужна для того, чтобы можно было определить достоверность vin-кода. С ее помощью можно выяснить, не числится ли автомобиль в угоне.
  4. С двенадцатого по семнадцатый знаки являются номером кузова машины.

Читайте также Расшифровка вин кода. Список онлайн сервисов.

Как расшифровать вин — код онлайн?

В Интернете есть много сайтов, с помощью которых можно расшифровать vin-код онлайн и узнать не только объем двигателя определенного автомобиля, но и все остальные технические характеристики. Причем, абсолютно бесплатно.

Расшифруй VIN номер автомобиля за несколько минут.

Расшифровка VIN номера.


Каждый автовладелец хотя бы раз в жизни слышал такое словосочетание, как VIN-код или VIN-номер. Но что же значит этот код и для чего он необходим? Безусловно, все водители когда-то задавались этим вопросом или же задались им прямо сейчас. Так давайте же разберёмся, что такое VIN-номер.

Вин номер.


Для начала что же такое VIN. VIN- это Vehicle identification number (Идентификационный номер транспортного средства).По причине незнания языка и верной расшифровки аббревиатуры, в России к слову VIN, которое уже содержит слово «number»,т.е. «номер» ошибочно присоединяют слово «код» или «номер».

VIN является уникальным идентификационным кодом автомобиля и содержит такую информацию, как год выпуска транспортного средства, его производитель и др.Он состоит из букв и символов, при этом буквы I, Q, и O не используются, так как их присутствие в VIN делает его определение более затруднительным.

Теперь попробуем разобраться, где же находится этот VIN.Это код не имеет чёткого правила расположения. В разных автомобилях он может находиться в разных местах.

У всех современных автомобилей VIN, как правило, располагается на передней левой стойке кузова. Еще VIN может находиться в верхней левой панели инструментов. Также VIN можно посмотреть в паспорте транспортного средства (ПТС) или же в свидетельстве о регистрации автомобиля.

                                                                      

VIN номера автомобилей делится на 3 части, каждая из которых имеет своё название и обозначает определенные характеристики :

— World Manufacturers Identification (WMI) (общемировой индекс изготовителя)

— Vehicle Description Section (VDS), (часть, в которой указываются

характеристики транспортного средства — описательная )

— Vehicle Identification Section (VIS), (часть, которая отличает

один автомобиль от другого — отличительная)

WMI –идентификационный код производителя. Два символа, стоящие первыми — это буквы или цифры, которые являются обозначением географической зоны и находящейся в этой зоне страны. Третий символ-символ обозначения изготовителя. Существует группа производителей, которые указывают код категории транспортного средства в третьем символе.

VD I — это следующая часть VIN. Она включает в себя 6 символов, которые говорят нам о свойствах автомобиля. Список этих символов, их порядок и смысл каждого из них определяет непосредственно изготовитель.

VIS – последний раздел VIN, он состоит из 8 символов, при этом для последних 4 нельзя использовать буквы. Рекомендуется указывать модельный год или завод сборки в первой или второй позиции при включении этих данных в состав VIS.

Подведём итог, расшифровав каждый из символов vin номера:

Первый символ – страна-изготовитель (см. таблицу 1)

Второй символ — компания-изготовитель (см. таблицу 2)

Третий символ— тип ТС или подразделение производителя

С четвёртого по восьмой символы — характеристики автомобиля (тип кузова, тип двигателя)

Девятый символ — контрольная цифра (она подтверждает верность первых 8 символов)

Десятый символ — модельный год (см. таблицу 3)

Внимание: модельный и календарный года различны.

Одиннадцатый символ— завод, где был собран автомобиль

С двенадцатого по семнадцатый символы обозначают порядок прохода авто по конвейеру на производстве.

   

Знак

Год

Знак

Год

Знак

Год

Знак

Год

A

1980

L

1990

Y

2000

A

2010

B

1981

M

1991

1

2001

B

2011

C

1982

N

1992

2

2002

C

2012

D

1983

P

1993

3

2003

D

2013

E

1984

R

1994

4

2004

E

2014

F

1985

S

1995

5

2005

F

2015

G

1986

T

1996

6

2006

G

2016

H

1987

V

1997

7

2007

H

2017

J

1988

W

1998

8

2008

K

2018

K

1989

X

1999

9

2009

K

2019


 


 


 

L

2020

Как узнать модель двигателя по ВИН-коду?

Здравствуйте, друзья! Сегодня мы разберемся, как узнать модель двигателя по ВИН-коду автомобиля. В первую очередь этот вопрос актуален при покупке подержанной машины, но и при покупке новенького авто, есть смысл заранее проверить, какое сердце бьется в груди вашего будущего железного коня.

Узнав модель двигателя, вы сможете заранее выяснить его характеристики, изучить отзывы о нем и понять подходит он вам или нет. Это позволит при покупке автомобиля принимать обоснованное решение, а не действовать наугад.

Напоминаю, друзья, что двигатель – это самая дорогостоящая деталь автомобиля (после кузова), поэтому очень важно, сначала выяснить какой двигатель установлен на автомобиле, и только тогда покупать машину.

Узнать модель двигателя по ВИН коду онлайн

Итак, друзья, как же узнать модель двигателя по VIN-коду автомобиля? Для этого надо воспользоваться одним из вариантов расшифровки комплектации по ВИН, однако не все сервисы по расшифровке выдают модель двигателя. Поэтому рекомендую вам, чтобы узнать модель двигателя по ВИН-коду, использовать портал магазина запчастей Exist. ru

Перед тем как по вину узнать модель двигателя, необходимо сначала зарегистрироваться в системе. После успешной регистрации зайдите на портал под своим логином/паролем и далее можно переходить к расшифровке ВИН-кода. Чтобы узнать модель двигателя по ВИН, нажимаем «Запрос по VIN», а затем «Добавить транспорт»

Далее, чтобы узнать модель двигателя по вин коду онлайн, указываем VIN-код и жмем «Продолжить»

В открывшемся окне, наряду с годом выпуска, маркой и моделью авто, вы найдете также и модель двигателя. Нажав «Все параметры», Вы узнаете еще много интересного об этом автомобиле, например страну производства, основные параметры автомобиля и опции комплектации, которыми автомобиль был оснащен с завода.

Как по вину узнать модель двигателя?

В большинстве случаев система выдает точную информацию. Это проверено на множестве разных VIN-номеров и практически всегда exist сообщает правильную модель двигателя. Например, для немцев узнать модель двигателя по VIN-коду – не проблема.

Для японцев узнать модель двигателя по ВИН также довольно просто:

Однако, для одного из проверенных мной ВИН-кодов, exist не показал модель двигателя ни в главных, ни в дополнительных параметрах. Тогда я продолжил добавление автомобиля в гараж, нажав зеленую кнопку «Выбрать»

В добавленном ТС в поле «Модель двигателя» был всего один вариант модели двигателя – CFNA. Эта информация оказалась верной, т.к. с 2010 по 2015 годы на VW Polo Sedan устанавливались двигатели только этой модели.

Не этом все, уважаемые читатели. Теперь вы знаете как выяснить модель мотора по VIN-коду автомобиля.

Прогнозирование качества вина с помощью нескольких методов классификации | Теренс Шин

Сначала я импортировал все соответствующие библиотеки, которые я буду использовать, а также сами данные.

Импорт библиотек 

 import numpy as np 
 import pandas as pd 
 import matplotlib as plt 
 import seaborn as sns 
 import plotly. express as px

Reading Data 

 df = pd.read_csv ("../ input / red-wine-quality-cortez-et-al-2009 / winequality-red.csv ")

Понимание данных

Затем я хотел получить лучшее представление о том, с чем я работаю.

 # Посмотреть количество строк и столбцов 
 print ("Rows, columns:" + str (df.shape)) # Посмотреть первые пять строк набора данных 
 df.head ()

Всего их 1599 ряды и 12 столбцов. Данные выглядят очень чистыми, если посмотреть на первые пять строк, но я все же хотел убедиться, что не было пропущенных значений.

Отсутствующие значения 

 # Отсутствующие значения 
 print (df.isna (). Sum ())

Это очень удобный набор данных для начинающих. Мне не приходилось иметь дело с отсутствующими значениями, и нет особой гибкости для разработки некоторых функций с учетом этих переменных.Затем я хотел еще немного изучить свои данные.

Гистограмма переменной «качество»

Во-первых, я хотел увидеть распределение переменной качества . Я хотел убедиться, что в моем наборе данных достаточно вин «хорошего качества» — позже вы увидите, как я определил «хорошее качество».

 fig = px.histogram (df, x = 'quality') 
 fig.show ()

Correlation Matrix

Затем я хотел увидеть корреляции между переменными, с которыми я работаю.Это позволяет мне быстрее понять взаимосвязь между моими переменными.

Сразу я вижу, что есть некоторые переменные, которые сильно коррелируют с качеством . Вероятно, что эти переменные также являются наиболее важными функциями в нашей модели машинного обучения, но мы рассмотрим это позже.

 corr = df.corr () 
 matplotlib.pyplot.subplots (figsize = (15,10)) 
 sns.heatmap (corr, xticklabels = corr.columns, yticklabels = corr.columns, annot = True, cmap = sns.diverging_palette (220, 20, as_cmap = True))

Возвращаясь к моей цели, я хотел сравнить эффективность различных методов классификации, поэтому мне нужно было изменить выходную переменную на двоичный выход.

Для этой задачи я определил бутылку вина как «хорошее качество», если у нее была оценка качества 7 или выше, а если она имела оценку менее 7, она считалась «плохой».

После того, как я преобразовал выходную переменную в двоичный выход, я разделил свои функциональные переменные (X) и целевую переменную (y) на отдельные фреймы данных.

 # Создать версию классификации целевой переменной 
 df ['goodquality'] = [1 if x> = 7 else 0 for x in df ['quality']] # Разделить функциональные переменные и целевую переменную 
 X = df.drop ( ['качество', 'хорошее качество'], ось = 1) 
 y = df ['хорошее качество']

Соотношение хороших и плохих вин

Я хотел убедиться, что существует разумное количество вин хорошего качества. Судя по результатам, представленным ниже, это показалось достаточно справедливым. В некоторых приложениях может потребоваться повторная выборка, если данные были чрезвычайно несбалансированными, но я предположил, что для этой цели это нормально.

 # Посмотреть соотношение хороших и плохих вин 
 df ['goodquality']. Value_counts ()

Стандартизация переменных признаков

На этом этапе я почувствовал, что готов подготовить данные для моделирования. Первое, что я сделал, это стандартизировал данные. Стандартизация данных означает, что они преобразуют данные так, что их распределение будет иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Важно стандартизировать данные, чтобы уравнять диапазон данных.

Например, представьте себе набор данных с двумя входными характеристиками: рост в миллиметрах и вес в фунтах. Поскольку значения «роста» намного выше из-за его измерения, больший акцент будет автоматически сделан на рост, чем на вес, что создает смещение.

 # Нормализовать переменные функций 
 из sklearn.preprocessing import StandardScaler 
 X_features = X 
 X = StandardScaler (). Fit_transform (X)

Разделить данные

Затем я разделил данные на обучающий и тестовый набор, чтобы я мог пересечь -проверить мои модели и определить их эффективность.

 # Разделение данных 
 из sklearn.model_selection import train_test_split 
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = .25, random_state = 0)

А теперь самое интересное!

В этом проекте я хотел сравнить пять различных моделей машинного обучения: деревья решений, случайные леса, AdaBoost, Gradient Boost и XGBoost. В рамках этого проекта я хотел сравнить эти модели по их точности.

Модель 1: Дерево решений

Изображение, созданное автором

Деревья решений — популярная модель, используемая в исследованиях операций, стратегическом планировании и машинном обучении.Каждый квадрат выше называется узлом, и чем больше у вас узлов, тем точнее будет ваше дерево решений (как правило). Последние узлы дерева решений, где принимается решение, называются листьями дерева. Деревья решений интуитивно понятны и просты в построении, но не обладают достаточной точностью.

 из sklearn.metrics импорт классификации_report 
 из sklearn. tree импорт DecisionTreeClassifiermodel1 = DecisionTreeClassifier (random_state = 1) 
 model1.fit (X_train, y_train) 
 y_pred1 = model1.предсказать (X_test) print (classification_report (y_test, y_pred1))

Модель 2: Случайный лес

Случайные леса — это метод ансамблевого обучения, основанный на деревьях решений. Случайные леса включают создание нескольких деревьев решений с использованием самонастраиваемых наборов исходных данных и случайный выбор подмножества переменных на каждом шаге дерева решений. Затем модель выбирает режим всех прогнозов каждого дерева решений. Какой в ​​этом смысл? Опираясь на модель «побеждает большинство», он снижает риск ошибки в отдельном дереве.

Изображение создано автором

Например, если мы создали одно дерево решений, третье, оно будет предсказывать 0. Но если бы мы полагались на режим всех 4 деревьев решений, предсказанное значение было бы 1. Это мощность случайные леса.

 из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
 model2 = RandomForestClassifier (random_state = 1) 
 model2. fit (X_train, y_train) 
 y_pred2 = model2.predict (X_ Modeltest) print (classification_report (y_test, y_11a000B)  
 Следующие три модели представляют собой алгоритмы повышения квалификации, которые превращают слабых учеников в сильных.Я не хочу отвлекаться и объяснять различия между этими тремя, потому что это довольно сложно и запутанно. При этом я оставлю несколько ресурсов, где вы можете узнать об AdaBoost, Gradient Boosting и XGBoosting. 
 
