Как оспорить кбм по базе рса


восстановить КБМ в базе бесплатно на официальном сайте

*Форма проверки КБМ размещена на правах рекламы, согласно партнерского соглашения с prokbm.ru. Подробнее с условиями оказания услуги можно ознакомиться на сайте. Обработка данных производится в соответствии с Политикой конфиденциальности.

Коэффициент бонус-малус (КБМ) отражает финансовые преимущества автовладельцев, из года в год практикующих безаварийное вождение. Накопление максимального значения КБМ позволяет оптимизировать расходы по выплате обязательных страховых премий почти вдвое. Но бывают ситуации, когда система по неочевидным для водителя причинам снижает данный коэффициент, или вовсе применяет стандартный показатель 1, используемый при расчете стоимости полиса для начинающих водителей. В таком случае возникает вопрос, можно ли бесплатно вернуть или исправить КБМ по базе РСА, и какие действия нужно предпринять для этого.

Неправильный КБМ в базе РСА: что делать?

Чтобы быстро восстановить желаемое значение коэффициента бонус-малус, важно выяснить причину, по которой произошел сбой при расчетах. В числе наиболее распространенных вариантов хочется выделить следующие:

  1. Обновление водительского удостоверения. Если актуализаци главного документа водителя была проведена в минувшем году, велика вероятность, что представитель страховой не указал в базе РСА номер нового удостоверения. Из-за этого система применяет значение КБМ третьего класса (1), завышая цену полиса.
  2. Оформление нескольких страховых полисов. В последние годы ситуация, когда один водитель вписан в несколько страховых договоров, становится типичной. И если в одном полисе ОСАГО применялся минимальный КБМ, а во втором он был повышен из-за эксплуатации авто неопытным водителем, то в итоге может возникнуть путаница. Поэтому прежде чем написать жалобу в РСА с просьбой о пересмотре (корректировке) КБМ и оформить ее в электронном виде, стоит уточнить факт оформления нескольких автогражданок и применяемых для них значений.
  3. Человеческий фактор. Сотрудник страховой компании мог допустить ошибку при внесении изменений в АИС РСА, что повлекло за собой повышение стоимости автогражданки.
  4. Ликвидация страховой компании. Если страховщик обанкротился, велика вероятность, что не все персональные данные клиентов внесли в базу, как следствие — при оформлении очередного полиса применяется некорректный коэффициент.

Важно понимать, что восстановление желаемого значения КБМ на официальном сайте РСА — Российского Союза Автостраховщиков — может быть выполнено только представителем страховой компании, и уменьшить коэффициент бонус-малус без составления заявления не представляется возможным.

Как снизить КБМ по ОСАГО?

Присвоение класса вождения на основании персональных данных является обязательным условием оформления полиса ОСАГО. В зависимости от того, какое количество страховых возмещений осуществляется по отношению к конкретному водителю, устанавливаемое для него значение КБМ может повышаться или понижаться, влияя на стоимость автогражданки. Гарантией последовательного уменьшения коэффициента до минимального показателя 0,5 является практика безаварийного вождения и своевременная актуализация полисов.

Ежегодно страховые компании, проводящие оформление автогражданки с проверкой персональных данных водителей по базе РСА в режиме онлайн, должны реализовать законное право ответственных автолюбителей, практикующих безаварийную езду, уменьшить КБМ как минимум на 5 % от значения, используемого в предыдущем периоде. При условии, что страховой агент проводит оформление договоров без нарушений, показатель коэффициента бонус-малус будет накапливаться. Если стоимость е-ОСАГО кажется завышенной, следует первоочередно обратиться за разъяснениями к страховщику.

Запрос-заявка по восстановлению КБМ

Чтобы быстро и бесплатно восстановить скидку коэффициента бонус-малус по базе, следует написать для страховой компании заявление на корректировку КБМ (образец можно посмотреть онлайн на официальном сайте РСА). Документ составляется в произвольной форме, но заявитель должен в обязательном порядке сообщить следующие данные:

  1. Дату рождения.
  2. Серию и номер паспорта.
  3. Серию, номер и дату выдачи водительского удостоверения.
  4. Номера актуального и предыдущего полисов ОСАГО.
  5. Суть обращения.

