Как определить оригинальное лобовое стекло или нет


Оригинал или подделка? Помогаем выбрать автостекло

Как отличить оригинальное лобовое стекло от подделки?

Ответ на этот вопрос знает только опытный мастер, который не один год работает с установкой и подборкой автостекол.

Конечно, можно долго говорить о визуальной оценке стекла. О том, что качественное стекло должно быть идеально гладким, без малейших царапин и намеков на искажение. Но! Без опыта в выборе и покупки автомобильных стекол вы вряд ли отличите подделку от оригинала. Потому что китайские, да и европейские мастера «подпольного производства» отлично владеют технологиями изготовления стекол, предлагая на рынке контрафактную продукцию.

Оригинал с правильно маркировкой

Только оригинальная продукция имеет заводскую маркировку с логотипом завода или товарным знаком производителя. Ни один изготовитель не имеет права наносить товарный знак бренда без данного на это разрешения. Однако далеко не все готовы соблюдать такие правила и встречаются неоригинальные автостекла с нанесенной фирменной маркировкой.

Отличить поддельный штамп все таки можно. Края его не отчетливы, отсутствует каталожный номер и стандарт качества. В общем, маркировка неполная, либо не соответствует предоставленному сертификату.

Никакой документации — никаких гарантий

А вот отсутствие самого сертификата и документов на стекла — прямой намек на подделку. Если вы решили сэкономить, покупайте стекла без должной сертификации и документов. Но гарантии на такую продукцию нет.

Даже после установки в профессиональном автосервисе ни один мастер не сможет предоставить длительную гарантию на эксплуатацию таких стекол.

Многие страховые компании заключают договор с сервисными центрами, которые без ведома клиента устанавливают неоригинальные автостекла, выдавая их за оригинал. Выяснить правду поможет независимая экспертиза.

Визуальные признаки подделки

  • Оптическое искажение. Самый простой и распространенный вид брака. Глядя через такое стекло, вы заметите явные искажение действительности. Причем подделку такого качества можно даже прощупать.
  • Обработка кромок и краев стекла. Проведите пальцем по краю автомобильного стекла. Если он обработан не идеально (гладкий, ровный, без щербин), вам попала подделка.
  • Оценка поверхности стекла. Лобовое стекло должно быть идеально ровным и прозрачным. О том, как отличить триплекс от обычного закаленного стекла мы уже рассказывали. Поэтому постарайтесь распознать подделку, поскольку только триплекс подходит для установки ветрового стекла.

Сколько бы советов вы не прочли, ошибиться в выборе оригинального автостекла все равно можно. Причем попасть на удочку мошенников может даже покупатель с опытом. Единственный выход — обратиться в сервисные центры. «ДИТС сервис» поможет решить проблему подбора и покупки действительно качественных автостекол.

Как читать маркировку автомобильных стекол — журнал За рулем

Как и многие детали автомобиля, свою маркировку имеют и его стекла. Основная информация, зашитая в эти символы, к примеру, поможет пролить больше света на историю подержанной машины. В том числе поэтому полезно разбираться в хитростях стекольной символики.

Наибольший интерес представляет год производства стекол (должен соответствовать году рождения автомобиля) и их производитель. Они помогут определить, родные ли элементы стоят на машине. Конечно же, факт замены даже нескольких стекол — еще не повод отказываться от покупки. Но как минимум это дополнительная информация и почва для размышлений.

Например, обычное дело, когда на машине даже с небольшим пробегом уже успели поменять лобовое стекло. А вот если обновили весь бок, а продавец темнит, то стоит насторожиться. Кроме того, обратите внимание на рамки кузова по периметру вклеенных стекол. Некоторые сервисы производят замену таких элементов некачественно. Частенько на рамках бывают царапины и сколы, оставленные после срезки стекла. А если машина возрастная и с большим пробегом, то возможна и коррозия. Халатные мастера плохо обрабатывают поверхности, с которых удаляют остатки клея-герметика после срезки стекла, счищая его аж до металла.

Некоторые виды маркировок не перегружены лишней информацией:

  • SALGGLAS — товарный знак производителя автостекла. Соответственно, изготовитель неоригинального элемента будет уже другим.

  • DOT 609 AS2 M3 — соответствие американским стандартам безопасности DOT, AS, M.

  • 43R-004342 — соответствие европейскому стандарту безопасности ECE R43.

  • Символ «E7» в круге — код страны, в которой стекло было сертифицировано (но не изготовлено). Коды стран: 1 — Германия, 2 — Франция, 3 — Италия, 4 — Нидерланды, 5 — Швеция, 6 — Бельгия, 7 — Венгрия, 8 — Чехия, 9 — Испания, 10 — Югославия, 11 —Англия, 12 — Австрия, 13 — Люксембург, 14 — Швейцария, 16 — Норвегия, 17 — Финляндия, 18 — Дания, 19 — Румыния, 20 — Польша, 21 — Португалия, 22 — Россия, 23 — Греция, 24 — Ирландия, 25 — Хорватия, 26 — Словения, 27 — Словакия, 28 — Беларусь, 29 — Эстония, 31 — Босния и Герцеговина, 32 — Латвия, 37 — Турция, 42 — Европейское сообщество, 43 — Япония.

