Нужно ли сдавать нулевую сзв м: Нужно ли сдавать нулевую отчетность СЗВ-М 2021

Содержание

Нулевой отчет СЗВ-М в 2020 году: нужно ли сдавать?

Отчет СЗВ-М в 2020 году  – сдается ежемесячно работодателями в ПФР. Нужно ли сдавать нулевой отчет в 2020 году? Если да, то как заполнять нулевой отчет?

Также см.: 

Сдавать или нет пустой бланк в 2020 году?

Может ли вообще СЗВ-М в 2020 году быть нулевой. В самом отчете написано, что сведения в 2020 году подаются:

  • на каждого работника, с которым в месяце, за который представляется СЗВ-М, заключен или продолжает действовать трудовой договор;
  • на каждое физлицо, с которым в месяце, за который подается СЗВ-М, заключен/продолжает действовать/ прекращен ГПД на выполнение работ и оказание услуг (договоры авторского заказа, договоры об отчуждении исключительного права на произведения науки и т.п.). На таких лиц подаются сведения, если выплачиваемые им вознаграждения облагаются страховыми взносами в соответствии с законодательством РФ.

Получается, что нулевой отчетности в 2020 году, в принципе, быть не может, т.к. хоть один работник в фирме должен быть – ее директор (он может быть и учредителем).

Нулевая СЗВ-М в 2020 году: генеральный-единственный учредитель

Для подачи в ПФР СЗВ-М не имеет значения, заключен ли с директором трудовой договор или нет (речь идет о ситуации, когда директор и учредитель в одном лице) – организация все равно обязана сдавать СЗВ-М. На этот счет есть целый ряд разъяснений: письма ПФР от от 29.03.2018 № ЛЧ-08-24/5721, от 06.05.2016 № 08-22/6356, Минтруда от 16.03.2018 № 17-4/10/В-1846.

А нужно ли сдавать СЗВ-М в 2020 году на директора, если деятельность фирмой не ведется? Да, в таком случае тоже нужно сдавать отчет!

Нулевая СЗВ-М: должен ли сдавать отчет ИП?

Если ИП использует труд наемных работников или, например, заключал с физлицами ГПД, то в 2020 году он обязан представить сведения в отношении этих лиц по форме СЗВ-М.

Если же ИП работает один (сам на себя), то подавать данную отчетность в ПФР ему не нужно. Пенсионный фонд пишет об этом на своем официальном сайте.

Как заполнять нулевой СЗВ-М в 2020 году

Если организация или ИП не ведет деятельность, не выплачивает своим работникам зарплату и, соответственно, сдает нулевую отчетность, то на обязанность представить СЗВ-М данный факт не влияет. Ведь из-за отсутствия деятельности/невыплаты зарплаты работники не перестают быть застрахованными лицами. А, значит, подача СЗВ-М обязательна.

На единственного директора без зарплаты “нулевой” СЗВ-М в 2020 году может выглядеть так. Образец:

 СКАЧАТЬ ОБРАЗЕЦ НУЛЕВОГО СЗВ-М В 2020 ГОДУ 

Вывод

Формат сведений, утвержденный постановлением Правления ПФР от 07.12.2016 № 1077п, предусматривает по крайней мере одну заполненную строку в списке застрахованных лиц. Сдать же отчет вовсе без блока «Сведения о застрахованных лицах» нельзя. Обязательно заполните данные хотя бы на единственного учредителя, который получает зарплату и выступает в роли руководителя организации.

Сроки сдачи нулевой СЗВ-М в 2020 году

Нулевой СЗВ-М быть не может. А обычные отчеты сдавайте в общие сроки.

Нулевая СЗВ-М в 2020 году: надо ли сдавать?

Начиная с апреля 2016 года, организации и ИП подают в ПФР новый отчет, по форме СЗВ-М. Данный документ оформляется при наличии в компании сотрудников, с которыми трудовые отношения закреплены договорами, соответственно, на них отчисляются страховые взносы.

А как быть, если фирма в отчетном периоде не вела деятельности? Оформлять нулевую отчетность? И надо ли предоставлять такой отчет индивидуальному предпринимателю? Ответы на эти и другие вопросы по данной теме ищите в этой публикации.

«Нулевая» — не значит необязательная

Нужно ли сдавать нулевую СЗВ-М? Вопрос стал актуальным сразу после появления данного вида отчетов. Постановлением Правления ПФР в феврале 2016 года утвержден новый формат отчетности, которую требуется отправлять в Пенсионный фонд каждый месяц.

 Эта форма продолжает свое действие в 2020 году.

В Пенсионный фонд обязательную ежемесячную персонифицированную форму обязаны:

1. Российские юридические лица и их подразделения.
2. Иностранные организации и их подразделения.
3. Индивидуальные предприниматели.
4. «Самозанятые» лица – нотариусы, адвокаты, детективы.

Освобождены от предоставления отчета по форме СЗВ-М:

  • крестьянские фермерские хозяйства, где нет наемных работников;
  • индивидуальные предприниматели, арбитражные управляющие, частнопрактикующие адвокаты и нотариусы, которые уплачивают фиксированные страховые взносы только за себя;
  • работодатели в отношении иностранных граждан и лиц без гражданства, которые временно пребывают в России или работают дистанционно, на которых не распространяется обязательное пенсионное страхование;
  • работодатели в отношении военнослужащих, сотрудников органов МВД и ФСБ (за исключением вольнонаемных), так как к ним обязательное пенсионное страхование не применяется, и для них государством предусмотрены иные гарантии.

Кто должен быть объектом отчетности по форме СЗВ-М?

  • все работники, с которыми в отчетном месяце продолжает действовать трудовой договор либо заключен новый;
  • физлица, с которыми в отчетном месяце заключен договор гражданско-правового характера, либо он продолжает действовать. Например, речь идет о ГПД, предусматривающих выполнение работ либо оказание услуг по авторским или научным заказам, и вознаграждение, что им выплачивается, облагается страховыми взносами.

И даже когда организация на какой-то период приостанавливает деятельность, не выплачивая своим работникам зарплату, все равно представлять СЗВ-М необходимо. Поскольку даже в условиях временного отсутствия зарплаты работники остаются застрахованными лицами.

Нулевая СЗВ-М, если гендиректор — единственный учредитель

Нужна ли нулевая СЗВ-М в 2020 году в случае, если директор предприятия, организации является одновременно и единственным учредителем компании? Да, в данном случае отчет по данной форме потребуется.

Поскольку законодательно директор считается в такой ситуации трудоустроенным. Ему не требуется заключения договора. Вернее, договор сам с собой он просто не может оформить, но и без этого является официальной трудовой единицей в своей компании. Подробности об этом ищите в Письме ПФР от 06.05.2016 № 08–22/6356.

Но есть особый случай, когда СЗВ-М сдавать не придется. Это когда в организации отсутствуют сотрудники, деятельность в ней остановлена. А вышеперечисленные условия: директор и учредитель являются одним лицом, не оформленным по трудовому договору либо ГПД.

Нулевая СЗВ-М в 2020 году у ИП

Что касается нулевой СЗВ-М в 2020 году в отношении ИП, то здесь тоже есть некоторые особенности, и весьма существенные. Так, если у индивидуального предпринимателя нет наемных работников, то ему вовсе не потребуется подавать данную отчетность в ПФР.

Но при наличии наемных сотрудников или когда используется труд сторонних людей с заключением с ними гражданско-правового договора, на этих физлиц подавать данные по форме СЗВ-М нужно обязательно.

Если вы все же будете сдавать не нулевую форму СЗВ-М, то не забывайте выдать своим работникам копии отчета СЗВ-М.

Копии СЗВ-М сотрудникам

В ст. 11 п. 4 Закона № 27-ФЗ «О персонифицированном учете» с 2017 года внесены изменения. Согласно нововведениям, работодатель обязан выдавать своим работникам выписки СЗВ-М в трех случаях:

  • если работник написал заявление с просьбой предоставить ему копию отчетности;
  • если работник увольняется;
  • если работник подал заявление в ПФР о назначении пенсии.

Также установлены сроки для предоставления копий отчетности:

  • до 3 дней после получения заявления от работника, в случае выхода работника на пенсию;
  • до 5 дней после получения заявления от работника;
  • в день увольнения или расторжения договора-подряда.

Помимо того, что работодатель обязан выдавать выписки СЗВ-М в трех перечисленных случаях, Закон требует также ежемесячно после сдачи отчета СЗВ-М выдавать выписки своим работникам.

Причем в получении выписки СЗВ-М работник должен расписаться.

Однако в настоящее время никаких штрафных санкций за невыдачу выписок СЗВ-М не предусмотрено.

Копию всей формы отчета СЗВ-М выдавать работнику ни в коем случае нельзя. Это связано с тем. что форма СЗВ-М содержит персональные данные других работников (фамилия, имя, отчество, ИНН), а без их согласия передавать такие данные запрещено. Поэтому работникам необходимо выдавать выписку СЗВ-М , оформленную на конкретного человека.

На этой странице вы найдете подробную инструкцию по заполнению формы СЗВ-М, можете скачать бланк и образец заполнения этого документа.

Тоже может быть полезно:

Информация полезна? Расскажите друзьям и коллегам

Уважаемые читатели! Материалы сайта TBis.ru посвящены типовым способам решения налоговых и юридических вопросов, но каждый случай уникален.

Если вы хотите узнать, как решить именно ваш вопрос — обращайтесь в форму онлайн консультанта. Это быстро и бесплатно!

Комментарии

Добавить комментарий

Нажимая на кнопку «Отправить» вы подтверждаете, что ваш комментарий не содержит персональных данных в любой их комбинации

Вопросы и ответы в комментариях даются пользователями сайта и не носят характера юридической консультации. Если вам необходима юридическая консультация, рекомендуем получить ее, задав вопрос по телефонам, указанным выше, или через эту форму

.