Для конструктивного общения со страховщиком следует подкрепить заявление цифровыми копиями паспорта, водительских прав, по возможности — договоров обязательного автогражданского страхования за минувшие годы. Решение о том, можно ли изменить (понизить) КБМ для конкретного водителя, будет принято в течение 30 дней.

Если представители страховой дали отрицательный ответ, можно предпринять попытку скорректировать коэффициент бонус-малус в судебном порядке. Однако заявителю следует понимать, что в таком случае понадобится подготовка обширного пакета документов и оплата сопутствующих издержек, как следствие — расходы могут в разы превысить показатели потенциальной выгоды.

В случае ликвидации страховой компании водитель сохраняет право потребовать в РСА провести пересчет КБМ, составив соответствующее заявление. Главное условие — предоставление копий полисов за предыдущие отчетные периоды. Если копии договоров отсутствуют, стоит заключить договор с новой страховой компанией и сделать запрос на получение справки о безубыточном вождении за интересующий период. Также в качестве документального подтверждения заявления по корректировке КБМ может быть использована выписка из базы дорожной полиции об отсутствии нарушений.

В завершение хочется отметить: независимо от того, по каким причинам был несправедливо применен повышенный коэффициент бонус-малус, водитель вправе отказаться от оплаты полиса, заявив о своем несогласии страховой компании любым доступным способом — по телефону, электронной почтой или отправив заказное письмо. Отказ страховщика принимать заявление о корректировке КБМ является неправомерным, а в качестве альтернативных способов сохранения льготы автолюбителям, практикующим безаварийное вождение, следует рассматривать обращение непосредственно в РСА или инициирование судебного разбирательства.

PCA с использованием Python (scikit-learn). Мой последний урок прошел по логистике ... | Майкл Галарник Исходное изображение (слева) с сохранением различных сумм дисперсии

Мой последний урок был посвящен логистической регрессии с использованием Python. Одна из полученных вещей заключалась в том, что вы можете ускорить подгонку алгоритма машинного обучения, изменив алгоритм оптимизации. Более распространенный способ ускорения алгоритма машинного обучения - использование анализа основных компонентов (PCA). Если ваш алгоритм обучения слишком медленный, потому что входное измерение слишком велико, то использование PCA для его ускорения может быть разумным выбором.Это, наверное, самое распространенное применение СПС. Другое распространенное применение PCA - для визуализации данных.

Чтобы понять ценность использования PCA для визуализации данных, первая часть этого учебного пособия посвящена базовой визуализации набора данных IRIS после применения PCA. Вторая часть использует PCA для ускорения алгоритма машинного обучения (логистической регрессии) в наборе данных MNIST.

Итак, начнем! Если вы заблудились, я рекомендую открыть видео ниже на отдельной вкладке.

PCA с использованием Python Video

Код, используемый в этом руководстве, доступен ниже

PCA для визуализации данных

PCA для ускорения алгоритмов машинного обучения

Для многих приложений машинного обучения это помогает иметь возможность визуализировать ваши данные. Визуализация 2-х или 3-х мерных данных не так уж сложна. Тем не менее, даже набор данных Iris, используемый в этой части руководства, является четырехмерным. Вы можете использовать PCA, чтобы уменьшить эти 4-мерные данные до 2-х или 3-х измерений, чтобы вы могли строить и надеяться лучше понять эти данные.

Загрузка набора данных Iris

Набор данных Iris - это один из наборов данных, который поставляется с scikit-learn и не требует загрузки какого-либо файла с какого-либо внешнего веб-сайта. Код ниже загрузит набор данных радужной оболочки.

 импортировать панд как pdurl = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"# загрузить набор данных в Pandas DataFrame 
df = pd.read_csv (url, names = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистика', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'цель'])
Оригинальные Pandas df (функции + цель)

Стандартизация данных

PCA

зависит от масштаба, поэтому вам нужно масштабировать функции в ваших данных перед применением PCA.Используйте StandardScaler , чтобы помочь вам стандартизировать функции набора данных в единичном масштабе (среднее = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. Если вы хотите, чтобы отрицательный эффект не влиял на масштабирование ваших данных, в scikit-learn есть раздел о том, как не стандартизировать ваши данные.