  • Цифра «5» с точкой в нижней части маркировки — год и месяц производства стекла. В данном случае это январь 2015 года. Единого стандарта обозначений нет, и, увы, некоторые производители вообще не указывают эту важную информацию. Чаще всего дату обозначают именно таким образом, как на иллюстрации выше. Цифра соответствует году, а число точек — месяцу. Обычно если стекло выпущено в первом полугодии, то до числа ставят не более шести точек, соответственно. Второе полугодие обозначают числом точек после цифры, например, если их две, то это восьмой месяц. Иногда встречается и более привычный вид даты — 01.15. Другие компании обозначают год числом звездочек. А, например, китайский производитель стекол XYG использует указание даты в виде трехрядной пирамиды. Цифра сверху — год; сумма цифр по центру — месяц; сумма нижних — день.

Этот вид маркировки содержит еще и индекс соответствия китайскому стандарту — ССС E000414. Дата производства проставлена почти по аналогии с предыдущим примером — август 2012 года. Вдобавок, кроме производителя стекла, TRC-DURACAM, в маркировке красуется и автомобильный бренд. В данном случае это дополнительный знак, что элемент оригинальный.

Важный момент: в порядке вещей, когда на автомобилях, произведенных в начале года, некоторые стекольные элементы могут быть старше. То есть, когда машина по бумагам сошла с конвейера, например, в 2014 году, а стекло крышки багажника в 2013-м. Особенности логистики поставки запчастей на автомобильные заводы еще никто не отменял.

Что скрыто за маркировкой автомобильных стекол

Как и многие детали автомобиля, свою маркировку имеют и его стекла. Основная информация, зашитая в эти символы, к примеру, поможет пролить больше света на историю подержанной машины. В том числе поэтому полезно разбираться в хитростях стекольной символики.

Что скрыто за маркировкой автомобильных стеколЧто скрыто за маркировкой автомобильных стекол

Как и многие детали автомобиля, свою маркировку имеют и его стекла. Основная информация, зашитая в эти символы, к примеру, поможет пролить больше света на историю подержанной машины. В том числе поэтому полезно разбираться в хитростях стекольной символики.

Что скрыто за маркировкой автомобильных стекол

Чем отличаются оригинальные лобовые стекла от неоригинальных (RoadZone)

Все автостекла выпускаются по технологии «Триплекс». Это когда одно толстое стекло состоит из двух тонких, склеенных между собой прозрачной эластичной пленкой, которая и не позволяет в случае ДТП разлетаться осколкам в разные стороны. 

Битые автомобильные стекла раскалываются на маленькие частицы, от которых сложно получить телесные повреждения

Это является международным стандартом и любая продукция такого рода должна иметь соответствующий сертификат безопасности. Но одно дело получить сертификат и совсем другое производить высококачественные изделия. 

На Российском рынке оригинальные лобовые стекла не пользуются спросом вообще. Разве, что на авторазборках и то, не всегда. Большинство автовладельцев останавливает свой выбор на китайской и тайваньской продукции.

Стоимость оригинального стекла на Тойота начинается с отметки в 32.000р., когда не оригинальные аналоги обходятся порядка 5-7 тысяч. 

Разброс цен колоссальный и естественно, 99% наждающихся в «лобовухах» приобретают то, что дешевле. 

Но, о том, сколько прослужит не оригинал, никто не задумывается, а зря! Как показывает многолетняя практика, лобовые стекла китайского производства изготавливаются с несоблюдением технологии в ущерб качеству и максимальному удешевлению потребительской стоимости. 

Главным отличием между оригинальным и не оригинальным лобовым стеклом является устойчивость к сколам, потертостям и трещинам. 

Не оригинальные стекла имеют слишком малый коэффициент износостойкости и буквально спустя полгода после установки, на поверхности сразу же появятся затёртости от стеклоочистителей (дворников) и сколы от камней. 

Если же установить оригинал, то упомянутые дефекты проявятся минимум через 5 лет эксплуатации. 

Резюмировать можно следующее: ремонтируетесь для себя, покупайте оригинальную продукцию, если же авто готовится на продажу, то проще и рентабельнее воспользоваться китайской бюджетной продукцией. 

Как отличить оригинальное стекло от не оригинала

Все очень просто. Ищите в нижнем правом, либо левом углу бренд производителя. Сегодня Китай хот как-то начал маркировать свою продукцию, соблюдая при этом закон об авторском праве. На продукции китайских концернов теперь нельзя встретить логотипы мировых брендов.

На оригинальном стекле всегда должен присутствовать логотип соответствующей марки автомобиля – Toyota, Nissan, Ford и так далее.

Допускается присутствие другого логотипа. К примеру, на стеклах Skoda можно встретить логотип VW (Volkswagen), на Шевроле GM (General Motors), в зависимости от того, какой именно корпорации принадлежит данная марка автомобиля. 

Но, всегда внимательно читайте надписи по буквам. Китайцы достаточно хитрые новаторы и в некоторых случаях, они меняют несколько букв в названии, к примеру, не Volkswagen, а «WolksVagen» и таким образом, продукция является как-бы оригинальной, хотя на деле никакого отношения к официальному заводу-изготовителю не имеет. Будьте внимательны при покупке. Всегда ищите логотип бренда автомобиля.  