 из sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier 
 model3 = AdaBoostClassifier (random_state = 1) 
 model3.fit (X_train, y_train) 
 y_pred3 = model3.predict (X_test) print (classification_report (y_3000), y_pred Повышение  
 из sklearn.Импорт ансамбля GradientBoostingClassifier 
 model4 = GradientBoostingClassifier (random_state = 1) 
 model4.fit (X_train, y_train) 
 y_pred4 = model4.predict (X_test) print (классификационный_отчет (y_test, y_ 
) как импорт модели 9000boost, 9000boost 
)) xgb 
 model5 = xgb. XGBClassifier (random_state = 1) 
 model5.fit (X_train, y_train) 
 y_pred5 = model5.predict (X_test) print (classification_report (y_test, y_pred5)) 
 Путем сравнения пяти моделей случайного леса и XGBoost, кажется, обеспечивает высочайший уровень точности.Однако, поскольку XGBoost имеет лучший показатель f1 для предсказания вин хорошего качества (1), я делаю вывод, что XGBoost является победителем из пяти моделей.
 Ниже я изобразил важность функции на основе модели случайного леса и модели XGBoost. Хотя они немного различаются, три основных характеристики одинаковы: алкоголь, летучая кислотность и сульфаты. Если вы посмотрите ниже графиков, я разделил набор данных на хорошее и плохое, чтобы сравнить эти переменные более подробно.
 через случайный лес 
 feat_importances = pd.Series (model2.feature_importances_, index = X_features.columns) 
 feat_importances.nlargest (25) .plot (kind = 'barh', figsize = (10,10)) 
 через XGBoost 
 feat_importances = pd. Series (model5. feature_importances_, index = X_features.columns) 
 feat_importances.nlargest (25) .plot (kind = 'barh', figsize = (10,10)) 
 Сравнение четырех основных функций 
 # Фильтрация df только для хорошего качества 
 df_temp = df [df ['goodquality'] == 1] 
 df_temp.describe () # Фильтрация df только для плохого качества 
 df_temp2 = df [df ['goodquality'] == 0] 
 df_temp2.description () 
Хорошее качество Плохое качество
  Изучив детали, мы можем увидеть, что вина хорошего качества имеют в среднем более высокий уровень алкоголя, в среднем более низкую летучую кислотность, в среднем более высокие уровни сульфатов и более высокие уровни остаточных количеств. сахар в среднем. 
 Прогноз качества вина - Машинное обучение 
 Здесь мы будем прогнозировать качество вина на основе заданных характеристик. Мы используем набор данных о качестве вина от Kaggle. Этот набор данных имеет фундаментальные особенности, которые влияют на качество вина. Используя несколько моделей машинного обучения, мы прогнозируем качество вина. Здесь мы будем иметь дело только с качеством белого вина, мы используем методы классификации, чтобы дополнительно проверить качество вина, то есть хорошее оно или плохое.
  Описание набора данных: 
 В этом наборе данных классы упорядочены, но не сбалансированы. Здесь экземпляры красного вина присутствуют в большом количестве, а экземпляры белого вина - меньше, чем экземпляры красного.
 Это названия функций из набора данных -:
 
 
  1.  тип
  2.  фиксированная кислотность
  3.  летучая кислотность
  4.  лимонная кислота
  5.  остаточный сахар
  6.  хлориды
  7.  диоксид серы общий
  9.  свободный диоксид серы
  10.  диоксид серы общий
  11.  плотность
  12.  pH
  13.  сульфаты
  14.  спирт
  15.  качество
 Импорт важных библиотек: 
 Python3 
  
  import as  import as 902as as np 
  import   matplotlib. pyplot as plt 
  import   seaborn as sb 
  Pandas  - полезная библиотека для анализа данных, библиотека  Numpy , используемая для работы с массивами,  Seaborn  и  Matplotl в визуализации данных.
 Чтение данных: 
 Python3 
  Dataframe   =   pd.read_csv (R   'D: \\ xdatasets \ winequalityN.csv ' ) 
 Pandas  read_csv  функция, используемая для чтения файла csv.
 Проверка данных: 
  Выход: 
 
  Выход: 
 
  Выход: 
 
 
 
 Проверка нулевых значений: 
  9209
  Выходные данные:  визуализация:
 Python 
  сб. Pairplot (Dataframe) 
  plt.show () 
  Выход: 
 
 
 Python3 
  Dataframe202 figsize   =   (  10  ,   10  )) 
  plt.show () 
02 
  •   плат.рисунок (figsize   =   [  15  ,   6  ]) 
      plt.bar (df [  'качество'  ], df [ 19 ' ' алкоголь ]) 
      plt.xlabel (  «качество»  ) 
      plt.ylabel (  «спирт»  ) 
      plt.show ()20
      Вывод: 
     
     s
     Проверяем, как повышается качество вина с увеличением процента алкоголя в вине.
     Проверка корреляции: 
     Здесь мы используем статистический метод, который используется для оценки силы связи между двумя количественными переменными.
     
     
     Python3 
      plt.figure (figsize   =   [  18  ,   7  ]) 
     sbrame (DataFrame) annot   =   True  ) 
      plt.show () 
      Вывод: 
     
     Из этой визуализации корреляции мы найдем, какие функции коррелируют с другими функциями. поэтому мы будем использовать программу Python, чтобы найти эти функции.
     Python3 
      colm   =   [] 
      для   i   в диапазоне     (  len Data (  len Data (  len Data)corr (). keys ())): 
        для   j   в диапазоне     (j): 
        if   abs  902corr (Data) .iloc [i, j])>   0,7  : 
        colm   =   Dataframe.corr (). columns [i] 
     По этому коду мы найдем что  «общий диоксид серы»  имеет корреляцию больше 0.7 значений, поэтому мы опускаем этот столбец.
     Python3 
    20  9 :
     Мы заполняем все нулевые значения средними значениями конкретных функций и напрямую обновляем набор данных с помощью метода  update () .
     Python 
      new_df   =   Dataframe.drop (  'общий диоксид серы'  , ось   =   1   значение
      new_df.update (new_df.fillna (new_df.mean ())) 
     Обработка категориальных столбцов: 
     Python3 
      cat   =     new_df.select 'O'  ) 
      df_dummies   =   pd.get_dummies (new_df, drop_first   =   True  ) 
     249
     249
     9
     Мы используем pandas   get_dummies ()     функция, которая используется для обработки категориальных столбцов, в этом наборе данных  'Тип' функция  содержит два типа:  Красный,  и  белый, , поэтому  get_dummies ()  функция преобразует это в двоичный формат, потому что компьютер не понимал типы объектов. Поскольку красное вино - 1, а белое вино - 0.  
     Зависимые и независимые характеристики: 
     В основном, мы будем использовать методы классификации, чтобы подогнать нашу модель к набору данных для большей точности, поэтому мы внесем некоторые фундаментальные изменения в зависимая функция.
     Python3 
      df_dummies [  'лучшее качество'  ]   =   [  1   if   x>   902 902  для   x   в   Dataframe.качество] 
      print   (df_dummies) 
     
     
     Мы создаем программу, в которой, если значение  зависимого признака «качество » больше 7, то оно будет считаться  1  а если их меньше 7, то мы считали это  0 , и это будет сохранено в новом созданном столбце  «лучшее качество» .
     
     
     Разделение наборов данных на обучение и тестирование: 
     Python3 
      из   sklearn.предварительная обработка   импорт   train_test_split 
      
      x   =   df_dummies.drop ([  'качество'  ,   'качество  ,  ' наилучшее качество  1  ) 
      y   =   df_dummies [  'лучшее качество'  ] 
      
      xtrain, xtest, train_train s, ypltest 2 , test_size   =   0.2  , random_state   =   40  ) 
     Нормализация числовых характеристик: 
     Мы будем использовать метод нормализации для масштабирования наших данных, потому что в наших функциях диапазон данных высокий, поэтому этот метод уравновешивает диапазоны от 0 до 1.
     Python3 
      
      из   sklearn.preprocessing   import   MinMaxScaler 
      norm 9 norm_fit   =   норм.fit (xtrain) 
      scal_xtrain   =   norm_fit.transform (xtrain) 
      scal_xtest   =   norm_fit.transform (xtest) 93
     
     
     После преобразования данные обучения и тестирования автоматически преобразуются в форму n-мерного массива.
     Применение моделей: 
     Мы применим несколько моделей  Regression  и  Classification  для проверки оценки точности, но  RandomForestClassifier  дает нам лучшую точность по сравнению с другой моделью, поэтому мы используем RandomForestClassifier.
     RandomForestClassifier: 
     Python3 
      из   sklearn. ensemble   import   RandomForestClassifier 
      09 
      из   sklearn.metrics   import   classification_report 
      
      rnd   =   RandomForestClassifier 
    902fit (new_xtrain, ytrain) 
      
      rnd_score   =   rnd.score (new_xtest, ytest) 
      
      
      print   , rnd_score) 
      
      печать   (  '............................... .. ' ) 
      
      print   ( ' вычисление ошибки ' ) 
      
      MSE 3_Rror  = sred
      
      RMSE   =   np.sqrt (MSE) 
      
      print   (  'среднеквадратичная ошибка:'  , MSE) 
      
      печать   ошибка  ( корень  ) : ' , RMSE) 
      
      print   (classification_report (ytest, x_predict)) 
      Вывод: 
     
    5 score7% и частота ошибок также низкая по сравнению с другими моделями.Эта модель предсказывает качество белого вина с точностью до 88%.
     Предсказание значений: 
     Сравните предсказанные значения и наши исходные значения, чтобы проверить, предсказала ли наша модель истинные значения или нет:
     Python3 
      x_predict   =   list   (rnd. прогноз (xtest)) 
      df   =   {  'предсказанный'  : x_predict,   'оригинальный'  : ytest} 
      pd.DataFrame (df) .head (  10  ) 
      Вывод: 
     
     Согласно нашим выводам, мы увидели, что исходные значения тестирования во многом схожи с предсказанными значениями нашей модели RandomForestClassifier. Здесь  1  представляет качество выше 0,7, которое считается вином хорошего качества, а 0 представляет качество ниже 0,7, которое не считается вином хорошего качества.
     Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас.Изучите все важные концепции машинного обучения с помощью базового курса  по машинному обучению  по приемлемой для студентов цене и станьте готовым к работе в отрасли.
     
     Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных Wine 
      Характеристики набора данных: 
     Многомерный
      Количество экземпляров: 
     178
      Площадь: 
     Физический
      Характеристики атрибутов: 
     Целое, вещественное
      Количество атрибутов: 
     13
      Дата дарения 
     1991-07-01
      Сопутствующие задачи: 
     Классификация
      Отсутствуют значения? 
     №
      Количество посещений в Интернете: 
     1711291
      Источник: 
     Первоначальные владельцы:
     Форина, М.и др., ПАРВУС - 
     Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных. 
     Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Via Brigata Salerno, 
     16147 Генуя, Италия.
     Донор:
     Стефан Эберхард, электронная почта:  stefan  '@'  coral.cs.jcu.edu.au 
      Информация о наборе данных: 
     Эти данные являются результатом химического анализа вин, выращенных в одном и том же регионе Италии, но полученных из трех разных сортов.Анализ определил количество 13 компонентов, содержащихся в каждом из трех типов вин.
     Я думаю, что в исходном наборе данных было около 30 переменных, но по какой-то причине у меня есть только 13-мерная версия. У меня был список из 30 или около того переменных, но а) я его потерял и б) я не знал, какие 13 переменных включены в набор.
     Атрибуты (авторство Riccardo Leardi,  riclea  '@'  anchem.unige.it ) 
     1) Алкоголь 
     2) Яблочная кислота 
     3) Ясень 
     4) Щелочность золы 
     5) Магний 
     6) Всего фенолов 
     7) Флаваноиды 
     8) нефлаваноидные фенолы 
     9) проантоцианы 
     10) Интенсивность цвета 
     11) Оттенок 
     12) OD280 / OD315 разбавленных вин 
     13) Пролин
     В контексте классификации это хорошо поставленная проблема с «хорошо управляемыми» структурами классов.Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.
      Информация об атрибуте: 
     Все атрибуты непрерывны
     Статистика недоступна, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ масштабно инвариантны)
     ПРИМЕЧАНИЕ: 1-й атрибут - это идентификатор класса (1-3)
      Соответствующие документы: 
     (1) 
     С. Эберхард, Д.Куманс и О. де Вель, 
     Сравнение классификаторов в параметрах большой размерности, 
     Тех. Номер представителя 92-02, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент 
     Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде. 
     (также представлен в Technometrics).
     Эти данные использовались со многими другими для сравнения различных 
     классификаторов. Классы разделимы, правда только RDA 
     получил 100% правильную классификацию. 
     (RDA: 100%, QDA 99.4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (z-преобразованные данные)) 
     (Все результаты с использованием метода исключения одного исключения)
     (2) 
     С. Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель, 
     «КЛАССИФИКАЦИОННОЕ ИСПОЛНЕНИЕ RDA» 
     Тех. Номер представителя 92-01, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент 
     Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде. 
     (также отправлено в Journal of Chemometrics).
     Здесь данные использовались, чтобы проиллюстрировать превосходную производительность 
     использование новой функции оценки с RDA.
     