Нужно ли сдавать нулевой СЗВ-М, если нет работников в 2021 году

Надо ли сдавать СЗВ-М, если нет работников и не велась деятельность

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, кто не сдает СЗВ-М в любом случае. 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, если они реализуют трудовые отношения с иностранными гражданами, которые временно работают в РФ и не включены в систему обязательного пенсионного страхования;
  • работодатели в отношении сотрудников МВД, ФСБ и военнослужащих. Они не участвуют в программе обязательного пенсионного страхования, пользуются другими государственными гарантиями.

Бывают ситуации, когда фактически нет работников. Тогда возникает вопрос, сдавать или нет нулевой СЗВ-М организации или индивидуальному предпринимателю.

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. Отчет по установленной форме СЗВ-М при отсутствии работников обязаны направлять в ПФР даже те организации-юридические лица, у которых нет оформленных штатных единиц. Получается, что работодателю необходимо предоставлять «нулевые» сведения, чтобы избежать штрафа.

Но тут закономерно возникает еще один вопрос: нужно ли сдавать СЗВ-М в 2021 году, если в ООО нет работников, только учредитель компании. Если руководитель предприятия является единственным учредителем, трудовой договор с ним не заключается, он состоит с организацией в трудовых отношениях в любом случае, даже без начисления зарплаты.

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

Другая ситуация, можно ли не сдавать СЗВ-М, если нет деятельности, по каким-то причинам организация или ИП фактически не работает, работники не получают заработную плату. Подавать отчетность обязательно потребуется, даже если она нулевая, 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 нужно ли сдавать СЗВ-М в 2021 году ИП без работников, с которыми оформлены договоры? В этом случае Пенсионный фонд не требует от ИП сдавать нулевой отчет вовсе. Данные за себя ИП подавать не обязан. Сведения для ПФР не заполняются до тех пор, пока предприниматель не заключит трудовые или гражданско-правовые договоры с работниками.

Когда можно не сдавать СЗВ-М, а ограничиться письмом в ПФР об отсутствии работников

Если данных для предоставления в ПФР нет, то и отчет сдавать не требуется. Чтобы уведомить фонд о текущем положении с кадрами, некоторые 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.

Как заполнить отчет без показателей

Пустая отчетность не сдается. Для организаций, когда застрахованное лицо выполняет обязанности директора, употребляется условное выражение «нулевая СЗВ-М». В нее записывают 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.

Удобнее всего направить данные в Пенсионный фонд одним файлом по электронной почте.

Образец

Примерный образец, как заполнить нулевой отчет СЗВ-М для организации с одним застрахованным лицом, директором, выглядит так:

Нулевая отчетность | СБИС Помощь

Нулевая отчетность

Организации и ИП могут сдавать отчетность с нулевыми показателями, если:

  • за отчетный период не велась деятельность, не было покупок и продаж, а также движений по расчетному счету и кассе;
  • не начислялась заработная плата сотрудникам;
  • нет основных средств, в том числе в уставном капитале.

Как сформировать нулевую отчетность в СБИС

Получите электронную подпись на имя руководителя организации. Если ЭП уже есть, зарегистрируйте ее в СБИС.

Чтобы сформировать и отправить отчеты, воспользуйтесь мастером нулевой отчетности. Пошагово заполните данные и укажите реквизиты организации.

Внимание!

Отправить отчетность с помощью мастера может только руководитель организации. Сдавать отчеты по доверенности нельзя.

Какие отчеты нужно сдавать

Перечень форм в мастере зависит от того, являетесь ли вы индивидуальным предпринимателем или юридическим лицом, а также от того, какую систему налогообложения применяете.

Название отчетаСрок сдачиЮридические лицаИП
ОСНОУСНОСНОУСН

НАЛОГОВАЯ ИНСПЕКЦИЯ

Бухгалтерская (финансовая) отчетность31 марта  
Налоговая декларация по УСНЮЛ — 31 марта, ИП — 30 апреля  
Налоговая декларация по НДС25 апреля, июля, октября, января  
Налоговая декларация по прибыли28 апреля, июля, октября, марта   
Расчет страховых взносов30 апреля, июля, октября, января****
3-НДФЛ30 апреля   

ПЕНСИОННЫЙ ФОНД

СЗВ-СТАЖ1 марта**
СЗВ-М15 числа следующего месяца**

ФОНД СОЦИАЛЬНОГО СТРАХОВАНИЯ

4-ФСС25 апреля, июля, октября, января**
Подтверждение основного вида деятельности15 апреля  

* — сдается, если у ИП есть наемные сотрудники.

** — сдается индивидуальным предпринимателем, если у него есть наемные сотрудники, и крестьянским (фермерским) хозяйством.

Кроме отчетов, предусмотренных мастером, можно отправлять письма в госорганы, ответы на требования и формы в разделе «Отчетность»:

Надо ли направлять в ПФР нулевые формы СЗВ-ТД

Работодатели не должны сдавать в ПФР нулевые формы СЗВ-ТД. К такому выводу пришли эксперты фирмы «1С».

Напомним, с 1 января 2020 года Федеральные законы от 16.12.2019 № 436-ФЗ и № 439-ФЗ установили возможность ведения сведений о трудовой деятельности работников в электронном виде. Поправки внесены, в том числе в закон об индивидуальном (персонифицированном) учете (от 01.04.1996 № 27-ФЗ). Они ввели новую обязанность для работодателей, которые теперь должны представлять в информационную систему ПФР сведения о трудовой деятельности застрахованных лиц. В 2020 году данную отчетность необходимо сдавать в ПФР ежемесячно не позднее 15-го числа месяца, следующего за отчетным. Форма и порядок представления формы СЗВ-ТД утверждены постановлением Правления ПФР от 25.12.2019 № 730п.

Эксперты уточняют, что нормы закона № 27-ФЗ предписывают работодателю сдавать форму СЗВ-ТД в отношении своих работников в следующих случаях:

  • прием на работу;
  • увольнение с работы;
  • перевод на другую постоянную работу;
  • подача заявления о выборе способа ведения трудовой книжки.

Порядок заполнения формы СЗВ-ТД предписывает также сдавать отчет при:

  • изменении наименования работодателя;
  • установлении (присвоении) работнику второй и последующей профессии, специальности или квалификации;
  • лишении права по приговору суда занимать определенные должности или заниматься определенным видом деятельности.

Одновременно порядок заполнения формы СЗВ-ТД устанавливает, что этот отчет сдается исключительно на тех работников, в отношении которых имело место одно из перечисленных выше событий. Соответственно, если в течение месяца в отношении какого-либо сотрудника не производились кадровые изменения, то подавать по нему сведения по форме СЗВ-ТД не надо. Данное правило работает весь 2020 год.

Это значит, что если в организации в течение всего 2020 года сотрудники не увольнялись, не трудоустраивались, не переводились на другую работу, не подавали заявлений о выборе способа ведения трудовой книжки, не получали новую специальность, не лишались права занимать определенную должность, и при этом сама организация не меняла название, то она освобождается от сдачи отчетов СЗВ-ТД в течение всего 2020 года.

БУХПРОСВЕТ

В отношении тех сотрудников, которые в 2020 году не подавали заявлений о выборе варианта ведения трудовой книжки, и в отношении которых не проводилось никаких кадровых мероприятий, срок сдачи первой отчетности по форме СЗВ-ТД переносится на 2021 год. В отношении данных сотрудников сдать первую отчетность необходимо будет не позднее 15 февраля 2021 года.

При этом в 2021 году сроки представления СЗВ-ТД будут изменены. В частности, это касается случаев трудоустройства и увольнения работников. В указанных случаях СЗВ-ТД на таких работников будет представляться в ПФР не позднее рабочего дня, следующего за днем издания приказа о приеме на работу или приказа об увольнении работника.

Если сотрудник переведется на другую постоянную работу, подаст заявление о продолжении ведения бумажной трудовой книжки или заявит о представлении сведений о трудовой деятельности в электронной форме, СЗВ-ТД на такого сотрудника в 2021 году будет представляться в общеустановленные сроки. То есть, не позднее 15 числа месяца, следующего за месяцем, в котором был произведен перевод сотрудника или было подано заявление о выборе варианта ведения трудовой книжки.

Как сдать нулевой отчет СЗВ м

Нужно ли сдавать нулевой отчет СЗВ-М?

Многих бухгалтеров интересует вопрос о том, надо ли сдавать нулевую форму СЗВ-М. Данные в Пенсионный Фонд подаются, если денежное вознаграждение лиц, с которыми заключены соглашения, требует внесения страховых взносов в соответствии с действующим законодательством. Сдача СЗВ-М не при нулевой отчетности потребуется в следующих случаях:

  1. Если с гражданином заключено трудовое соглашение.
  2. Если с частным лицом заключено соглашение гражданско-правового характера о выполнении работ или оказании услуг.
  3. Если с частным лицом заключен договор авторского заказа.
  4. Если с гражданином есть договор, по которому отчуждается исключительное право на предметы искусства, литературы или науки.
  5. Если есть заключенные издательские лицензионные договоры.
  6. Если есть лицензионные соглашения о возникновении прав на использование произведения искусства, науки или литературы.

Сдавать заполненный бланк в ПФР по форме СЗВ-М нужно на всех лиц, с которыми заключаются, действуют или прекращаются перечисленные договорные отношения в отчетном периоде.

Соответственно, организация всегда подает отчетность в ПФР, так как хотя бы одно трудоустроенное лицо у нее есть – генеральный директор. Если он является, в том числе, и учредителем организации, а трудовое соглашение с ним не заключалось, то подавать отчет СЗВ-М нужно все равно, так как считается, что генеральный директор трудоустроен и является застрахованным лицом.