Поделиться:

чем отличается оригинальное ветровое стекло от низкопробного?

Все без исключения частные автоинструкторы понимают, какое огромное значение имеет качество лобового стекла для безопасности водителя и пассажиров. Поэтому необходимо позаботиться о том, чтобы лобовик имел настоящее заводское качество. А для этого нужно знать, чем отличается оригинал от подделки, чтобы не допустить ошибку, которая может впоследствии стоить кому-то здоровья или даже жизни. Настоящее, качественное изделие изготавливается в условиях строжайшего контроля, с использованием новейших технологий и привлечением высококлассных специалистов.

Частным автоинструкторам из всех районов столицы нужно очень скрупулезно, внимательно подходить к приобретению такого важного элемента, как лобовое стекло. Дабы не нарваться на подделку, придется быть очень осторожным, даже придирчивым.

Чему следует уделить особое внимание при покупке стекла, чтобы не попасть впросак?

  • Стекло должно быть чистым и гладким, на нем не должно быть ни царапинки. Осмотрите его как можно тщательнее, даже самый крохотный скол должен обеспокоить потенциального покупателя.

  • Искаженный обзор. Прозрачность стекла должна быть идеальной. Если же оно деформирует объекты, то потребительские свойства такого товара крайне низкое, оно не подходит для безопасной езды.

  • Обработка кромок - она также должна быть идеальной. Как это проверить? Просто провести пальцем. Наличие малейших неровностей свидетельствует о низком качестве обработки кромки.

  • Маркировка. Она должна быть аккуратной, не иметь расплывчатого контура.

  • Обогрев заднего стекла. Тщательно проверьте, вся ли электроника правильно соединена.

  • ГОСТовский сертификат. Идет в паре с соответствующей маркировкой. В нем должны быть указаны размеры, технические характеристики, прочность, допустимый уровень погрешности и другие параметры, которым должно соответствовать данное стекло.

  • Лишняя пленка, залезающая на края.

  • Толщина примерно 5,5 -6 мм. Не больше, не меньше.

Выбор производителя тоже должен быть взвешенным и обдуманным. Хороший совет в этом плане могут дать сотрудники ГИБДД. Информацию о том, где лучше всего покупать лобовик, можно получить в региональных представительствах крупных производителей. Они подскажут самые оптимальные места приобретения, расскажут о более углубленных методиках определения качества лобовых стекол.


Почему оригинальное лобовое стекло безопаснее подделки и как их отличить

Рано или поздно любой автовладелец сталкивается с надобностью заменить лобовое стекло. К такому решению могут привести различные ситуации, например, большая трещина, полученная во время аварии или попадания камня.

Однако к выбору нового лобового стекла следует подойти с повышенной ответственностью, ведь от такого решения будет зависеть безопасность самого водителя и пассажиров.

Хорошо, когда есть страховка, которая может покрыть все расходы по замене лобового стекла. В данном случае, замена осуществляется на квалицированном СТО, где водитель может быть полностью уверен в качестве и оригинальности стекла. Но стоит иметь в виду, что страховщик имеет право отказать в выплатах, если оно было повреждено в случае не страховой ситуации.

Как выявить поддельное лобовое стекло?

От качества лобового стекла зависит безопасность самого водителя и его пассажиров. Если выбрать плохой низкокачественный вариант, то это может повлечь возникновение многих негативных ситуаций в дальнейшем. Чтобы этого не допустить, следует знать, как можно отличить подделку от оригинала.

Важно! Толщина оригинального стекла составляет 5,5-6 миллиметров – не больше и не меньше. В противном случае перед покупателем подделка или низкокачественный продукт.

Многие специалисты рекомендуют с повышенной внимательностью выбирать лобовое стекло в разных магазинах, где представлены товары для автомобилей.

Прежде, чем приобрести стекло, необходимо уделить некоторым моментам особое внимание:

  1. На стекле не должно быть никаких загрязнений. Важно, чтобы оно было чистое и гладкое, без каких-либо царапин. Поэтому его следует осмотреть очень внимательно. Даже мелкие и незначительные сколы могут в будущем вылиться в серьезные проблемы и затраты.
  2. Искаженное изображение. Стекло должно быть идеально прозрачным. Если при просмотре было отмечено небольшое искажение, то это говорит о низком качестве продукта. Такое стекло не подходит для безопасных поездок.
  3. Идеальным должна быть и обработка кромок. Чтобы проверить качество, достаточно просто провести по ним пальцем. Если имеются небольшие неровности, то лучше отказаться от идеи покупать такое текло.
  4. Маркировка должна быть нанесена достаточно аккуратно и не иметь никаких расплывчатых или неровных контуров.

Важно! Если на лобовом стекле имеются дефекты или небольшие царапины, то его нельзя использовать для установки в автомобиле.

Обогрев. Важно, чтобы вся проводка была подсоединена правильно.

Наличие сертификатов. Любой продукт или товар имеет свои сертификаты качества, где указывается его серийный номер, состав, технология производства и прочие факторы.  Если продавец не может их предоставить, то стоит отказаться от покупки.  В большинстве случаев, он продает поддельный продукт, а не оригинал.