      статей, цитирующих этот набор данных  1 : 
     Пинг Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для мультиклассовых машин опорных векторов. 2005. [Контекст просмотра].
     Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление блочно-матричной структуры для спектральной кластеризации. Телекоммуникационная лаборатория. 2005. [Контекст просмотра].
     Цзянбинь Тан и Дэвид Л. Доу. MML-вывод наклонных деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту.2004. [Контекст просмотра].
     Сугато Басу. Полу-контролируемая кластеризация с ограниченными базовыми знаниями. AAAI. 2004. [Контекст просмотра].
     Стефан Муттер, Марк Холл и Эйбе Франк. Использование классификации для оценки результатов интеллектуального анализа правил доверительной ассоциации. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Контекст просмотра].
     Дженнифер Г. Дай и Карла Бродли. Выбор функций для обучения без учителя. Журнал исследований в области машинного обучения, 5. 2004 г. [Контекст представления].
     Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с помощью нейросетевого ансамбля. ISNN (1). 2004. [Контекст просмотра].
     Михаил Биленко и Сугато Басу и Раймонд Дж. Муни. Интеграция ограничений и метрического обучения в полууправляемую кластеризацию. ICML. 2004. [Контекст просмотра].
     Агапито Ледежма и Рикардо Алер, Арасели Санчис и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования. ICTAI. 2004. [Контекст просмотра].
     Джереми Кубица и Эндрю Мур.Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Контекст просмотра].
     Сугато Басу. Также отображается как технический отчет, UT-AI. Кандидатская диссертация. 2003. [Контекст просмотра].
     Майкл Л. Реймер и Трэвис Э. Дум, Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Обнаружение знаний в медицинских и биологических наборах данных с использованием гибридного байесовского классификатора / эволюционного алгоритма. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, 33. 2003. [View Context].
     Мукунд Дешпанде и Джордж Карипис.Использование комбинации значений атрибутов для классификации. CIKM. 2002. [Контекст просмотра].
     Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри. Труды предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар по машинному обучению и приложениям. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). 1999. [Контекст просмотра].
     Этхем Алпайдин. Голосование по множеству кратких ближайших соседей.Артиф. Intell. Rev, 11. 1997. [Контекст просмотра].
     Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная установка весов, скорости обучения и прироста. Е С Е А Р Ч Р Е П Р О Р Т И Д И А П. 1997. [Контекст просмотра].
     Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Снижение количества ошибок за счет изучения множественных описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].
     Педро Домингос. Унификация индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].
     Георг Тимм и Эмиль Фислер.Технический отчет IDIAP High Order and Multilayer Perceptron Initialization. IEEE Transactions. 1994. [Контекст просмотра].
     Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов на основе разделов с эффективными алгоритмами классификации ближайшего соседа. Департамент компьютерных наук и автоматизации Индийского института науки. [Просмотр контекста].
     Инь Чжан и В. Ник Стрит. Упаковка с адаптивными затратами. Департамент управленческих наук Университета Айовы Айова-Сити.[Просмотр контекста].
     Даичи Мотихаси, Гэн-итиро Кикуи и Кендзи Кита. Изучение неструктурной метрики расстояния с помощью минимальных кластерных искажений. Научно-исследовательские лаборатории устного перевода ATR. [Просмотр контекста].
     Абдельхамид Бучачиа. Сети RBF для изучения частично размеченных данных. Кафедра информатики Клагенфуртского университета. [Просмотр контекста].
     К. А. Дж. Доэрти, Рольф Адамс и Нил Дэйви. Неконтролируемое обучение с нормализованными данными и неевклидовыми нормами.Университет Хартфордшира. [Просмотр контекста].
     Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Мультикатегориальная классификация с помощью машин опорных векторов. Отделение математики Университета Эвансвилля. [Просмотр контекста].
     Стефан Эберхард, О. де Вел и Дэнни Куманс. Новые быстрые алгоритмы выбора переменных на основе производительности классификатора. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].
     Георг Тимм и Эмиль Фислер. Инициализация многослойного персептрона высокого порядка.[Просмотр контекста].
     Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов для уменьшения проклятия эффекта размерности. Электронное письмо. [Просмотр контекста].
     Чжи-Вэй Сюй и Ченг-Ру Линь. Сравнение методов для мультиклассовых машин опорных векторов. Департамент компьютерных наук и информационной инженерии Национального университета Тайваня. [Просмотр контекста].
     Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри.ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕССКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОМЕРНЫХ ДАННЫХ. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). [Просмотр контекста].
     Перри Мёрланд, Э. Фислер и И. Убарретксена-Беландия. Включение нелинейностей LCLV в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в журнале «Прикладная оптика». [Просмотр контекста].
     Маттиас Шерф и В. Брауэр. Отбор признаков с помощью метода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр окружающей среды и здоровья.[Просмотр контекста].
     Wl / odzisl / aw Duch. Раскрашивание черных ящиков: визуализация решений нейронной сети. Школа компьютерной инженерии Наньянского технологического университета. [Просмотр контекста].
     Х. Алтай Гувенир. Алгоритм обучения классификации, устойчивый к несущественным характеристикам. Билькентский университет, факультет компьютерной инженерии и информатики. [Просмотр контекста].
     Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронных сетей.Исследовательская группа Нейронные сети и нечеткие системы, Отдел обработки знаний и языковой инженерии, Школа компьютерных наук Магдебургского университета им. Отто фон Герике. [Просмотр контекста].
     Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение модели с использованием классификаторов дискретных байесовских сетей. Лаборатория систем принятия решений Программа интеллектуальных систем Питтсбургского университета. [Просмотр контекста].
     Пинг Чжун и Масао Фукусима. Формулировки программирования конуса второго порядка для надежной многоклассовой классификации.[Просмотр контекста].
     Айнур Акку и Х. Алтай Гувенир. Взвешивание признаков в классификации k ближайших соседей в проекциях признаков. Департамент компьютерной инженерии и информатики Билькентского университета. [Просмотр контекста].
     К. Титус Браун и Гарри В. Буллен, Шон П. Келли и Роберт К. Сяо, Стивен Г. Саттерфилд и Джон Г. Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: летний проект 2003. [контекст просмотра].
     Стефан Эберхард, Дэнни Куманс и Де Вел.ВЫПОЛНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ОБРАЗЦОВ В ВЫСОКОМЕРНЫХ УСТАНОВКАХ. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].
      Запрос цитаты: 
     См. Машинное обучение
Политика цитирования репозитория
     Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных о качестве вина 
      Набор данных о качестве вина  
      Загрузить : Папка данных, описание набора данных
      Реферат : Включены два набора данных, относящиеся к образцам красного и белого вин виньё верде с севера Португалии.Цель состоит в том, чтобы смоделировать качество вина на основе физико-химических тестов (см. [Cortez et al., 2009], [Web Link]).
      Характеристики набора данных: 
     Многомерный
      Количество экземпляров: 
     4898
      Площадь: 
     Бизнес
      Характеристики атрибутов: 
     Реальный
      Количество атрибутов: 
     12
      Дата дарения 
     2009-10-07
      Сопутствующие задачи: 
     Классификация, регрессия
      Отсутствуют значения? 
     НЕТ
      Количество посещений в Интернете: 
     1605263
      Источник: 
     Пауло Кортез, Университет Минью, Гимарайнш, Португалия, http: // www3.dsi.uminho.pt/pcortez 
     A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos и J. Reis, Комиссия по виноградарству региона Винью-Верде (CVRVV), Порту, Португалия 
     @ 2009
      Информация о наборе данных: 
     Эти два набора данных относятся к красному и белому вариантам португальского вина "Винью Верде". Для получения более подробной информации обратитесь: [Веб-ссылка] или ссылку [Cortez et al., 2009]. Из-за проблем с конфиденциальностью и логистики доступны только физико-химические (входные) и сенсорные (выходные) переменные (например,грамм. нет данных о сортах винограда, марке вина, отпускной цене вина и т. д.).
     Эти наборы данных можно рассматривать как задачи классификации или регрессии. Классы упорядочены и не сбалансированы (например, нормальных вин намного больше, чем отличных или плохих). Алгоритмы обнаружения выбросов могут использоваться для обнаружения нескольких отличных или плохих вин. Кроме того, мы не уверены, все ли входные переменные актуальны. Так что было бы интересно протестировать методы выбора функций. 
      Информация об атрибуте: 
     Для получения дополнительной информации прочтите [Cortez et al., 2009]. 
     Входные переменные (на основе физико-химических тестов): 
     1 - фиксированная кислотность 
     2 - летучая кислотность 
     3 - лимонная кислота 
     4 - сахар остаточный 
     5 - хлориды 
     6 - диоксид серы свободный 
     7 - диоксид серы общий 
     8 - плотность 
     9 - pH 
     10 - сульфаты 
     11 - алкоголь 
     Выходная переменная (на основе сенсорных данных): 
     12 - качество (от 0 до 10)
      Соответствующие документы: 
     стр.Кортез, А. Кердейра, Ф. Алмейда, Т. Матос и Дж. Рейс. Моделирование предпочтений вин путем извлечения данных из физико-химических свойств. 
     In Decision Support Systems, Elsevier, 47 (4): 547-553, 2009.
     Доступно на: [Веб-ссылка] 
     