 из sklearn.preprocessing import StandardScalerfeatures = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистика', 'длина лепестка', 'ширина лепестка'] # Разделение элементов 
x = df.loc [:, features] .values ​​# Выделение цели
y = df.loc [:, ['target']]. values ​​# Стандартизация функций
x = StandardScaler (). fit_transform (x)
Массив x (визуализируется с помощью блока данных pandas) до и после стандартизации

PCA Проекция на 2D

Исходные данные имеют 4 столбца (длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка). В этом разделе код проецирует исходные данные, которые являются 4-мерными в 2-х измерениях. Должен отметить, что после уменьшения размерности каждому главному компоненту обычно не присваивается особый смысл.Новые компоненты - это всего лишь два основных аспекта вариации.

 из sklearn.decomposition import PCApca = PCA (n_components = 2) PrincipalComponents = pca.fit_transform (x) PrincipalDf = pd.DataFrame (data = PrincipalComponents 
, столбцы = ['основной компонент 1', 'главный компонент 2'])
PCA и ведение двух главных компонентов
 finalDf = pd.concat ([PrincipalDf, df [['target']]], axis = 1) 

Объединение DataFrame вдоль оси = 1. finalDf - это окончательный DataFrame перед построением графика данные.

Конкатенация кадров данных по столбцам для создания finalDf перед построением графика

Визуализация 2D проекции

В этом разделе только построены двухмерные данные. Обратите внимание на график ниже, что классы кажутся хорошо отделенными друг от друга.

 fig = plt.figure (figsize = (8,8)) 
ax = fig.add_subplot (1,1,1)
ax.set_xlabel ('Основной компонент 1', размер шрифта = 15)
ax.set_ylabel (' Основной компонент 2 ', размер шрифта = 15)
ax.set_title (' 2-компонентный PCA ', размер шрифта = 20) цели = [' Iris-setosa ',' Iris-versicolor ',' Iris-virginica ']
colors = [' r ',' g ',' b ']
для цели, цвет в zip (цели, цвета):
indicesToKeep = finalDf [' target '] == цель
ax.scatter (finalDf.loc [indicesToKeep, «главный компонент 1»)
, finalDf.loc [indicesToKeep, «главный компонент 2»]
, c = цвет
, s = 50)
ax.legend (цели)
ax.grid ()
2-компонентный график PCA

Объясненная дисперсия

Объясненная дисперсия говорит вам, сколько информации (дисперсии) можно отнести к каждому из основных компонентов. Это важно, поскольку в то время как вы можете конвертировать 4-мерное пространство в 2-мерное, вы теряете некоторую дисперсию (информацию) при этом.Используя атрибут объясненный_вариант_рацио_ , можно увидеть, что первый главный компонент содержит 72,77% отклонения, а второй главный компонент содержит 23,03% отклонения. Вместе эти два компонента содержат 95,80% информации.

 pca.explained_variance_ratio_ 

Одним из наиболее важных приложений PCA является ускорение алгоритмов машинного обучения. Использование набора данных IRIS здесь нецелесообразно, так как набор данных имеет только 150 строк и только 4 столбца объектов.База данных рукописных цифр MNIST более удобна, поскольку в ней имеется 784 столбца функций (784 измерения), обучающий набор из 60000 примеров и набор тестов из 10000 примеров.

Загрузка и загрузка данных

Вы также можете добавить параметр data_home в fetch_mldata , чтобы изменить место загрузки данных.

 из sklearn.datasets import fetch_openmlmnist = fetch_openml ('mnist_784') 

Загруженные изображения содержатся в mnist.данные и имеют форму (70000, 784), что означает наличие 70000 изображений с 784 размерами (784 признаками).

Метки (целые числа 0–9) содержатся в mnist.target . Элементы имеют размер 784 (28 x 28 изображений), а метки представляют собой просто числа от 0 до 9.

Разделение данных на обучающие и тестовые наборы

Обычно разделение теста поезда составляет 80% обучения и 20% теста. В этом случае я выбрал 6/7 данных для обучения и 1/7 данных для набора тестов.