Пленка, которая залезает за края. Лишних частей не должно быть. В оригинальном лобовом стекле она уложена без каких-либо изъянов.

Толщина лобового стекла составляет порядка 5,5-6 миллиметров. Если показатели не попадают в это колебание, то скорей всего стекло бракованное, низкого качества или поддельное.

От того, каким будет лобовое стекло, зависит видимость на дороге. Если на нем имеются изъяны, то такой продукт ставит под вопрос безопасность поездки.

( 1 оценка, среднее 1 из 5 )

Как проверить стекла на авто перед покупкой

В процессе покупки автомобиля, особенно, б/у, будущий владелец обращает внимание на множество деталей. Как бы это странно ни казалось, но особое внимание уделяется не колесам и не двигателю, а стеклам машины. Дело в том, что по стеклам можно прочитать историю авто и многое сказать о его текущем состоянии. Как это вообще возможно? Именно этой теме и посвящена данная статья, в которой мы детально рассмотрим, какие секреты скрывают стекла автомобиля и что конкретно означают распространенные маркировки.

Внешний осмотр стекол — что он дает?

Когда вы подходите к автомобилю, в глаза бросаются те самые стекла, которые несут в себе много полезной информации. Внешний осмотр поможет нам узнать, была ли машина участником ДТП и попадала ли она в передряги. Даже мелкие трещины хорошо видны, особенно при дневном свете с хорошим солнечным доступом. Если вы не обнаружили никаких трещин и деформации, можно перейти к следующему этапу проверки — сравнение маркировки. Целостность стекол еще не говорит о том, что в авто стоят оригинальные детали, ведь побитое стекло можно заменить в любом СТО, при этом технические характеристики эксплуатации могут ухудшиться. Как говориться, заводское — оно родное.

Если вы обнаружите, что маркировка на стеклах разная, стоит насторожиться. Конечно, разбить стекло можно не только в результате столкновения на дороге, его могут специально разбить злоумышленники. Именно поэтому лучше провести пристрастный опрос владельца и внимательно последить за его реакцией.

Если после прямого вопроса о замене стекла, хозяин умалчивает факты, будьте уверены, что автомобиль был участником ДТП, и стоит ожидать дополнительных сюрпризов по другим узлам. Особое внимание обратите на резиновые уплотнители между стеклянным изделием и кузовом. Если они заводские, тогда прилегание будет плотным и щели не образуются. Когда стекла меняются пользователем, это отчетливо видно по уплотнителям, ведь вручную это сделать практически невозможно со 100% попаданием. Обратите внимание на трещины, образующиеся после пропадания камней. Если вы не находите источник попадания камня, это наталкивает на мысль, что машина была в ДТП.

Проверяем год автомобиля по стеклам

Год выпуска ТС анализируют по данным технического паспорта. Однако, реальный год производства можно выяснить также по маркерам, нанесенным на отдельные комплектующие, включая отметки на стеклах и на ремнях безопасности. Например, завод — производитель может ставить на автомобиль стекла прошлого года выпуска, и это не страшно — авто 2016, а стекло 2015 года. Но, бывают ситуации, когда автомобиль 2015 года, а стекло 2016 года, в этом случае можно заподозрить, что стекло было заменено в результате ДТП. Для многих водителей маркировка стекла — что-то сложное и не понятное. Мелкий черный шрифт на прозрачном фоне трудно читается, но здесь содержится ценная информация. Сейчас мы рассмотрим, как правильно прочитать информацию по маркировке автостекла. Это поможет нам вычислить реальный возраст рассматриваемого автосредства.

Расшифровываем маркировку стекла

Как правило, маркировку вы найдете в нижней зоне изделия.

На данном примере мы расшифруем каждую цифру и поймем, что она обозначает. Цифра № 1 — это тип стекла автомобиля. Цифра № 2 — кода страны, со стороны которой фиксируется утверждение. Цифра № 3 — это значения для соответствия стандартов. Цифра № 4 — отображает месяц и год производства данного стекла. Цифра № 5 — это знак самого изготовителя. Не трудно догадаться, что особое внимание мы уделим строчке под № 4, где отображается дата выпуска стекла.

Приведем еще один пример. Вы собираетесь приобрести автомобиль ВАЗ 2112, и на маркировке указана цифра 4. Поверьте, даже если вы не особый специалист в области выбора авто, то инфа в инете может вам сильно помочь с этим. Дело в том, что представленный автомобиль снимался с конвейера в хронологический период с 1999 по 2008 год, поэтому здесь остается единственный вариант — 2004 год выпуска. В другие, подходящие под схему годы, это авто просто не выпускалось, и вы не ошибетесь.

Видите, здесь все довольно просто, но бывают ситуации, когда одна модель машины может выпускаться более 10 лет, и в таком случае уже нужно включать некоторые знания в области износа металла. Например, не может быть автомобилю меньше 5–6 лет, если на нем присутствует коррозия. Конечно, есть разные стили эксплуатации и содержания, тем не менее.