      Запрос цитаты: 
     Пожалуйста, включите эту цитату, если вы планируете использовать эту базу данных:
     П. Кортез, А. Кердейра, Ф. Алмейда, Т. Матос и Дж. Рейс. 
     Моделирование предпочтений вин путем интеллектуального анализа данных по физико-химическим свойствам.In Decision Support Systems, Elsevier, 47 (4): 547-553, 2009.
    .
     § 4.1-100. (Действует с 1 января 2022 г.) Определения 
     В этом разделе имеется несколько версий с разными датами вступления в силу. Прокрутите вниз, чтобы увидеть все версии.
     Используется в этом заголовке, если контекст не требует иного значения:
     «Спирт» означает продукт, известный как этиловый или зерновой спирт, полученный путем дистилляции любого сброженного щелока, ректифицированный один или несколько раз, независимо от происхождения, и должен включают синтетический этиловый спирт, но не должны включать метиловый спирт и спирт, полностью денатурированный в соответствии с формулами, утвержденными правительством США.
     «Устройство для испарения спирта» означает любое устройство, машину или процесс, в котором алкогольные напитки смешиваются с чистым кислородом или другим газом с целью получения испарившегося продукта с целью потребления путем ингаляции.
     «Алкогольные напитки» включают алкоголь, крепкие спиртные напитки, вино и пиво, а также любой один или несколько таких сортов, содержащих половину одного процента или более по объему, включая смешанные алкогольные напитки, и все жидкие или твердые, порошковые или кристалл, запатентованный или нет, содержащий алкоголь, спиртные напитки, вино или пиво и пригодный для употребления человеком.Любая жидкость или твердое вещество, содержащее более одной из четырех разновидностей, должна рассматриваться как принадлежащая к той разновидности, которая имеет более высокое процентное содержание алкоголя, независимо от того, как она получена, в соответствии с порядком, в котором они указаны в этом определении; за исключением того, что пиво может производиться с добавлением ароматизаторов и других ингредиентов, не содержащих алкоголь, при условии, что не более 49 процентов общего содержания алкоголя в готовом продукте получено за счет добавления ароматизаторов и других ингредиентов, не содержащих алкоголь, для продуктов с содержание алкоголя не более шести процентов по объему; или, в случае продуктов с содержанием алкоголя более шести процентов по объему, при условии, что не более полутора процентов от объема готового продукта состоит из спирта, полученного из добавленных ароматизаторов, и других ингредиентов, не относящихся к напитку, содержащих алкоголь.
     «Студия художественного обучения» означает любое коммерческое предприятие, которое предоставляет своим клиентам все необходимые материалы и пошаговые инструкции по созданию картины или другого произведения искусства во время обучения в студии.
     «Место проведения искусств» означает коммерческое или некоммерческое учреждение, открытое для публики и в котором произведения искусства продаются или выставляются на обозрение.
     «Управление» означает Управление по контролю за алкогольными напитками штата Вирджиния, созданное в соответствии с этим названием.
     «Бочка» означает любой контейнер или судно вместимостью более 43 унций.
     "Заведение типа" постель и завтрак "означает любое заведение (i) имеющее не более 15 спален; (ii) предложение населению за компенсацию временного жилья или спальных мест; и (iii) предлагать по крайней мере один прием пищи в день, который может, но не обязательно быть завтраком, каждому человеку, которому предоставляется ночлег. Для целей лицензионных требований этого раздела термин «отель типа« постель и завтрак »» включает любую собственность, предлагаемую населению для краткосрочной аренды, как этот термин определен в § 15.2-983, кроме гостиницы, как определено в этом разделе, независимо от того, предлагается ли питание каждому человеку, которому предоставляется ночлег.
     «Пиво» означает любой алкогольный напиток, полученный ферментацией настоя или отвара ячменя, солода и хмеля или любых подобных продуктов в питьевой воде и содержащий половину одного процента или более алкоголя по объему.
     «Изготовление одежды на заказ» означает постоянное предприятие розничной торговли, которое предлагает только по предварительной записи одежду на заказ и предлагает клиентам программу членства.Такое предприятие должно быть постоянным сооружением, в котором измерения и подгонка выполняются на месте, а одежда производится за пределами предприятия и доставляется непосредственно покупателю. Такое заведение должно иметь помещения для надлежащего хранения любых запасов алкогольных напитков.
     «Совет» означает Совет директоров Управления по контролю за алкогольными напитками штата Вирджиния.
     «Бутылка» означает любую емкость, предназначенную для жидкостей и имеющую вместимость не более 43 унций.
     «Оператор лодок по каналу» означает любую некоммерческую организацию, которая управляет туристическими судами по каналам в рекреационных целях на водных путях, объявленных Конгрессом США несудоходными в соответствии с 33 U.S.C. § 59ii.
     «Клуб» означает любую частную некоммерческую корпорацию или ассоциацию, которая является владельцем, арендатором или арендатором заведения, эксплуатируемого исключительно в национальных, социальных, патриотических, политических, спортивных или других подобных целях, но не для получения материальной выгоды. преимущества которой принадлежат всем участникам. Это также означает, что учреждение так работало. Корпорация или ассоциация не теряют свой статус клуба из-за проведения благотворительных игр в соответствии со Статьей 1.1: 1 (§ 18.2-340.15 и последующие) главы 8 раздела 18.2, в котором нечлены участвуют часто или в большом количестве, при условии, что алкогольные напитки не подаются и не употребляются в комнате, где проводятся такие благотворительные игры во время таких игр. проводится, и что алкогольные напитки не предоставляются на территории любому лицу, которое не является ни членом, ни добросовестным гостем члена.
     Любая такая корпорация или ассоциация, которая была объявлена ​​освобожденной от федерального подоходного налога или налога штата как таковая, которая не организована и не действует для получения материальной выгоды или прибыли, должна считаться некоммерческой корпорацией или ассоциацией.
     «Коммерческий центр образа жизни» означает многофункциональную коммерческую застройку, занимающую не менее 10 акров земли и имеющую не менее 100 000 квадратных футов торговых площадей с национальными специализированными сетевыми магазинами и сочетанием ресторанов, развлекательных, офисных, жилых или гостиничные заведения, расположенные в физически интегрированной открытой местности, удобной для пешеходов и управляемой ассоциацией коммерческих владельцев, которая отвечает за управление, техническое обслуживание и эксплуатацию их общих частей.
     «Емкость» означает любую бочку, бутылку, картонную коробку, бочонок, сосуд или другую емкость, используемую для хранения алкогольных напитков.
     «Контрактный винодельческий завод» означает помещение лицензированного винодельни или фермерского винодельни, которое получает виноград, фрукты и другие сельскохозяйственные продукты от лица, имеющего лицензию на фермерское виноделие, и измельчает, обрабатывает, ферментирует, разливает в бутылки или предоставляет любую их комбинацию. услуги по соглашению с лицензиатом винодельни фермы. Для всех целей этого названия вино, произведенное на винодельческом предприятии по контракту для винодельни фермы, должно считаться вином, принадлежащим и произведенным винным заводом фермы, который поставлял виноград, фрукты или другие сельскохозяйственные продукты, используемые при производстве вина.Винодельческое предприятие по контракту не имеет права продавать вино, произведенное таким образом, если условия оплаты не были выполнены в соответствии с контрактом. Винодельческое предприятие по контракту может взимать плату с винодельни за свои услуги.
     «Продуктовый магазин повседневного спроса» означает заведение, которое (i) имеет закрытое помещение в постоянной конструкции, где выставлены и предлагаются для продажи товарные запасы, и (ii) ведет инвентарный перечень пищевых продуктов, предназначенных для потребления человеком, состоящий из множества таких предметы тех типов, которые обычно продаются в продуктовых магазинах.
     «Коворкинг» означает учреждение, насчитывающее не менее 100 членов, большинству из которых 21 год и старше, которым оно предлагает общие офисные помещения и сопутствующие удобства, включая столы, конференц-залы, доступ в Интернет, принтеры, копировальные аппараты, телефоны и факсы.
     «Кулинарный пансионат» означает объект (i) имеющий не менее 13 номеров для ночлега в здании с внутренней площадью не менее 20 000 квадратных футов; (ii) расположен на ферме в Содружестве с не менее 1000 акров земли, зонированной для сельскохозяйственных нужд; (iii) оборудованы кухней с полным спектром услуг; и (iv) предложение населению за компенсацию, по крайней мере, одного приема пищи в день, проживания, а также развлекательных и образовательных мероприятий, связанных с сельским хозяйством, животноводством и другими видами деятельности в сельской местности.
     «Дневной спа» означает любое коммерческое предприятие, которое предлагает общественности как массажную терапию, выполняемую лицами, имеющими лицензию в соответствии с § 54.1-3029, так и парикмахерские или косметологические услуги, выполняемые лицами, имеющими лицензию в соответствии с главой 7 (§ 54.1-700 et seq.) раздела 54.1.
     «Обозначенная зона» означает комнату или зону, утвержденную Советом для локальных лицензиатов.
     «Обеденная зона» означает общественную комнату или зону, в которой регулярно подают блюда.
     «Предприятие» означает любое место, где на законных основаниях производятся, продаются или используются алкогольные напитки одного или нескольких видов.
     «Фермерский винный завод» означает (i) заведение (а), расположенное на ферме в Содружестве на земле, зонированной сельскохозяйственной, с производящим виноградником, фруктовым садом или аналогичной зоной выращивания и с оборудованием для ферментации и розлива вина в помещениях, где владелец или арендатор производит вино, содержащее не более 21 процента алкоголя по объему, или (b) расположено в Содружестве на землях, находящихся в сельскохозяйственной зоне с производящим виноградником, фруктовым садом или аналогичной зоной выращивания, или соглашениями о покупке винограда или других фруктов у сельскохозяйственных производителей в пределах Содружества, и с оборудованием для ферментации и розлива вина в помещениях, где владелец или арендатор производит вино, содержащее не более 21 процента алкоголя по объему, или (ii) аккредитованное государственное или частное высшее учебное заведение при условии, что (a) никакое вино, произведенное учреждением, не должно продаваться, (b) вино, произведенное учреждением, должно использоваться исключительно в исследовательских и образовательных целях, ( c) вино, произведенное этим учреждением, должно храниться в помещениях такой фермерской винодельни, которая должна быть отдельной и отдельно от всех других объектов заведения, и (d) такая фермерская винодельня эксплуатируется в строгом соответствии с требованиями настоящего пункта. (ii) и постановлениями Совета.В данном определении термины «владелец» и «арендатор» включают кооператив, образованный ассоциацией лиц с целью производства вина. В случае, если такой кооператив лицензирован как фермерский винный завод, термин «ферма», используемый в этом определении, включает всю землю, принадлежащую или арендованную отдельными членами кооператива, при условии, что такая земля находится на территории Содружества. Для целей этого определения «земли, зонированные сельскохозяйственными угодьями» означают (1) землю, зонированную как сельскохозяйственный район или классификацию, или (2) землю, иным образом разрешенную местностью для использования в хозяйстве винодельни.Для целей этого определения термин «земли сельскохозяйственного назначения» не включает земли, зонированные как «охраняемые территории». За исключением ограничения на землю, зонированную как «охраняемая территория», ничто в определении «земли, зонированной с / х» не должно каким-либо иным образом ограничивать или влиять на местные полномочия по зонированию.
     «Сувенирный магазин» означает любой добросовестный розничный магазин, продающий, преимущественно, подарки, книги, сувениры, специальные предметы, относящиеся к истории, оригинальные предметы искусства и изделия ручной работы, предметы коллекционирования, поделки и цветочные композиции, открытый для публики на регулярно.Такой магазин должен быть постоянной структурой, где выставлены и выставлены на продажу товарные запасы, и в котором есть средства для надлежащего хранения любых запасов вина или пива. Такой магазин может располагаться (i) на территории или на территории зарегистрированного правительством национального, государственного или местного исторического здания или участка или (ii) на территории музея. Совет должен учитывать цель, характеристики, характер и работу магазина, чтобы определить, считается ли он магазином подарков.
     «Пивоваренный цех для гурманов» означает предприятие, которое продает лицам, которым вино или пиво могут быть проданы на законных основаниях, ингредиенты для изготовления вина или пивоварения, включая упаковку, и сдает в аренду таким лицам помещения для производства, ферментации и розлива такого вина или пиво.
     «Магазин для гурманов» означает заведение, оснащенное соответствующими инвентарными запасами, стеллажами и складскими помещениями, где, за плату, в значительном количестве отечественные и импортные вина и пиво различных типов и размеров, а также сопутствующие товары, такие как сыры и деликатесы. привычно обставлены для людей.
     «Государственный магазин» означает магазин, учрежденный Управлением для продажи алкогольных напитков.
     «Исторический кинотеатр» означает некоммерческое учреждение, освобожденное от налогообложения в соответствии с § 501 (c) (3) Налогового кодекса, которое было построено до 1970 года и существует с основной целью демонстрации кинофильмов публике.
     «Отель» означает любое должным образом лицензированное учреждение, снабженное особыми помещениями и помещениями, где, за оплату, еду и жилье обычно предоставляются людям, и которое имеет четыре или более спальни. Это также означает лицо, которое управляет такой гостиницей.
     «Запрещенное лицо» означает лицо, которому продажа алкогольных напитков запрещена приказом в соответствии с этим заголовком.
     «Интернет-магазин пива» означает лицо, которое владеет или управляет заведением с надлежащими инвентарными запасами, стеллажами и складскими помещениями, где за счет оплаты заказы через Интернет или телефон принимаются и отправляются непосредственно потребителям и которое не является розничный магазин, открытый для публики.
     «Интернет-магазин винных магазинов» означает лицо, которое владеет или управляет заведением с надлежащими инвентарными запасами, стеллажами и складскими помещениями, где за счет оплаты заказы через Интернет или телефон принимаются и отправляются непосредственно потребителям и которое не является розничный магазин, открытый для публики.
     «Опьянение» означает состояние, при котором человек выпил достаточно алкогольных напитков, чтобы заметно повлиять на его манеру поведения, характер, речь, мускульные движения, общий вид или поведение.
     «Лицензированный» означает наличие действующей лицензии, выданной Управлением.
     «Лицензиат» означает любое лицо, которому Управление выдало лицензию.
     «Ликер» означает любой из класса алкогольных напитков с сильным вкусом, содержание алкоголя в которых не превышает 25 процентов по объему.
     «Охладитель слабоалкогольных напитков» означает напиток, содержащий половину одного процента или более алкоголя по объему, но не более семи с половиной процентов алкоголя по объему, и состоящий из спирта, смешанного с безалкогольными напитками или ароматизатором или красящие материалы; он также может содержать воду, фруктовые соки, фруктовые добавки, сахар, двуокись углерода, консерванты или другие аналогичные продукты, произведенные путем ферментации фруктов или фруктовых соков.Охладители для слабоалкогольных напитков должны рассматриваться как вино для всех целей этого названия, за исключением того, что охладители для слабоалкогольных напитков могут быть произведены лицензированным производителем спиртных напитков или производителем спиртных напитков, расположенным за пределами Содружества.
     «Кухня для сборки еды» означает любое торговое учреждение, которое предлагает своим клиентам для потребления вне помещения ингредиенты для приготовления блюд и закуски на профессиональной кухне, расположенной в этом заведении.
     «Питание» для лицензии на смешанные напитки означает ассортимент продуктов, обычно заказываемых в добросовестных ресторанах с полным спектром услуг в качестве основных блюд дня.В такие рестораны должны входить заведения, специализирующиеся на полноценном обеде с одним основным блюдом.
     «Член специализированного суконного предприятия» означает лицо, которое поддерживает членство в индивидуальном суконном предприятии в течение не менее одного месяца путем уплаты ежемесячных, ежеквартальных или годовых взносов в порядке, установленном правилами заведение по пошиву одежды. Минимальный членский взнос должен составлять не менее 25 долларов на любой срок членства.
     «Член клуба» означает (i) лицо, которое сохраняет свое членство в клубе путем уплаты ежемесячных, ежеквартальных или годовых взносов в порядке, установленном его правилами и положениями, или (ii) лицо, которое член добросовестного вспомогательного, местного отделения или отряда, состоящего из прямых потомков добросовестного члена, живого или умершего, национальной или международной организации, в которой отдельная ложа, имеющая клубную лицензию, является уполномоченным членом в та же местность.Это также означает пожизненного члена, чей финансовый взнос не менее чем в 10 раз превышает годовые взносы постоянных членов клуба, при этом полная сумма такого взноса выплачивается заранее единовременно.
     «Член коворкинг-заведения» - лицо, которое поддерживает членство в коворкинге на срок не менее одного месяца путем уплаты ежемесячного, ежеквартального или годового членского взноса в порядке, установленном правилами коворкинга. учреждение.«Член коворкинг-заведения» не включает сотрудника или любое лицо, имеющее долю собственности в коворкинг-заведении.
     «Смешанный напиток» или «смешанный алкогольный напиток» означает напиток, полностью или частично состоящий из спирта.
     «Миксер» означает любые предварительно упакованные ингредиенты, содержащие напитки, ароматизаторы или красители, которые также могут содержать воду, фруктовые соки, фруктовые добавки, сахар, углекислый газ или консерванты, которые обычно не употребляются, кроме как в сочетании с алкогольными напитками, независимо от того, не такие ингредиенты содержат спирт.Такие специальные напитки производятся или распространяются корпорацией Вирджинии.
     «Муниципальное поле для гольфа» означает любое поле для гольфа, которое принадлежит любому городу, зарегистрированному в 1849 году и которое является административным центром графства Смит.
     «Место или помещения» означает недвижимое имущество вместе с любыми зданиями или другими улучшениями на нем, указанное в заявке на лицензию в качестве места, в котором будет осуществляться производство, розлив, распространение, использование или продажа алкогольных напитков, за исключением той части любого такого здания или другого улучшения, фактически и исключительно используемой в качестве частной резиденции.
     «Основной акционер» означает любое лицо, которое индивидуально или совместно со своей супругой и ближайшими членами семьи бенефициарно владеет или контролирует, прямо или косвенно, пять или более процентов долевой собственности любого лица, которое является лицензиатом Управления, или который совместно со своей супругой и ближайшими членами семьи имеет право голосовать или дает право голоса в размере пяти или более процентов любой такой долевой собственности. «Основной акционер» не включает брокера-дилера, зарегистрированного в соответствии с Законом о фондовых биржах 1934 года с внесенными в него поправками, который держит в запасах акции для продажи на финансовых рынках публично торгуемой корпорации, имеющей прямо или косвенно лицензию от Управления. .
     «Общественное место» означает любое место, здание или транспортное средство, к которым общественность имеет или может иметь доступ, включая рестораны, фонтаны с содовой, столовые в отелях, вестибюли и коридоры отелей, а также любой парк, место общественный курорт или развлечения, шоссе, улица, переулок или тротуар, примыкающий к любому шоссе, улице или переулку.
     «Общественное место» не включает (i) обеденные зоны в отелях или ресторанах или бальные залы, используемые для частных встреч или частных вечеринок, с ограниченным участием членов и гостей определенной группы, ассоциации или организации; (ii) лицензированные Управлением рестораны в офисных зданиях или на промышленных или аналогичных объектах, в то время как такой ресторан закрыт для публики и используется для частных встреч или вечеринок с ограниченным участием сотрудников и гостей, не платящих деньги, владельца или арендатора полностью или частично такого здания или сооружения; (iii) офисы, офисные здания или промышленные объекты, когда они закрыты для публики и используются для частных встреч или вечеринок с ограниченным участием сотрудников и не платящих гостей владельца или арендатора всего или части такого здания или объекта; или (iv) частные прогулочные или зафрахтованные лодки, которые не имеют лицензии Совета и на которых не продаются алкогольные напитки.