Обращаем ваше внимание на то, что главное условие для включения в отчет застрахованного лица – наличие договорных отношений, подразумевающих необходимость отчисления страховых взносов в ПФР. Это значит, что в отчет обязательно включаются и сотрудники, находящиеся в момент заполнения формы СЗВ-М в отпуске (очередном, декретном, отпуске по уходу за ребенком и т.д.).

На кого оформить и как сдать нулевой отчет СЗВ-М?

Сдавать отчетность по форме СЗВ-М необходимо ежемесячно. Срок сдачи СЗВ-М (в том числе и нулевой) в Пенсионный Фонд РФ – до 10 числа месяца, следующего за отчетным. Определять, на кого следует заполнить форму СЗВ-М, необходимо исходя из следующих факторов:

  1. Вид договорных отношений, заключенных между организацией и физическим лицом.
  2. Период действия договорных отношений. Если в отчетном месяце соглашение между организацией и застрахованным лицом действовало хотя бы один день – о нем необходимо подать сведения в ПФР.
  3. При этом не важно производились ли выплаты страховых взносов за физическое лицо в фонды. Не имеет значения также начислялась ли заработная плата или иное денежное вознаграждение.

Если в июне 2016 года с застрахованным лицом у предприятия был заключен, прекращен или действовал один из перечисленных выше договоров, до 10 июля 2016 года потребуется предоставить сведения о нем в Пенсионный Фонд по форме СЗВ-М (даже нулевые).

Рассмотрим нужно ли подавать СЗВ-М нулевую на примерах:

  1. Предприятие прекратило с застрахованным лицом трудовые отношения 1 июня 2016 года (т.е. у сотрудника был один рабочий день в месяце). В этом случае срок действия договора был прекращен в отчетном периоде, а значит физическое лицо нужно включить в отчет.
  2. Организация заключила с застрахованным лицом гражданско-правовой договор 30 июня 2016 года. Предмет договора – оказание услуг. На момент предоставления отчетности по форме СЗВ-М услуги еще не оказаны. Соответственно, не оформлены документы, подтверждающие предоставление услуг (например, акт приема-передачи), не выплачено денежное вознаграждение, предусмотренное по договору. Так как соглашение было оформлено в отчетном месяце, сведения об этом застрахованном лице необходимо включить в отчет СЗВ-М.
  3. Организация в 2011 году заключила бессрочный трудовой договор с застрахованным лицом. С ноября 2015 года сотрудник пребывает в отпуске по уходу за ребенком до 1,5 лет. В отчетном периоде (июнь 2016 года) трудовое соглашение с сотрудником является действующим.

Подробнее о том, как заполнить форму СЗВ-М при нулевой отчетности, читайте в статье.

Нулевая форма и приостановление деятельности

Сразу скажем, что вопрос, нужно ли сдавать нулевые СЗВ-М в 2018 году, на практике пока не находит однозначного ответа. А суть в следующем.

Экономические субъекты могут сталкиваться с ситуацией, когда нужно приостановить деятельность. В этом случае:

  • персонал есть;
  • трудовых функций он не выполняет;
  • бухгалтерия не начисляет страховые взносы.

В итоге не ясно, надо ли сдавать нулевую СЗВ-М в 2018 году, в которой блок «Сведения о застрахованных лицах» оставить пустым.

Однозначный ответ на вопрос, сдаются ли нулевые СЗВ-М, долго отсутствовал, поскольку мнение Пенсионного фонда и его территориальных органов зачастую противоречило друг другу. Так, первоначально в 2016 году была допустима отправка в фонд отчёта без блока сведений о застрахованных лицах. То есть, по сути, сдача нулевого СЗВ-М:

Однако согласно другому, более распространённому мнению, представлять отчет нужно при наличии застрахованных лиц. А именно:

1. Работающих по трудовому или гражданско-правовому договору.

2. Получающих доходы от предприятия.

Если деятельность компании на 2018 год временно приостановлена, работники всё равно продолжают быть застрахованными. Подача формы СЗВ-М с их перечислением в этом случае обязательна.

Нулевой отчет на единственного учредителя – гендира

Для организации, учредителем которой выступает генеральный директор в единственном лице, не имеет значения наличие/отсутствие с ним договора. Согласно разъяснениям № 08-22/6356, представление СЗВ-М с ним в Пенсионный фонд обязательно.

Но всё равно имеет место спорная ситуация: ведь при указании директора-учредителя в СЗВ-М одновременно нужно отражать в расчёте по страховым взносам сведения о его стаже.

В июле 2016 года появились дополнительные разъяснения ПФР о том, сдается ли нулевая отчетность СЗВ-М на гендира. Согласно им, если компания по определенным обстоятельствам не ведет финансово-хозяйственную деятельность, подавать нулевую СЗВ-М на генерального директора без договора не нужно.

СОВЕТ

Рекомендуем всё же перестраховаться и сдать такой отчёт.

Как было сказано, вопрос о том, можно ли оставлять пустым раздел «Сведения о застрахованных лицах», долгое время не имел однозначного ответа. Компании всё же подавали нулевую СЗВ-М, где отражали информацию только о генеральном директоре.

Согласно письму Минтруда от 7 июля 2016 года № 21-3/10/В-4587, которое подписал заместитель министра А.Н. Прудов, чиновники рассмотрели ситуацию, когда генеральный директор не заключает трудовой договор с организацией и не получает доходов.

На основании этих разъяснений можно сделать вывод: когда генеральный директор – он же учредитель и единственный работник – не подписывал трудовой договор с предприятием и не получал денежных выплат, отчетность по застрахованным лицам организация не подает.

Центральный аппарат Пенсионного фонда отреагировал на позицию Министерства труда и изменил свое мнение. Согласно письму ПФР от 13.07.2016 № ЛЧ-08-26/9856, в подобных ситуациях отчет СЗВ-М представлять не нужно.

В связи с изменением позиции, ПФР направил своим территориальным подразделениям соответствующие рекомендации. Некоторые из отделений известили об изменении позиции ПФР юридические лица и ИП.

На основании последних разъяснений страхователи освобождены от сдачи именно «нулевок». Это следует из письма ПФР от 13.07.2016 № ЛЧ-08-26/9856. Однако многие бухгалтеры предпочитают подстраховываться и сдавать такую форму СЗВ-М.

Также см. «Нулевая СЗВ-М: нужно ли её сдавать и как заполнить».

Интересные статьи:

  • СЗВ м онлайн

    Общие сведения о форме СЗВ-М Обязанность передачи формы СЗВ-М была утверждена законом от 29.12.2015 №…

  • Отчет СЗВ м, образец

    Новая форма СЗВ-М — для чего ввели и кто ее представляет? Администрация сайта 09.03.2017 15:48…

  • СЗВ м

    Задачи Фонд социального страхования – это организация, созданная государственными властями с целью покрытия страховых рисков…

  • Как сдать уточненную СЗВ м

    Возможна ли уточненка формы СЗВ-М? Как исправить поданные в ПФР сведения 16. 11.2017 Л.А. Елина, экономист-бухгалтер…

  • Сроки сдачи СЗВ м

    Когда сдавать СЗВ-М в 2019 году Срок сдачи отчетности СЗВ-М – не позднее 15 числа…

нулевая отчетность

Бывает так, что инспекторы понимают, что компания купила документы по НДС, но детально разбираться и доказывать это не хотят. Например, времени нет, и есть «клиенты» жирнее. В таких случаях они идут на хитрость.

 

Вызывают директора и говорят ему, что поставщик обнулил декларацию, и вычет не может быть принят. Кстати в большинстве случаев это не так. Они обманывают. Налоговики хотят посмотреть на реакцию директора. А также действия тех, кто контролирует фирму-поставщика. Если директор начинает нервничать и пытается оправдываться, ему предлагают уточниться добровольно. Многие, кто боятся, так и делают. Тех, кто стоит на своем и утверждает, что сделка была, могут просто отпустить и больше не заниматься, а могут продолжить копать.

Также у инспекторов есть вариант по-настоящему обнулить декларацию фирмы поставщика и посмотреть, что будет. У всех налоговых есть свои подручные бухгалтерии, которые способны выпустить ЭЦП. Инспекторы обращаются к ним, выпускают новую подпись и сдают нулевую декларацию.

Дальше они ждут, что будет делать компания. Если появляется директор, начинают его прессовать и выявлять номинальность, а также пытаются доказать фиктивность сделки. Дальше уже всё индивидуально.

Самый грамотный ход в таких ситуациях – перевыпустить ЭЦП снова и сдать повторно декларацию, которая вам нужна. Второй раз инспекторы уже вряд ли будут этим заниматься. К тому же за выпуск ЭЦП нужно платить деньги, даже своей бухгалтерии, а это лично инспектору совсем неинтересно. И только если на кону большая премия, они на это идут.

Если вас вызвали на допрос и вменяют покупку бумажного НДС, самое лучшее решение – стоять на своём. Говорите, что ничего не знаете, контрагент реальный, сделка была. Особенно если вы делали оплату на одну из фирм первого звена. Оплата была, значит, сделка реальна. Доказать отгрузку товара или оплату услуги – это уже совсем другая серьёзная работа. И делать её без сильной заинтересованности никто не будет.

Не бросайтесь сразу уточняться и покупать новые документы. И даже если вам скажут, что нашли директора и тот отказался от компании, а значит, сделка фиктивная, это тоже может быть враньём. Проверьте информацию самостоятельно. Помните, их задача – вас напугать и заставить заплатить самому. Не поддавайтесь. И даже если НДС действительно слетел, не упрощайте им работу.