 из sklearn.model_selection import train_test_split # test_size: какая доля исходных данных используется для тестового набора 

Стандартизировать данные

Текст в этом параграфе является почти точной копией того, что было написано ранее. PCA зависит от масштаба, поэтому вам необходимо масштабировать функции в данных перед применением PCA. Вы можете преобразовать данные в единичный масштаб (среднее = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. StandardScaler помогает стандартизировать функции набора данных. Обратите внимание, что вы вписываетесь в тренировочный набор и трансформируетесь в тренировочный и тестовый набор. Если вы хотите, чтобы отрицательный эффект не влиял на масштабирование ваших данных, в scikit-learn есть раздел о том, как не стандартизировать ваши данные.

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler 
scaler = StandardScaler () # Подходит только для тренировочного набора.
scaler.fit (train_img) # Применить преобразование как к обучающему, так и к испытательному набору.
train_img = scaler.transform (train_img)
test_img = scaler.transform (test_img)

Импортируйте и примените PCA

Обратите внимание, что в приведенном ниже коде для параметра количества компонентов указано 0,95. Это означает, что scikit-learn выбирает минимальное количество основных компонентов, чтобы сохранить 95% дисперсии.

 из sklearn.decomposition import PCA # Создайте экземпляр модели 
pca = PCA (.95)

Установите PCA на тренировочном наборе. Примечание: вы устанавливаете PCA только на тренировочном наборе.

 pca.fit (train_img) 

Примечание. Вы можете узнать, сколько компонентов PCA выбирают после подгонки модели, используя pca.n_components_ . В этом случае 95% дисперсии составляют 330 основных компонентов.

Примените отображение (преобразование) как к обучающему набору, так и к испытательному набору.

 train_img = pca.transform (train_img) 
test_img = pca.transform (test_img)

Применить логистическую регрессию к преобразованным данным

Шаг 1: Импортировать модель, которую вы хотите использовать

В sklearn, Все модели машинного обучения реализованы в виде классов Python

 от Sklearn.linear_model import LogisticRegression 

Шаг 2: Создайте экземпляр модели.

 # все параметры, не указанные, установлены по умолчанию 
# решатель по умолчанию невероятно медленный, поэтому он был изменен на 'lbfgs'
logisticRegr = LogisticRegression (solver = 'lbfgs')

Шаг 3: Обучение модели на данных, сохраняя информацию, извлеченную из данных

Модель изучает взаимосвязь между цифрами и метками

 logisticRegr.fit (train_img, train_lbl) 

Шаг 4: Предсказание меток новых данных (новых изображений)

Использует информацию, полученную моделью в процессе обучения модели

Приведенный ниже код прогнозирует одно наблюдение

  # Прогноз за одно наблюдение (изображение)  
logisticRegr.predict (test_img [0] .reshape (1, -1))

Приведенный ниже код позволяет прогнозировать сразу несколько наблюдений

  # Прогноз для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr ,предикат (test_img [0:10])

Измерение производительности модели

Хотя точность не всегда является наилучшей метрикой для алгоритмов машинного обучения (точность, отзыв, оценка F1, кривая ROC и т. д. лучше), она используется здесь для простоты.

 logisticRegr.score (test_img, test_lbl) 

Время подбора логистической регрессии после PCA

Весь смысл этого раздела учебного пособия заключался в том, чтобы показать, что вы можете использовать PCA для ускорения подбора алгоритмов машинного обучения.В приведенной ниже таблице показано, сколько времени потребовалось для того, чтобы соответствовать логистической регрессии на моем MacBook после использования PCA (каждый раз сохраняя различные значения дисперсии).

Время, затрачиваемое на согласование логистической регрессии после PCA с различными фракциями, сохраняется:

В предыдущих частях руководства демонстрировалось использование PCA для сжатия высокоразмерных данных в низкоразмерные данные. Я хотел бы кратко упомянуть, что PCA также может вернуть сжатое представление данных (данные более низкого размера) обратно к приближению исходных данных большого размера.Если вы заинтересованы в коде, который производит изображение ниже, проверьте мой github.