     «Резиденция» означает любое здание или часть здания или сооружения, в котором проживает человек, но не включает в себя какую-либо часть здания, которая на самом деле и не используется исключительно в качестве частной резиденции, а также какую-либо часть отеля или клуба, иного. чем его отдельная комната для гостей.
     «Курортный комплекс» означает объект (i) с гостиницей, владеющий круглогодичными спортивными и развлекательными объектами, расположенными на одной и той же территории; (ii) принадлежащей некоммерческой некоммерческой налогооблагаемой корпорации с добровольным членством, которая, в качестве своей основной функции, предоставляет доступ к гольфу, лыжам и другим местам отдыха как для своих членов, так и для широкой публики; или (iii) управляется корпорацией, которая действует как управляющая компания, которая в качестве своей основной функции предоставляет (а) помещения для отдыха, комнаты для гостей или жилые единицы и (б) объекты для игры в гольф, катание на лыжах и другие места отдыха для членов управляемые организации и широкая общественность.Отель или корпорация должны иметь или управлять как минимум 140 частными гостевыми комнатами или жилыми единицами, расположенными не менее чем на 50 акрах, независимо от того, примыкают ли они к лицензированным помещениям или нет; если гостевые комнаты или жилые единицы расположены на территории, не прилегающей к лицензированным помещениям, такие гостевые комнаты и жилые единицы должны находиться в одной местности. Власть может рассмотреть цель, характеристики и работу учреждения-заявителя при определении того, следует ли рассматривать его как курортный комплекс.Такой лицензиат должен соблюдать все другие соответствующие требования, установленные Советом для работы отеля.
     «Ресторан» означает, для лицензии на пиво, вино и пиво или ограниченную лицензию на ресторан смешанных напитков, любое заведение с особыми помещениями и помещениями, где за плату регулярно готовятся блюда или другие продукты, приготовленные на территории. продано.
     «Ресторан» означает, для лицензии на смешанные напитки, кроме ограниченной лицензии на ресторан смешанных напитков, установленное место деятельности (i), где регулярно продаются обеды с существенными блюдами, и (ii) в котором есть соответствующие помещения и достаточное количество сотрудников для приготовления пищи. , приготовление и подача таких блюд для употребления за столиками в обеденных зонах на территории, и включает заведения, специализирующиеся на полноценном обеде с одним основным блюдом.
     «Продажа» и «продажа» включают в себя запрос или получение заказа на; хранение, предложение или выставление на продажу; торговля вразнос, обмен или бартер; или доставку алкогольных напитков иным способом, чем безвозмездно.
     «Сангрия» означает напиток, состоящий из красного или белого вина, смешанного с некоторой комбинацией подсластителей, фруктов, фруктового сока, содовой или газированной воды, который также может быть смешан с бренди, трипл-сек или другими подобными спиртными напитками.
     «Специальный агент» означает сотрудника Управления по контролю за алкогольными напитками штата Вирджиния, которого Совет назначил сотрудником правоохранительных органов в соответствии с § 4.1-105.
     «Специальное мероприятие» означает мероприятие, спонсируемое должным образом организованной некоммерческой корпорацией или ассоциацией и проводимое в спортивных, благотворительных, гражданских, образовательных, политических или религиозных целях.
     «Крепкие спиртные напитки» означает любой напиток, который содержит спирт, полученный путем дистилляции, смешанный с питьевой водой и другими веществами, в растворе, и включает, среди прочего, бренди, ром, виски и джин или любой один или несколько из последних четырех названные ингредиенты, но не должны включать такие спиртные напитки, полностью денатурированные в соответствии с формулами, утвержденными правительством США.
     «Вино» означает любой алкогольный напиток, включая сидр, полученный путем ферментации фруктов с естественным содержанием сахара или других сельскохозяйственных продуктов, содержащих (i) сахар, включая мед и молоко, с добавлением сахара или без него; (ii) половину одного процента или более по объему; и (iii) отсутствие продукта перегонки. «Вино» включает любое вино, в которое были добавлены винные спирты, как это предусмотрено Налоговым кодексом США, для производства продуктов, широко известных как «крепленое вино», содержание алкоголя в которых не превышает 21 процент по объему.
     "Винный холодильник" означает напиток, содержащий половину одного процента или более алкоголя по объему и не более трех и двух десятых процента алкоголя по весу или четыре процента по объему, состоящий из вина, смешанного с безалкогольными напитками, или ароматизаторы или красители, которые также могут содержать воду, фруктовые соки, фруктовые добавки, сахар, углекислый газ или консерванты и должны включать другие аналогичные продукты, произведенные путем ферментации фруктов или фруктовых соков. Винные холодильники и аналогичные напитки из сброженного фруктового сока должны рассматриваться как вино для всех целей, за исключением налогообложения в соответствии с § 4.1-236.
     «С едой или без» означает продажу и подачу алкогольных напитков лицензиатами розничной торговли для потребления на месте, независимо от того, сопровождается ли они едой, при условии, что общее соотношение еды и напитков, требуемое § 4.1-210, или ежемесячное питание такой розничный лицензиат выполняет требование продажи, установленное постановлением Совета.
     Кодекс 1950, §§ 4-2, 4-99; 1952, г. 496; 1954, г. 682; 1962, г. 533; 1968, г. 7, § 4-98.1; 1970, см. 302, 309; 1974, см. 460, 497; 1975, г. 408; 1976, см.64, 702; 1977, г. 280; 1980, см. 324, 490; 1983, г. 340; 1984, г. 200; 1985, см. 448, 457; 1988, г. 261, § 4-127; 1990, см. 707, 932; 1991, г. 426; 1993, см. 190, 866, 910; 1995, см. 497, 518, 661; 1996, см. 558, 604; 1997, см. 124, 425; 1999, см. 93, 171, 481; 2000, куб. 786, 1037, 1052; 2005, г. 911; 2006, г. 714; 2007, см. 101, 295, 454, 558; 2008 г., см. 198, 513, 875; 2013, см. 107, 117; 2014, см. 124, 510; 2015, см. 25, 38, 54, 288, 348, 730, 735; 2016, см. 324, 710; 2017, см. 152, 157, 160, 492, 585, 741; 2018, г.337; 2019, с. 37, 178, 466, 628; 2020, см. 755, 1009, 1010, 1113, 1114.
     Используется в этом заголовке, если контекст не требует иного значения:
     «Спирт» означает продукт, известный как этиловый или зерновой спирт, полученный путем перегонки любого сброженного щелока, ректифицированного либо один раз. или чаще, независимо от происхождения, и должен включать синтетический этиловый спирт, но не должен включать метиловый спирт и спирт, полностью денатурированный в соответствии с формулами, утвержденными правительством США.
     «Устройство для испарения спирта» означает любое устройство, машину или процесс, в котором алкогольные напитки смешиваются с чистым кислородом или другим газом с целью получения испарившегося продукта с целью потребления путем ингаляции.
     «Алкогольные напитки» включают алкоголь, крепкие спиртные напитки, вино и пиво, а также любой один или несколько таких сортов, содержащих половину одного процента или более по объему, включая смешанные алкогольные напитки, и все жидкие или твердые, порошковые или кристалл, запатентованный или нет, содержащий алкоголь, спиртные напитки, вино или пиво и пригодный для употребления человеком.Любая жидкость или твердое вещество, содержащее более одной из четырех разновидностей, должна рассматриваться как принадлежащая к той разновидности, которая имеет более высокое процентное содержание алкоголя, независимо от того, как она получена, в соответствии с порядком, в котором они указаны в этом определении; за исключением того, что пиво может производиться с добавлением ароматизаторов и других ингредиентов, не содержащих алкоголь, при условии, что не более 49 процентов общего содержания алкоголя в готовом продукте получено за счет добавления ароматизаторов и других ингредиентов, не содержащих алкоголь, для продуктов с содержание алкоголя не более шести процентов по объему; или, в случае продуктов с содержанием алкоголя более шести процентов по объему, при условии, что не более полутора процентов от объема готового продукта состоит из спирта, полученного из добавленных ароматизаторов, и других ингредиентов, не относящихся к напитку, содержащих алкоголь.
     «Место проведения искусств» означает коммерческое или некоммерческое учреждение, открытое для публики и в котором произведения искусства продаются или выставляются на обозрение.
     «Управление» означает Управление по контролю за алкогольными напитками штата Вирджиния, созданное в соответствии с этим названием.
     «Бочка» означает любой контейнер или судно вместимостью более 43 унций.
     "Заведение типа" постель и завтрак "означает любое заведение (i) имеющее не более 15 спален; (ii) предложение населению за компенсацию временного жилья или спальных мест; и (iii) предлагать по крайней мере один прием пищи в день, который может, но не обязательно быть завтраком, каждому человеку, которому предоставляется ночлег.Для целей лицензионных требований этого раздела «гостиница с завтраком» включает любую собственность, предлагаемую населению для краткосрочной аренды, как этот термин определен в § 15.2-983, за исключением гостиницы, как это определено в этом разделе, независимо от того, предлагается ли питание каждому, кому предоставляется ночлег.
     «Пиво» означает любой алкогольный напиток, полученный ферментацией настоя или отвара ячменя, солода и хмеля или любых подобных продуктов в питьевой воде и содержащий половину одного процента или более алкоголя по объему.
     «Совет» означает Совет директоров Управления по контролю за алкогольными напитками штата Вирджиния.
     «Бутылка» означает любую емкость, предназначенную для жидкостей и имеющую вместимость не более 43 унций.
     «Автобус» означает автотранспортное средство, которое (i) эксплуатируется обычным перевозчиком, имеющим лицензию в соответствии с главой 20 (§ 46.2-2000 и последующие) Раздела 46.2 для перевозки пассажиров за компенсацию по автомагистралям Содружества на регулярных или нерегулярных рейсах. маршруты протяженностью не менее 100 миль, (ii) вмещает не более 24 пассажиров, (iii) имеет длину 40 футов или больше, (iv) предлагает услуги беспроводного Интернета, (v) оборудовано зарядными станциями на каждом месте для сотовой связи телефоны или другие портативные устройства, и (vi) во время перевозки пассажиров укомплектован обслуживающим персоналом, который выполнил все требования к обучению, изложенные в этом заголовке или постановлении Совета.
     «Клуб» означает любую частную некоммерческую корпорацию или ассоциацию, которая является владельцем, арендатором или арендатором заведения, эксплуатируемого исключительно в национальных, социальных, патриотических, политических, спортивных или других подобных целях, но не для получения материальной выгоды. преимущества которой принадлежат всем участникам. Это также означает, что учреждение так работало. Корпорация или ассоциация не теряют свой статус клуба из-за проведения благотворительных игр в соответствии со статьей 1.1: 1 (§ 18.2-340.15 и последующие) главы 8 раздела 18.2, в котором нечлены участвуют часто или в большом количестве, при условии, что алкогольные напитки не подаются и не употребляются в комнате, где проводятся такие благотворительные игры, и что алкогольные напитки на территории не предоставляются лицам, не являющимся ни членом, ни добросовестным гостем члена.
     Любая такая корпорация или ассоциация, которая была объявлена ​​освобожденной от федерального подоходного налога или налога штата как таковая, которая не организована и не действует для получения материальной выгоды или прибыли, должна считаться некоммерческой корпорацией или ассоциацией.
     «Коммерческий центр образа жизни» означает многофункциональную коммерческую застройку, занимающую не менее 10 акров земли и имеющую не менее 100 000 квадратных футов торговых площадей с национальными специализированными сетевыми магазинами и сочетанием ресторанов, развлекательных, офисных, жилых или гостиничные заведения, расположенные в физически интегрированной открытой местности, удобной для пешеходов и управляемой ассоциацией коммерческих владельцев, которая отвечает за управление, техническое обслуживание и эксплуатацию их общих частей.
     «Емкость» означает любую бочку, бутылку, картонную коробку, бочонок, сосуд или другую емкость, используемую для хранения алкогольных напитков.
     «Контрактный винодельческий завод» означает помещение лицензированного винодельни или фермерского винодельни, которое получает виноград, фрукты и другие сельскохозяйственные продукты от лица, имеющего лицензию на фермерское виноделие, и измельчает, обрабатывает, ферментирует, разливает в бутылки или предоставляет любую их комбинацию. услуги по соглашению с лицензиатом винодельни фермы. Для всех целей этого названия вино, произведенное на винодельческом предприятии по контракту для винодельни фермы, должно считаться вином, принадлежащим и произведенным винным заводом фермы, который поставлял виноград, фрукты или другие сельскохозяйственные продукты, используемые при производстве вина.Винодельческое предприятие по контракту не имеет права продавать вино, произведенное таким образом, если условия оплаты не были выполнены в соответствии с контрактом. Винодельческое предприятие по контракту может взимать плату с винодельни за свои услуги.
     «Продуктовый магазин повседневного спроса» означает заведение, которое (i) имеет замкнутое помещение в постоянной структуре, где выставлены и предлагаются для продажи товарные запасы, и (ii) ведет инвентаризацию пищевых продуктов, предназначенных для потребления человеком, состоящих из множества таких предметы тех типов, которые обычно продаются в продуктовых магазинах.
     «Кулинарный пансионат» означает объект (i) имеющий не менее 13 номеров для ночлега в здании с внутренней площадью не менее 20 000 квадратных футов; (ii) расположен на ферме в Содружестве с не менее 1000 акров земли, зонированной для сельскохозяйственных нужд; (iii) оборудованы кухней с полным спектром услуг; и (iv) предложение населению за компенсацию, по крайней мере, одного приема пищи в день, проживания, а также развлекательных и образовательных мероприятий, связанных с сельским хозяйством, животноводством и другими видами деятельности в сельской местности.
     «Магазин деликатесов» означает заведение, которое продает разнообразные полуфабрикаты или продукты, требующие небольшого приготовления, например сыры, салаты, колбасные изделия и связанные с ними приправы.
     «Обозначенная зона» означает комнату или зону, утвержденную Советом для локальных лицензиатов.
     «Обеденная зона» означает общественную комнату или зону, в которой регулярно подают блюда.
     «Аптека» означает заведение, которое продает лекарства, приготовленные лицензированным фармацевтом по рецепту, а также другие лекарства и товары для дома и общего пользования.
     «Предприятие» означает любое место, где на законных основаниях производятся, продаются или используются алкогольные напитки одного или нескольких видов.
     «Фермерский винный завод» означает (i) заведение (а), расположенное на ферме в Содружестве на земле, зонированной сельскохозяйственной, с производящим виноградником, фруктовым садом или аналогичной зоной выращивания и с оборудованием для ферментации и розлива вина в помещениях, где владелец или арендатор производит вино, содержащее не более 21 процента алкоголя по объему, или (b) расположено в Содружестве на землях, находящихся в сельскохозяйственной зоне с производящим виноградником, фруктовым садом или аналогичной зоной выращивания, или соглашениями о покупке винограда или других фруктов у сельскохозяйственных производителей в пределах Содружества, и с оборудованием для ферментации и розлива вина в помещениях, где владелец или арендатор производит вино, содержащее не более 21 процента алкоголя по объему, или (ii) аккредитованное государственное или частное высшее учебное заведение при условии, что (a) никакое вино, произведенное учреждением, не должно продаваться, (b) вино, произведенное учреждением, должно использоваться исключительно в исследовательских и образовательных целях, ( c) вино, произведенное этим учреждением, должно храниться в помещениях такой фермерской винодельни, которая должна быть отдельной и отдельно от всех других объектов заведения, и (d) такая фермерская винодельня эксплуатируется в строгом соответствии с требованиями настоящего пункта. (ii) и постановлениями Совета.В данном определении термины «владелец» и «арендатор» включают кооператив, образованный ассоциацией лиц с целью производства вина. В случае, если такой кооператив лицензирован как фермерский винный завод, термин «ферма», используемый в этом определении, включает всю землю, принадлежащую или арендованную отдельными членами кооператива, при условии, что такая земля находится на территории Содружества. Для целей этого определения «земли, зонированные сельскохозяйственными угодьями» означают (1) землю, зонированную как сельскохозяйственный район или классификацию, или (2) землю, иным образом разрешенную местностью для использования в хозяйстве винодельни.Для целей этого определения термин «земли сельскохозяйственного назначения» не включает земли, зонированные как «охраняемые территории». За исключением ограничения на землю, зонированную как «охраняемая территория», ничто в определении «земли, зонированной с / х» не должно каким-либо иным образом ограничивать или влиять на местные полномочия по зонированию.
     «Сувенирный магазин» означает любой добросовестный розничный магазин, продающий, преимущественно, подарки, книги, сувениры, специальные предметы, относящиеся к истории, оригинальные предметы искусства и изделия ручной работы, предметы коллекционирования, поделки и цветочные композиции, открытый для публики на регулярно.Такой магазин должен быть постоянной структурой, где выставлены и выставлены на продажу товарные запасы, и в котором есть средства для надлежащего хранения любых запасов вина или пива. Такой магазин может располагаться (i) на территории или на территории зарегистрированного правительством национального, государственного или местного исторического здания или участка или (ii) на территории музея. Совет должен учитывать цель, характеристики, характер и работу магазина, чтобы определить, считается ли он магазином подарков.
     «Пивоваренный цех для гурманов» означает предприятие, которое продает лицам, которым вино или пиво могут быть проданы на законных основаниях, ингредиенты для изготовления вина или пивоварения, включая упаковку, и сдает в аренду таким лицам помещения для производства, ферментации и розлива такого вина или пиво.
     «Устричный дом для гурманов» означает заведение, которое (i) расположено на территории торговой пристани для яхт, (ii) разрешено Министерством здравоохранения подавать устрицы и другие свежие морепродукты для употребления на территории, и (iii ) предложения для общественных мероприятий с целью ознакомления потребителей с местными устрицами и другими морепродуктами.
     «Магазин для гурманов» означает заведение, оснащенное соответствующими инвентарными запасами, стеллажами и складскими помещениями, где, за плату, в значительном количестве отечественные и импортные вина и пиво различных типов и размеров, а также сопутствующие товары, такие как сыры и деликатесы. привычно обставлены для людей.
     «Государственный магазин» означает магазин, учрежденный Управлением для продажи алкогольных напитков.
     «Продуктовый магазин» означает заведение, которое продает продукты питания и другие предметы, предназначенные для потребления человеком, включая различные ингредиенты, обычно используемые при приготовлении блюд.
     «Исторический кинотеатр» означает некоммерческое учреждение, освобожденное от налогообложения в соответствии с § 501 (c) (3) Налогового кодекса, которое было построено до 1970 года и существует с основной целью демонстрации кинофильмов публике.
     «Отель» означает любое должным образом лицензированное учреждение, снабженное особыми помещениями и помещениями, где, за оплату, еду и жилье обычно предоставляются людям, и которое имеет четыре или более спальни. Это также означает лицо, которое управляет такой гостиницей.
     «Запрещенное лицо» означает лицо, которому продажа алкогольных напитков запрещена приказом в соответствии с этим заголовком.
     «Интернет-магазин вина и пива» означает лицо, которое владеет или управляет заведением с адекватными инвентарными запасами, стеллажами и складскими помещениями, где за оплату принимаются и отправляются заказы через Интернет или по телефону непосредственно потребителям и которое не розничный магазин, открытый для публики.
     «Опьянение» означает состояние, при котором человек выпил достаточно алкогольных напитков, чтобы заметно повлиять на его манеру поведения, характер, речь, мышечные движения, общий внешний вид или поведение.
     «Лицензированный» означает наличие действующей лицензии, выданной Управлением.
     «Лицензиат» означает любое лицо, которому Управление выдало лицензию.
     «Ликер» означает любой из класса алкогольных напитков с сильным вкусом, содержание алкоголя в которых не превышает 25 процентов по объему.
