Сзв м если нет работников: Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

Содержание

Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

  • Главная
  • Правовые ресурсы
  • Подборки материалов
  • Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации

Подборка наиболее важных документов по запросу Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации (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…
  • Нулевая отчетность:
  • 2-НДФЛ нулевая
  • 6-НДФЛ нулевая
  • Как заполнить нулевой расчет по страховым взносам
  • Нужно ли сдавать нулевую декларацию по УСН
  • Нужно ли сдавать нулевую сзв тд
  • Ещё…

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации

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

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Статья: Тест: когда, как и на кого подавать СЗВ-М
(Шаронова Е. А.)
(«Главная книга», 2022, N 9)В форме надо указать данные о лицах, застрахованных по ОПС. В частности, это те, кто работает в организации или у ИП по трудовому договору, выполняет работы или оказывает услуги по гражданско-правовому договору . Если работников и ГПДшников нет, то СЗВ-М сдавать не нужно. Но для организации такое невозможно в принципе, поскольку хотя бы руководитель в ней есть. И на него в отделение ПФР надо подать СЗВ-М .

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

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Вопрос: Нужно ли сдавать отчет СЗВ-М, если функции единоличного исполнительного органа переданы управляющей организации, а иных работников или лиц, заключивших гражданско-правовые договоры, в обществе нет?
(Консультация эксперта, 2020)Вопрос: Нужно ли сдавать отчет СЗВ-М, если функции единоличного исполнительного органа переданы управляющей организации, а иных работников или лиц, заключивших гражданско-правовые договоры, в обществе нет? Правомерно ли ПФР требует представлять форму СЗВ-М на руководителя управляющей организации?

Нормативные акты: Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации

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

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Обзор: «Судебные споры зимы 2021 — 2022 года, которые могут заинтересовать бухгалтера»
(КонсультантПлюс, 2022)- АС Поволжского округа признал законным штраф, который получил страхователь за опоздание с СЗВ-М. Работодатель ссылался на то, что сотрудники не представили СНИЛС. Суд указал: страхователь знал о том, что свидетельств нет, и должен был заранее их оформить.

Нужно ли сдавать нулевой СЗВ-М, если нет работников в 2022 году

Образцы документов Бухгалтерия в кадрах Отчетность

Нужно ли сдавать нулевую СЗВ-М в 2022 году — нет, пустую, без данных, форму Пенсионный фонд не примет. Но организациям, в которых нет работников, в некоторых случаях отчитаться придется. 

Содержание

Образец как заполнить СЗВ-М если нулевая компания без работников

Отмена формы СЗВ-М с 2023 года

С 1 января 2023 года ПФР и ФСС объединили в единый Соцфонд. Это повлекло изменения по отчетности. Сразу пять отчетных форм (СЗВ-М, СЗВ-СТАЖ, СЗВ-ТД, ДСВ-3 и 4-ФСС) заменили одним отчетом ЕФС-1.

По форме СЗВ-М последний раз отчитываемся за декабрь 2022 года в срок до 16.01.2023. После этого СЗВ-М сдавать не нужно. Данные подавайте в составе ЕФС-1.

Подробнее: как заполнить и сдать новый отчет ЕФС-1

Когда сдают СЗВ-М, а когда — нет

Отчет по утвержденной форме работодатели сдают каждый месяц не позднее 15 числа следующего месяца, если эта дата не совпадает с выходными или праздничными днями. В противном случае ее сдвигают на следующий рабочий день. В этом виде отчетности для Пенсионного фонда, как правило, содержатся сведения о сотрудниках, с которыми заключены, продолжают действовать или прекращены трудовые отношения по договору в отчетном месяце. Но есть и такие работодатели, которым думать, нужно ли сдавать СЗВ-М, если нет сотрудников, не придется, т. к. они не сдают этот отчет никогда. К ним относятся:

  • фермерские хозяйства, если нет наемных работников;

  • арбитражные управляющие и адвокаты, нотариусы, которые занимаются частной практикой. Они платят только за себя страховые фиксированные суммы;

  • ИП, которые не имеют трудовых и гражданско-правовых договоров с наемными сотрудниками;

  • работодатели в отношении сотрудников МВД, ФСБ и военнослужащих. Они не участвуют в программе обязательного пенсионного страхования, пользуются другими государственными гарантиями.

Бывают ситуации, когда фактически компанией не заключено трудовых договоров. В таком случае нужно ли сдавать СЗВ-М, если в ООО нет работников, трудящихся по найму?