Исходное изображение (слева) и аппроксимации (справа) исходных данных после PCA

Заключительные мысли

Это пост, о котором я мог бы написать гораздо дольше, поскольку у PCA много разных применений. Я надеюсь, что этот пост поможет вам во всем, над чем вы работаете. В моем следующем учебном пособии по машинному обучению рассматриваются Понимание деревьев решений для классификации (Python). Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли по поводу учебника, не стесняйтесь обращаться в комментариях ниже или через Twitter.Если вы хотите узнать, как я сделал некоторые из своих графиков или как использовать библиотеки Pandas, Matplotlib или Seaborn, рассмотрите возможность пройти курс изучения Python для визуализации данных в LinkedIn Learning.

PCA и автоэнкодеры: алгоритмы, понятные каждому | Thomas Ciha

Разработка:

PCA работает путем проецирования входных данных на собственные векторы ковариационной матрицы данных. Ковариационная матрица количественно определяет дисперсию данных и степень изменения каждой переменной по отношению друг к другу. Собственные векторы - это просто векторы, которые сохраняют свой диапазон посредством линейного преобразования, то есть они указывают в одном и том же направлении до и после преобразования.Ковариационная матрица преобразует исходные базисные векторы для ориентации в направлении ковариации между каждой переменной. Проще говоря, собственный вектор позволяет нам переориентировать ориентацию исходных данных, чтобы просматривать их под другим углом без фактического преобразования данных. По сути, мы извлекаем компонент каждой переменной, который приводит к наибольшему отклонению, когда мы проецируем данные на эти векторы. Затем мы можем выбрать доминантные оси, используя собственные значения ковариационной матрицы, потому что они отражают величину дисперсии в направлении их соответствующего собственного вектора.

Исходные данные (слева) 1-й главный компонент и данные (справа)

В результате этих проекций создается новое пространство, в котором каждый базисный вектор инкапсулирует наибольшую дисперсию (т.е. проекции на собственный вектор с наибольшим собственным значением имеют наибольшую дисперсию, а второй собственный вектор имеет второе наибольшее отклонение и т. д.). Эти новые базисные векторы называются основными компонентами. Мы хотим, чтобы главные компоненты были ориентированы в направлении максимальной дисперсии, потому что большая дисперсия значений атрибутов может привести к лучшим способностям прогнозирования.Например, предположим, что вы пытаетесь предсказать цену автомобиля с учетом двух атрибутов: цвета и марки. Предположим, что все автомобили имеют одинаковый цвет, но среди них много марок. Угадать цену автомобиля по его цвету - функция с нулевой дисперсией - было бы невозможно в этом примере. Однако, если мы рассмотрим функцию с большей дисперсией - бренд - мы сможем предложить более точные оценки цен, потому что цены на Audis и Ferrari, как правило, выше, чем на Hondas и Toyotas. Основными компонентами, полученными в результате PCA, являются линейные комбинации входных переменных - точно так же, как склеенные фрагменты Lego являются линейными комбинациями оригиналов.Линейный характер этих основных компонентов также позволяет нам интерпретировать преобразованные данные.

Данные, спроецированные на 1-й основной компонент (Источник: Автор)

PCA Плюсы:

  • Уменьшает размерность
  • Интерпретируемый
  • Быстрое время выполнения

Минусы PCA:

  • Не способен к обучению представлениям нелинейных функций

Автоэнкодер:

Автоэнкодер Архитектура

Все становится немного странным с автоэнкодерами.Вместо того, чтобы просто разрезать кусочки, вы начинаете плавиться, удлинять и сгибать Legos так, чтобы получающиеся кусочки представляли самые важные характеристики автомобиля, но в то же время укладывались в рамки коробки. Это позволяет не только помещать в коробку еще больше элементов Lego, но и создавать пользовательские элементы. Это здорово, но ваш друг не знает, что делать с посылкой, когда она прибудет. Для них это просто похоже на кучу случайно управляемых Лего. На самом деле, детали настолько разные, что вам придется повторять этот процесс несметное количество раз с несколькими автомобилями, чтобы сойтись на систематическом пути превращения оригинальных частей в куски, которые ваш друг может собрать в машину.