     «Охладитель слабоалкогольных напитков» означает напиток, содержащий половину одного процента или более алкоголя по объему, но не более семи с половиной процентов алкоголя по объему, и состоящий из спирта, смешанного с безалкогольными напитками или ароматизатором или красящие материалы; он также может содержать воду, фруктовые соки, фруктовые добавки, сахар, двуокись углерода, консерванты или другие аналогичные продукты, произведенные путем ферментации фруктов или фруктовых соков. Охладители для слабоалкогольных напитков должны рассматриваться как вино для всех целей этого названия, за исключением того, что охладители для слабоалкогольных напитков могут быть произведены лицензированным производителем спиртных напитков или производителем спиртных напитков, расположенным за пределами Содружества.
     «Магазин Марины» означает заведение, которое находится в том же помещении, что и пристань для яхт, управляется владельцем такой пристани и продает продукты питания, мореходные и рыболовные принадлежности.
     «Питание» для лицензии на смешанные напитки означает ассортимент продуктов, обычно заказываемых в добросовестных ресторанах с полным спектром услуг в качестве основных блюд дня. В такие рестораны должны входить заведения, специализирующиеся на полноценном обеде с одним основным блюдом.
     «Член клуба» означает (i) лицо, которое сохраняет свое членство в клубе путем уплаты ежемесячных, ежеквартальных или годовых взносов в порядке, установленном его правилами и положениями, или (ii) лицо, которое член добросовестного вспомогательного, местного отделения или отряда, состоящего из прямых потомков добросовестного члена, живого или умершего, национальной или международной организации, в которой отдельная ложа, имеющая клубную лицензию, является уполномоченным членом в та же местность.Это также означает пожизненного члена, чей финансовый взнос не менее чем в 10 раз превышает годовые взносы постоянных членов клуба, при этом полная сумма такого взноса выплачивается заранее единовременно.
     «Смешанный напиток» или «смешанный алкогольный напиток» означает напиток, полностью или частично состоящий из спирта.
     «Миксер» означает любые предварительно упакованные ингредиенты, содержащие напитки, ароматизаторы или красители, которые также могут содержать воду, фруктовые соки, фруктовые добавки, сахар, углекислый газ или консерванты, которые обычно не употребляются, кроме как в сочетании с алкогольными напитками, независимо от того, не такие ингредиенты содержат спирт.Такие специальные напитки производятся или распространяются корпорацией Вирджинии.
     «Муниципальное поле для гольфа» означает любое поле для гольфа, которое принадлежит любому городу, зарегистрированному в 1849 году и которое является административным центром графства Смит.
     «Место или помещения» означает недвижимое имущество вместе с любыми зданиями или другими улучшениями на нем, указанное в заявке на лицензию в качестве места, в котором будет осуществляться производство, розлив, распространение, использование или продажа алкогольных напитков, за исключением той части любого такого здания или другого улучшения, фактически и исключительно используемой в качестве частной резиденции.
     «Основной акционер» означает любое лицо, которое индивидуально или совместно со своей супругой и ближайшими членами семьи бенефициарно владеет или контролирует, прямо или косвенно, пять или более процентов долевой собственности любого лица, которое является лицензиатом Управления, или который совместно со своей супругой и ближайшими членами семьи имеет право голосовать или дает право голоса в размере пяти или более процентов любой такой долевой собственности. «Основной акционер» не включает брокера-дилера, зарегистрированного в соответствии с Законом о фондовых биржах 1934 года с внесенными в него поправками, который держит в запасах акции для продажи на финансовых рынках публично торгуемой корпорации, имеющей прямо или косвенно лицензию от Управления. .
     «Общественное место» означает любое место, здание или транспортное средство, к которым общественность имеет или может иметь доступ, включая рестораны, фонтаны с содовой, столовые в отелях, вестибюли и коридоры отелей, а также любой парк, место общественный курорт или развлечения, шоссе, улица, переулок или тротуар, примыкающий к любому шоссе, улице или переулку.
     «Общественное место» не включает (i) обеденные зоны в отелях или ресторанах или бальные залы, используемые для частных встреч или частных вечеринок, с ограниченным участием членов и гостей определенной группы, ассоциации или организации; (ii) лицензированные Управлением рестораны в офисных зданиях или на промышленных или аналогичных объектах, в то время как такой ресторан закрыт для публики и используется для частных встреч или вечеринок с ограниченным участием сотрудников и гостей, не платящих деньги, владельца или арендатора полностью или частично такого здания или сооружения; (iii) офисы, офисные здания или промышленные объекты, когда они закрыты для публики и используются для частных встреч или вечеринок с ограниченным участием сотрудников и не платящих гостей владельца или арендатора всего или части такого здания или объекта; или (iv) частные прогулочные или зафрахтованные лодки, которые не имеют лицензии Совета и на которых не продаются алкогольные напитки.
     «Резиденция» означает любое здание или часть здания или сооружения, в котором проживает человек, но не включает в себя какую-либо часть здания, которая на самом деле и исключительно не используется в качестве частной резиденции, а также любую часть отеля или клуба иного. чем отдельная комната для гостей.
     «Курортный комплекс» означает объект (i) с гостиницей, владеющий круглогодичными спортивными и развлекательными объектами, расположенными на одной и той же территории; (ii) принадлежащей некоммерческой некоммерческой налогооблагаемой корпорации с добровольным членством, которая в качестве своей основной функции предоставляет доступ к гольфу, лыжам и другим местам отдыха как для своих членов, так и для широкой публики; или (iii) управляется корпорацией, которая действует как управляющая компания, которая в качестве своей основной функции предоставляет (а) помещения для отдыха, комнаты для гостей или жилые единицы и (б) объекты для игры в гольф, катание на лыжах и другие места отдыха для членов управляемые организации и широкая общественность.Отель или корпорация должны иметь или управлять как минимум 140 частными гостевыми комнатами или жилыми единицами, расположенными не менее чем на 50 акрах, независимо от того, примыкают ли они к лицензированным помещениям или нет; если гостевые комнаты или жилые единицы расположены на территории, не прилегающей к лицензированным помещениям, такие гостевые комнаты и жилые единицы должны находиться в одной местности. Власть может рассмотреть цель, характеристики и работу учреждения-заявителя при определении того, следует ли рассматривать его как курортный комплекс.Такой лицензиат должен соблюдать все другие соответствующие требования, установленные Советом для работы отеля.
     «Ресторан» означает, для лицензии на вино и пиво или ограниченной лицензии на ресторан смешанных напитков, любое заведение с особыми помещениями и помещениями, где за плату регулярно продаются блюда или другие продукты, приготовленные на месте.
     «Ресторан» означает, для лицензии на смешанные напитки, кроме ограниченной лицензии на ресторан смешанных напитков, установленное место деятельности (i), где регулярно продаются обеды с существенными блюдами, и (ii) в котором есть соответствующие помещения и достаточное количество сотрудников для приготовления пищи. , приготовление и подача таких блюд для употребления за столиками в обеденных зонах на территории, и включает заведения, специализирующиеся на полноценном обеде с одним основным блюдом.
     «Продажа» и «продажа» включают в себя запрос или получение заказа на; хранение, предложение или выставление на продажу; торговля вразнос, обмен или бартер; или доставку алкогольных напитков иным способом, чем безвозмездно.
     «Сангрия» означает напиток, состоящий из красного или белого вина, смешанного с некоторой комбинацией подсластителей, фруктов, фруктового сока, содовой или газированной воды, который также может быть смешан с бренди, трипл-сек или другими подобными спиртными напитками.
     «Специальный агент» означает сотрудника Управления по контролю за алкогольными напитками штата Вирджиния, которого Совет назначил сотрудником правоохранительных органов в соответствии с § 4.1-105.
     «Специальное мероприятие» означает мероприятие, спонсируемое должным образом организованной некоммерческой корпорацией или ассоциацией и проводимое в спортивных, благотворительных, гражданских, образовательных, политических или религиозных целях.
     «Крепкие спиртные напитки» означает любой напиток, который содержит спирт, полученный путем дистилляции, смешанный с питьевой водой и другими веществами, в растворе, и включает, среди прочего, бренди, ром, виски и джин или любой один или несколько из последних четырех названные ингредиенты, но не должны включать такие спиртные напитки, полностью денатурированные в соответствии с формулами, утвержденными правительством США.
     «Вино» означает любой алкогольный напиток, включая сидр, полученный путем ферментации фруктов с естественным содержанием сахара или других сельскохозяйственных продуктов, содержащих (i) сахар, включая мед и молоко, с добавлением сахара или без него; (ii) половину одного процента или более по объему; и (iii) отсутствие продукта перегонки. «Вино» включает любое вино, в которое были добавлены винные спирты, как это предусмотрено Налоговым кодексом США, для производства продуктов, широко известных как «крепленое вино», содержание алкоголя в которых не превышает 21 процент по объему.
     "Винный холодильник" означает напиток, содержащий половину одного процента или более алкоголя по объему и не более трех и двух десятых процента алкоголя по весу или четыре процента по объему, состоящий из вина, смешанного с безалкогольными напитками, или ароматизаторы или красители, которые также могут содержать воду, фруктовые соки, фруктовые добавки, сахар, углекислый газ или консерванты и должны включать другие аналогичные продукты, произведенные путем ферментации фруктов или фруктовых соков. Винные холодильники и аналогичные напитки из сброженного фруктового сока должны рассматриваться как вино для всех целей, за исключением налогообложения в соответствии с § 4.1-236.
     «С едой или без» означает продажу и раздачу алкогольных напитков лицензиатами розничной торговли для потребления на месте, независимо от того, сопровождается ли они едой, при условии, что общее соотношение еды и напитков, требуемое § 4.1-206.3, или ежемесячное питание такой розничный лицензиат выполняет требование продажи, установленное постановлением Совета.
     Кодекс 1950, §§ 4-2, 4-99; 1952, г. 496; 1954, г. 682; 1962, г. 533; 1968, г. 7, § 4-98.1; 1970, см. 302, 309; 1974, см. 460, 497; 1975, г. 408; 1976, см.64, 702; 1977, г. 280; 1980, см. 324, 490; 1983, г. 340; 1984, г. 200; 1985, см. 448, 457; 1988, г. 261, § 4-127; 1990, см. 707, 932; 1991, г. 426; 1993, см. 190, 866, 910; 1995, см. 497, 518, 661; 1996, см. 558, 604; 1997, см. 124, 425; 1999, см. 93, 171, 481; 2000, куб. 786, 1037, 1052; 2005, г. 911; 2006, г. 714; 2007, см. 101, 295, 454, 558; 2008 г., см. 198, 513, 875; 2013, см. 107, 117; 2014, см. 124, 510; 2015, см. 25, 38, 54, 288, 348, 730, 735; 2016, см. 324, 710; 2017, см. 152, 157, 160, 492, 585, 741; 2018, г.337; 2019, с. 37, 178, 466, 628; 2020, см. 755, 1009, 1010, 1113, 1114.
     Как использовать извлечение признаков из табличных данных для машинного обучения 
     Последнее обновление 17 августа 2020 г.
     Производительность прогнозного моделирования машинного обучения зависит от ваших данных, а качество ваших данных зависит от того, как вы их готовите к моделированию.
     Наиболее распространенный подход к подготовке данных - изучить набор данных и проанализировать ожидания алгоритма машинного обучения, а затем тщательно выбрать наиболее подходящие методы подготовки данных для преобразования необработанных данных в соответствии с ожиданиями алгоритма.Это медленно, дорого и требует большого опыта.
     Альтернативный подход к подготовке данных заключается в параллельном применении набора общих и часто используемых методов подготовки данных к необработанным данным и объединении результатов всех преобразований в единый большой набор данных, из которого можно подобрать и оценить модель. .
     Это альтернативная философия подготовки данных, которая рассматривает преобразование данных как подход к извлечению характерных особенностей из необработанных данных, чтобы раскрыть структуру проблемы для алгоритмов обучения.Для этого требуются алгоритмы обучения, которые масштабируются для функций ввода веса и используют те функции ввода, которые наиболее актуальны для прогнозируемой цели.
     Этот подход требует меньше знаний, эффективен с точки зрения вычислений по сравнению с поиском по полной сетке методов подготовки данных и может помочь в обнаружении неинтуитивных решений для подготовки данных, которые обеспечивают хорошую или лучшую производительность для данной задачи прогнозного моделирования.
     В этом руководстве вы узнаете, как использовать извлечение признаков для подготовки данных с табличными данными.
     После прохождения этого руководства вы будете знать:
    •  Извлечение признаков обеспечивает альтернативный подход к подготовке данных для табличных данных, при котором все преобразования данных применяются параллельно к необработанным входным данным и объединяются вместе для создания одного большого набора данных.
    •  Как использовать метод извлечения признаков для подготовки данных, чтобы повысить производительность модели по сравнению с базовой линией для стандартного набора данных классификации.
    •  Как добавить выбор объектов в конвейер моделирования извлечения признаков, чтобы повысить производительность моделирования на стандартном наборе данных.
      Начните свой проект  с моей новой книги «Подготовка данных для машинного обучения», включающей  пошаговых руководств  и файлы  исходного кода Python  для всех примеров.
     Приступим.
     Как использовать извлечение признаков из табличных данных для подготовки данных 
     Фото Николаса Вальдеса, некоторые права защищены.
     Обзор учебного пособия 
     Это руководство разделено на три части; их:
    1.  Метод извлечения признаков для подготовки данных
    2.  Набор данных и базовый уровень производительности
      1.  Набор данных по классификации вин
      2.  Базовые характеристики модели
    3.  Подход извлечения признаков к подготовке данных
     Метод извлечения признаков для подготовки данных 
     Подготовка данных может быть сложной задачей.
     Наиболее часто назначаемый и применяемый подход заключается в анализе набора данных, проверке требований алгоритмов и преобразовании необработанных данных для наилучшего соответствия ожиданиям алгоритмов.
     Это может быть эффективным, но также медленным и может потребовать глубоких знаний как в области анализа данных, так и в алгоритмах машинного обучения.
     Альтернативный подход - рассматривать подготовку входных переменных как гиперпараметр конвейера моделирования и настраивать его вместе с выбором алгоритма и конфигурации алгоритма.
     Это тоже может быть эффективным подходом, раскрывающим неинтуитивные решения и требующим очень небольшого опыта, хотя он может быть дорогостоящим в вычислительном отношении.
     Подход, который ищет золотую середину между этими двумя подходами к подготовке данных, состоит в том, чтобы рассматривать преобразование входных данных как процедуру разработки  признаков или  выделения признаков . Это включает в себя применение набора общих или часто используемых методов подготовки данных к необработанным данным, затем объединение всех функций вместе для создания одного большого набора данных, а затем подгонку и оценку модели на этих данных.
     Философия подхода рассматривает каждый метод подготовки данных как преобразование, которое извлекает характерные особенности из необработанных данных для представления алгоритму обучения. В идеале такие преобразования распутывают сложные отношения и составные входные переменные, что, в свою очередь, позволяет использовать более простые алгоритмы моделирования, такие как методы линейного машинного обучения.
     За неимением лучшего названия мы будем называть его «Метод разработки признаков  » или «Метод извлечения признаков  » для настройки подготовки данных для проекта прогнозного моделирования.
     Он позволяет использовать анализ данных и опыт алгоритмов при выборе методов подготовки данных и позволяет находить неинтуитивные решения, но с гораздо меньшими вычислительными затратами.
     Исключение из числа входных функций также может быть решено в явном виде посредством использования методов выбора функций, которые пытаются упорядочить важность или ценность огромного количества извлеченных функций и выбрать только небольшое подмножество наиболее подходящих для прогнозирования целевая переменная.
     Мы можем изучить этот подход к подготовке данных на рабочем примере.
     Прежде чем мы погрузимся в рабочий пример, давайте сначала выберем стандартный набор данных и разработаем базовый уровень производительности.
     Хотите начать подготовку данных? 
     Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).
     Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.
     Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс
     Набор данных и базовый уровень производительности 
     В этом разделе мы сначала выберем стандартный набор данных машинного обучения и установим базовый уровень производительности для этого набора данных.Это обеспечит контекст для изучения метода извлечения признаков при подготовке данных в следующем разделе.
     Набор данных классификации вин 
     Мы будем использовать набор данных классификации вин.
     Этот набор данных содержит 13 входных переменных, которые описывают химический состав образцов вина и требуют, чтобы вино было классифицировано как один из трех типов.
     Подробнее о наборе данных можно узнать здесь:
     Нет необходимости загружать набор данных, поскольку мы будем загружать его автоматически как часть наших рабочих примеров.
     Откройте набор данных и просмотрите необработанные данные. Первые несколько строк данных перечислены ниже.
     Мы видим, что это задача прогнозного моделирования многоклассовой классификации с числовыми входными переменными, каждая из которых имеет разные масштабы.
     14.23,1.71,2.43,15.6,127,2.8,3.06, .28,2.29,5.64,1.04,3.92,1065,1
13.2,1.78,2.14,11.2,100,2.65,2.76, .26,1.28,4.38,1.05,3.4,1050,1
13.16,2.36,2.67,18.6,101,2.8,3.24, .3,2.81,5.68,1.03,3.17,1185,1
14.37,1.95,2.5,16.8,113,3.85,3.49, .24,2.18,7.8, .86,3.45,1480,1
13,24,2,59,2,87,21,118,2,8,2,69, 0,39,1,82,4,32,1,04,2.93,735,1
...
     14.23,1.71,2.43,15.6,127,2.8,3.06, .28,2.29,5.64,1.04,3.92,1065,1
     13.2,1.78,2.14,11.2,100,2.65,2.76, .26,1.28 , 4.38,1.05,3.4,1050,1
     13.16,2.36,2.67,18.6,101,2.8,3.24, .3,2.81,5.68,1.03,3.17,1185,1
     14.37,1.95,2.5,16.8, 113,3,85,3,49, 0,24,2,18,7,8, 0,86,3.45,1480,1
     13.24,2.59,2.87,21,118,2.8,2.69, .39,1.82,4.32,1.04,2.93,735,1
     ...
     Пример загружает набор данных и разбивает его на входные и выходные столбцы, а затем суммирует массивы данных.
     # пример загрузки и резюмирования набора данных вина
из панд импортировать read_csv
# определить расположение набора данных
url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/wine.csv'
# загружаем набор данных как фрейм данных
df = read_csv (url, header = None)
# получить массив numpy
данные = df.значения
# разбиваем столбцы на входные и выходные переменные
X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1]
# суммируем форму загруженных данных
печать (X.shape, y.shape)
     # пример загрузки и суммирования набора данных вина
     из pandas import read_csv
     # определить расположение набора данных
     url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/wine.csv '
     # загрузить набор данных как фрейм данных
     df = read_csv (url, header = None)
     # получить массив numpy
     data = df.values ​​
     # разделить столбцы на входные и выходные переменные
     X, y = data [:,: -1], data [:, -1]
     # суммировать форму загруженных данных
     print (X. форма, y.shape)
     Запустив пример, мы видим, что набор данных был загружен правильно и что имеется 179 строк данных с 13 входными переменными и одной целевой переменной.
     Затем давайте оценим модель на этом наборе данных и установим базовый уровень производительности.
     Базовые характеристики модели 
     Мы можем установить базовый уровень производительности по задаче классификации вин, оценив модель на необработанных входных данных.
     В этом случае мы оценим модель логистической регрессии.
     Во-первых, мы можем выполнить минимальную подготовку данных, убедившись, что входные переменные являются числовыми, а целевая переменная закодирована меткой, как ожидается библиотекой scikit-learn.
     ...
# минимально подготовить набор данных
Х = Х.astype ('плавать')
y = LabelEncoder (). fit_transform (y.astype ('str'))
     ...
     # минимально подготовить набор данных
     X = X.astype ('float')
     y = LabelEncoder (). Fit_transform (y.astype ('str'))
     Затем мы можем определить нашу прогнозную модель.
     ...
# определить модель
model = LogisticRegression (solver = 'liblinear')
    ...
     # определить модель
     model = LogisticRegression (solver = 'liblinear')
