Отчет сзв м сроки сдачи 2018: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Договор ГПХ срок сдачи сзв-стаж \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

• Главная
• Правовые ресурсы
• Подборки материалов
• Договор ГПХ срок сдачи сзв-стаж

Подборка наиболее важных документов по запросу Договор ГПХ срок сдачи сзв-стаж (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

• Персонифицированный учет:
• 39211620010066000140
• АДИ-5 образец заполнения
• Ади-7
• Выдача сзв-м при увольнении
• Выдача сзв-стаж при увольнении
• Ещё…

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Договор ГПХ срок сдачи сзв-стаж

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Статья: Отчет СЗВ-СТАЖ в 2021 году без осложнений
(«Практическая бухгалтерия», 2021, N 2)Справочно. Форма СЗВ-СТАЖ — это ежегодный отчет в ПФР, в котором нужно указывать сведения о страховом стаже работающих. Срок представления отчета — не позднее 1 марта года, следующего за отчетным. Имейте в виду, отчет СЗВ-СТАЖ может потребоваться органам ПФР досрочно. Компании должны подавать эту форму в Пенсионный фонд по всем работникам, с которыми заключают трудовые договоры или договоры гражданско-правового характера. Форма и Порядок заполнения, а также электронный Формат формы СЗВ-СТАЖ утверждены Постановлением Правления ПФР от 06.12.2018 N 507п.

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Статья: Страхователи против ПФР и ФСС: на чьей стороне суды?
(Петрова Н.А.)
(«Актуальные вопросы бухгалтерского учета и налогообложения», 2020, N 10)В соответствии с п. 2 ст. 11 Федерального закона N 27-ФЗ страхователь ежегодно не позднее 1 марта года, следующего за отчетным годом (за исключением случаев, когда иные сроки предусмотрены этим Федеральным законом), представляет о каждом работающем у него застрахованном лице (включая лиц, заключивших договоры гражданско-правового характера, на вознаграждения по которым в соответствии с законодательством РФ о налогах и сборах начисляются страховые взносы) сведения по форме СЗВ-СТАЖ.

Нормативные акты: Договор ГПХ срок сдачи сзв-стаж

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Письмо ПФ РФ от 07.06.2018 N 08/30755
«О предоставлении информации»Таким образом, работодатель, зарегистрированный в Пенсионном фонде Российской Федерации в качестве страхователя по обязательному пенсионному страхованию, обязан предоставлять отчетность по индивидуальному (персонифицированному) учету, в том числе по форме СЗВ-М и СЗВ-СТАЖ, в соответствии с нормами действующего законодательства в отношении застрахованных лиц, работающих в организации по трудовому или гражданско-правовому договору, в том числе в отношении руководителей организации, являющихся единственными участниками (учредителями) членами организаций, собственниками их имущества (письмо Минтруда России от 16.03.2018 N 17-4/10/В-1846).

Ошибки в СЗВ-М | Современный предприниматель

За несвоевременную сдачу СЗВ-М, наличие ошибок в отчете предусмотрены штрафные санкции. Можно ли избежать штрафов, какие бывают ошибки и как их исправить?

Что надо знать о СЗВ-М

Бланк по теме:

Форма СЗВ-М — порядок заполнения

Посмотреть

Скачать

Форму СЗВ-М сдают в ПФР все наниматели – компании и ИП, у которых есть сотрудники, работающие по трудовым договорам и ГПД. С 30.05.2021 и по настоящее время для этой цели используется бланк, утвержденный постановление Правления ПФР № 103п от 15.04.2021.

Отчет СЗВ-М следует сдать и тогда, когда сотрудники есть, но они не работают (например, пребывают в отпуске либо декрете). Если у компании нет работников, а есть только директор, являющийся единственным учредителем, отчет сдавать тоже нужно.

Нулевого отчета не бывает. Поэтому тут все прозрачно: при наличии работников (застрахованных лиц), которые получают официальный заработок, его сдают, а если застрахованных физлиц нет, то не сдают.

Сроки сдачи 2022 г.

Сдавать СЗВ-М необходимо ежемесячно, до 15 числа месяца, который идет вслед за отчетным. Если данное число приходится на выходной, праздник, тогда его переносят общим порядком на первый же рабочий день.

К примеру, за сентябрь 2022 г. его с учетом переноса срока нужно было сдать до 17 октября, т. к. 15.10 – это суббота.

Не ошибиться при заполнении СЗВ-М вам поможет Готовое решение от экспертов «КонсультантПлюс». Если у вас нет доступа к системе КонсультантПлюс, получите пробный демо-доступ бесплатно.

Штрафы за ошибки

За несвоевременную сдачу СЗВ-М налагается штраф 500 р., причем за каждого работника (применительно к ч. 3 ст. 17 ФЗ № 27)!

Статья по теме:
Штраф за несвоевременную сдачу СЗВ-М в 2022 году

Каждому работодателю важно знать о штрафах за СЗВ-М в 2022 году. Несвоевременная сдача, неверный формат подачи документа, искажение данных – все это чревато финансовыми санкциями. Поговорим подробнее о том, за что и как ПФР вправе оштрафовать компанию. А также о размере этих взысканий и возможности смягчения наказания.

Подробнее

Например, если компания, где работает 25 человек, не сдала вовремя отчет, ПФР может оштрафовать ее на 12 500 р. (т. е. 500 х 25). Нарушать также нельзя следующие правила (иначе оштрафуют!):

• в СЗВ-М нужно включать данные всех сотрудников: работающих меньше месяца, по трудовому соглашению либо по ГПД;

Если страхователь представит недостоверные сведения, но вовремя, либо кого-то из сотрудников не укажет в первичном отчете и потом сдаст дополняющую форму, его могут оштрафовать. Размер штрафа – 500 р. за каждого работника, по которому сдали неверные данные либо которого не указали в СЗВ-М!

• если штат персонала больше 25 человек, сдают электронный отчет, а если меньше, то можно выбрать, как его сдавать: в электронном виде либо на бумаге (п. 1 Порядка, утв. ПП ПФР № 103п).

Если страхователь нарушит установленный порядок представления электронных документов, т. е. не сдаст электронный отчет тогда, когда это требуется, а представит его на бумаге, его оштрафуют на 1 000 р.!

Штрафуют ли за опечатки

Судебная практика указывает на то, что опечатки в отчете не могут считаться основанием для штрафов. Например, пропуск буквы в инициалах нельзя расценивать как представление недостоверных данных и признавать за ошибку, за которую налагаются штрафные санкции. Ведь это не препятствует идентификации и учету сведений застрахованного лица.

Наглядный пример тому – определение Верховного суда № 309-КГ18-14480 от 28.09.2018 и № 309-КГ18-14482 от 28.09.2018.

Коды ошибок и их значение

После сдачи СЗВ-М в ответ приходит протокол проверки. Он может включать код ошибки «50», «30» либо «20» и быть, соответственно, отрицательным либо положительным. По нему можно понять, какие именно ошибки совершены, как их исправить.

Расшифровка кодов ошибок представлена в таблице 4 из ПП ПФР № 1077п от 07.12.2016. Наиболее частые ошибки это: неверный СНИЛС, ФИО либо регистрационный номер страхователя (нанимателя), некорректный тип формы СЗВ-М, сдача нулевого отчета.

Код «50»

Данный код присваивается таким ошибкам: некорректная электронная подпись (например, закончился срок ее действия, использована не та ЭП), указан неверный ИНН либо регистрационный номер в ПФР страхователя и др.

Пересдавать непринятый отчет, где есть ошибки с кодом «50», необходимо до окончания срока, установленного для сдачи СЗВ-М за соответствующий отчетный месяц. В противном случае можно получить штраф за несвоевременную сдачу. Основание: ст. 17 ФЗ № 27 от 01.04.1996 (послед. ред. – 07.10.2022), ч. 1 ст. 15.33.2 КоАП РФ!

Код «30»

Наличие данного кода может указывать, к примеру, на то, что неверно записан СНИЛС, ФИО застрахованного лица. Сюда же причисляют отсутствие фамилии (имени) работника, не актуальный СНИЛС. По этим причинам ПФР может принять правильные сведения по одним застрахованным лицам, а ошибочные данные других лиц не принять.

Страхователь должен сдать (дополнить) информацию только по тем физлицам, чьи данные были ошибочны, в срок, установленный для исходной формы. Если этого не сдать, ПФР может решить, что физлица, чьи сведения поступили в ПФР с ошибками и были не приняты, отсутствуют в исходной форме!

Код «20»

Речь идет об ошибках, связанных с ИНН: указан некорректный ИНН либо его совсем нет. Отсутствие ИНН в СЗВ-М допускается тогда, когда его нет у застрахованного лица. В остальных случаях действовать нужно так:

1. При некорректном ИНН: сдать отменяющую форму с физлицами, чьи данные нужно уточнить, указав ИНН каждого из них так же, как и в исходной форме, т. е. с ошибкой. Одновременно с ней сдавать нужно и дополняющую форму с правильными данными (верным ИНН) этих же физлиц.
2. При отсутствии ИНН: сдать дополняющую форму со всеми верными данными (включая ИНН) тех застрахованных лиц, у которых в исходной не было ИНН.

Исправлять ИНН, дополнять сведения по застрахованным лицам необходимо на протяжении 5 раб. дней после получения уведомления об устранении ошибок из ПФР!

Результаты и выводы

Таким образом, порядок корректировки, устранения погрешностей зависит от того, какая именно совершена ошибка. Для целей корректировки важно:

1. Первичный отчет СЗВ-М («исхд») имеет трип «исходная».
2. Дополняющий (доп») сдают, когда нужно дополнить сведения, если кого-то не включили в отчет.
3. Отменяющий («отмн») сдают, когда нужно убрать лишние сведения, если указали лишних работников.

При наличии опечаток, ошибок нужно сдать отменяющую форму, отменив неправильную запись, и подготовить дополняющую, указав верную запись.

Примеры корректировки

Ошибка 1. Не указано физлицо.

Решение. Сдать СЗВ-М с типом «дополняющая», включив в нее лишь то застрахованное лицо, которое не указано в исходной версии. Сведения по нему (разд. 4) нужно указывать общим порядком.

Ошибка 2. Указано лишнее физлицо.

Решение. Сдать форму с типом «отменяющая», включив застрахованное лицо, данные которого нужно отменить. Сведения по нему (разд. 4) указывать так, как они прописаны в исходной форме.

Специализация: все виды систем налогообложения, бухотчетность, МСФО

Эксперт в сфере права, бухучета, финансов и налогообложения. Общий стаж профессиональной деятельности с 2007 года. За это время успешно работала на должностях налогового консультанта, заместителя главного бухгалтера, главного бухгалтера, финансового директора. Автор множества публикаций по практическому применению бухгалтерского, налогового и трудового законодательства для различных профессиональных электронных СМИ. С отличием окончила факультет управления и психологии Кубанского государственного университета и Адыгейский государственный университет по специальности «Бухгалтерский учет и аудит».

БСВМ

БСВМ

Чжи-Вэй Хсу и

Чжи-Джен Лин

BSVM 2.09 выпущен 15 декабря 2018 г.

Два мультикласса
реализации, включенные после BSVM 2.01, являются двумя из
пять методов сравниваются в следующей статье:

Сравнение методов
для мультиклассовых машин опорных векторов
. (Однако есть одно отличие:
В бумажных ядрах кэшей хранятся числа
с двойной точностью, но в этом выпуске
кэшированные значения имеют одинарную точность)

Введение

BSVM решает машины опорных векторов (SVM)
для решения больших
проблемы классификации и регрессии.
Он включает в себя следующие методы

• Многоклассовая классификация «один против одного» с использованием формулировки со связанными ограничениями
• Многоклассовая классификация путем решения одного
  задача оптимизации
  (опять же, ограниченная формулировка). Видеть
  Раздел 3 нашей сравнительной статьи.
• Многоклассовая классификация с использованием
  Формулировка Краммера и Зингера.
  См. раздел 4 нашей сравнительной статьи.

• Регрессия с использованием формулировки со связанными ограничениями
• Многоклассовая классификация с использованием
  Формула Краммера и Зингера с квадратом
  шарнир (L2) потеря

Текущая реализация заимствует
структура

libsvm . Подобные варианты также
усыновленный.
Для формулировки со связанными ограничениями для
классификация и регрессия,
BSVM использует разложение
метод.
BSVM использует
простой рабочий набор
отбор, который приводит к более быстрому
сходимости для сложных случаев.
Использование специальной реализации
оптимизации
решатель

ТРОН

позволяет BSVM
стабильно идентифицируют ограниченные переменные.

Скачать БСВМ

Текущая версия (версия 2.09, декабрь 2018 г.)
БСВМ
можно получить по
скачивание
в

zip-файл, содержащий программное обеспечение.
Файл README
содержит инструкции о том, как
для установки программного обеспечения.

Пожалуйста, напишите нам, если у вас есть проблемы
скачать файл.

Обратите внимание, что БСВМ
предоставляется «как есть» без явных или подразумеваемых гарантий.
Это программное обеспечение может быть свободно использовано
для исследовательских целей.
Использование в коммерческих целях строго запрещено
без связи с авторами.

Дополнительная информация

Для получения дополнительной информации о BSVM ,
см. следующие две статьи

• К.-В. Хсу и К.-Дж. Лин.

  Простой метод разложения для
  машины опорных векторов
  ,
  Машинное обучение 46 (2002), 291-314.

• К.-В. Хсу и К.-Дж. Лин.

  Сравнение методов
  для мультиклассовых машин опорных векторов
  ,
  Транзакции IEEE в нейронных сетях , 13 (2002), 415-425.

Для получения информации о том, как BSVM обрабатывает libear SVM,
видеть

• К.-М. Чанг, В.-К. Као,
  Т. Сан,
  и
  К.-Дж. Лин.

  Методы декомпозиции для линейных машин опорных векторов

Однако, если вы хотите использовать линейное ядро, мы рекомендуем
ЛИБЛИНЕЙНЫЙ вместо этого.

Для получения информации о мультиклассе
реализации см.

• Дж. Уэстон и К. Уоткинс,
  Многоклассовые машины опорных векторов,
  Технический отчет CSD-TR-98-04,
  Ройал Холлоуэй, 1998 год.
• К. Краммер и Ю. Сингер,
  Об алгоритмической реализации
  многоклассовые векторные машины на основе ядра.
  Технический отчет, Школа компьютерных наук
  и машиностроение,
  Еврейский университет, 2001 г.

• К.-П. Ли и
  К.-Дж. Лин.

  Исследование L2-Loss (Square Hinge-Loss) Multi-Class SVM.
  Технический отчет, 2012 г.

Если у вас возникли проблемы с использованием BSVM , мы будем рады помочь. Пожалуйста, присылайте комментарии и предложения Chih-Jen
Лин.

Благодарности :
Авторы благодарят Чжи-Чунг Чанг
за множество полезных обсуждений и комментариев.
Часть программной реализации
также воспользовался его помощью.
BSVM 2.06 был подготовлен Rong-En Fan.
BSVM 2.07, 2.08 были подготовлены Ching-Pei Lee.

Журнал обновлений

Метод опорных векторов с практической реализацией | Амир Али | Wavy AI Research Foundation

В этой главе мы обсудим алгоритм машины опорных векторов, который также используется как для классификации, так и для задачи регрессии, а также его алгоритм машинного обучения с учителем.

Эта статья состоит из трех частей:

1. Что такое метод опорных векторов?
2. Как работает машина опорных векторов?
3. Практическая реализация SVM в Scikit Learn.

Метод опорных векторов — это мощный алгоритм в алгоритме машинного обучения с учителем.

Используется как для задач классификации, так и для регрессии. Однако в основном он используется в задачах классификации.

В SVM мы разделяем точку данных на атрибут класса, используя гиперплоскость для разделения наших данных.

В этом алгоритме мы размещаем каждый элемент данных в виде точки в n-мерном пространстве (где n — количество имеющихся у вас объектов) со значением определенной координаты. Затем мы выполняем классификацию, находя гиперплоскость, которая очень хорошо различает два класса

Короче говоря, Поддержка, Вектор — это просто координата индивидуального наблюдения. SVM — это граница, которая лучше всего разделяет два класса по линии гиперплоскости, как показано на рисунке выше.

Ванильный SVM — это разновидность линейного сепаратора. Предположим, мы хотим отделить черные круги от белых выше, нарисовав линию. Обратите внимание, что существует бесконечное количество строк, которые выполнят эту задачу. SVM, в частности, находят линию «максимальной маржи» — это линия «посередине». Интуитивно это работает хорошо, потому что допускает шум и наиболее терпимо к ошибкам с обеих сторон.

Это все (бинарная) SVM rea Мы проводим прямую линию через наши данные посередине, чтобы разделить их на два класса. Но что, если нам нужна не прямая линия, а изогнутая? Мы достигаем этого не рисуя кривые, а «поднимая» наблюдаемые особенности в более высокие измерения. Например, если мы не можем провести линию в пространстве (x1, x2), мы можем попробовать добавить третье измерение (x1, x2, x1 * x2). Если мы спроецируем «линию» (фактически называемую «гиперплоскостью») в этом более высоком измерении вниз на наше исходное измерение, она будет выглядеть как кривая.

2.1: Как работает SVM в линейных задачах?

Классификацию можно рассматривать как задачу разделения классов в пространстве признаков.

Вот два класса красный класс и синий класс и задача состоит в том, чтобы найти границу между этими двумя классами и провести отдельную гиперплоскостную линию.

В методе опорных векторов мы проводим оптимальную линию, чтобы разделить эти два класса.

Здесь мы выбираем три опорных вектора для начала.

Это S1, S2 и S3.

Здесь мы будем использовать векторы, дополненные 1, в качестве ввода смещения и для ясности мы будем различать их с помощью тильды.

Это

Теперь нам нужно найти 3 параметра α1, α2 и α3 на основе следующих 3 линейных уравнений:

После упрощения получаем

-3,25 α2= -3,25 и α3=3,5

Гиперплоскость, которая отличает положительный класс от отрицательного класса, определяется как:

Это ожидаемая поверхность принятия решений LSVM.

2.2: Как SVM работает в нелинейной задаче?

Мы смотрим на линейный тип в части 1 нашего алгоритма SVM. Здесь мы рассмотрим пример, подобный приведенному ниже, и выясним, как проводить классификацию.

Очевидно, что между красным классом и синим классом нет четкой разделяющей гиперплоскости.

Здесь нам нужно найти нелинейную функцию отображения fi, которая может преобразовать эти данные в новое пространство признаков, где можно найти разделяющую гиперплоскость.

Рассмотрим следующую функцию отображения.

Теперь давайте преобразуем векторы синего и красного классов, используя функцию нелинейного отображения fi

После применения функции отображения мы преобразуем все точки, как показано на рис.

Теперь наша задача состоит в том, чтобы найти подходящие опорные векторы для классификации этих двух классов

Здесь мы выбираем следующие 3 опорных вектора:

Здесь мы будем использовать векторы, дополненные 1, в качестве входных данных смещения, и для ясности мы будем различать их с овер-тильдой.

То есть

Теперь нам нужно найти 3 параметра α1, α2 и α3 на основе следующих 3 линейных уравнений:

После упрощения получаем

0,859 α2= 0,859 и α3=-1,4219

Гиперплоскость, которая отличает положительный класс от отрицательного, определяется как:

Подставляя значения, которые мы получаем:

Наши векторы увеличены с уклоном.

Следовательно, мы можем приравнять вход в качестве гиперплоскости со смещением b.

Следовательно, уравнение разделяющей гиперплоскости

Это ожидаемая поверхность решения не LSVM.

Примечание: Если вам нужна эта статья, загляните в мой профиль academia.edu .

3.1: SVM для подхода к классификации

Описание данных:

Для демонстрации маркетинговой модели RFMTC (модифицированная версия RFM) в этом исследовании использовалась база данных доноров Центра переливания крови в городе Синь-Чу на Тайване. Центр передает свой автобус службы переливания крови в один из университетов в городе Синь-Чу для сбора донорской крови примерно каждые три месяца. Для построения модели FRMTC мы случайным образом выбрали 748 доноров из базы данных доноров. Эти данные о 748 донорах, каждая из которых включала R (давность — месяцы с момента последней сдачи), F (частота — общее количество донаций), M (денежный показатель — общее количество донорской крови в куб. м), T (время — месяцы с момента первой сдачи) и бинарная переменная, показывающая, сдавал ли он/она кровь в марте 2007 г. (1 означает сдачу крови; 0 означает отсутствие сдачи крови).

Часть 1: Предварительная обработка данных:

1.1 Импорт библиотек

На этом этапе мы импортируем три библиотеки в части предварительной обработки данных. Библиотека — это инструмент, который можно использовать для выполнения определенной работы. Прежде всего, мы импортируем библиотеку numpy , используемую для многомерного массива, затем импортируем библиотеку pandas , используемую для импорта набора данных, и, наконец, мы импортируем библиотеку matplotlib , используемую для построения графика.

1.2 Импорт набора данных

На этом этапе мы импортируем набор данных, чтобы использовать библиотеку pandas . После импорта нашего набора данных мы определяем наш Predictor и целевой атрибут. здесь мы называем « X » предсказателем и целевым атрибутом, который мы называем здесь « y ».

1.3 Разделение набора данных для тестирования и обучения

На этом этапе мы разделяем наш набор данных на тестовый набор и набор для обучения, 80% набора данных для обучения и оставшиеся 20% для тестов.

1.4 Масштабирование признаков

Масштабирование признаков является наиболее важной частью предварительной обработки данных. Если мы видим наш набор данных, то какой-то атрибут содержит информацию в числовом значении, какое-то значение очень высокое, а какое-то очень низкое, если мы видим возраст и предполагаемую зарплату. Это вызовет некоторые проблемы в нашей модели оборудования, чтобы решить эту проблему, мы устанавливаем все значения в одной шкале. Есть два метода решения этой проблемы: первый — нормализовать, а второй — стандартное масштабирование.

Здесь мы используем стандартный импорт Scaler из библиотеки Sklearn.

Часть 2: Создание модели SVM:

В этой части мы моделируем нашу модель с помощью библиотеки Scikit Learn.

2.1 Импорт библиотек

На этом этапе мы создаем нашу модель, для этого сначала мы импортируем модель из библиотеки Scikit Learn.

2.2 Инициализация нашей модели SVM

На этом шаге мы инициализируем нашу модель и в модели классификатора SVM берем линейное ядро.

2.3 Подгонка модели

На этом этапе мы подгоняем обучающие данные к нашей модели X_train, y_train — наши обучающие данные.

Часть 3. Получение результатов прогнозирования и точности:

В этой части мы делаем прогноз для набора данных нашего тестового набора и визуализируем результат с помощью библиотеки matplotlib .

3.1 Прогнозирование набора тестов Результат

На этом шаге мы прогнозируем результат набора тестов.

3.2 Метрика путаницы

На этом этапе мы создаем метрику путаницы для результата нашего тестового набора, чтобы сделать это, мы импортируем матрицу путаницы из sklearn.metrics, затем в матрице путаницы мы передаем два параметра: сначала y_test, который является фактический результат набора тестов, а второй — y_pred, который предсказал результат.

3.3 Оценка точности

На этом этапе мы вычисляем оценку точности на основе фактического результата теста и прогнозируем результаты теста.

Если вам нужен набор данных и код, вы также можете проверить мой профиль Github .

3.2: SVM для регрессионного подхода

Набор данных Описание:
Фрейм данных СПИДа имеет 570 строк и 6 столбцов. Хотя обо всех случаях СПИДа в Англии и Уэльсе необходимо сообщать в Центр эпиднадзора за инфекционными заболеваниями, часто между моментом постановки диагноза и моментом сообщения о нем проходит значительная задержка. При оценке распространенности СПИДа необходимо учитывать неизвестное число случаев, которые были диагностированы, но не зарегистрированы. Набор данных здесь отражает зарегистрированные случаи СПИДа, диагностированные с 19 июля.83 и до конца 1992 года. Данные перекрестно классифицированы по дате постановки диагноза и времени задержки в сообщении о случаях.

Часть 1: Предварительная обработка данных:

1.1 Импорт библиотек

На этом этапе мы импортируем три библиотеки в части предварительной обработки данных. Библиотека — это инструмент, который можно использовать для выполнения определенной работы. Прежде всего, мы импортируем библиотеку numpy , используемую для многомерного массива, затем импортируем 9Библиотека 0143 pandas , используемая для импорта набора данных, и, наконец, мы импортируем библиотеку matplotlib , используемую для построения графика.

1. 2 Импорт набора данных

На этом этапе мы импортируем набор данных, чтобы использовать библиотеку pandas . После импорта нашего набора данных мы определяем наш Predictor и целевой атрибут. здесь мы называем « X » предсказателем и целевым атрибутом, который мы называем здесь « y ».

1.3 Разделить набор данных для тестирования и обучения

На этом этапе мы разделяем наш набор данных на тестовый набор и набор для обучения, а также 80% набора данных для обучения и оставшиеся 20% для тестов.

1.4 Масштабирование признаков

Масштабирование признаков является наиболее важной частью предварительной обработки данных. Если мы видим наш набор данных, то какой-то атрибут содержит информацию в числовом значении, какое-то значение очень высокое, а какое-то очень низкое, если мы видим возраст и предполагаемую зарплату. Это вызовет некоторые проблемы в нашей модели оборудования, чтобы решить эту проблему, мы устанавливаем все значения в одной шкале. Есть два метода решения этой проблемы: первый — нормализовать, а второй — стандартное масштабирование.

Здесь мы используем стандартный импорт Scaler из библиотеки Sklearn.

Часть 2. Построение регрессионной модели SVM:

В этой части мы моделируем нашу модель с помощью библиотеки Scikit Learn.

2.1 Импорт библиотек

На этом этапе мы создаем нашу модель, для этого сначала мы импортируем модель из библиотеки Scikit Learn.

2.2 Инициализация нашей модели

На этом этапе мы инициализируем нашу модель нашей модели регрессора дерева решений. Итак, здесь RBF — это ядро ​​Гаусса.

2.3 Подгонка модели

На этом этапе мы подгоняем обучающие данные к нашей модели X_train, y_train — наши обучающие данные.

Часть 3: Создание прогноза и визуализация результата:

В этой части мы делаем прогноз для нашего набора данных тестового набора и визуализируем результат с помощью библиотеки matplotlib .