Постановление правления ПФР от 07.12.2016 № 1077п утверждает, что для составления этой формы следует иметь хотя бы одну заполненную строку в списке застрахованных лиц. ПФР проверяет в СЗВ‑М актуальное количество работников и сравнивает с показателями за предыдущий месяц.

застрахованными лицами являются не только штатные сотрудники, но и подрядчики (исполнители), оказывающие услуги по договорам гражданско-правового характера. Это важно учесть, принимая решение, сдавать или нет нулевой СЗВ-М в компании, заключающей такие договоры. О физлицах, с которыми в отчетном месяце действует, заключен или расторгнут ДГПХ, отчитываться обязательно

Но как быть, если в организации нет ни работников, ни подрядчиков?

Для этого существуют . разъяснения ПФР, нужно ли сдавать СЗВ-М при нулевой отчетности и отсутствии в компании сотрудников. С одной стороны, не существует правовых обоснований принимать от организации «нулевые» сведения о застрахованных лицах, если их нет по факту. С другой, в любой компании есть главный управляющий или генеральный директор. Отчитаться по нему все же придется, поскольку он в этом случае является единственным застрахованным лицом (письмо ПФР от 29.03.2018 № ЛЧ-08-24/5721, письмо Минтруда от 16.03.2018 № 17-4/10/В-1846).

Не является исключением руководитель — единственный учредитель. Хотя трудовой договор с ним не заключается, он состоит с организацией в трудовых отношениях в любом случае, даже без начисления зарплаты, поэтому отчитываться следует и по нему.

На практике встречается и другая ситуация: нет деятельности, по каким-то причинам организация или ИП фактически не работает, работники не получают денег. Как поступать тогда, нужно ли сдавать СЗВ-М при нулевой отчетности, если зарплата не начислялась, или нет? Увы, избежать этой обязанности не удастся. Подавать отчетность обязательно потребуется, поскольку сотрудники продолжают оставаться застрахованными лицами, с которыми заключен трудовой договор.

Для индивидуальных предпринимателей условия сдачи отчетности о застрахованных лицах ничем не отличаются от организаций и юридических лиц. ИП в своей работе заключают трудовые договоры и нанимают сотрудников. А надо ли в 2022 сдавать нулевую СЗВ-М для ИП, если деятельность ведется и работники уволены, зависит от нескольких факторов. Встречаются такие ситуации:

  • работники уволены в отчетном месяце — отчет сдают;

  • имеются (заключаются, расторгаются) договоры подряда с физлицами — сведения на них подают в ПФР;

  • ИП работает самостоятельно, без привлечения 3 лиц — СЗВ-М разрешается не предоставлять. Данные за себя ИП подавать не обязан. Сведения для ПФР не заполняются до тех пор, пока предприниматель не заключит с кем-либо трудовые или (с физлицами) гражданско-правовые договоры.

Как заполнить отчет без показателей

Пустую форму не сдают, т. к. Пенсионный фонд не примет отчет без показателей. Условное выражение «нулевая СЗВ-М» используется для организаций, в которых никто не работает, а единственное застрахованное лицо — учредитель — выполняет обязанности управляющего. В отчет тогда вносят сведения о самом учредителе, указывают Ф.И.О., ИНН, СНИЛС.

Сдается отчет о застрахованных лицах в бумажном или электронном виде. Если в компании более 25 сотрудников в штате, то применяется передача сведений исключительно в электронном виде с помощью усиленной цифровой подписи, иначе работодателю грозит штраф.

В случае нулевой отчетности у организации есть возможность сдать бумажную форму:

  • непосредственно в отделение ПФР;

  • почтовым отправлением ценного письма с уведомлением о вручении.

Подробнее: «Как подготовить и сдать отчет СЗВ-М через интернет».

Примерный образец, как сдавать СЗВ-М, если в организации нет сотрудников, кроме директора, с учетом изменений 2022 г. выглядит так:

Письмо в ПФР об отсутствии работников вместо нулевой СЗВ-М

Чтобы уведомить Фонд о текущем положении с кадрами, некоторые ИП направляют письмо в ПФР о непредоставлении СЗВ-М в связи с отсутствием сотрудников. Это не касается организаций, т. к. они всегда обязаны предоставлять в ПФР персонифицированный отчет о работниках либо учредителе, если работников нет.