     Мы будем оценивать модель, используя золотой стандарт многократной стратифицированной k-кратной перекрестной проверки с 10 кратностями и тремя повторами.
     Характеристики модели будут оцениваться с учетом точности классификации.
     ...
model = LogisticRegression (решатель = 'liblinear')
# определить процедуру перекрестной проверки
cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
# оценить модель
оценки = cross_val_score (модель, X, y, оценка = 'точность', cv = cv, n_jobs = -1)
    ...
     model = LogisticRegression (solver = 'liblinear')
     # определить процедуру перекрестной проверки
     cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
     # оценить модель
     баллов = cross_val_score (модель, X, y, оценка = 'точность', cv = cv, n_jobs = -1)
     В конце цикла мы сообщим среднее значение и стандартное отклонение оценок точности, собранных по всем повторениям и кратным оценкам.
     ...
# отчет об эффективности
print ('Точность:% .3f (% .3f)'% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     ...
     # отчет о производительности
     print ('Точность:% .3f (% .3f)'% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     Собирая все вместе, ниже приведен полный пример оценки модели логистической регрессии на наборе данных классификации сырых вин.
     # базовая производительность модели в наборе данных вина
из среднего значения импорта
из numpy import std
из панд импортировать read_csv
из склеарна.предварительная обработка импорта LabelEncoder
из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
из sklearn.model_selection импорт cross_val_score
из sklearn.linear_model import LogisticRegression
# загрузить набор данных
url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/wine.csv'
df = read_csv (url, header = None)
data = df.values
X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1]
# минимально подготовить набор данных
X = X.astype ('плавать')
y = LabelEncoder (). fit_transform (y.astype ('str'))
# определить модель
model = LogisticRegression (решатель = 'liblinear')
# определить процедуру перекрестной проверки
cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
# оценить модель
оценки = cross_val_score (модель, X, y, оценка = 'точность', cv = cv, n_jobs = -1)
# отчет об эффективности
print ('Точность:% .3f (% .3f)'% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
     10
     11
     12
     13
     140002
     18
     19
     20
     21
     22
     23
     24
     # производительность базовой модели в наборе данных вина
     из numpy import mean
     из numpy import std
     из pandas import read_csv
     из sklearn.предварительная обработка import LabelEncoder
     из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
     из sklearn.model_selection import cross_val_score
     из sklearn.linear_model import LogisticRegression
     # загрузить набор данных
    /0003/support/data/data/data/data/?hl=ru&hl=ru // https://www.youtube.com/dataset/http: //www.http: //www.jsubserle.com Datasets / master / wine.csv '
     df = read_csv (url, header = None)
     data = df.values ​​
     X, y = data [:,: -1], data [:, -1]
     # минимально подготовить набор данных
     X = X.astype ('float')
     y = LabelEncoder (). fit_transform (y.astype ('str'))
     # определить модель
     model = LogisticRegression (solver = 'liblinear')
     # определить перекрестную процедура проверки
     cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
     # оценка модели
     баллов = cross_val_score (model, X, y, scoring = 'precision', cv = cv, n_jobs = - 1)
     # отчет о производительности
     print ('Точность:% .3f (% .3f)'% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     При выполнении примера оценивается производительность модели и отображается точность классификации среднего и стандартного отклонения.
      Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.
     В этом случае мы видим, что модель логистической регрессии, подходящая для необработанных входных данных, достигла средней точности классификации около 95,3 процента, что обеспечивает базовый уровень производительности.
     Теперь давайте посмотрим, можем ли мы повысить производительность, используя подход к подготовке данных, основанный на извлечении признаков.
     Метод извлечения признаков для подготовки данных 
     В этом разделе мы можем изучить, можем ли мы повысить производительность, используя подход извлечения признаков для подготовки данных.
     Первым шагом является выбор набора общих и часто используемых методов подготовки данных.
     В этом случае, учитывая, что входные переменные являются числовыми, мы будем использовать ряд преобразований для изменения масштаба входных переменных, таких как MinMaxScaler, StandardScaler и RobustScaler, а также преобразования для связывания распределения входных переменных, таких как как QuantileTransformer и KBinsDiscretizer.Наконец, мы также будем использовать преобразования, которые удаляют линейные зависимости между входными переменными, такими как PCA и TruncatedSVD.
     Класс FeatureUnion можно использовать для определения списка выполняемых преобразований, результаты которых будут агрегированы, то есть объединены. Это создаст новый набор данных с огромным количеством столбцов.
     Оценка количества столбцов будет равна 13 входным переменным, умноженным на пять преобразований, или 65 плюс 14 столбцов, выведенных методами уменьшения размерности PCA и SVD, что в сумме даст около 79 функций.
     ...
# преобразование для объединения функций
трансформирует = список ()
transforms.append (('ммс', MinMaxScaler ()))
transforms.append (('ss', StandardScaler ()))
transforms.append (('rs', RobustScaler ()))
transforms.append (('qt', QuantileTransformer (n_quantiles = 100, output_distribution = 'normal')))
transforms.append (('kbd', KBinsDiscretizer (n_bins = 10, encode = 'ordinal', strategy = 'uniform')))
transforms.append (('pca', PCA (n_components = 7)))
трансформирует.append (('svd', TruncatedSVD (n_components = 7)))
# создать объединение функций
fu = FeatureUnion (преобразовывает)
     ...
     # transforms for the feature union
     transforms = list ()
     transforms.append (('mms', MinMaxScaler ()))
     transforms.append (('ss', StandardScaler ()) ))
     transforms.append (('rs', RobustScaler ()))
     transforms.append (('qt', QuantileTransformer (n_quantiles = 100, output_distribution = 'normal')))
     преобразований.append (('kbd', KBinsDiscretizer (n_bins = 10, encode = 'ordinal', strategy = 'uniform')))
     transforms.append (('pca', PCA (n_components = 7)))
     преобразований. append (('svd', TruncatedSVD (n_components = 7)))
     # создать объединение функций
     fu = FeatureUnion (преобразовывает)
     Затем мы можем создать конвейер моделирования с FeatureUnion в качестве первого шага и модели логистической регрессии в качестве последнего шага.
     ...
# определить модель
model = LogisticRegression (решатель = 'liblinear')
# определить конвейер
шаги = список ()
steps.append (('фу', фу))
steps.append (('м', модель))
pipeline = Трубопровод (шаги = шаги)
     ...
     # определить модель
     model = LogisticRegression (solver = 'liblinear')
     # определить конвейер
     steps = list ()
     steps.append (('fu', fu))
     шага.append (('m', model))
     pipeline = Pipeline (steps = steps)
     Затем конвейер можно оценить с помощью многократной стратифицированной перекрестной проверки в k-кратном размере, как и раньше.
     Полный пример приведен ниже.
     # подготовка данных как разработка функций для набора данных вина
из среднего значения импорта
из numpy import std
из панд импортировать read_csv
из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
из склеарна.model_selection импорт cross_val_score
из sklearn.linear_model import LogisticRegression
из sklearn.pipeline import Pipeline
из sklearn.pipeline import FeatureUnion
из sklearn.preprocessing import LabelEncoder
из sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
из sklearn.preprocessing import StandardScaler
из sklearn.preprocessing import RobustScaler
из sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
из sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
из склеарна.декомпозиция импорта PCA
из sklearn.decomposition import TruncatedSVD
# загрузить набор данных
url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/wine.csv'
df = read_csv (url, header = None)
data = df.values
X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1]
# минимально подготовить набор данных
X = X.astype ('плавать')
y = LabelEncoder (). fit_transform (y.astype ('str'))
# преобразование для объединения функций
трансформирует = список ()
transforms.append (('ммс', MinMaxScaler ()))
трансформирует.append (('ss', StandardScaler ()))
transforms.append (('rs', RobustScaler ()))
transforms.append (('qt', QuantileTransformer (n_quantiles = 100, output_distribution = 'normal')))
transforms.append (('kbd', KBinsDiscretizer (n_bins = 10, encode = 'ordinal', strategy = 'uniform')))
transforms.append (('pca', PCA (n_components = 7)))
transforms.append (('svd', TruncatedSVD (n_components = 7)))
# создать объединение функций
fu = FeatureUnion (преобразовывает)
# определить модель
model = LogisticRegression (решатель = 'liblinear')
# определить конвейер
шаги = список ()
шаги.append (('фу', фу))
steps.append (('м', модель))
pipeline = Трубопровод (шаги = шаги)
# определить процедуру перекрестной проверки
cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
# оценить модель
оценки = cross_val_score (конвейер, X, y, оценка = 'точность', cv = cv, n_jobs = -1)
# отчет об эффективности
print ('Точность:% .3f (% .3f)'% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
     10
     11
     12
     13
     140002
     18
     19
     20
     21
     22
     23
     24
     25
     26
     27
     28
     29
     30
    000
    000 34
     35
     36
     37
     38
     39
     40
     41
     42
     43
     44
     45
     46
     48
    0003
     # подготовка данных как разработка функций для набора данных вина
     из numpy import mean
     из numpy import std
     из pandas import read_csv
     из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
     из sklearn.model_selection import cross_val_score
     из sklearn.linear_model import LogisticRegression
     из sklearn.pipeline import Pipeline
     из sklearn.pipeline import
     from sklearn.pipeline import
     MinMaxScaler
     из sklearn.preprocessing import StandardScaler
     из sklearn.preprocessing import RobustScaler
     из sklearn.предварительная обработка импорт QuantileTransformer
     из sklearn.preprocessing импорт KBinsDiscretizer
     из sklearn.decomposition импорт PCA
     из sklearn.decomposition import TruncatedSVD
     # загрузка набора данных
     url = 'https Наборы данных / master / wine.csv '
     df = read_csv (url, header = None)
     data = df.values ​​
     X, y = data [:,: -1], data [:, -1]
     # минимально подготовить набор данных
     X = X.astype ('float')
     y = LabelEncoder (). fit_transform (y.astype ('str'))
     # преобразование для объединения функций
     transforms = list ()
     transforms.append (('mms' , MinMaxScaler ()))
     transforms.append (('ss', StandardScaler ()))
     transforms.append (('rs', RobustScaler ()))
     transforms.append (('qt', QuantileTransformer (n_quantiles = 100, output_distribution = 'normal')))
     transforms.append (('kbd', KBinsDiscretizer (n_bins = 10, encode = 'ordinal', strategy = 'uniform')))
     преобразований.append (('pca', PCA (n_components = 7)))
     transforms.append (('svd', TruncatedSVD (n_components = 7)))
     # создаем объединение функций
     fu = FeatureUnion (transforms)
     # определить модель
     model = LogisticRegression (solver = 'liblinear')
     # определить конвейер
     steps = list ()
     steps.append (('fu', fu))
     steps.append ( ('m', model))
     pipeline = Pipeline (steps = steps)
     # определить процедуру перекрестной проверки
     cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
     # оценить модель
     scores = cross_val_score (pipeline, X, y, scoring = 'precision', cv = cv, n_jobs = -1)
     # report performance
     print ('Accuracy:%.3f (% .3f) '% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     При выполнении примера оценивается производительность модели и отображается точность классификации среднего и стандартного отклонения.
      Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.
     В этом случае мы можем увидеть рост производительности по сравнению с базовой производительностью, достигнув средней точности классификации около 96.8 процентов по сравнению с 95,3 процента в предыдущем разделе.
     Попробуйте добавить в FeatureUnion дополнительные методы подготовки данных, чтобы посмотреть, можно ли повысить производительность.
      Можно ли добиться лучших результатов?  
     Сообщите мне, что вы обнаружите в комментариях ниже.
     Мы также можем использовать выбор функций, чтобы сократить примерно 80 извлеченных функций до подмножества тех, которые наиболее актуальны для модели. Помимо уменьшения сложности модели, это также может привести к повышению производительности за счет удаления нерелевантных и избыточных входных функций.
     В этом случае мы будем использовать методику рекурсивного исключения признаков, или RFE, для выбора функций и настроить ее для выбора 15 наиболее важных функций.
     ...
# определить выбор функции
rfe = RFE (оценка = LogisticRegression (solver = 'liblinear'), n_features_to_select = 15)
     ...
     # определить выбор функции
     rfe = RFE (Estimator = LogisticRegression (solver = 'liblinear'), n_features_to_select = 15)
     Затем мы можем добавить выбор функции RFE в конвейер моделирования после  FeatureUnion  и перед алгоритмом  LogisticRegression .
     ...
# определить конвейер
шаги = список ()
steps.append (('фу', фу))
steps.append (('rfe', rfe))
steps.append (('м', модель))
pipeline = Трубопровод (шаги = шаги)
     ...
     # определить конвейер
     steps = list ()
     steps.append (('fu', fu))
     steps.append (('rfe', rfe))
     шагов. append (('m', model))
     pipeline = Pipeline (steps = steps)
     В совокупности ниже приведен полный пример метода подготовки данных для выбора характеристик с выбором функций.
     # подготовка данных как разработка функций с выбором функций для набора данных Wine
из среднего значения импорта
из numpy import std
из панд импортировать read_csv
из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
из sklearn.model_selection импорт cross_val_score
из sklearn.linear_model import LogisticRegression
из sklearn.pipeline import Pipeline
из sklearn.pipeline import FeatureUnion
из sklearn.preprocessing import LabelEncoder
из склеарна.предварительная обработка импорта MinMaxScaler
из sklearn.preprocessing import StandardScaler
из sklearn.preprocessing import RobustScaler
из sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
из sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
из sklearn.feature_selection импорт RFE
из sklearn.decomposition import PCA
из sklearn.decomposition import TruncatedSVD
# загрузить набор данных
url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/wine.csv'
df = read_csv (url, header = None)
данные = df.значения
X, y = данные [:,: -1], данные [:, -1]
# минимально подготовить набор данных
X = X.astype ('плавать')
y = LabelEncoder (). fit_transform (y.astype ('str'))
# преобразование для объединения функций
трансформирует = список ()
transforms.append (('ммс', MinMaxScaler ()))
transforms.append (('ss', StandardScaler ()))
transforms.append (('rs', RobustScaler ()))
transforms.append (('qt', QuantileTransformer (n_quantiles = 100, output_distribution = 'normal')))
transforms.append (('kbd', KBinsDiscretizer (n_bins = 10, encode = 'ordinal', strategy = 'uniform')))
трансформирует.append (('pca', PCA (n_components = 7)))
transforms.append (('svd', TruncatedSVD (n_components = 7)))
# создать объединение функций
fu = FeatureUnion (преобразовывает)
# определить выбор функции
rfe = RFE (оценка = LogisticRegression (solver = 'liblinear'), n_features_to_select = 15)
# определить модель
model = LogisticRegression (решатель = 'liblinear')
# определить конвейер
шаги = список ()
steps.append (('фу', фу))
steps.append (('rfe', rfe))
steps.append (('м', модель))
pipeline = Трубопровод (шаги = шаги)
# определить процедуру перекрестной проверки
cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
# оценить модель
оценки = cross_val_score (конвейер, X, y, оценка = 'точность', cv = cv, n_jobs = -1)
# отчет об эффективности
print ('Точность:%.3f (% .3f) '% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
     10
     11
     12
     13
     140002
     18
     19
     20
     21
     22
     23
     24
     25
     26
     27
     28
     29
     30
    000
    000 34
     35
     36
     37
     38
     39
     40
     41
     42
     43
     44
     45
     46
     49
    0002 47
    00030002 47
    0003
     51
     52
     53
     # подготовка данных как разработка функций с выбором функций для набора данных вина
     из numpy import mean
     из numpy import std
     из pandas import read_csv
     из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
     из sklearn.model_selection import cross_val_score
     из sklearn.linear_model import LogisticRegression
     из sklearn.pipeline import Pipeline
     из sklearn.pipeline import
     from sklearn.pipeline import
     MinMaxScaler
     из sklearn.preprocessing import StandardScaler
     из sklearn.preprocessing import RobustScaler
     из sklearn.предварительная обработка импорт QuantileTransformer
     из sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
     из sklearn.feature_selection импорт RFE
     из sklearn.decomposition импорт PCA
     из sklearn.decomposition import TruncatedSVD
     https
    : загрузка данных
     raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/wine.csv '
     df = read_csv (url, header = None)
     data = df.values ​​
     X, y = data [:,: -1], data [:, -1]
     # минимально подготовить набор данных
     X = X.astype ('float')
     y = LabelEncoder (). fit_transform (y.astype ('str'))
     # преобразование для объединения функций
     transforms = list ()
     transforms.append (('mms' , MinMaxScaler ()))
     transforms.append (('ss', StandardScaler ()))
     transforms.append (('rs', RobustScaler ()))
     transforms.append (('qt', QuantileTransformer (n_quantiles = 100, output_distribution = 'normal')))
     transforms.append (('kbd', KBinsDiscretizer (n_bins = 10, encode = 'ordinal', strategy = 'uniform')))
     преобразований.append (('pca', PCA (n_components = 7)))
     transforms.append (('svd', TruncatedSVD (n_components = 7)))
     # создаем объединение функций
     fu = FeatureUnion (transforms)
     # определить выбор функций
     rfe = RFE (Estimator = LogisticRegression (solver = 'liblinear'), n_features_to_select = 15)
     # определить модель
     model = LogisticRegression (solver = 'liblinear')
     # определить конвейер
     шагов = list ()
     шагов.append (('fu', fu))
     steps.append (('rfe', rfe))
     steps.append (('m', model))
     pipeline = Pipeline (steps = steps)
     # определить процедуру перекрестной проверки
     cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1)
     # оценить модель
     scores = cross_val_score (pipeline, X, y, scoring = 'precision', cv = cv, n_jobs = -1)
     # report performance
     print ('Точность:% .3f (% .3f)'% (среднее (баллы), стандартное (баллы)))
     При выполнении примера оценивается производительность модели и отображается точность классификации среднего и стандартного отклонения.
      Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.
     Опять же, мы видим дальнейшее повышение производительности с 96,8% со всеми извлеченными функциями до примерно 98,9 с выбором функций, используемым до моделирования.
      Можно ли добиться лучшей производительности с помощью другого метода выбора функций или с помощью большего или меньшего количества выбранных функций?  
     Сообщите мне, что вы обнаружите в комментариях ниже.
     Дополнительная литература 
     Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.
     Связанные руководства 
     Книги 
     API 
     Сводка 
     В этом руководстве вы узнали, как использовать извлечение признаков для подготовки данных с табличными данными.
     В частности, вы выучили:
    •  Извлечение признаков обеспечивает альтернативный подход к подготовке данных для табличных данных, при котором все преобразования данных применяются параллельно к необработанным входным данным и объединяются вместе для создания одного большого набора данных.
    •  Как использовать метод извлечения признаков для подготовки данных, чтобы повысить производительность модели по сравнению с базовой линией для стандартного набора данных классификации.
    •  Как добавить выбор объектов в конвейер моделирования извлечения признаков, чтобы повысить производительность моделирования на стандартном наборе данных.
      Есть вопросы?  
     Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.
     Получите представление о современной подготовке данных! 
     Подготовьте данные машинного обучения за считанные минуты 
    ...с всего несколькими строками кода Python
     Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге: 
     Подготовка данных для машинного обучения
     Он предоставляет  руководств для самообучения  с полным рабочим кодом   на: 
      Выбор функций ,  RFE ,  Очистка данных ,  Преобразования данных ,  Масштабирование ,  Уменьшение размерности ,
и многое другое ...
     Используйте современные методы подготовки данных в 