2 доллара:

positive_examples = [(0,0), (1,1), (2,2)]

negative_examples = [(0,0), (2,1), (3,2)] # (0,0) входит в обе категории

Что делать, если он неразделимый?

SVM «жесткого поля» стремится идеально разделить данные с помощью (гипер) плоскости (возможно, в некотором странном пространстве, подразумеваемом функцией ядра), а затем максимизировать запас (пространство по обе стороны от этой плоскости). Максимальное увеличение маржи контролирует ошибку обобщения.

SVM с «мягкими границами» пытается сделать то же самое, но допускает небольшую ошибку классификации.Компромисс между минимизацией ошибочной классификации и максимизацией маржи контролируется гиперпараметром, называемым $ C $. Упомянутый вами параметр ($ \ nu $) — это повторная параметризация $ C $, которую легче выбрать и интерпретировать, чем $ C $.

Хорошо, а что

— это , интерпретация $ \ nu $?

Цитата из этой публикации StackOverflow о жесткой марже и мягкой марже SVM (которую я рекомендую вам прочитать):

Параметр nu — это верхняя граница доли маржинальных ошибок и нижняя граница доли опорных векторов по отношению к общему количеству обучающих примеров.Например, если вы установите его на 0,05, вы гарантированно обнаружите, что не более 5% ваших обучающих примеров ошибочно классифицируются (хотя и за счет небольшого запаса) и по крайней мере 5% ваших обучающих примеров являются вспомогательными векторами. {T} x_ {new } + b) $, где $ \ alpha_ {i} $ отличен от нуля только для подмножества $ x_ {i} $ (опорных векторов), и я объединяю обучающую метку $ y_ {i} $ с $ \ alpha_ {я} $ как часть «веса» для поддержки вектор $ X_ {I} $.{T} x_ {new} + b) $, где $ (w, b) $ — параметры для оптимальной разделяющей гиперплоскости от оптимизации SVM.

Если вы ищете алгоритмы, в которых желательно представление правила принятия решения в этом конкретном формате внутреннего продукта, SVM может вам не подойти. Вместо этого вы можете использовать ограниченную логистическую регрессию, если хотите обеспечить выполнение условия коэффициента гиперплоскости $ w_ {i}> 0, \ forall {} i $, но вы значительно усложняете оптимизацию и теряете гарантии свойств классификатора.

Я не особо задумывался об этом, но вы также можете потерять осуществимость. По крайней мере, вы должны по определению создать классификатор с худшим запасом, чем традиционный SVM. Предположим, вы рассматривали только линейное ядро. SVM выберет строку (среди всех строк), которая дает максимальный запас в данных (в случае, если он линейно разделяется). Если вы добавляете ограничение типа $ w_ {i}> 0, \ forall {} i $, вы просите алгоритм SVM выполнять поиск только по специальному подмножеству строк с положительными коэффициентами.Таким образом, наилучшая достижимая маржа будет не лучше, чем лучшая маржа среди всех возможных линий, а, возможно, и намного хуже. И вы потеряете возможность использовать то же дуальное представление Лагранжа, которое допускает правило принятия решений на основе опорных векторов, о котором я упоминал выше, поскольку двойственное теперь будет включать новые ограничения.

Не могли бы вы поделиться дополнительной информацией о природе вашей проблемы и о том, почему она требует этого ограничения?

Наконец, насколько я могу судить, упоминание SVM-struct совершенно не является последовательным.Это метод получения выходных данных с векторным или структурным значением вместо простых меток классов (некоторого типа данных скалярного перечисления) в качестве выходных данных.

ОПОРНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ МАШИНЫ (СВМ). Введение: все, что вам нужно знать… | by Ajay Yadav

Машины опорных векторов, так называемые SVM, представляют собой контролируемый алгоритм обучения , который можно использовать для задач классификации и регрессии в качестве вспомогательной векторной классификации (SVC) и поддержки векторной регрессии (SVR).Он используется для меньшего набора данных, поскольку его обработка занимает слишком много времени. В этом наборе мы сосредоточимся на SVC.

SVM основан на идее поиска гиперплоскости, которая лучше всего разделяет функции на разные домены.

Рассмотрим следующую ситуацию:

Сталкер отправляет вам электронные письма, и теперь вы хотите разработать функцию (гиперплоскость), которая будет четко различать два случая, так что всякий раз, когда вы получаете электронное письмо от сталкера, оно будет классифицироваться как спам.На следующем рисунке показаны два случая, в которых нарисована гиперплоскость. Какой из них вы выберете и почему? Найдите минутку, чтобы проанализировать ситуацию…

Думаю, вы бы выбрали инжир (а). Вы думали, почему вы выбрали инжир (а)? Поскольку электронные письма на рис. (А) четко классифицированы, и вы более уверены в этом по сравнению с рис. (Б). По сути, SVM состоит из идеи создания оптимальной гиперплоскости , которая четко классифицирует различные классы (в данном случае это бинарные классы).

Ближайшие к гиперплоскости точки называются опорными векторными точками , а расстояние между векторами от гиперплоскости называется полями .

Основная интуиция, которую следует здесь развить, состоит в том, что чем дальше точки SV от гиперплоскости, тем больше вероятность правильной классификации точек в их соответствующих регионах или классах. Точки SV очень важны при определении гиперплоскости, потому что, если положение векторов изменяется, положение гиперплоскости изменяется. Технически эта гиперплоскость также может называться , максимальное поле гиперплоскости .

В этом посте мы так долго обсуждали гиперплоскость, давайте объясним ее значение, прежде чем двигаться дальше. Гиперплоскость — это функция, которая используется для различения элементов. В 2-D функция, используемая для классификации между элементами, является линией, тогда как функция, используемая для классификации элементов в 3-D, называется плоскостью, аналогично функция, которая классифицирует точку в более высоком измерении, называется гиперплоскостью.Теперь, когда вы знаете о гиперплоскости, давайте вернемся к SVM.

Допустим, есть размеры «m»:

, таким образом, уравнение гиперплоскости в измерении «M» может быть задано как =

, где

Wi = векторы (W0, W1, W2, W3… Wm )

b = смещенный член (W0)

X = переменные.

Теперь,

Предположим, 3 гиперплоскости, а именно (π, π +, π−), такие, что «π +» параллельно «π», проходящему через опорные векторы на положительной стороне, а «π−» параллельно » π ‘, проходящий через опорные векторы на отрицательной стороне.

уравнения каждой гиперплоскости можно рассматривать как:

для точки X1:

Объяснение: когда точка X1 мы можем сказать, что эта точка лежит на гиперплоскости, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнение гиперплоскости равно 1, что означает, что точка правильно классифицируется в положительной области.

для точки X3:

Объяснение: когда точка X3, мы можем сказать, что эта точка находится вдали от гиперплоскости, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнения гиперплоскости больше 1, что означает, что точка правильно классифицирован в положительной области.

для точки X4:

Объяснение: когда точка X4, мы можем сказать, что эта точка лежит на гиперплоскости в отрицательной области, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнения гиперплоскости равно 1, что означает, что точка правильно отнесена к отрицательной области.

для точки X6:

Объяснение: когда точка X6 мы можем сказать, что эта точка находится далеко от гиперплоскости в отрицательной области, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнения гиперплоскости больше 1, что означает, что точка правильно отнесена к отрицательной области.

Давайте рассмотрим ограничения, которые не классифицируются:

для точки X7:

Объяснение: Когда Xi = 7, точка классифицируется неправильно, потому что для точки 7 wT + b будет меньше единицы, и это нарушает ограничения. Итак, мы обнаружили неправильную классификацию из-за нарушения ограничений. Точно так же мы можем сказать для точек Xi = 8.

Таким образом, из приведенных выше примеров мы можем сделать вывод, что для любой точки Xi,

, если Yi (WT * Xi + b) ≥ 1:

тогда Си правильно классифицирован

иначе:

Си неправильно классифицирован.

Итак, мы можем видеть, что если точки линейно разделимы, то только наша гиперплоскость может различать их, а если вводится какой-либо выброс, то она не может их разделить. Таким образом, этот тип SVM называется как SVM с жестким запасом (поскольку у нас есть очень строгие ограничения для правильной классификации каждой точки данных).

Мы в основном считаем, что данные линейно разделимы, и это может быть не так в реальном сценарии.Нам нужно обновление, чтобы наша функция могла пропустить несколько выбросов и иметь возможность классифицировать почти линейно разделяемые точки. По этой причине мы вводим новую переменную Slack ( ξ), которая называется Xi.

, если мы введем ξ в наше предыдущее уравнение, мы можем переписать его как

Введение Xi

, если ξi = 0,

точки можно считать правильно классифицированными.

иначе:

ξi> 0, неправильно классифицированные точки.

, поэтому, если ξi> 0, это означает, что Xi (переменные) находятся в неправильном измерении, поэтому мы можем думать о ξi как об ошибке, связанной с Xi (переменной). Средняя ошибка может быть выражена как;

средняя ошибка

, таким образом, наша цель математически может быть описана как;

, где ξi = ςi

ЧТЕНИЕ: найти вектор w и скаляр b так, чтобы гиперплоскость, представленная w и b, максимизировала запасное расстояние и минимизировала член потерь при условии, что все точки правильно классифицирован.

Эта формулировка называется методом мягких полей.

, когда Zi ≥ 1, потери равны 0, когда Zi <1, потери возрастают.

, таким образом, можно интерпретировать, что потери на шарнире являются максимальными (0,1-Zi).

Теперь давайте рассмотрим случай, когда наш набор данных вовсе не является линейно разделимым.

в основном, мы можем отделить каждую точку данных, проецируя ее в более высокое измерение, добавляя к ней соответствующие функции, как мы это делаем в логистической регрессии. Но с помощью SVM есть мощный способ выполнить эту задачу по проецированию данных в более высокое измерение.Вышеупомянутая формулировка представляла собой первичную форму SVM . Альтернативный метод представляет собой двойную форму SVM, которая использует множитель Лагранжа для решения задачи оптимизации ограничений.