Если предприниматель сначала работал с наемными сотрудниками, а после они уволились, то ИП вправе направить подобное письмо в Пенсионный фонд, чтобы избежать вопросов, почему он прекратил предоставлять сведения о сотрудниках.

машин опорных векторов (SVM) ясно объяснены | by Serafeim Loukas

Учебное пособие по Python для задач классификации с трехмерными графиками

В этой статье я объясню суть SVM, почему и как их использовать. Кроме того, я покажу, как построить опорные векторы и границы решений в 2D и 3D.

Ручная работа Эскиз, сделанный автором . Иллюстрация SVM.

Все слышали о знаменитых и широко используемых машинах опорных векторов (SVM). Оригинальный алгоритм SVM был изобретен Владимиром Н. Вапником и Алексеем Я. Chervonenkis в 1963 году. В зависимости от характеристик целевой переменной (которые мы хотим предсказать), наша задача будет задачей классификации, если у нас есть дискретная целевая переменная (например, метки классов) или задача регрессии, если у нас есть непрерывная целевая переменная (например, цены на жилье).

SVM чаще используются для задач классификации, и по этой причине в этой статье я сосредоточусь только на моделях SVC.

В этой статье я не буду описывать каждый шаг алгоритма (из-за большого количества онлайн-ресурсов), а вместо этого объясню наиболее важные понятия и термины, связанные с SVM.

1. Граница решения (разделяющая гиперплоскость)

SVC стремится найти наилучшую гиперплоскость (также называемую решением границей ), которая наилучшая 09 разделяет два класса данных на два набора (09) /groups (задача бинарной классификации).

В зависимости от количества входных признаков /переменных, решение граница может быть линией (если бы у нас было только 2 признака) или гиперплоскость , если в нашем наборе данных более 2 объектов.

Чтобы понять основную идею, подумайте о следующем: Каждое наблюдение (или выборка/точка данных) нанесено на график в N-мерном пространстве , где N — это количество признаков/переменных в нашем наборе данных. В этом пространстве , разделяющая гиперплоскость , представляет собой (N-1)-мерное подпространство .

Гиперплоскость представляет собой ( N-1 )- размерность подпространство для N — мерное пространство .

Итак, как было сказано ранее, для двумерного пространства решение граница будет просто линией , как показано ниже.

Ручная работа Эскиз, сделанный автором . Иллюстрация границы решения модели классификации SVM (SVC) с использованием набора данных только с двумя функциями (т. е. x1 и x2). Границей решения является линия.

Математически , мы можем определить решение границу следующим образом:

Визуализированный латексный код, написанный автором.

2. Опорные векторы

Опорные векторы — это всего лишь выборки (точки данных), которые расположены ближайшим к разделяющей гиперплоскости . Эти образцы изменили бы положение разделяющей гиперплоскости в случае их удаления. Таким образом, это самых важные образцы которые определяют расположение и ориентация лучший решение граница .

Ручная работа Эскиз, сделанный автором . Точки, обведенные фиолетовым цветом, представляют опорные векторы в этой игрушечной двумерной задаче SVM.

3. Жесткий запас: как SVM находит лучшую гиперплоскость?

Несколько разных линий (или вообще разных границ решений) могут разделять наши классы. Но какой из них лучший?

Ручная работа Эскиз, сделанный автором . На этом рисунке показаны 3 границы решения-кандидата, которые разделяют 2 класса.

Расстояние между гиперплоскостью и ближайшими точками данных (выборками) известно как SVM поле . Цель состоит в том, чтобы выбрать гиперплоскость с наибольшим возможным запасом между гиперплоскостью и любым опорным вектором . Алгоритм SVM находит наилучшую границу решения, например максимальную маржу. Здесь лучшей линией является желтая линия, как показано ниже.

Ручная работа Эскиз, сделанный автором . Лучшая разделительная линия — желтая, которая максимизирует поля (зеленое расстояние).

В сводке SVM выбирают границу решения, которая максимизирует расстояние до опорных векторов . решение граница рисуется таким образом, что максимальное расстояние до опорных векторов . Если граница решения слишком близка к опорным векторам, она будет чувствительна к шуму и плохо обобщается.

4. Замечание о Soft margin и параметре C

Иногда нам может понадобиться допустить (намеренно) некоторую погрешность (ошибочная классификация). Это основная идея « soft margin ». Реализация мягкого поля допускает неверную классификацию некоторых выборок или их нахождение не на той стороне границы решения, что позволяет получить сильно обобщенную модель.