Определяем месяц выпуска авто

Конечно, большую важность имеет не месяц, а год выпуска автомобиля, но и месяц может нести в себе важнейшую информацию в некоторых ситуациях. Если с годом выпуска все понятно, то с месяцем все немного сложнее. Рядом с годом выпуска (внизу маркировки) есть точки, и это не просто точки, а информативный код, показывающий, в каком месяце было изготовлено авто. Приводим схему, по которой можно определить месяц выпуска машины:
. . . . . . 14 (6 точек, затем год) — месяц январь
. . . . . 14 (5 точек, затем год) — месяц февраль
. . . . 14 (4 точки, затем год) — месяц март
. . . 14 (3 точки, затем год) — месяц апрель
. . 14 (2 точки, затем год) — месяц май
. 14 (1 точка, затем год) — месяц июнь

Это схема на вторую половину года, а остальные шесть месяцев определяются в таком же стиле, только сначала ставиться год выпуска стекла, а потом уже точки. Итак:

  • одна точка — июль,
  • две точки — август,
  • три точки — сентябрь,
  • четыре — октябрь,
  • пять — ноябрь,
  • шесть — декабрь.

Например, 15…… — год выпуска авто 2015, а месяц декабрь.

Нестандартные ситуации в процессе проверки стекол автомобиля

Попадаются, бывает, довольно интересные ситуации, в которых трудно определить год и месяц выпуска авто. Например, если автомобиль в процессе эксплуатации попадал в аварийную ситуацию с последующей заменой лобового и заднего стекла. В таком случае хозяин машины будет заменять стекла новыми, при этом маркировка явно отметится отличием от заводских параметров.
Рекомендуем обратить внимание не только на лобовое стекло, но и на все остальные — для анализа и сравнения. Бывает и такое, что штамп на стекле просто затертый или не виден на глаз, поэтому приходиться определять год выпуска по другим параметрам или на слово верить владельцу, который хочет продать вам свой автомобиль.

Как видите, проверка стекол перед покупкой авто — это важнейшая процедура, без которой невозможно выбрать действительно хорошее транспортное средство. Также это позволит определить, врет ли вам владелец и скрывает ли факт попадания автомобиля в ДТП. Будьте внимательны в процессе выбора и обращайтесь к опытным специалистам, если сами не умеете анализировать ситуацию.

Вот что вы делаете с треснувшим ветровым стеклом

Однажды вы замечаете крошечное пятнышко на лобовом стекле.

Через несколько недель он вырос до размеров паука. После жаркого дня на парковке и слишком быстрого «лежачего полицейского» паук оплетает паутину осколков стекла по большей части вашего лобового стекла.

Треснувшие лобовые стекла - это не только неприятность. Они могут серьезно затруднить зрение и сделать вождение автомобиля опасным. Многие водители игнорируют сколы или трещины на стекле, пока это не станет серьезной проблемой.Вы когда-нибудь задумывались, как незначительный скол может внезапно разлететься по всему лобовому стеклу?

Анатомия разбитого лобового стекла:

  1. 1

    Камень, кусок металла, остатки асфальта или другой твердый предмет ударяются о ваш автомобиль, когда вы едете по дороге. Вы можете заметить, а можете и не заметить первоначальный инцидент, и ущерб может быть почти не обнаружен.

  2. 2

    Повреждению стекла способствует множество факторов : сильная жара, прямой солнечный свет, замерзание воды на поверхности стекла, вибрация от двигателя, неровности дороги, даже контраст между внутренними поверхностями температура вашего автомобиля и температура снаружи.Вот почему было бы неплохо использовать ремонтный комплект, подобный тому, который показан в следующем видео.

  3. 3

    Произойдет ли это в одночасье или через несколько лет, стекло в конечном итоге разлетится по всему лобовому стеклу и расколется. Новая технология автомобильного стекла часто предотвращает разрушение лобового стекла, но разбитое лобовое стекло по-прежнему очень опасно для водителей.

Поскольку лобовое стекло, полное трещин, размывает видимость дороги впереди, в большинстве штатов есть правила, запрещающие движение с разбитым передним или задним ветровым стеклом.Вам может быть выдано уведомление о необходимости немедленной замены стекла.


Более подробную информацию можно найти в нормативных актах вашего штата.

Если вы устраняете микросхему до того, как она распространилась, ее часто можно отремонтировать, что намного дешевле, чем покупка и установка нового лобового стекла.

Как отремонтировать или заменить поврежденное лобовое стекло:

  1. 1

    Позвоните в свою страховую компанию . Большинство полисов покрывают ремонт стекла после небольшой франшизы.Спросите у агента, сколько вы должны будете заплатить и какие компании принимают ваше покрытие. Вот как понять, покрывает ли ваша страховка этот ремонт:

  2. 2

    Присмотритесь. Просмотрите телефонную книгу компаний, занимающихся ремонтом стекла, и позвоните, чтобы узнать расценки. Обычные автомастерские часто предлагают услуги по ремонту стекол, но, возможно, придется заказать именно ваше лобовое стекло. Обратитесь к местному представителю вашего автомобиля, чтобы узнать, есть ли у них автомастерская, где можно заменить автомобильное стекло.Подготовьте марку и модель вашего автомобиля, чтобы они могли сообщить вам точную цену.