Примечание:

Если αi> 0, то Xi является опорным вектором, а когда αi = 0, то Xi не является опорным вектором.

Наблюдение:

  1. Для решения реальной проблемы нам не требуется фактическая точка данных, вместо этого может быть достаточно скалярного произведения между каждой парой вектора.
  2. Для вычисления смещенной константы «b» нам требуется только скалярное произведение.
  3. Основным преимуществом двойной формы SVM перед формулировкой Лагранжа является то, что она зависит только от α .

Переходя к основной части SVM, которой она наиболее известна, это трюк с ядром . Ядро — это способ вычисления скалярного произведения двух векторов x и y в некотором (очень многомерном) пространстве признаков, поэтому функции ядра иногда называют «обобщенным скалярным произведением».

попробуйте прочитать это уравнение… s.t = подчинено

Применение трюка ядра означает просто замену скалярного произведения двух векторов функцией ядра.

  1. линейное ядро ​​
  2. полиномиальное ядро ​​
  3. ядро ​​радиальной базисной функции (RBF) / гауссово ядро ​​

Мы сосредоточимся на полиномиальном и гауссовском ядре, так как оно наиболее часто используется.

Ядро полинома:

В общем случае ядро ​​полинома определяется как;

b = степень ядра & a = постоянный член.t и Zb.

Метод 1:

традиционно мы решали бы это следующим образом:

, что потребует много времени, так как нам нужно будет выполнить скалярное произведение для каждой точки данных, а затем вычислить скалярное произведение, которое нам может потребоваться для умножения. Представьте, что мы делаем это для тысяч точек данных….

Или мы могли бы просто использовать

Method 2:

с использованием уловки ядра:

В этом методе мы можем просто вычислить скалярное произведение, увеличив значение мощности. Просто не правда ли?

Ядро радиальной базисной функции (RBF) / Гауссово ядро:

Гауссовское RBF (радиальная базисная функция) — еще один популярный метод ядра, используемый в моделях SVM для большего.Ядро RBF — это функция, значение которой зависит от расстояния от начала координат или от некоторой точки. Гауссовское ядро ​​имеет следующий формат;

|| X1 — X2 || = Евклидово расстояние между X1 и X2

Используя расстояние в исходном пространстве, мы вычисляем скалярное произведение (сходство) X1 и X2.

Примечание: сходство — это угловое расстояние между двумя точками.

Параметры:

  1. C: инверсия силы регуляризации.

Поведение: по мере увеличения значения «c» модель становится переобученной.

Поскольку значение «c» уменьшается, модель не подходит.

2. γ: Гамма (используется только для ядра RBF)

Поведение: По мере увеличения значения « γ » модель становится переобученной.

Поскольку значение « γ » уменьшается, модель не соответствует требованиям.

Плюсы:

  1. Это действительно эффективно в высшем измерении.
  2. Эффективно, когда количество функций больше, чем обучающих примеров.
  3. Лучший алгоритм, когда классы разделяются
  4. На гиперплоскость влияют только опорные векторы, поэтому выбросы имеют меньшее влияние.
  5. SVM подходит для двоичной классификации крайних случаев.

минусы:

  1. Для обработки большего набора данных требуется много времени.
  2. Плохо работает в случае перекрытия классов.
  3. Правильный выбор гиперпараметров SVM, обеспечивающий достаточную производительность обобщения.
  4. Выбор подходящей функции ядра может быть непростым.

1. Числовое преобразование:

SVM предполагает, что у вас есть входные данные числовые, а не категориальные. Таким образом, вы можете преобразовать их, используя один из наиболее часто используемых « one hot encodin g, label-encoding и т. Д. ».

2. Двоичное преобразование:

Поскольку SVM может классифицировать только двоичные данные, вам нужно будет преобразовать многомерный набор данных в двоичную форму, используя ( один против остальных метод / один метод против одного ) метод преобразования.

Алгоритм

— SVM — жесткие или мягкие поля?

Я ожидал, что SVM с мягкими границами будет лучше, даже если обучающий набор данных является линейно разделяемым. Причина в том, что в SVM с жесткими полями один выброс может определять границу, что делает классификатор чрезмерно чувствительным к шуму в данных.

На диаграмме ниже один красный выброс по существу определяет границу, что является отличительным признаком переобучения

Чтобы получить представление о том, что делает SVM с мягкими маржами, лучше взглянуть на него в двойной формулировке, где вы увидите, что он имеет ту же цель максимизации маржи (маржа может быть отрицательной), что и SVM с жесткой маржой. , но с дополнительным ограничением, что каждый множитель лагранжа, связанный с опорным вектором, ограничен C.По сути, это ограничивает влияние любой отдельной точки на границе принятия решения, для вывода см. Предложение 6.12 в книге Кристианини / Шоу-Тейлора «Введение в опорные векторные машины и другие методы обучения на основе ядра».

В результате SVM с мягкими границами может выбрать границу решения, которая имеет ненулевую ошибку обучения, даже если набор данных является линейно разделяемым, и с меньшей вероятностью переобучится.

Вот пример использования libSVM для синтетической задачи. Обведенные точки показывают опорные векторы.Вы можете видеть, что уменьшение C приводит к тому, что классификатор жертвует линейной разделимостью, чтобы получить стабильность, в том смысле, что влияние любой отдельной точки данных теперь ограничено C.

Значение опорных векторов:

Для SVM с жесткими границами опорные векторы — это точки, которые находятся «на грани». На изображении выше C = 1000 довольно близко к SVM с жесткими полями, и вы можете видеть, что обведенные точки — это те, которые касаются поля (на этом изображении поле почти равно 0, поэтому по сути это то же самое, что и разделяющая гиперплоскость. )

Для SVM с мягкими границами легче объяснить их в терминах двойных переменных. Ваша поддержка предсказатель вектора в терминах двойственных переменных функция следующим образом.

Здесь альфа и b — это параметры, которые находятся во время процедуры обучения, xi, yi — ваш обучающий набор, а x — новая точка данных. Опорные векторы — это точки данных из обучающего набора, которые включены в предсказатель, то есть с ненулевым параметром альфа.

% PDF-1.2 % 524 0 объект > эндобдж xref 524 424 0000000016 00000 н. 0000008832 00000 н. 0000034210 00000 п. 0000034428 00000 п. 0000034627 00000 н. 0000034820 00000 н. 0000035128 00000 п. 0000035390 00000 п. 0000035701 00000 п. 0000035962 00000 п. 0000036235 00000 п. 0000036478 00000 п. 0000036656 00000 п. 0000036826 00000 п. 0000037108 00000 п. 0000037438 00000 п. 0000037714 00000 п. 0000037901 00000 п. 0000038234 00000 п. 0000038534 00000 п. 0000038846 00000 п. 0000039118 00000 п. 0000039424 00000 п. 0000039742 00000 п. 0000040015 00000 п. 0000040242 00000 п. 0000040486 00000 п. 0000040761 00000 п. 0000040989 00000 п. 0000041235 00000 п. 0000041451 00000 п. 0000041743 00000 п. 0000041992 00000 п. 0000042253 00000 п. 0000042305 00000 п. 0000042474 00000 п. 0000043326 00000 п. 0000043583 00000 п. 0000044108 00000 п. 0000044357 00000 п. 0000044630 00000 п. 0000044904 00000 п. 0000045157 00000 п. 0000045434 00000 п. 0000045637 00000 п. 0000045901 00000 п. 0000046128 00000 п. 0000046306 00000 п. 0000046565 00000 п. 0000046834 00000 п. 0000047095 00000 п. 0000047418 00000 п. 0000047648 00000 н. 0000047905 00000 п. 0000048128 00000 п. 0000048431 00000 н. 0000048655 00000 п. 0000048929 00000 н. 0000049150 00000 п. 0000049408 00000 п. 0000049679 00000 п. 0000049939 00000 н. 0000050155 00000 п. 0000050414 00000 п. 0000050624 00000 п. 0000050947 00000 п. 0000051280 00000 п. 0000051603 00000 п. 0000051928 00000 п. 0000052261 00000 п. 0000052455 00000 п. 0000052692 00000 п. 0000052865 00000 п. 0000053130 00000 н. 0000053469 00000 п. 0000053827 00000 п. 0000054087 00000 п. 0000054362 00000 п. 0000054605 00000 п. 0000054903 00000 п. 0000055128 00000 п. 0000055464 00000 п. 0000055772 00000 п. 0000056092 00000 п. 0000056394 00000 п. 0000056446 00000 п. 0000056797 00000 п. 0000057001 00000 п. 0000057259 00000 п. 0000057549 00000 п. 0000057949 00000 п. 0000058214 00000 п. 0000058499 00000 н. 0000058728 00000 п. 0000059030 00000 н. 0000059293 00000 п. 0000059582 00000 п. 0000059838 00000 п. 0000060094 00000 п. 0000060293 00000 п. 0000060453 00000 п. 0000060630 00000 п. 0000060906 00000 п. 0000061202 00000 п. 0000061477 00000 п. 0000061724 00000 п. 0000061973 00000 п. 0000062218 00000 п. 0000062376 00000 п. 0000062547 00000 п. 0000062842 00000 п. 0000063022 00000 п. 0000063240 00000 п. 0000063483 00000 п. 0000063687 00000 п. 0000063894 00000 п. 0000064139 00000 п. 0000064375 00000 п. 0000064618 00000 п. 0000064812 00000 п. 0000065053 00000 п. 0000065303 00000 п. 0000065552 00000 п. 0000065834 00000 п. 0000066133 00000 п. 0000066464 00000 н. 0000066673 00000 п. 0000066969 00000 п. 0000067265 00000 п. 0000067547 00000 п. 0000067805 00000 п. 0000068121 00000 п. 0000068385 00000 п. 0000068649 00000 п. 0000068897 00000 п. 0000069158 00000 п. 0000069367 00000 п. 0000069620 00000 п. 0000069870 00000 п. 0000070138 00000 п. 0000070381 00000 п. 0000070658 00000 п. 0000070879 00000 п. 0000071156 00000 п. 0000071349 00000 п. 0000071625 00000 п. 0000071934 00000 п. 0000072218 00000 п. 0000072503 00000 п. 0000072786 00000 п. 0000073072 00000 п. 0000073317 00000 п. 0000073535 00000 п. 0000073777 00000 п. 0000074014 00000 п. 0000074321 00000 п. 0000074592 00000 п. 0000074870 00000 п. 0000075174 00000 п. 0000075428 00000 п. 0000075480 00000 п. 0000075675 00000 п. 0000075849 00000 п. 0000076144 00000 п. 0000076361 00000 п. 0000076658 00000 п. 0000076952 00000 п. 0000077202 00000 п. 0000077426 00000 п. 0000077674 00000 п. 0000077930 00000 п. 0000078204 00000 п. 0000078496 00000 п. 0000078827 00000 н. 0000079040 00000 п. 0000079243 00000 п. 0000079522 00000 п. 0000079805 00000 п. 0000080035 00000 п. 0000080316 00000 п. 0000080558 00000 п. 0000080830 00000 п. 0000081099 00000 п. 0000081287 00000 п. 0000081530 00000 п. 0000081797 00000 п. 0000081964 00000 п. 0000082126 00000 п. 0000082361 00000 п. 0000082576 00000 п. 0000082847 00000 п. 0000083039 00000 п. 0000083220 00000 н. 0000083389 00000 п. 0000083719 00000 п. 0000083988 00000 п. 0000084230 00000 п. 0000084501 00000 п. 0000084780 00000 п. 0000084977 00000 п. 0000085175 00000 п. 0000085423 00000 п. 0000085683 00000 п. 0000085895 00000 п. 0000086110 00000 п. 0000086339 00000 п. 0000086547 00000 п. 0000086799 00000 н. 0000087033 00000 п. 0000087204 00000 п. 0000087390 00000 п. 0000088472 00000 п. 0000088637 00000 п. 0000089210 00000 п. 0000089448 00000 н. 0000089709 00000 п. 0000089968 00000 н. 00000 00000 п. 00000