A SOFT MARGE SVM Решает следующую задачу оптимизации:

  • Увеличение Расстояние границы принятия решений до . точки, которые правильно классифицированы в тренировочном наборе.

Ясно, что между этими двумя целями оптимизации существует компромисс . Этот компромисс контролируется знаменитой Параметр C . Вкратце, если C является малым , штраф за неправильно классифицированные точки данных составляет низкий , поэтому решение граница с большим полем выбирается за счет большего количества ошибочных классификаций. Если C является большим , SVM пытается минимизировать количество неправильно классифицированных проб и приводит к решению границе с меньшим полем .

5. Что происходит, когда нет четкой разделяющей гиперплоскости (ядро SVM)?

Если у нас есть набор данных, состоящий из линейных раздельных , то работа SVM обычно проста. Однако в реальной жизни в большинстве случаев у нас есть линейно неразделимый набор данных, и именно здесь трюк ядра обеспечивает некоторое волшебство.

Ядро трюк проецирует исходные точки данных в многомерное пространство, чтобы сделать их линейно разделимыми (в этом многомерном пространстве).

Таким образом, используя трюк с ядром, мы можем сделать наши нелинейно-разделимые данные линейно-разделимыми в многомерном пространстве.

Трюк с ядром основан на некоторых Ядре функциях которые измеряют сходство выборок. Трюк на самом деле не преобразует точки данных в новое многомерное пространство признаков, явно . Ядро-SVM вычисляет границу решения с точки зрения мер подобия в многомерном пространстве признаков, фактически не выполняя проекцию. Некоторые известные функции ядра включают линейные, полиномиальные, радиальные базисные функции (RBF) и сигмовидные ядра.

Ручная работа Эскиз, сделанный автором . Трюк с ядром. В исходном пространстве данные не являются линейно разделимыми, но после проецирования в пространство более высокого измерения они становятся разделимыми.

Напоминание: набор данных Iris состоит из 150 образцов цветов, каждый из которых имеет 4 признака/переменных (например, ширину/длину чашелистика и ширину/длину лепестка).

Давайте построим границу решения в 2D (мы будем использовать только 2 функции набора данных): 

 из sklearn.svm import SVC 
 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 from sklearn import svm, datasetsiris = datasets.load_iris()# Выберите 2 функции/переменные 
 X = iris. data[:, :2] # берем только первые две Особенности. 
 y = iris.target 
 feature_names = iris.feature_names[:2] 
 class = iris.target_namesdef make_meshgrid(x, y, h=.02): 
 x_min, x_max = x.min() — 1, x.max () + 1 
 y_min, y_max = y.min() — 1, y.max() + 1 
 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, у_макс, ч)) 
 return xx, yydef plot_contours(ax, clf, xx, yy, **params): 
 Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) 
 Z = Z.reshape (xx.shape) 
 out = ax.contourf(xx, yy, Z, **params) 
 return out# Классификация SVC model 
 model = svm.SVC(kernel="linear") 
 clf = model.fit( X, y)fig, ax = plt.subplots()# title для графиков 
 title = ('Решающая поверхность линейного SVC') 
 # Настройка сетки для построения. 
 X0, X1 = X[:, 0], X[:, 1] 
 xx, yy = make_meshgrid(X0, X1)plot_contours(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8 ) 
 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors="k") 
 ax. set_ylabel("{}".format(feature_names[0])) 
 ax.set_xlabel("{}".format(feature_names[1])) 
 ax.set_xticks(()) 
 ax.set_yticks(()) 
 ax.set_title(title) 
 plt.show()

Вывод выше кода Python. Фугура создана автором.

В наборе данных iris у нас есть 3 класса цветов и 4 функции. Здесь мы использовали только 2 функции (так что у нас есть 2 -мерное пространство признаков) , и мы построили границу решения линейной модели SVC. Цвета точек соответствуют классам/группам.