  3. 3

    Также уточняйте в национальных компаниях. SafeLite отправит техника к вам домой, в школу или на работу, чтобы починить ваше лобовое стекло на месте.

  4. 4

    Определите, можно ли отремонтировать ваше повреждение или вам нужно заменить лобовое стекло. Общее практическое правило заключается в том, что если повреждение меньше четверти, его можно заполнить специальной смолой, которая предотвращает его распространение.Если он больше, скорее всего, потребуется замена лобового стекла. Проконсультируйтесь с техническим специалистом или специалистом по ремонту, чтобы определить лучший вариант для вашего автомобиля.


    Собственные расходы на замену лобового стекла составляют от 100 до 400 долларов

После устранения трещины сделайте все возможное, чтобы предотвратить появление дополнительных сколов.

Всегда поддерживайте достаточное расстояние между вашим автомобилем и другими людьми на дороге. По возможности сливайтесь сзади самосвалов или транспортных средств с мусором.Паркуйтесь в затененных местах, особенно в жаркие летние месяцы. Помните, маленькая микросхема может стать большой проблемой, если ее не решить быстро!

.

Стоимость замены лобового стекла - Замена лобового стекла рядом со мной

Ремонт или замена лобового стекла должны выполняться в магазине или мобильной службе, специализирующейся на автомобильных стеклах. Автосалоны, которые заменяют лобовое стекло на транспортных средствах, могут отправить фактические работы по установке в специализированный магазин автомобильных стекол. Лучше всего изучить местные предприятия по замене автомобильных стекол.

Важно отметить, что все автомобильные стекла, устанавливаемые в США, должны соответствовать базовым стандартам Национального управления безопасности дорожного движения.Убедитесь, что вы работаете со стекольным магазином, который предлагает национальную гарантию как на ремонт, так и на замену, пока вы владеете или арендуете автомобиль. Гарантия также должна гарантировать прохождение возврата при аренде и государственного осмотра автомобиля.

Остерегайтесь предложений по бесплатному ремонту или замене лобового стекла. Эксперты предупреждают, что некоторые предприятия заявляют, что ваш полис автострахования полностью покроет стоимость, но затем компания завышает расходы или завышает счет за несколько замен лобового стекла.Стоимость замены лобового стекла не опустошит ваш кошелек, но когда вы слышите слова «бесплатно» или «дешево», возможно, лучше найти более авторитетную стекольную компанию, которая отремонтирует ваш автомобиль.

Обязательно обратите внимание на то, что не все работы по замене автомобильных и лобовых стекол одинаковы, равно как и обучение, которое получают технические специалисты. У многих компаний есть технические специалисты, которые прошли тщательные лабораторные испытания и проанализировали продукцию. Некоторые стекольные компании предлагают более качественное стекло, в то время как другие получали жалобы на растрескивание или скалывание лобового стекла сразу после замены.

После выбора компании проверьте, есть ли у нее жалобы в Better Business Bureau. Просмотрите отзывы в Интернете и узнайте у своей страховой компании о выбранной вами компании.

.

delphi - Как определить, уничтожен ли компонент?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Предварительная обработка с помощью sklearn: полное и исчерпывающее руководство | Стивен Ван Дорп

Для начинающего специалиста по данным иногда может быть трудно найти свой путь в лесу методов предварительной обработки . Sklearn и его библиотека предварительной обработки образует прочную основу для решения этой важной задачи в конвейере обработки данных. Хотя Sklearn a имеет довольно солидную документацию, часто упускается из виду оптимизация и интуиция между различными концепциями.

Эта статья представляет собой полное руководство по предварительной обработке с помощью sklearn v0.20.0 . Он включает всех вспомогательных функций и классов преобразователей, доступных в sklearn, дополненных некоторыми полезными функциями из других распространенных библиотек. Кроме того, статья структурирована в логическом порядке , представляющем порядок, в котором следует выполнять обсуждаемые преобразования.

Будут обработаны следующие темы:

  • Отсутствующие значения
  • Полиномиальные признаки
  • Категориальные признаки
  • Числовые признаки
  • Пользовательские преобразования
  • Масштабирование признаков
  • Нормализация

Обратите внимание, что третий и четвертый этапы можно выполнять взаимозаменяемо , поскольку эти преобразования должны выполняться независимо друг от друга.

Обработка отсутствующих значений - это важная задача предварительной обработки, которая может серьезно испортить вашу модель, если не будет выполнена с достаточной осторожностью. При обработке недостающих значений должно возникнуть несколько вопросов:

Есть ли у меня пропущенные значения? Как они выражены в данных? Должен ли я удерживать образцы с пропущенными значениями? Или мне их заменить? Если да, то какими значениями они должны быть заменены?

Перед тем, как начать обработку пропущенных значений, важно определить пропущенные значения и знать, на какое значение они заменяются.Вы сможете выяснить это, объединив информацию метаданных с исследовательским анализом.

Как только вы узнаете немного больше об отсутствующих данных, вы должны решить, хотите ли вы сохранять записи с отсутствующими данными. По словам Криса Албона ( Machine Learning with Python Cookbook ), это решение должно частично зависеть от , насколько случайные пропущенные значения равны .