Разработка:

Надеемся, что приведенные выше аналогии помогут понять, как автоэнкодеры похожи на PCA. В контексте автоэнкодеров вы - кодер, а ваш друг - декодер. Ваша задача - преобразовать данные таким образом, чтобы декодер мог затем интерпретировать и реконструировать с минимальной ошибкой.

Автоэнкодеры - это просто измененная нейронная сеть с прямой связью. Короче говоря, нейронные сети - это массивные нелинейные функции, параметры которых изучаются методом оптимизации с использованием векторного исчисления.Я не собираюсь вникать в мельчайшие подробности здесь, но не стесняйтесь проверить большую статью Петра Скальского или книгу глубокого обучения, чтобы получить более полное понимание математической теории нейронных сетей.

Несмотря на то, что они способны изучать сложные представления функций, самая большая ловушка автоэнкодеров заключается в их интерпретируемости. Точно так же, как ваш друг не знал, когда они получили искаженный Legos, мы не можем визуализировать и понять скрытые особенности невизуальных данных.Далее мы рассмотрим редкие автоэнкодеры.

Автоэнкодер Плюсы:

  • Способность изучать нелинейные представления функций
  • Уменьшить размерность

Минусы автоэнкодеров:

  • Вычислительно дорого обучать
  • Чрезвычайно непонятно 9009
  • Сложная математика сложнее
  • Склонность к переоснащению, хотя это можно уменьшить с помощью регуляризации

Разреженные автоэнкодеры:

Разреженные функции потери автоэнкодеров (Источник: Andrew Ng)

Представление о том, что люди недоиспользуют силу мозга, является ошибочным, основываясь на исследованиях нейробиологии, которые предполагает, что в мозге одновременно запускается не более 1 - 4% всех нейронов.Вероятно, есть несколько веских, эволюционных причин для редкого запуска нейронов в человеческом мозге. Если все нейроны сработали одновременно, и мы смогли «раскрыть истинный потенциал мозга», это могло бы выглядеть примерно так. Я надеюсь, вам понравилось отступление. Вернуться к нейронным сетям. Разреженность синапсов в мозге, возможно, послужила источником вдохновения для редкого автоэнкодера. Скрытые нейроны в нейронной сети изучают иерархические особенности представления входных данных. Мы можем думать о «стрельбе» нейрона, когда он видит особенность входных данных, которые он ищет.Автоэнкодеры Vanilla заставляют изучать скрытые функции из-за их неполной архитектуры (неполное завершение означает, что скрытые слои содержат меньше единиц, чем входной слой). Идея, стоящая за разреженными автоэнкодерами, заключается в том, что мы можем заставить модель изучать скрытые представления функций через ограничение, не связанное с архитектурой - ограничение разреженности.

Ограничение разреженности - это то, что мы хотим, чтобы средняя активация скрытого слоя была равна, и обычно это значение с плавающей запятой, близкое к нулю.HyperPameter с ограничением разреженности представлен греческой буквой rho в функции выше. Rho hat j обозначает среднюю активацию скрытого юнита j.

Мы накладываем это ограничение на модель, используя дивергенцию KL, и взвешиваем это наложение на β. Короче говоря, KL-дивергенция измеряет различие двух распределений. Добавление этого термина в нашу функцию потерь стимулирует модель к оптимизации параметров, так что расхождение KL между распределением значений активации и равномерным распределением параметра разреженности сводится к минимуму.

Ограничение активаций близко к нулю означает, что нейроны будут срабатывать только тогда, когда наиболее важно оптимизировать точность. Термин дивергенции KL означает, что нейроны будут также наказываться за слишком частое срабатывание. Я настоятельно рекомендую прочитать это, если вам интересно узнать больше о редких автоэнкодерах. Эти лекции (лекция 1, лекция 2) Эндрю Нг также являются отличным ресурсом, который помог мне прочно овладеть теорией, лежащей в основе автоэнкодеров.

python 2.7 - автоматический кодер keras против PCA

Переполнение стека
  1. Товары
  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека Публичные вопросы и ответы
  2. Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
  3. предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
  4. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  5. Талант Нанимать технический талант
  6. реклама Связаться с разработчиками по всему миру

Загрузка…

.

Смотрите также