Давайте построим границу решения в 3D (мы будем использовать только 3 функции набора данных): 

 из sklearn.svm import SVC 
 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 from sklearn import svm, datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Diris = datasets.load_iris() 
 X = iris.data[:, :3] # мы берем только первые три функции. 
 Y = iris.target#сделайте это проблемой бинарной классификации )] модель = svm.SVC (ядро = 'линейный') 
 clf = model. fit(X, Y)# Уравнение разделяющей плоскости задается всеми x, так что np.dot(svc.coef_[0], x) + b = 0.# Решите для w3 (z) 
 z = лямбда x,y: (-clf.intercept_[0]-clf.coef_[0][0]*x -clf.coef_[0][1]*y) / clf.coef_[0][2] ] 
 tmp = np.linspace(-5,5,30) 
 x,y = np.meshgrid(tmp,tmp)fig = plt.figure() 
 ax = fig.add_subplot(111, проекция='3d') 
 ax.plot3D(X[Y==0,0], X[Y==0,1], X[Y==0,2],'ob') 
 ax.plot3D(X[Y==1 ,0], X[Y==1,1], X[Y==1,2],'sr') 
 ax.plot_surface(x, y, z(x,y)) 
 ax.view_init(30, 60) 
 plt.show()

Вывод приведенного выше кода Python. Рисунок создан автором.

В наборе данных iris у нас есть 3 класса цветов и 4 функции. Здесь мы использовали только 3 функции (так что у нас есть трехмерное пространство признаков ) и только 2 класса (задача бинарной классификации). Затем мы построили границу решения линейной модели SVC. Цвета точек соответствуют 2 классам/группам.

 импортировать numpy как np 
 импортировать matplotlib. pyplot как plt 
 from sklearn import svm 
 np.random.seed(2)# создаем 40 линейно разделимых точек 
 X = np.r_[np.random.randn(20, 2) — [2, 2], np.random.randn (20, 2) + [2, 2]] 
 Y = [0] * 20 + [1] * 20# соответствует модели 
 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) 
 clf. fit(X, Y)# получить разделяющую гиперплоскость 
 w = clf.coef_[0] 
 a = -w[0] / w[1] 
 xx = np.linspace(-5, 5) 
 yy = a * xx — (clf.intercept_[0]) / w[1]margin = 1 / np.sqrt(np.sum(clf.coef_ ** 2)) 
 yy_down = yy — np.sqrt(1 + a ** 2 ) * поле 
 yy_up = yy + np.sqrt(1 + a ** 2) * marginplt.figure(1, figsize=(4, 3)) 
 plt.clf() 
 plt.plot(xx, yy, "k-" ) 
 plt.plot(xx, yy_down, "k-") 
 plt.plot(xx, yy_up, "k-") plt.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1] , s=80, 
 facecolors="none", zorder=10, edgecolors="k") 
 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, zorder=10, cmap =plt.cm.Paired, 
 edgecolors="k") 
 plt.xlabel("x1") 
 plt. ylabel("x2") 
 plt.show()

Вывод приведенного выше кода Python. Рисунок создан автором.

двойной — обведены точки представляют опорные векторы .

Прогнозирование временных рядов: прогнозирование цен на акции с использованием модели Prophet от Facebook

Прогнозирование цен на акции с использованием общедоступной модели прогнозирования на Facebook: The Prophet Бинарная и многоклассовая классификация…

В этом посте я ясно объясняю, что такое ROC-кривая и как ее читать. Я использую пример с COVID-19, чтобы донести свою точку зрения, и я…

в направлении datascience.com

Четко объяснено PCA — как, когда, почему его использовать и важность функции: руководство по Python

В этом посте я объясню что такое PCA, когда и зачем его использовать и как реализовать на Python с помощью scikit-learn. Также…

в направлении datascience. com

Все, что вам нужно знать о нормализации Min-Max в Python

В этом посте я объясню, что такое масштабирование Min-Max, когда его использовать и как реализовать в Python с помощью scikit-learn, но…

в направленииdatascience.com

В этом посте я объясняю, почему и как применять стандартизацию с помощью scikit-learn

в направлении datascience.com

Оставайтесь с нами и поддержите эту работу

Если вам понравилась эта статья и вы нашли ее полезной, подпишитесь я! Вопросов? Разместите их в качестве комментария, и я отвечу как можно скорее.

Ссылки

[1] https://www.nature.com/articles/nbt1206-1565

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine

[2] https:// scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html

Свяжитесь со мной

  • LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/serafeim-loukas/
  • ResearchGate : https://www. researchgate.net/profile/Serafeim_Loukas 9: https://people.epfl.ch/serafeim.loukas (СВМ)-Какие они?

    SVM становятся очень популярными в машинном обучении, поскольку они демонстрируют, что они очень мощные и отличаются от других алгоритмов машинного обучения.

    Метод опорных векторов

    SVM — это контролируемый алгоритм машинного обучения , который можно использовать как для классификации , так и для целей регрессии.