Если они случайны, они не содержат дополнительной информации и могут быть опущены.С другой стороны, если они не случайны, факт отсутствия значения сам по себе является информацией и может быть выражен как дополнительная двоичная функция.

Также имейте в виду, что удаление всего наблюдения из-за отсутствия одного значения может быть плохим решением и привести к потере информации. Точно так же, как сохранение целой строки пропущенных значений из-за значимого пропущенного значения, может быть не лучшим решением.

Давайте материализуем эту теорию с помощью некоторых примеров кодирования, используя sklearn MissingIndicator .Чтобы придать нашему коду некоторый смысл, мы создадим очень небольшой набор данных с тремя функциями и пятью примерами. Данные содержат очевидные пропущенные значения, выраженные как not-a-number или 999 .

 импортировать numpy как np 
импортировать pandas как pdX = pd.DataFrame (
np.array ([5,7,8, np.NaN, np.NaN, np.NaN, -5,
0,25,999,1, -1, np.NaN, 0, np.NaN]) \
.reshape ((5,3))) X.columns = ['f1', 'f2', 'f3'] #feature 1, feature 2, feature 3
Набор данных с тремя функциями и пятью примерами

Просмотрите данные, чтобы узнать, где находятся недостающие значения.Строки или столбцы с множеством бессмысленных пропущенных значений могут быть удалены из ваших данных с помощью функции pandas dropna . Давайте посмотрим на самые важные параметры:

  • ось : 0 для строк, 1 для столбцов
  • tresh : количество не-NaN, чтобы не отбрасывать строку или столбец
  • на месте: обновить фрейм

Мы обновляем наш набор данных, удаляя все строки (ось , = 0) с только пропущенных значений.Обратите внимание, что в этом случае вместо установки tresh на 1 вы также можете установить для параметра how значение «all» . В результате наша вторая выборка отбрасывается, поскольку она состоит только из недостающих значений. Обратите внимание, что мы сбросили индекс и удалили старый столбец индекса для удобства в будущем.

 X.dropna (axis = 0, thresh = 1, inplace = True) X.reset_index (inplace = True) X.drop (['index'], axis = 1, inplace = True) 

Давайте также создадим несколько дополнительные логические функции, которые сообщают нам, если в образце отсутствует значение для определенной функции.Начните с импорта MissingIndicator из sklearn.impute (обратите внимание, что требуется версии 0.20.0 (обновление с « conda update scikit-learn »)).

К сожалению, MissingIndicator не поддерживает несколько типов пропущенных значений (см. Этот вопрос в Stackoverflow). Следовательно, мы должны преобразовать 999 значений в нашем фрейме данных в NaN . Затем мы создаем, подгоняем и преобразуем объект MissingIndicator, который будет обнаруживать все NaN в наших данных.

С помощью этого индикатора мы можем создать новый фрейм данных с логическими значениями, указывающими, имеет ли экземпляр отсутствующее значение для определенной функции. Но почему у нас есть только две новые колонки, а у нас было три оригинальные функции? После удаления нашего второго образца у f2 больше не было пропущенных значений. Если MissingIndicator не обнаруживает отсутствующих значений в функции, он не создает новую функцию из этой функции.

Мы добавим эти новые функции позже к нашим исходным данным, а пока мы можем сохранить их в переменной индикатора .

 из sklearn.impute import MissingIndicatorX.replace ({999.0: np.NaN}, inplace = True) indicator = MissingIndicator (missing_values ​​= np.NaN) indicator = indicator.fit_transform (X) indicator = pd.DataFrame (indicator, columns = ['m1', 'm3']) 

После принятия решения о сохранении (некоторых) отсутствующих значений и создания индикаторов отсутствующих значений следующий вопрос: следует ли заменить отсутствующие значения. Большинство алгоритмов обучения плохо работают, когда пропущенные значения выражаются как , а не как число ( np.NaN ) и нуждаются в некоторой форме вменения пропущенных значений. Имейте в виду, что некоторые библиотеки и алгоритмы, такие как XGBoost , , могут обрабатывать пропущенные значения и автоматически вменять эти значения путем обучения.

Ввод значений

Для заполнения пропущенных значений с помощью общих стратегий sklearn предоставляет SimpleImputer . Четыре основных стратегии: mean , most_frequent , median и constant (не забудьте установить параметр fill_value ) .В приведенном ниже примере мы приписываем недостающие значения для нашего фрейма данных X среднему значению функции.

 из sklearn.impute import SimpleImputerimp = SimpleImputer (missing_values ​​= np.nan, strategy = 'mean') imp.fit_transform (X) 

Обратите внимание, что возвращенные значения помещаются в массив Numpy , и мы теряем все мета -Информация. Поскольку все эти стратегии можно имитировать в pandas , мы собираемся использовать метод pandas fillna для вменения пропущенных значений. Для « означает » мы можем использовать следующий код.Эта реализация pandas также предоставляет варианты заполнения вперед ( заполнение ) или заполнения назад ( заполнение ), которые удобны при работе с временными рядами.