  • 00000 п. 00000

    00000 п. 0000090938 00000 п. 0000091138 00000 п. 0000091357 00000 п. 0000091606 00000 п. 0000091862 00000 п. 0000092200 00000 п. 0000092477 00000 п. 0000092649 00000 п. 0000092937 00000 п. 0000093190 00000 п. 0000093408 00000 п. 0000093596 00000 п. 0000093870 00000 п. 0000094092 00000 п. 0000094335 00000 п. 0000094593 00000 п. 0000094808 00000 п. 0000095054 00000 п. 0000095322 00000 п. 0000095579 00000 п. 0000095834 00000 п. 0000096160 00000 п. 0000096449 00000 п. 0000096810 00000 п. 0000097065 00000 п. 0000097368 00000 п. 0000097608 00000 п. 0000097927 00000 н. 0000098108 00000 п. 0000098420 00000 п. 0000098659 00000 п. 0000098865 00000 п. 0000099090 00000 н. 0000099142 00000 н. 0000099275 00000 п. 0000099443 00000 п. 0000099746 00000 н. 0000099912 00000 н. 0000100211 00000 н. 0000100595 00000 н. 0000100880 00000 н. 0000101273 00000 н. 0000101637 00000 н. 0000102054 00000 н. 0000102791 00000 н. 0000103309 00000 п. 0000103473 00000 п. 0000103525 00000 п. 0000103742 00000 н. 0000103996 00000 н. 0000104395 00000 н. 0000104712 00000 н. 0000104973 00000 п. 0000105222 00000 п. 0000105627 00000 н. 0000105932 00000 н. 0000106270 00000 н. 0000106449 00000 н. 0000106811 00000 п. 0000106863 00000 н. 0000107072 00000 н. 0000107460 00000 п. 0000107659 00000 н. 0000107927 00000 н. 0000108189 00000 н. 0000108411 00000 п. 0000108592 00000 н. 0000108830 00000 н. 0000109161 00000 п. 0000109406 00000 п. 0000109619 00000 п. 0000109864 00000 н. 0000110126 00000 н. 0000110363 00000 п. 0000110594 00000 н. 0000110783 00000 н. 0000111033 00000 н. 0000111345 00000 н. 0000111811 00000 н. 0000111863 00000 н. 0000112048 00000 н. 0000112172 00000 н. 0000112400 00000 н. 0000112620 00000 н. 0000112838 00000 н. 0000113131 00000 п. 0000113305 00000 н. 0000113565 00000 н. 0000113823 00000 п 0000114053 00000 н. 0000114312 00000 н. 0000114567 00000 н. 0000114796 00000 н. 0000114972 00000 н. 0000115162 00000 н. 0000115392 00000 н. 0000115414 00000 н. 0000116387 00000 н. 0000116409 00000 н. 0000117297 00000 н. 0000117319 00000 н. 0000118199 00000 н. 0000118221 00000 н. 0000119143 00000 н. 0000119165 00000 н. 0000120008 00000 н. 0000120222 00000 н. 0000120404 00000 н. 0000120585 00000 н. 0000120905 00000 н. 0000121165 00000 н. 0000121445 00000 н. 0000121747 00000 н. 0000122064 00000 н. 0000122372 00000 н. 0000122698 00000 н. 0000122963 00000 н. 0000123232 00000 н. 0000123410 00000 н. 0000123646 00000 н. 0000123843 00000 н. 0000124057 00000 н. 0000124382 00000 н. 0000124708 00000 н. 0000124970 00000 н. 0000125230 00000 н. 0000125551 00000 н. 0000125790 00000 н. 0000126106 00000 н. 0000126300 00000 н. 0000126468 00000 н. 0000126752 00000 н. 0000126994 00000 н. 0000127186 00000 н. 0000127606 00000 н. 0000128004 00000 н. 0000128288 00000 н. 0000128524 00000 н. 0000128779 00000 н. 0000129032 00000 н. 0000129350 00000 н. 0000129521 00000 н. 0000129779 00000 н. 0000129946 00000 н. 0000130256 00000 н. 0000130450 00000 н. 0000130661 00000 н. 0000130927 00000 н. 0000131193 00000 н. 0000131403 00000 н. 0000131593 00000 н. 0000131645 00000 н. 0000131904 00000 н. 0000132170 00000 н. 0000132395 00000 н. 0000132610 00000 н. 0000132877 00000 н. 0000133143 00000 н. 0000133343 00000 п. 0000133577 00000 н. 0000133834 00000 н. 0000134014 00000 н. 0000134281 00000 н. 0000134512 00000 н. 0000134777 00000 н. 0000134957 00000 н. 0000135252 00000 н. 0000135809 00000 н. 0000136893 00000 н. 0000137118 00000 н. 0000137343 00000 п. 0000137599 00000 н. 0000137881 00000 н. 0000138188 00000 н. 0000138497 00000 н. 0000138723 00000 н. 0000138986 00000 н. 0000139316 00000 н. 0000139693 00000 п. 0000140005 00000 н. 0000140309 00000 н. 0000140631 00000 н. 0000140874 00000 н. 0000141160 00000 н. 0000141547 00000 н. 0000141865 00000 н. 0000142125 00000 н. 0000142388 00000 н. 0000142652 00000 н. 0000142875 00000 н. 0000143136 00000 н. 0000143307 00000 н. 0000143547 00000 н. 0000143720 00000 н. 0000143998 00000 н. 0000144207 00000 н. 0000144229 00000 п. 0000145097 00000 н. 0000145119 00000 н. 0000145914 00000 н. 0000145936 00000 н. 0000146751 00000 н. 0000008889 00000 н. 0000034186 00000 п. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 525 0 объект > эндобдж 946 0 объект > поток HSyǿI (B EbBUJrD &

    VLFeat — Документация> C API

    На этой странице описывается линейный решатель SVM Stochastic Gradient Descent (SGD).2 + \ ell_i (\ langle \ bw, \ bx \ rangle). \]

    Затем SGD выполняет шаги градиента, рассматривая на каждой итерации один член \ (E_i (\ bw) \), выбранный случайным образом из этого среднего. В самом простом виде алгоритм выглядит так:

    .
    • Начните с \ (\ bw_0 = 0 \).
    • Для \ (t = 1,2, \ dots T \):
      • Пример одного индекса \ (i \) в \ (1, \ dots, n \) равномерно наугад.
      • Вычислить субградиент \ (\ bg_t \) из \ (E_i (\ bw) \) в \ (\ bw_t \).
      • Вычислить скорость обучения \ (\ eta_t \).*) \ leq \ epsilon_P. \]

        Если скорость обучения \ (\ eta_t \) выбрана соответствующим образом, можно показать, что SGD сходится правильно. Например, [26] показывают, что, поскольку \ (E (\ bw) \) является \ (\ lambda \) — сильно выпуклым, то с использованием скорости обучения

        \ [\ в коробке {\ eta_t = \ frac {1} {\ lambda t}} \]

        гарантирует, что алгоритм достигает первичной субоптимальности \ (\ epsilon_P \) в

        \ [\ tilde O \ left (\ frac {1} {\ lambda \ epsilon_P} \ right). \]

        итераций. Этот конкретный вариант SGD иногда называют PEGASOS [26] и является версией, реализованной в VLFeat.

        Скорость сходимости недостаточна, чтобы определить скорость обучения , то есть насколько быстро алгоритм может изучить SVM, который оптимально работает на тестовом наборе. Чтобы связать скорость сходимости со скоростью обучения, можно использовать следующие два наблюдения:

        • Сила регуляризатора часто эвристически выбирается обратно пропорциональной количеству обучающих выборок: \ (\ lambda = \ lambda_0 / n \). Это отражает тот факт, что чем больше обучающих данных, тем меньше должно считаться априорное.2) \) или того хуже нелинейных решателей SVM.

          Добавление смещения \ (b \) к функции оценки SVM \ (\ langle \ bw, \ bx \ rangle + b \) выполняется, как описано в разделе Добавление смещения, путем добавления постоянной характеристики \ (B \) ( умножитель смещения ) к векторам данных \ (\ bx \) и соответствующий весовой элемент \ (w_b \) к весовому вектору \ (\ bw \), так что \ (b = B w_b \) Как отмечалось, множитель смещения должен быть относительно большим, чтобы избежать уменьшения смещения до нуля, но маленьким, чтобы сделать оптимизацию стабильной.2 \) нормализованы (как обычно для оптимальной производительности), то разумный множитель смещения находится в диапазоне от 1 до 10, а разумная скорость обучения смещению находится где-то в диапазоне, обратном этому (таким образом, две части вектор расширенных признаков \ ((\ bx, B) \) сбалансированы).

          Изначально скорость обучения \ (\ eta_t = 1 / \ lambda t \) обычно слишком высока: как обычно \ (\ lambda \ ll 1 \), \ (\ eta_1 \ gg 1 \). Но это явно чрезмерно (например, без учета потерь лучшая скорость обучения на первой итерации равна просто \ (\ eta_1 = 1 \), так как это позволяет достичь оптимума за один шаг).Таким образом, формула скорости обучения изменяется на \ (\ eta_t = 1 / \ lambda (t + t_0) \), где \ (t_0 \ приблизительно 2 / \ lambda \), что эквивалентно start \ (t_0 \) итерации позже. Таким образом \ (\ eta_1 \ приблизительно 1/2 \).

          Теплый старт

          Начать с заданной модели \ (\ bw \) в SGD легко, поскольку оптимизация выполняется в первичном. Однако начальный индекс итерации \ (t \) также должен быть увеличен для горячего старта, поскольку в противном случае начальная установка \ (\ bw \) быстро забывается (vl_svm_set_model, vl_svm_set_bias, vl_svm_set_iteration_number).

          Случайная выборка точек

          Вместо того, чтобы посещать точки полностью случайным образом, VLFeat SDCA следует передовой практике посещения всех точек в каждую эпоху (передача данных), изменяя порядок посещения случайным образом, выбирая каждую время новой случайной перестановки.

          Факторное представление

          На каждой итерации алгоритм SGD обновляет вектор \ (\ bw \) (включая дополнительный компонент смещения \ (w_b \)) как \ (\ bw_ {t + 1} \ leftarrow \ bw_t — \ lambda \ eta_t \ bw_t — \ eta_t \ bg_t \), где \ (\ eta_t \) — скорость обучения.Если субградиент функции потерь \ (\ bg_t \) равен нулю на данной итерации, это сводится к простому сжатию \ (\ bw \) к началу координат путем умножения его на коэффициент \ (1 — \ lambda \ eta_t \) . Таким образом, такую ​​итерацию можно значительно ускорить за счет внутреннего представления \ (\ bw_t = f_t \ bu_t \), где \ (f_t \) — коэффициент масштабирования. Затем обновление становится

          \ [f_ {t + 1} \ bu_ {t + 1} = f_ {t} \ bu_ {t} — \ lambda \ eta_t f_ {t} \ bu_ {t} — \ eta_t \ bg_t = (1- \ lambda \ eta_t) f_ {t} \ bu_ {t} — \ eta_t \ bg_t.\]

          Установка \ (f_ {t + 1} = (1- \ lambda \ eta_t) f_ {t} \), это дает уравнение обновления для \ (\ bu_t \)

          \ [\ bu_ {t + 1} = \ bu_ {t} — \ frac {\ eta_t} {f_ {t + 1}} \ bg_t. \]

          , но этот шаг можно пропустить, если \ (\ bg_t \) равно нулю.

          Когда компонент смещения имеет другую скорость обучения, эту схему необходимо немного скорректировать, добавив отдельный коэффициент для смещения, но в остальном она идентична.

          машинное обучение на Python — лекции Scipy

          3.6.9.1. Гиперпараметры, переоснащение и недогрузка

          Проблемы, связанные с проверкой и перекрестной проверкой, являются одними из следующих: важнейшие аспекты практики машинного обучения. Выбор оптимальной модели для ваших данных жизненно важен и является частью проблема, которую не часто понимают в машинном обучении практикующие.

          Центральный вопрос: Если наша оценка неэффективна, как мы должны двигаться вперед?

          • Использовать более простую или более сложную модель?
          • Добавить дополнительные функции к каждой наблюдаемой точке данных?
          • Добавить обучающие образцы?

          Ответ часто противоречит интуиции.В частности, Иногда используют более сложная модель даст худшие результаты. Также, Иногда добавление обучающих данных не улучшит ваших результатов. Возможность определить, какие шаги улучшат вашу модель — вот что отличает успешные практики машинного обучения от неудачников.

          Компромисс смещения и дисперсии: иллюстрация к простой задаче регрессии

          Начнем с простой задачи одномерной регрессии. Этот поможет нам легко визуализировать данные и модель, а результаты легко обобщить на наборы данных более высокой размерности.Мы рассмотрим простой линейная регрессия проблема, с sklearn.linear_model .

           X = np.c_ [.5, 1] ​​.T
          y = [.5, 1]
          X_test = np.c_ [0, 2] .T
           

          Без шума, так как линейная регрессия идеально подходит для данных

           из sklearn import linear_model
          regr = линейная_модель.LinearRegression ()
          regr.fit (X, y)
          plt.plot (X, y, 'о')
          plt.plot (X_test, regr.predict (X_test))
           

          В реальной жизни у нас есть шум (например, шум измерения) в наших данных:

           нп.random.seed (0)
          для _ в диапазоне (6):
              noisy_X = X + np.random.normal (loc = 0, масштаб = .1, размер = X.shape)
              plt.plot (noisy_X, y, 'o')
              regr. fit (noisy_X, y)
              plt.plot (X_test, regr.predict (X_test))
           

          Как мы видим, наша линейная модель улавливает и усиливает шум в данные. Он показывает много вариаций.

          Мы можем использовать другую линейную оценку, которая использует регуляризацию, Оценщик Ridge . Этот оценщик упорядочивает коэффициенты, уменьшая их до нуля под предположение, что очень высокие корреляции часто оказываются ложными.Альфа Параметр контролирует величину используемой усадки.

           regr = linear_model.Ridge (альфа = .1)
          np.random.seed (0)
          для _ в диапазоне (6):
              noisy_X = X + np.random.normal (loc = 0, масштаб = .1, размер = X.shape)
              plt.plot (noisy_X, y, 'o')
              regr.fit (noisy_X, y)
              plt.plot (X_test, regr.predict (X_test))
          
          plt.show ()
           

          Как мы видим, оценщик показывает гораздо меньшую дисперсию. Однако это систематически занижает коэффициент. Он отображает предвзятый поведение.

          Это типичный пример обмена смещением / дисперсией из : нерегуляризованный оценки не предвзяты, но они могут отображать большие отклонения.Модели с высокой степенью регуляризации имеют небольшую дисперсию, но высокую систематическую ошибку. Это предубеждение не обязательно плохо: важно выбрать компромисс между смещением и дисперсией, который приводит к лучшему прогнозу представление. Для конкретного набора данных есть золотая середина, соответствующая до максимальной сложности, которую могут поддерживать данные, в зависимости от количество шума и доступных наблюдений.

          3.6.9.2. Визуализация компромисса смещения / отклонения

          Подсказка

          Учитывая конкретный набор данных и модель (например,грамм. многочлен), мы хотели бы понять, ограничивает ли прогноз предвзятость (недостаточное соответствие) или дисперсия и как для настройки гиперпараметра (здесь d , степень полинома) чтобы дать наилучшее соответствие.

          Для заданных данных давайте подберем простую модель полиномиальной регрессии с разной степени:

          Подсказка

          На приведенном выше рисунке мы видим соответствия для трех различных значений: d . Для d = 1 данные не подходят. Это значит, что модель тоже упрощенно: никакая прямая линия никогда не будет подходить для этих данных.В В этом случае мы говорим, что модель страдает большим смещением. Модель само по себе является необъективным, и это отразится на том, что данные плохо подходит. С другой стороны, для d = 6 данные не подходят. Это означает, что в модели слишком много свободных параметров (в данном случае 6). который можно настроить так, чтобы он идеально соответствовал тренировочным данным. Если мы добавим новый момент в этом сюжете, но есть вероятность, что он будет очень далек от кривая, представляющая соответствие степени-6. В этом случае мы говорим, что модель страдает высокой дисперсией.Причина использования термина «высокая дисперсия» заключается в что, если какая-либо из входных точек немного изменится, это может привести к совсем другая модель.

          Посередине, для d = 2 , мы нашли хорошую среднюю точку. Он подходит данные достаточно хорошо и не страдают от систематической ошибки и дисперсии проблемы видны на рисунках с обеих сторон. Что бы мы хотели, это способ для количественного определения систематической ошибки и дисперсии и оптимизации метапараметры (в данном случае степень полинома d), чтобы определить лучший алгоритм.

          Полиномиальная регрессия с помощью scikit-learn

          Полиномиальная регрессия построена путем конвейерной обработки. Полиномиальные характеристики и линейной регрессии :

           >>> from sklearn.pipeline import make_pipeline
          >>> из sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
          >>> из sklearn.linear_model import LinearRegression
          >>> model = make_pipeline (PolynomialFeatures (степень = 2), LinearRegression ())
           
          Кривые валидации

          Давайте создадим набор данных, как в примере выше:

           >>> def generate_func (x, err = 0.5):
          ... вернуть np.random.normal (10 - 1. / (x + 0.1), err)
          
          >>> # произвольная выборка дополнительных данных
          >>> np. random.seed (1)
          >>> x = np.random.random (размер = 200)
          >>> y = generate_func (x, err = 1.)
           

          Центральным звеном для количественной оценки систематической ошибки и дисперсии модели является ее применение в тесте . данные , взятые из того же распределения, что и поезд, но это будет захват независимого шума:

           >>> xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split (x, y, test_size = 0.4)
           

          Кривая валидации Кривая валидации состоит в изменении параметра модели который контролирует его сложность (здесь степень полином) и измеряет как ошибку модели на обучающих данных, так и на данные тестирования ( например, с перекрестной проверкой). Параметр модели тогда отрегулировано так, чтобы ошибка теста была минимальной:

          Мы используем sklearn.model_selection.validation_curve () для вычисления поезда и тестовая ошибка, и построить ее:

           >>> из sklearn.model_selection импорт validation_curve
          
          >>> градусов = np.arange (1, 21)
          
          >>> model = make_pipeline (PolynomialFeatures (), LinearRegression ())
          
          >>> # Меняйте "степени" на шаге конвейера "polynomialfeatures"
          >>> train_scores, validation_scores = validation_curve (
          ... модель, x [:, np.newaxis], y,
          ... param_name = 'polynomialfeatures__degree',
          ... диапазон_параметров = градусы)
          
          >>> # Постройте среднюю оценку поезда и оценку валидации по складкам
          >>> плт.график (градусы, validation_scores.mean (axis = 1), label = 'cross-validation')
          [<объект matplotlib.lines.Line2D в ...>]
          >>> plt.plot (градусов, train_scores.mean (axis = 1), label = 'training')
          [<объект matplotlib.lines.Line2D в ...>]
          >>> plt.legend (loc = 'лучший')
          <объект matplotlib.legend.Legend в ...>
           

          На этом рисунке показано, почему валидация важна. С левой стороны plot, у нас есть многочлен очень низкой степени, который не соответствует данным. Этот приводит к низкой объясненной дисперсии как для обучающей выборки, так и для набор проверки.В дальней правой части сюжета у нас очень высокий многочлен степени, который не соответствует данным. Это видно по факту что тренировка объяснила, что дисперсия очень высока, в то время как набор проверки, он низкий. Выбор d вокруг 4 или 5 дает нам лучшее компромисс.

          Подсказка

          Проницательный читатель поймет, что здесь что-то не так: в На графике выше d = 4 дает наилучшие результаты. Но в предыдущем сюжете мы обнаружили, что d = 6 значительно превышает данные.Что тут происходит? Разница в используемых тренировочных точках. в В предыдущем примере было всего восемь тренировочных точек. В этом Например, у нас есть 100. Как правило, чем больше тренировок точек, можно использовать более сложную модель. Но как ты можешь определить для данной модели, будет ли больше тренировочных точек полезный? Полезной диагностикой для этого являются кривые обучения.

          кривые обучения

          Кривая обучения показывает оценку обучения и проверки в виде функция количества тренировочных очков.Обратите внимание: когда мы тренируемся на подмножество обучающих данных, оценка обучения вычисляется с использованием это подмножество, а не полный обучающий набор. Эта кривая дает количественное представление о том, насколько полезно будет добавить обучение образцы.

          Вопросы:

          • Что вы ожидаете по мере увеличения количества обучающих выборок? посмотреть оценку тренировок? Для оценки валидации?
          • Ожидаете ли вы, что оценка тренировки будет выше или ниже оценка валидации? Вы когда-нибудь ожидали, что это изменится?

          scikit-learn предоставляет sklearn.model_selection.learning_curve () :

           >>> из sklearn.model_selection import learning_curve
          >>> train_sizes, train_scores, validation_scores = learning_curve (
          ... модель, x [:, np.newaxis], y, train_sizes = np.logspace (-1, 0, 20))
          
          >>> # Постройте среднюю оценку поезда и оценку валидации по складкам
          >>> plt.plot (train_sizes, validation_scores.mean (axis = 1), label = 'cross-validation')
          [<объект matplotlib. lines.Line2D в ...>]
          >>> плт.сюжет (train_sizes, train_scores.mean (axis = 1), label = 'training')
          [<объект matplotlib.lines.Line2D в ...>]
           

          Для градусов = 1 модель

          Обратите внимание, что оценка проверки обычно увеличивается на с ростом обучающий набор, в то время как обучающий балл обычно уменьшается на с растущий обучающий набор. Как размер тренировки увеличивается, они сходятся к одному значению.

          Из приведенного выше обсуждения мы знаем, что d = 1 является большим смещением. оценщик, который не соответствует данным.Об этом говорит тот факт, что как обучение, так и оценка валидации низкие. Когда противостоит с таким типом обучения мы можем ожидать, что добавление большего количества данные обучения не помогут: обе линии сходятся к относительно низкий балл.

          Когда кривые обучения сходятся к низкому баллу, мы получаем модель с высоким смещением.

          Модель с большим смещением может быть улучшена следующим образом:

          • Используя более сложную модель (т.е. в данном случае увеличьте d )
          • Соберите больше функций для каждого образца.
          • Уменьшить регуляризацию в регуляризованной модели.

          Однако увеличение количества выборок не улучшает высокое смещение. модель.

          Теперь давайте посмотрим на модель с высокой дисперсией (т. Е. С избыточным соответствием):

          Для градусов = 15 модель

          Здесь мы показываем кривую обучения для d = 15 . Из вышеизложенного Мы знаем, что d = 15 — это оценка с высокой дисперсией который превышает данные.Об этом говорит тот факт, что оценка обучения намного выше, чем оценка валидации. По мере того, как мы добавляем больше образцов к этому набору обучения, оценка обучения продолжит уменьшатся, в то время как ошибка перекрестной проверки будет продолжать увеличиваться, пока они встретиться посередине.

          Кривые обучения, которые еще не совпадают с полным обучением набор указывает на модель с высокой дисперсией и избыточной посадкой.

          Модель с высокой дисперсией может быть улучшена с помощью:

          • Сбор дополнительных обучающих выборок.
          • Используя менее сложную модель (т.е. в данном случае сделайте d меньше)
          • Повышение регуляризации.

          В частности, сбор дополнительных функций для каждого образца не поможет полученные результаты.

          3.6.9.3. Резюме по выбору модели

          Выше мы видели, что неэффективный алгоритм может быть вызван двумя возможные ситуации: сильная погрешность (недоподгонка) и большая дисперсия………………………………………………………………………….. (переоснащение). Чтобы оценить наш алгоритм, мы отложили часть наших обучающих данных для перекрестной проверки.Использование техники кривых обучения, мы можем тренироваться на постепенно увеличивающихся подмножествах данные, оценивая ошибку обучения и ошибку перекрестной проверки, чтобы определить, имеет ли наш алгоритм высокую дисперсию или высокую систематическую ошибку. Но что что мы делаем с этой информацией?

          Высокое смещение

          Если модель показывает высокое смещение , могут помочь следующие действия:

          • Добавить дополнительные функции . В нашем примере прогнозирования цен на жилье это может быть полезно использовать такую ​​информацию, как район дом, год постройки, размер участка, и т.п.Добавление этих функций в наборы для обучения и тестирования может улучшить оценщик с высоким смещением
          • Используйте более сложную модель . Добавление сложности модели может помочь улучшить предвзятость. Для полиномиальной аппроксимации это может быть достигается увеличением степени d. В каждой методике обучения есть собственные методы добавления сложности.
          • Используйте меньше образцов . Хотя это не улучшит классификации, алгоритм с высоким смещением может достичь почти того же ошибка с меньшей обучающей выборкой.Для алгоритмов, которые вычислительно затратно, уменьшение размера обучающей выборки может привести к к очень большим улучшениям в скорости.
          • Уменьшить регуляризацию . Регуляризация — это метод, используемый для навязать простоту некоторым моделям машинного обучения, добавив срок штрафа, зависящий от характеристик параметров. Если модель имеет большое смещение, уменьшение эффекта регуляризации может привести к лучшим результатам.
          Высокая дисперсия

          Если модель показывает большое отклонение от , следующие действия могут помощь:

          • Используйте меньше функций .Использование техники выбора признаков может быть полезно, и уменьшить чрезмерную подгонку оценщика.
          • Используйте более простую модель . Сложность модели и переоснащение идут рука об руку.
          • Используйте больше обучающих выборок . Добавление обучающих выборок может уменьшить эффект чрезмерной подгонки и приводит к улучшениям в высокой дисперсии оценщик.
          • Увеличить регуляризацию . Регуляризация предназначена для предотвращения переоснащение. В модели с высокой дисперсией увеличение регуляризации может привести к лучшим результатам.

          Этот выбор становится очень важным в реальных ситуациях. Для Например, из-за ограниченного времени телескопа астрономы должны искать баланс между наблюдением за большим количеством объектов и наблюдением за большим количество характеристик для каждого объекта. Как определить, что важнее для конкретной учебной задачи может сообщить стратегии наблюдения, что астроном нанимает.

          3.6.9.4. Последнее предостережение: отдельный набор для проверки и тестирования

          Использование схем проверки для определения гиперпараметров означает, что мы подгонка гиперпараметров к конкретному набору проверки.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.