    Они чаще используются в задачах классификации.

    Как работает SVM?

    Рассмотрим некоторые обычные точки в двумерном пространстве с двумя столбцами x1 и x2.

    Теперь, как мы можем вывести линию, которая разделит эти две разные точки и классифицирует их по отдельности? Это разделение или граница решения являются обязательными, поскольку когда мы добавляем новые точки в будущем, которые мы хотим классифицировать, они еще не были классифицированы.

    Узнаем, попадут ли они в зеленую или красную зону.

    Так как же разделить эти точки?

    Может быть множество способов рисования линий между ними, которые приведут к такому же результату, как показано на рисунке.

    Но мы хотим найти наиболее оптимальную линию, для этого и существуют SVM. SVM» посвящены нахождению границы наилучшего решения , которая поможет нам разделить пространство на классы.

    Итак, давайте выясним, как SVM ищет его. Нужная строка ищется через Maximum Margin.

    Мы видим линию, которая разделяет эти два класса точек, и она имеет Максимальное поле  , что означает, что расстояние между линией и каждой из этих точек (соприкасающихся с красной и зеленой точками) равноудалено.

    Теперь сумма этих двух расстояний должна быть максимизирована, чтобы эта линия была SVM. Граничные точки известны как опорные векторы. Почему так?

    По сути, эти два вектора поддерживают весь алгоритм, остальные точки не влияют на результат алгоритма, только эти две точки вносят вклад , поэтому они называются опорными векторами.

    Вот почему весь алгоритм называется Supporting Vector Machine (SVM).

    Теперь у нас есть линия посередине, которая называется гиперплоскостью максимальной маржи или классификатором максимальной маржи. В двухмерном пространстве это точно такой же классификатор, как линия, но в многомерном пространстве это гиперплоскость.

    Таким образом, граница, касающаяся зеленого, называется положительной гиперполосой, а граница, касающаяся красного, называется отрицательной гиперплоскостью.

    Теперь ваш вопрос может быть..

    Что такого особенного в SVM? Почему они популярны и отличаются от других алгоритмов машинного обучения?

    Давайте узнаем

    Представьте, что вы пытаетесь научить машину отличать яблоко от апельсина, т.е. как классифицировать фрукт на яблоко или апельсин.

    Итак, вы говорите машине проанализировать и посмотреть на них и увидеть параметры, которые у нее есть, и в следующий раз ей дадут фрукт, и она должна классифицировать его и сказать, яблоко это или апельсин.

    Итак, это стандартная задача машинного обучения.

    Теперь в нашем случае, скажем, справа у нас есть апельсины, а слева у нас есть яблоки.

    Преимущественно  Машинный алгоритм будет рассматривать яблоки наиболее стандартного распространенного типа и наиболее распространенный тип апельсинов, и Машина будет пытаться учиться на яблоках, которые очень похожи на яблоки и на апельсины. Таким образом, он будет знать, что такое яблоко и что такое апельсин, и именно так работают большинство алгоритмов машинного обучения, и на основе этого он сможет делать некоторые прогнозы.

    В случае SVM это другое , вместо того, чтобы смотреть на самые стандартные яблоки и апельсины, SVM на самом деле смотрит на яблоки, которые очень похожи на апельсины.

    Итак, здесь вы видите яблоко, которое не является стандартным яблоком, и апельсин (зеленый), который не является стандартным оранжевым.

    Теперь это опорные векторы, вы можете видеть, что они (опорные векторы) очень близки к границе.

    SVM — это более экстремальный тип алгоритма , очень рискованный тип, потому что рассматривает очень экстремальный случай, который очень близок к границе, и использует его для построения анализа.

    Это делает алгоритм SVM особенным и отличным от других алгоритмов машинного обучения. Вот почему они поддерживают намного лучше, чем неподдерживаемый векторный машинный алгоритм.

    Плюсы и минусы машин опорных векторов

    Плюсы

    • Точность
    • Хорошо работает с меньшими более чистыми наборами данных
    • Может быть более эффективным, поскольку использует подмножество точек обучения

    Минусы

    • Не подходит для больших наборов данных, так как время обучения с помощью SVM может быть большим
    • Менее эффективно для более зашумленных наборов данных с перекрывающимися классами

    SVM Использование

    •  SVM используется для задач классификации текста, таких как присвоение категории, обнаружение спама и анализ настроений.