     проектах машинного обучения 
     Посмотрите, что внутри
     Hitman 3 все двери с клавиатурой и коды сейфов 
     В  Hitman 3  вам часто придется искать путь через запертые двери, которые нельзя открыть отмычкой или ломом.Вместо этого вам нужно будет найти конкретную комбинацию и разблокировать ее, введя правильный пароль. К счастью, в мире Hitman люди пишут комбинации замков на стикерах или на белых досках на виду, так что обычно есть способ обойти их, осмотревшись по сторонам.
     Вот постоянно обновляемая страница с  всеми комбинациями замков для каждого уровня Hitman 3, включая инструкции о том, где их найти .
      На этой странице: 
     Все коды доступа и комбинации клавиатуры Hitman 3 
     Для большинства этих клавиатур требуется комбинация из четырех цифр, и они предлагают доступ к определенной области карты, обычно с каким-то причудливым снаряжением или секретной маскировкой, которая даст вам преимущество для остальной части ваших планов поражения галактического мозга.
     Мы будем обновлять этот список по мере того, как узнаем больше, но вот постоянно обновляемый список клавиатур для каждого уровня Hitman 3.
     Все клавиатуры Дубая 
      Подразделение персонала: 
     Зона для персонала находится за большой лестницей, ведущей в атриум. Поднявшись по ним, поверните налево, и справа от вас будет дверь. Код здесь написан на гигантской доске в конференц-зале, но если вы еще не вошли туда, код  4706 .
      Комната охраны: 
     На третьем уровне комнаты безопасности Дубая вы найдете еще одну клавиатуру. Не волнуйтесь, это тоже достаточно легко вычислить. В этой комнате есть пара досок объявлений. В том, что находится напротив сейфа, есть наклейка с надписью «КОД БЕЗОПАСНОСТИ 6927». Никаких призов за угадывание кода после этого:  6927 . Внутри вы найдете ключ-карту для эвакуации, позволяющую активировать эвакуацию из пентхауса.
      Сейф в гостевой комнате в пентхаусе: 
     Если вы пойдете наверх в гостевую комнату, возможно, сразу после завершения истории миссии Bird Of Prey и убийства Карла Инграма, вы сможете попасть в гостевую спальню с террасы пентхауса - самого верхнего этажа всего здания.Здесь есть сейф с замком для клавиатуры. К счастью, очень умная душа, которая заперла сейф, оставила записку на мониторе в той же комнате, на столе. Там написано «7465, не забудьте сбросить этот код!», Но они явно не дошли до этого, так как код по-прежнему  7465 . Вы найдете немного информации о партнерах и своей следующей цели. Похоже, кто-то в спешке покинул эту комнату.
     Все клавиатуры Dartmoor 
      Сейф для файлов Алексы: 
     Если вы подслушивали охранников Алексы, вы могли знать, что она прячет дело в сейфе за картиной в своем офисе.Нажмите кнопку на ее стуле, чтобы убрать картину, затем проверьте подсказки на сейфе. Есть часы, телескоп, костер и лось. Маленькие часы под лестницей в офисе имеют цифру 1. У телескопа наверху - 9, у камина - 7, а у лося над дверью - 5 за ним. Это означает, что код безопасной клавиатуры Alexa -  1975 . Ознакомьтесь с нашим полным руководством о том, как разблокировать сейф Alexa, чтобы узнать больше.
     Все клавиатуры Berlin 
      Клубный сейф на цокольном этаже 
     Найденный на нижнем уровне клуба ключ к офисному сейфу, по мнению ближайшего персонала, был годом разрушения Берлинской стены.В том году было  1989 .
     Все клавиатуры Чунцина 
      Клавиатура Hush 
     Наверху, в комнате, в которой зависает Тишина, есть гигантская доска с кодом доступа к дверям. Номер  2552 . Этот пароль будет работать для всех дверей в здании Hush.
      Входы в помещения ИКА 
     Сотрудник, бродящий снаружи, произнесет код вслух, что, как вы могли подумать, могло бы привести к ее увольнению из организации, занимающейся тайными убийствами.Код для черного входа в ICA -  0118 , и это  также код, который вам понадобится для входа в прачечную , а также для всех закрытых с помощью клавиатуры дверей вокруг помещения ICA.
     Все клавиатуры Mendoza 
      Винный погреб 
     Чтобы выключить лазеры в хранилище сомелье (доступное, разблокировав его с терминала в комнате безопасности наверху) и получить модное винтажное вино, вам нужно будет разработать пароль для клавиатуры.К счастью, если вы слушали, то точно знаете, что вам нужно. На клавиатуре написано: «Это винтажный год». Проверьте свои данные - мистер Йейтс говорил о том, чтобы подать своим гостям супер модное вино, и год его изготовления? 1945. Вы также можете услышать, как они говорят, что код доступа был «последним годом Второй мировой войны, если вам нужно его найти, позор вам», так что вы знаете. Код  1945 . Не самое тонкое, да.
      Сейф в подвале 
     В подвале охранники начнут говорить о том, что код от сейфа - год, когда Дон Йейтс и его жена поженились.Когда это было тогда? Что ж, в комнате Йейтса наверху, где вы спасаете Диану в истории миссии «Заключительное заявление», есть календарь с обведенной фразой «Хрустальная годовщина». Что такое хрустальный юбилей? Что ж, это означает, что в 2021 году Йейтс отметит 15-летие брака, а это значит, что код доступа в подвале -  2006 . Ключ от подвала также находится в той же спальне, что и календарь.
     Все клавиатуры Капартианских гор 
     Я обнаружил только одну клавиатуру в Капартианских горах, на последнем уровне кампании.Этот тоже на носу. На стене рядом с клавиатурой висит гигантский плакат с надписью «1979» большими буквами. Нет призов за угадание кода клавиатуры  1979 .
     На данный момент это все коды клавиатуры! Мы обязательно будем обновлять эту страницу со всеми кодами, которые сможем найти. Спасибо за чтение и обязательно ознакомьтесь с другими нашими руководствами по Hitman 3, такими как пошаговое руководство Hitman 3 Dubai, а также с советами о том, как разблокировать оранжерею в Дартмуре.
     .
     
    Автор: alexxlab
    Добавить комментарий 
    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *