Отменяющая сзв м без штрафа: СЗВ-М отменяющая: как заполнить, когда сдается, как не получить штраф

Корректировка отчета СЗВ-СТАЖ в программных продуктах 1С – Учет без забот

Опубликовано 19.10.2020 16:03

Автор: Administrator

Просмотров: 21599

СЗВ-СТАЖ – форма отчетности, сдаваемая ежегодно не позднее 1 марта года, следующего за отчетным. Ранее мы уже писали о том, как создать первичный отчет СЗВ-СТАЖ. Ведь тут важно не допустить ошибок, т.к. от правильности данных зависит будущая пенсия сотрудников, а неточности в отчете грозят штрафными санкциями. Но на практике без ошибок не бывает. И в случае необходимости исправления уже сданной формы СЗВ-СТАЖ необходимо заполнить новую форму СЗВ-КОРР, предназначенную для корректировки ранее поданных сведений. И всё бы ничего, однако СЗВ-КОРР бывает нескольких видов. О том, какая форма нужна именно вам и как ее создать в программах 1С поговорим сегодня. 

Напоминаем, что отчет по форме СЗВ-СТАЖ подают все плательщики страховых взносов: 

• имеющие наемных работников;

• заключившие трудовые договора или договора гражданско-правового характера, в т. ч. авторские, по которым

• начисляются страховые взносы и т.д.

В форму СЗВ-СТАЖ включаются сведения и по сотрудникам:

• находящимся в отпуске за свой счет;

• в отпуске по уходу за ребенком;

• в ситуации, когда договор заключен, но оплата не произведена и т.п.

В зависимости от вида ошибки СЗВ-КОРР имеет несколько видов:

• «Корректирующая» — для исправления или уточнения ошибочных сведений. Например, у сотрудника указан неверный период работы;

• «Отменяющая» — отменяет сведения, указанные в форме. Например, в форму включен лишний, уволенный ранее сотрудник, или по ошибке сотрудник указан дважды.

• «Особая» — наоборот, в форму по ошибке не включили сотрудника.

Порядок заполнения формы «Данные о корректировке сведений, учтенных на индивидуальном лицевом счете застрахованного лица (СЗВ-КОРР)» утвержден Постановлением Правления ПФ РФ от 06.12.2018 №507п.

СЗВ-КОРР в программе 1С: ЗУП ред. 3.1

Итак, форму СЗВ-КОРР можно создать двумя способами.

1 вариант – в разделе «Отчетность, справки» — «1С – Отчетность».

2 вариант – в разделе «Отчетность, справки» — «ПФР. Пачки, реестры, описи».

Рассмотрим создание СЗВ-КОРР в разделе «1С – Отчетность».

Шаг 1. Перейдите в раздел «Отчетность, справки» — «1С-Отчетность».

Шаг 2. Нажмите «Создать» и в окне «Виды отчетов» в разделе «По получателям» из группы «ПФР» выберите «Данные о корректировке сведений застрахованных лиц, СЗВ-КОРР».

Шаг 3. Заполните шапку формы:

• отчетный период;

• корректировочный период;

• тип сведений.

В зависимости от вида исправления укажите тип сведений:

• «Корректирующая»;

• «Отменяющая»;

• «Особая».

Рассмотрим на примерах каждую из корректировок.

СЗВ-КОРР – «Корректирующая».

Для внесения изменений в данные о сотруднике установите «Тип сведений» — «Корректирующая».

Шаг 4. Выберите сотрудника, по которому нужно внести исправление – кнопка «Подбор».

Шаг 5. Щелкните двойным щелчком на строке с сотрудником. В открывшемся окне проверьте сведения о стаже и при необходимости внесите исправления.

После изменения сведений исправленные данные будут выделены жирным шрифтом.

Шаг 6. Нажмите «ОК» и сохраните изменения.

Шаг 7. Сформируйте печатную форму – «кнопка «Печать» — «СЗВ-КОРР».

Форма имеет 6 разделов.

С 1 по 3 раздел – это общие сведения о страхователе и застрахованном лице.

Раздел 4 и 5 содержат сведения о корректировке данных о доходе физлица, начисленных и уплаченных страховых взносах, и страховых взносах по дополнительному тарифу (5 раздел).

Раздел 6 отражает сведения о корректировке периодов работы сотрудника.

В зависимости от типа изменений заполняются соответствующие разделы формы. В нашем примере мы внесли изменения, отражающиеся в 6 разделе СЗВ-КОРР.

Шаг 8. Проведите корректировку. Отправьте ее сразу в контролирующий орган, если используете сервис 1С-Отчетность, либо выгрузите форму в файл по кнопке «Выгрузить» для отправки через сторонние программы.

Во втором случае укажите папку выгрузки. Имя файла программа сформирует автоматически. Нажмите «Сохранить». Файл СЗВ-КОРР в формате *.XML подготовлен к отправке.

Созданная корректирующая форма сохранена. Найти ее можно в разделе «Отчетность, справки» — «ПФР. Пачки, реестры, описи».

СЗВ-КОРР – «Отменяющая».

Рассмотрим пример создания «Отменяющей» СЗВ-КОРР.

Воспользуемся вторым способом создания формы – из журнала «ПФР. Пачки, реестры, описи».

Шаг 1. Нажмите «Создать» и выберите «Данные о корректировке сведений застрахованных лиц, СЗВ-КОРР».

Принцип заполнения формы такой же, как описан выше.

Заполните шапку формы, укажите тип сведений «Отменяющая» и подберите сотрудника, по которому необходимо отменить сведения.

Например, сотрудник Пастухов А.Ф. ошибочно был включен в форму СЗВ-СТАЖ дважды. Формой СЗВ-КОРР отменяется его «дублирующая» запись.

Шаг 2. Выполните проверку формы – «Проверка» — «Проверить выгрузку». Сохраните ее для отправки в папку компьютера – «Выгрузить».

СЗВ-КОРР – «Особая».

Создадим СЗВ-КОРР с типом сведений «Особая».

Пример: При заполнении формы СЗВ-СТАЖ за период 2019 года забыли указать сотрудника Виноградову Г.И.

Шаг 1. В этой ситуации, заполнив шапку формы, указав тип сведений «Особая», добавляем сотрудника в табличную часть документа – формы.

Проверьте сведения о физлице, щелкнув дважды мышкой на строке с сотрудником.

На закладке «Данные по страхователю» можно дополнить данные о начисленных и уплаченных страховых взносах в пенсионный фонд, задолженности на начало или конец периода.

Шаг 2. Сохраните форму, распечатайте или подготовьте файл для отправки в ПФР.

Если вы обнаружили неточность в сданной форме отчетности СЗВ-СТАЖ, не надо ждать пока ПФР укажет на ошибку. Корректирующую форму можно сдать в любой момент при обнаружении ошибки по собственной инициативе.

Так в журнале у нас сохранено три варианта корректирующей формы СЗВ-КОРР.

Одновременно с формой СЗВ-КОРР в пенсионный направляется и опись – ОДВ-1.

Создание СЗВ-КОРР в 1С: Бухгалтерии предприятия ред. 3.0

В программе 1С: Бухгалтерия предприятия ред. 3.0 форма СЗВ-КОРР заполняется аналогично 1С: ЗУП ред. 3.1.

Сделать это можно также 2 способами.

1 вариант – Раздел «Зарплата и кадры» — «ПВР. Пачки, реестры, описи».

Создание и заполнение формы корректировки такое же, как и в программе 1С: ЗУП.

2 вариант – «Отчеты» — «Регламентированные отчеты».

Форма «Данные о корректировке сведений застрахованных лиц, СЗВ-КОРР» находится также в разделе ПФР, при выборе на закладке «По получателям».

Или в разделе «Отчетность по физлицам» на закладке «По категориям».

Форма-документ имеет тот же вид, что и в 1С: ЗУП ред. 3.1.

Как видите, в конфигурациях 1С, формы отчетности создаются и заполняются одинаково. И если вы работали с 1С: ЗУП, вам не составит труда заполнить эту же форму отчета в 1С: Бухгалтерия предприятия.

Автор статьи: Ольга Круглова

Понравилась статья? Подпишитесь на рассылку новых материалов

Добавить комментарий

Как исправить или отменить СЗВ-ТД с ошибкой?

Частые изменения требований, введение новых форм, обновления программ — все это может привести к ошибкам. СЗВ-ТД не исключение. Отправлять отчет начали и ошибки появляются, поэтому у нас уже сейчас спрашивают а как исправить ошибку в СЗВ-ТД или как отменить отправленный отчет в ПФР по СЗВ-ТД. Поэтому написали эту инструкцию.

Содержание:

1. Как корректировать или исправить СЗВ-ТД?
2. Как полностью отменить СЗВ-ТД
3. Как отменить отправленный СЗВ-ТД в старых версиях?
4. Как внести корректировку в отправленный СЗВ-ТД в старых версиях?
5. Коды ошибок от ПФР по СЗВ-ТД с комментариями
6. Бесплатная консультация для бухгалтера

Совет: для того, чтобы разобраться в вопросе с электронными трудовыми книжками, СЗВ-ТД, СТД-Р, заполнением, изменением, отменой переданных мероприятий, вы можете изучить видео-курс от учебного центра 1С или пройти обучение в онлайн формате.
Подробнее о курсе про ЭТК, СЗВ-ТД и СТД-Р на нашем сайте курсов по 1С.

Как корректировать или исправить СЗВ-ТД?

Итак, с версии 3. 1.10.348 и 3.1.13.120, в котором обновили функционал по СЗВ-ТД нужно действовать следующим образом

Предположим, что у нас есть увольнение с ошибочной датой 08.04.2020. Исправим её на верную 10.04.2020.

Вот наш исходный документ:

После того как мы отправили отчет СЗВ-ТД (в котором неверная дата):

в документе “Увольнение” программа показывает предупреждение: “Записи трудовой книжки переданы в ПФР”.
Но редактировать документ можно, для этого открываем меню по кнопке “Еще” и нажимаем “Изменить документ”. Выглядит это вот так:

Меняем в документе дату увольнения и проводим его. Теперь дата верная — 10.04.2020:

Теперь сформируем новый СЗВ-ТД за апрель 2020. Нажимаем “Заполнить”. Программа видит изменения и добавляет их в апрельский отчет:

Проверяем в составе мероприятий, что теперь все правильно. Автоматически появилась строка с признаком отмены и новая строка с правильной датой:

Теперь проводим СЗВ-ТД, отправляем его в ПФР, не забываем поставить галочку, что отчет был отправлен, тогда данные не попадут в следующий отчет!

Важно! Будьте внимательны. Не перепроводите кадровые документы без изменений иначе могут возникнуть ошибки в СЗВ-ТД.

Как полностью отменить СЗВ-ТД

Итак, с версии 3.1.10.348 и 3.1.13.120, в котором обновили функционал по СЗВ-ТД нужно действовать следующим образом.
У нас есть отчет СЗВ-ТД за февраль, в котором мы ошибочно отправили данные по сотруднику. Отправку этих данных нужно отменить, но в новом релизе нет поля, в котором можно указать дату отмены кадрового мероприятия.

Вот то самое ошибочное увольнение с запретом на редактирование:

Важно! Пока что не трогайте этот документ! Не нужно его отменять и распроводить, он пока что нужен.

Правильная последовательность действий здесь будет такая:

1. отменим отправленный СЗВ-ТД
2. затем отменим проведение и удалим ошибочный документ “Увольнение”

Для отправки отмены создадим отчет СЗВ-ТД (это может быть отчет уже за следующий месяц).
С помощью кнопки “Подбор” добавим нужного нам сотрудника.
В “Мероприятиях” пусто и это правильно, так как программа не “увидела” никаких изменений по данному сотруднику:

Открываем строку по сотруднику двойным нажатием, затем в Мероприятиях открываем “Регистрация трудовой деятельности” и нажимаем кнопку “Отменить”:

В появившемся окне видим наш документ с ошибочным увольнением. Нажимаем “Выбрать”:

В разделе “Регистрации трудовой деятельности” появляется строка с признаком отмены, туда вам нужно поставить дату отмены:

В “Мероприятиях” нажимаем “Заполнить” и внизу “Ок”:

И теперь новый отчет с отмененным увольнением отправляем в ПФР.  Устанавливаем об этом отметку:

После того как отчет отправлен можно перейти к непосредственному удалению документа с ошибочным увольнением.
Если удалить сначала сам документ, то в новом (отменяющем корректировочном) отчете СЗВ-ТД программа его не “увидит”.

Как отменить отправленный СЗВ-ТД в старых версиях?

Если вы ошиблись и подали неверные данные в СЗВ-ТД, то это легко исправить. Нужно заполнить признак отмены для отправленного отчета, но в нем должны быть указаны все отправленные данные, поэтому нужно сначала скопировать старый отчет, в нем поставить признак об отмене и потом уже отправить его в ПФР.

Вот как это выглядит в программе 1С. Копируем нужный отчет:

В мероприятиях открыть ссылку “Регистрация трудовой деятельности” и указать в последней колонке дату отмены:

После этого проверяем и отправляем в ПФР как делали ранее.

Как внести корректировку в отправленный СЗВ-ТД в старых версиях?

Для исправления ошибки в СЗВ-ТД и внесение корректировки необходимо сначала отменить отправленные ранее данные как указано в примере выше, а в новой строке указать правильные данные по сотруднику:

В первой строке отменяем отправленные данные, а во второй заполняем верные с другой датой и номером приказа.

Как отправлять СЗВ-ТД с изменениями?

Отправка в ПФР отменяющих и корректирующих отчетов СЗВ-ТД происходит в обычном порядке. Отдельных корректирующих нет.
Про обычную отправку СЗВ-ТД мы уже писали про это вот в этой статье.

Коды ошибок от ПФР по СЗВ-ТД с комментариями

Бесплатная консультация для бухгалтера

Если у вас возникли вопросы, то обязательно спрашивайте, пишите комментарий, если вопрос не сложный, постараемся ответить.
Если вопрос сложный, то можем проконсультировать вас лично по телефону, при необходимости можем подключиться к вашему компьютеру.
Откройте страницу “Бесплатная консультация бухгалтеру” и заполните форму.
Мы перезвоним вам в рабочее время. Первую консультацию проводим бесплатно.

python — SVM с использованием обучения scikit работает бесконечно и никогда не завершает выполнение

Asked
8 лет, 2 месяца назад

Изменено
1 год, 2 месяца назад

Просмотрено
133k раз

$\begingroup$

Я пытаюсь запустить SVR, используя scikit-learn (python) для обучающего набора данных, который имеет 595605 строк и 5 столбцов (функций), в то время как тестовый набор данных имеет 397070 строк. Данные были предварительно обработаны и систематизированы.

Я могу успешно запустить тестовые примеры, но при выполнении с использованием моего набора данных и оставлении его работать более часа я все еще не видел никаких выходных данных или завершения программы. Я пробовал выполнять с использованием другой IDE и даже с терминала, но проблема не в этом.
Я также попытался изменить значение параметра «C» с 1 на 1e3.

Я сталкиваюсь с похожими проблемами во всех реализациях SVM, использующих scikit.

Я недостаточно долго жду завершения?
Сколько времени должно занять это выполнение?

По моему опыту, это не должно занимать больше нескольких минут.

Вот конфигурация моей системы:
Ubuntu 14.04, 8 ГБ ОЗУ, много свободной памяти, процессор i7 4-го поколения

• python
• svm
• scikit-learn

$\endgroup$

3

$\begingroup$

Ядро SVM требует вычисления функции расстояния между каждой точкой в ​​наборе данных, которая является доминирующей стоимостью $\mathcal{O}(n_\text{features} \times n_\text{observations}^2)$. 3)$.

Вы можете увеличить этот кеш, вызвав SVR как

 модель = SVR(cache_size=7000)
 

В общем, так не пойдет. Но еще не все потеряно. Вы можете произвести подвыборку данных и использовать остальные в качестве проверочного набора или выбрать другую модель. Выше диапазона наблюдения 200 000 разумно выбирать линейных учеников.

Kernel SVM можно аппроксимировать, аппроксимировав матрицу ядра и передав ее линейному SVM. Это позволяет вам найти компромисс между точностью и производительностью за линейное время.

Популярным способом достижения этого является использование 100 или около того кластерных центров, найденных kmeans/kmeans++, в качестве основы вашей функции ядра. Затем новые производные функции вводятся в линейную модель. Это очень хорошо работает на практике. Google, Yahoo и Microsoft делают это с помощью таких инструментов, как sophia-ml и vowpal wabbit. Ввод/вывод становится доминирующей статьей затрат для простых линейных учащихся.

При обилии данных непараметрические модели работают примерно одинаково для большинства задач. Исключениями являются структурированные входные данные, такие как текст, изображения, временные ряды, аудио.

Дальнейшее чтение

• Как это реализовать.
• Как обучить нейронную сеть ngram с отсевом, который масштабируется линейно
• Приближения ядра
• Официальный документ об использовании kmeans для аппроксимации ядерных машин

$\endgroup$

1

$\begingroup$

SVM решает задачу оптимизации квадратичного порядка.

Мне нечего добавить к тому, что здесь не было сказано. Я просто хочу опубликовать ссылку на страницу sklearn о SVC, которая разъясняет, что происходит:

Реализация основана на libsvm. Сложность времени подгонки больше
чем квадратичный с количеством выборок, что затрудняет масштабирование
к набору данных с более чем парой 10000 образцов.

Если вы не хотите использовать ядра и достаточно линейной SVM, есть LinearSVC. Однако вам придется нормализовать свои данные, если вы еще этого не сделали, потому что он применяет регуляризацию к коэффициенту перехвата, что, вероятно, не то, что вам нужно. Это означает, что если ваше среднее значение далеко от нуля, оно не сможет решить его удовлетворительно.

Вы также можете использовать стохастический градиентный спуск для решения задачи оптимизации. Sklearn использует SGDClassifier. Вы должны использовать loss='epsilon_insensitive' , чтобы получить результаты, аналогичные линейному SVM. См. документацию. Я бы использовал градиентный спуск только в крайнем случае, потому что он подразумевает большую настройку гиперпараметров, чтобы не застревать в локальных минимумах. Используйте LinearSVC , если можете.

$\endgroup$

4

$\begingroup$

Включили ли вы масштабирование в этап предварительной обработки? У меня была эта проблема при запуске моей SVM. Мой набор данных составляет ~ 780 000 образцов (строка) с 20 функциями (столбец). Мой тренировочный набор составляет ~ 235 тыс. образцов. Оказывается, я просто забыл масштабировать свои данные! Если это так, попробуйте добавить этот бит в свой код:

масштабировать данные до [-1,1] ; увеличить скорость SVM:

 из sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
масштабирование = MinMaxScaler(feature_range=(-1,1)).fit(X_train)
X_train = масштабирование.transform(X_train)
X_test = масштабирование.transform(X_test)
 

$\endgroup$

4

$\begingroup$

С таким огромным набором данных, я думаю, вам лучше использовать нейронную сеть, глубокое обучение, случайный лес (они удивительно хороши) и т. д.

Как упоминалось в предыдущих ответах, время, затраченное на треть мощность числа обучающих выборок. Даже время прогнозирования является полиномиальным с точки зрения количества тестовых векторов.

Если вам действительно необходимо использовать SVM, я бы рекомендовал использовать ускорение графического процессора или уменьшить размер набора обучающих данных. Сначала попробуйте с образцом (возможно, 10 000 строк) данных, чтобы увидеть, не связана ли проблема с форматом или распределением данных.

Как упоминалось в других ответах, линейные ядра работают быстрее.

$\endgroup$

$\begingroup$

Недавно я столкнулся с подобной проблемой, потому что забыл масштабировать функции в моем наборе данных, который ранее использовался для обучения модели ансамбля. Неспособность масштабировать данные может быть вероятным виновником, как указал Шелби Мэтлок. Вы можете попробовать разные масштабаторы, доступные в sklearn, например RobustScaler:

 из sklearn.preprocessing import RobustScaler
 скейлер = RobustScaler()
 X = масштабирование.fit_transfrom(X)
 

X теперь преобразован/масштабирован и готов к использованию в желаемой модели.

$\endgroup$

$\begingroup$

Это имеет смысл. IIUC, скорость выполнения операций с опорными векторами ограничена количеством выборок, а не размерностью. Другими словами, оно ограничено процессорным временем, а не оперативной памятью. Я точно не знаю, сколько времени это займет, но я запускаю некоторые тесты, чтобы выяснить это.

$\endgroup$

$\begingroup$

Попробуйте нормализовать данные до [-1,1]. Я столкнулся с подобной проблемой, и после нормализации все заработало нормально. Вы можете легко нормализовать данные, используя:

 из предварительной обработки импорта sklearn
X_train = предварительная обработка.масштаб(X_train)
X_test = предварительная обработка.масштаб(X_test)
 

$\endgroup$

2

$\begingroup$

Оставьте работать на ночь или лучше на 24 часа.
Какая у вас загрузка процессора? Если ни одно из ядер не работает на 100%, у вас проблема. Наверное с памятью. Вы проверяли, помещается ли вообще ваш набор данных в 8 ГБ?
Вы пробовали SGDClassifier? Там он один из самых быстрых. Стоит попробовать сначала, надеясь, что он завершится через час или около того.

$\endgroup$

3

$\begingroup$

Я столкнулся с этой проблемой, и cache_size , как предлагают другие, совсем не помогает. Вы можете увидеть этот пост и этот, так как основной участник предложил вам изменить код вручную.

Как вы знаете, SVC и SVR являются проблемами оптимизации, и они прекращаются, когда предел погрешности настолько мал, что дальнейшая оптимизация бесполезна. Так что в них есть еще один параметр, max_iter , где вы можете указать, сколько итераций он должен делать.

Я использовал sklearn в питоне и e1071 в R и R гораздо быстрее получается без установки max_iter и sklearn занимает в 2-4 раза больше времени. Единственный способ сократить время вычислений для Python — использовать max_iter . Это зависит от сложности вашей модели, количества функций, ядер и гиперпараметров, но для небольшого набора данных я использовал около 4000 точек данных и max_iter был 10000 результаты совсем не отличались и это было приемлемо.

$\endgroup$

$\begingroup$

У меня только что была аналогичная проблема с набором данных, который содержит только 115 элементов и только одну функцию (данные международных авиакомпаний). Решением было масштабирование данных. Что я пропустил в ответах до сих пор, так это использование конвейера:

 из sklearn.svm import SVR
из sklearn. pipeline импортировать Pipeline
из sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
модель = Pipeline([('масштабатор', StandardScaler()),
                  ('svr', SVR(kernel='linear'))])
 

Вы можете обучать модель как обычную модель классификации/регрессии и оценивать ее таким же образом. Ничего не меняется, только определение модели.

$\endgroup$

0

$\begingroup$

Вам необходимо масштабировать данные. Масштабирование нормализует ваши точки данных до диапазона от -1 до 1, что поможет ускорить сходимость.

Попробуйте использовать следующий код:

 # X - ваш массив данных numpy.
предварительная обработка импорта из sklearn
X = предварительная обработка. масштаб (X)
 

$\endgroup$

1

$\begingroup$

Я тоже столкнулся с похожей проблемой: обучение SVM занимает бесконечное время.
Теперь проблема решена предварительной обработкой данных.
Пожалуйста, добавьте следующие строки в свой код перед обучением:

 из предварительной обработки импорта sklearn
X_train = предварительная обработка.масштаб(X_train)
X_test = предварительная обработка.масштаб(X_test)
 

$\endgroup$

1

Машина опорных векторов | Руководство для начинающих по методу опорных векторов

Эта статья была опубликована в рамках блога Data Science Blogathon

Введение

Машина опорных векторов (SVM) — это один из контролируемых алгоритмов машинного обучения (ML). В ML существует множество алгоритмов, но тем не менее прием для SVM всегда особенный из-за его надежности при работе с данными. Итак, здесь, в этой статье, мы рассмотрим почти все необходимые вещи, которые необходимо использовать для любых типов данных с помощью SVM. Прежде чем углубиться в тему, давайте немного освежим в памяти базовую терминологию, связанную с SVM. Надеюсь, вам понравится! Он может быть немного длинным и, конечно же, он вас не разочарует!

Источник изображения: pinterest.com

Машинное обучение — введение в тизер (базовое введение):

Алгоритм машинного обучения

(набор правил для достижения определенного результата) означает, что он может получить доступ к данным (категориальным, числовым, изображениям, видео или чему-либо еще) и использовать их для самостоятельного обучения без какого-либо программирования (например, без средств порядка или последовательных шагов). сделать!). Но все же, как это работает? просто наблюдая за данными (через инструкции наблюдать за закономерностью и принимать решения или прогнозировать)

Машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования. — Артур Сэмюэл, 1959

ML классифицируется по трем широким основным областям,

Источник изображения: www. dataflair.com

Проще говоря,

1. Контролируемое машинное обучение — Набор данных/данные имеют функции (независимые переменные) и целевые (зависимая переменная/целевые) переменные. Он имеет два широких типа: классификацию и регрессию.

2. Неконтролируемое ML — Набор данных/данные, имеющие отдельные признаки или без целевых переменных. Снова классифицируется на кластеризацию, обнаружение аномалий, уменьшение размерности, обучение на основе правил ассоциации.

3. Подкрепление ML — Этот домен отличается от двух предыдущих, здесь простое, но сложное правило — обучение с помощью поощрений и наказаний (обучение, как дети в школе)

4.  Полуконтролируемое обучение (Частичные данные с этикеткой и без нее)

Из приведенного выше содержания можно сделать вывод, что в этой статье мы имеем дело только с контролируемым отмыванием денег. И на самом деле алгоритм SVM относится к контролируемому машинному обучению и, к удивлению, имеет дело как с классификацией, так и с регрессией.

Итак, что такое термин «классификация и регрессия»?

1. Классификация: Поиск функции отображения независимой переменной для идентификации дискретной зависимой переменной, она может быть ориентирована на метки или категории. Здесь зависимая переменная представляет собой качественный тип, такой как бинарные или многозначные типы, такие как да или нет, нормальный или ненормальный, и категориальные типы, такие как хороший, лучший, лучший, тип 1, тип 2 или тип 3. Пример: Поиск нашей почты между спамом или нет.

Источник изображения: javapoint.com

2. Регрессия: Нахождение корреляции (функция отображения) между независимой переменной и зависимой переменной. Другой важной функцией является прогнозирование непрерывного значения на основе независимых переменных. Здесь не будет никаких классов, как в классификации, вместо классов, если зависимая переменная находится в количестве, таком как рост, вес, доход, прогноз осадков или прогноз рынка акций, мы выбираем метод регрессии. Пример: Прогнозирование дождя на следующие 5 дней.

SVM — это специальный алгоритм, который представлен в классификации и регрессии.

Машина опорных векторов — фанатский постер (введение в цМем):

Я всегда считаю, что «картинка стоит тысячи слов», поэтому, прежде чем мы погрузимся в океан SVM, мы поймем всю концепцию на картинке ниже, она также подходит для текущей ситуации (COVID-19),

Источник изображения: image.google.com

SVM — знакомство с героем (теоретическое введение):

Источник изображения: edureka.com

1. SVM — подпадает под надзор ML

2. SVM может выполнять как классификацию, так и регрессию

3. Цель — Создать наилучшую границу решения, которая может разделить n-мерное пространство на классы, чтобы мы могли легко поместить новые точки данных в правильную категорию — Гиперплоскость.

4. Стандартный классификатор

5. Для лучшего понимания SVM изучим,

          @ Классификатор максимальной маржи

          @ Классификатор опорных векторов

          @ Машина опорных векторов

SVM — Классификатор максимальной маржи — Первая песня:

Прежде чем мы узнаем о классификаторе максимальной маржи (MMC), давайте начнем с основ. Все мы знаем термины «одномерный» (1D), «двухмерный» (2D) и «трехмерный» (3D). Так что же это такое?

Короче говоря, измерение означает измерение (общее количество измеримого пространства или занимаемой поверхности). Проще говоря, количество измерений — это количество значений, необходимых для определения местоположения точек на фигуре.

Источник изображения: wikipedia.com

1. Нет размера или 0-D – Точка (существует единственная позиция)

Точка действительно не имеет размера! Но мы показываем их точками, чтобы мы могли видеть, где они находятся!

2. Один размер или 1-D – А-образный (с двумя точками)

Теперь позволим точке двигаться в одном направлении. Получаем строчку. Нам нужно только одно значение, чтобы найти точку на этой линии.

3. Двумерный или двумерный – А-плоскость

Теперь позволим точке двигаться в другом направлении. И получаем самолет. Нам нужны два значения, чтобы найти точку на этой плоскости.

4. Три измерения или 3D – A-Solid (возможно куб)

Теперь мы позволим этой точке двигаться в совершенно другом направлении, и мы получим три измерения.

Примечание:  Точка — это гиперплоскость в одномерном пространстве, прямая — это гиперплоскость в двумерном пространстве, а плоскость — это гиперплоскость в трехмерном пространстве.

Итак, теперь я надеюсь, что мы получили некоторую ясность в отношении концепции размерности. Итак, здесь для SVM мы будем использовать термин под названием HYPERPLANE, он играет важную роль в классификации данных по различным группам (очень скоро мы подробно увидим здесь, в этой статье!).

Предположим, что на приведенном ниже рисунке у нас есть набор данных, который имеет X1 и X2 как независимые функции и категорию как зависимую функцию, иногда мы называем ее целью или меткой,

Источник изображения: image. google.com

Предположим, что из вышеупомянутого набора данных с двумя независимыми признаками (X1 и X2) они нанесены в двухмерном пространстве или на простом графике и разделены линией для категории класса (пройдено или не пройдено).

Источник изображения: google.image.com

Есть много возможностей разделить два класса категорий — Но какой из них лучше?

Источник изображения: google.image.com

Мы не можем предсказать это правильно, поэтому решение проблемы — ГИПЕРПЛОСКОСТЬ. В обобщенном виде это можно изобразить на рисунке ниже,

Источник изображения: image.google.com

Итак, среди этих различных гиперплоскостей, какая гиперплоскость лучшая?

Источник изображения: image.google.com

Если вы заметили на приведенном выше рисунке, мы можем ясно видеть, как среди трехстрочной, красной линии (h4), которая имеет максимальный запас с точками данных, а также правильно классифицировать данные, если вы видите синюю цветную линию (h3) разница мала для одних данных и велика для других данных, тогда как зеленая линия (h2) не классифицирует сами данные.

Для MMC — опорный вектор, гиперплоскость и поле (романтическая песня!)

1. Точки данных/вектора, ближайшие к гиперплоскости (черная линия), известны как опорный вектор (SV). не.

2. Если точка данных не является SV, ее удаление не повлияет на модель.

3. Удаление SV изменит положение гиперплоскости.

Источник изображения: google.image.com

Размер гиперплоскости зависит от количества элементов. Если количество входных объектов равно 2, то гиперплоскость — это просто линия. Если число входных признаков равно 3, то гиперплоскость становится двумерной плоскостью. Становится трудно представить, когда количество функций превышает 3.

Классификатор опорных векторов (SVC) (вторая песня):

У многих возникает путаница с терминами SVM и SVC. Простой ответ: если гиперплоскость, которую мы используем для классификации, находится в линейном состоянии, то состояние SVC.

Расстояние векторов от гиперплоскости называется полем , которое представляет собой разделение линии до ближайших точек класса. Мы хотели бы выбрать гиперплоскость, которая максимизирует разницу между классами. На приведенном ниже графике показано, что такое хорошая и плохая маржа.

Источник изображения: image.google.com

Снова Маржа может быть подразделена на

1. Мягкая маржа . Поскольку большинство реальных данных не полностью линейно разделимы, мы допустим некоторое нарушение маржи, которое называется классификацией мягкой маржи. Лучше иметь большой запас, даже если некоторые ограничения будут нарушены. Нарушение границ означает выбор гиперплоскости, которая может позволить некоторым точкам данных оставаться либо на неправильной стороне гиперплоскости, либо между границей и правильной стороной гиперплоскости.

Источник изображения: medium.com

2. Жесткая маржа . Если обучающие данные линейно разделимы, мы можем выбрать две параллельные гиперплоскости, разделяющие два класса данных, чтобы расстояние между ними было как можно больше.

Примечание: Чтобы найти максимальный запас, нам нужно максимизировать запас между точками данных и гиперплоскостью.

Немного математики (Сцена путаницы):

Источник изображения: https://iq.opengenus.org/

Вся математика, связанная с SVM, кратко изложена на картинке вверху и внизу,

Источник изображения: https://iq.opengenus.org/

Ограничение SVC (Внезапный поворот в фильме):

Существуют некоторые ограничения SVC, которые можно объяснить на рисунке ниже,

Источник изображения: image.google.com

Здесь, на рисунке выше, если вы ясно заметили, мы не можем провести гиперплоскость в этих разбросанных данных, чтобы разделить точки данных между классами (для классификации!) прямой линией или технически мы называем это линейным.

Метод опорных векторов (SVM) – (интервальный блок):

Ограничение SVC нелинейно компенсируется SVM. И в этом разница между SVM и SVC. Если гиперплоскость классифицирует набор данных линейно, то алгоритм мы называем его SVC, а алгоритм, который разделяет набор данных нелинейным подходом, мы называем его SVM.

Источник изображения: image.google.com

SVM имеет технику, называемую трюком ядра . Это функции, которые берут низкоразмерное входное пространство и преобразуют его в многомерное пространство, то есть преобразуют неразделимую проблему в разделимую проблему.

 импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать Seaborn как sns
встроенный %matplotlib 

 = pd.read_csv('parkinsons_new.csv') 

 набор данных.голова()
набор данных.хвост()
набор данных.shape
набор данных.columns
набор данных.информация()
набор данных.describe()
pd.isnull(набор данных).сумма()
классы = набор данных ['статус'].value_counts()
классы
классы.график.бар()
#удаление определенного столбца, ось =1
набор данных = набор данных.drop (['имя'], ось = 1)
набор данных = pd. get_dummies (набор данных, prefix_sep = 'пол')
набор данных.голова()
#поиск корреляции между признаками
corr_var = набор данных.corr ()
печать (corr_var)
plt.figure(figsize=(20,17.5))
sns.heatmap(corr_var, annot=True, cmap='BuPu') 

 X = набор данных.loc[:, набор данных.columns !="статус"]
у = набор данных["статус"] 

 из sklearn.model_selection импорта train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0,2, random_state = 0)
print ("Размер для поезда X:", X_train.shape)
print ("Размер для теста X:", X_test.shape)
print ("Размер поезда y:", y_train.shape)
print("Размер для теста y:", y_test.shape) 

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler().fit(X_train)
X_train = sc.transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test) 

 из sklearn импортировать svm
cl = svm.SVC (ядро = «линейный», C = 0,01)
cl.fit(X_train, y_train) 

 y_pred = кл.predict(X_train) 

 y_pred_1 = cl. predict(X_test)
у_пред_1 

 из sklearn.metrics импорта: точность_оценки, путаница_матрица
см = матрица_замешательства (y_test, y_pred_1)
см 

 акк = показатель точности (y_test, y_pred_1)
согл 

 из sklearn.model_selection импортировать GridSearchCV
параметры = {'C': [0,001, 0,005, 0,01, 0,05, 0,1, 0,5, 1, 5, 10, 50, 100, 500, 1000, 5000],
              'степень': [2, 3, 4, 5],
              «гамма»: [0,001, 0,01, 0,1, 0,5, 1],
              'ядро': ['rbf','poly']
              }
cl = svm.SVC()
сетка = GridSearchCV (cl, параметры, cv = 10)
grid.fit(X_train, y_train)
печать (сетка.best_params_)
печать (сетка.best_estimator_) 

 из sklearn.metrics импортаclassification_report
grid_prediction = grid.predict(X_test)
печать (classification_report (y_test, grid_prediction)) 

 импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать панд как pd 

 набор данных = pd. read_csv('Position_Salaries.csv') 

 набор данных.голова()
набор данных.хвост()
набор данных.columns
набор данных.shape
набор данных.describe()
print(str('Любые отсутствующие данные или NaN в наборе данных:'),dataset.isnull().values.any())
набор данных.info() 

 X = набор данных.iloc[:, 1:2].значения
у = набор данных.iloc[:, 2].значения 

 y = y.reshape(-1,1) 

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = Стандартный масштаб()
sc_y = Стандартный масштаб()
X = sc_X.fit_transform(X)
у = sc_y.fit_transform(y) 

 из sklearn.svm импорт SVR
регрессор = SVR (ядро = 'rbf')
regressor.fit(X, у) 

 y_pred = regressor.predict([[6.5]])
y_pred = sc_y.inverse_transform(y_pred)
печать (у_пред) 

 plt.scatter (X, y, цвет = «красный»)
plt.plot(X, regressor.predict(X), color = 'синий')
plt.title('Правда или блеф (SVR)')
plt.xlabel('Уровень позиции')
plt.ylabel('Зарплата')
plt.show() 

 X_grid = np. arange(min(X), max(X), 0,01) #этот шаг необходим, поскольку данные масштабируются по функциям.
X_grid = X_grid.reshape((len(X_grid), 1))
plt.scatter(X, y, цвет = 'красный')
plt.plot(X_grid, regressor.predict(X_grid), цвет = 'синий')
plt.title('Правда или блеф (SVR)')
plt.xlabel('Уровень позиции')
plt.ylabel('Зарплата')
plt.show()