 X.fillna (X.mean (), inplace = True) 

Другими популярными способами вменения недостающих данных являются кластеризация данных с k-ближайшим соседом (KNN) алгоритм или интерполяция значений с использованием широкий спектр методов интерполяции. Оба метода не реализованы в библиотеке предварительной обработки sklearn и здесь не обсуждаются.

Создание полиномиальных элементов - это простой и распространенный способ проектирования элементов, который усложняет числовые входные данные путем объединения элементов.

Полиномиальные объекты часто создаются, когда мы хотим включить понятие о существовании нелинейной связи между объектами и целевым объектом . Они в основном используются для добавления сложности линейным моделям с небольшими функциями, или когда мы подозреваем влияние одна функция зависит от другой функции.

Перед обработкой пропущенных значений вам необходимо решить, хотите ли вы использовать полиномиальные функции или нет.Если вы, например, замените все отсутствующие значения на 0, все перекрестные продукты, использующие эту функцию, будут равны 0. Более того, если вы не замените отсутствующие значения ( NaN ), создание полиномиальных функций вызовет ошибку значения в fit_transform phase, так как вход должен быть конечным.

В этом отношении замена отсутствующих значений на медиану или среднее значение представляется разумным выбором. Поскольку я не совсем уверен в этом и не могу найти какой-либо согласованной информации, я задал этот вопрос в Data Science StackExchange.

Sklearn предоставляет класс PolynomialFeatures для создания полиномиальных функций с нуля. Параметр градус определяет максимальную степень полинома. Например, если градусов установлено на два и X = x1, x2, создаваемые объекты будут 1, x1, x2, x1², x1x2 и x2². Параметр Interactive_only сообщает функции, что нам нужны только функции взаимодействия, то есть 1, x1, x2 и x1x2.

Здесь мы создаем полиномиальные признаки третьей степени и только признаки взаимодействия.В результате мы получаем четыре новых функции: f1.f2 , f1.f3 , f2.f3 и f1.f2.f3 . Обратите внимание, что наши исходные функции также включаются в выходные данные, и мы отбрасываем новые функции, чтобы добавить их к нашим данным позже.

 из sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturespoly = PolynomialFeatures (степень = 3, Interaction_only = True) polynomials = pd.DataFrame (poly \ 
.fit_transform (X),
columns = ['0', '1', '2', '3',
'p1', 'p2', 'p3', 'p4']) \
[['p1', 'p2', 'p3', 'p4']]

Как и любой другой При проектировании функций важно создать полиномиальные элементы до того, как выполнит масштабирование каких-либо элементов.

Теперь давайте объединим наши новые отсутствующие характеристики индикатора и полиномиальные функции с нашими данными с помощью метода pandas concat .

 X = pd.concat ([X, индикатор, многочлены], ось = 1) 
Фрейм данных с исходными функциями (f), индикаторами отсутствующих значений (m) и полиномиальными функциями (p)

Изменение категориальных данных - еще один важный процесс во время предварительная обработка данных. К сожалению, библиотека машинного обучения sklearn не поддерживает обработку категориальных данных.Даже для древовидных моделей необходимо преобразовать категориальные признаки в числовое представление .

Прежде чем приступить к преобразованию данных, важно выяснить, является ли функция, над которой вы работаете, порядковой (а не номинальной). Порядковый признак лучше всего описать как объект с естественными, упорядоченными категориями, и расстояния между категориями неизвестны .

Когда вы узнаете, с каким типом категориальных данных вы работаете, вы можете выбрать подходящий инструмент преобразования.В sklearn это будет OrdinalEncoder для порядковых данных и OneHotEncoder для номинальных данных.

Давайте рассмотрим простой пример, чтобы продемонстрировать, как работают оба класса. Создайте фрейм данных с пятью записями и тремя характеристиками: пол , группа крови и уровень образования .

 X = pd.DataFrame (
np.array (['M', 'O-', 'средний',
'M', 'O-', 'высокий',
'F', 'O +', 'высокий',
'F', 'AB', 'низкий',
'F', 'B +', np.NaN])
.reshape ((5,3))) X.columns = ['sex', 'blood_type', 'edu_level']

Глядя на фрейм данных, вы должны заметить, что уровень образования является единственной порядковой характеристикой (это можно заказать и расстояние между категориями неизвестно). Мы начнем с кодирования этой функции с помощью класса OrdinalEncoder . Импортируйте класс и создайте новый экземпляр. Затем обновите функцию уровня образования, подогнав ее под кодер и преобразовав ее. Результат должен выглядеть, как показано ниже.

 из sklearn.preprocessing import OrdinalEncoderencoder = OrdinalEncoder () X.edu_level = encoder.fit_transform (X.edu_level.values.reshape (-1, 1)) 

Обратите внимание, что у нас здесь довольно неприятная проблема: наше отсутствующее значение кодируется как отдельный класс (3.0) . Внимательное изучение документации показывает, что решения этой проблемы пока нет. Хорошим признаком является то, что разработчики sklearn обсуждают возможности реализации подходящего решения.

Еще одна проблема в том, что порядок наших данных не соблюдается . К счастью, эту проблему можно решить, передав упорядоченный список уникальных значений функции в параметр категорий .

 кодировщик = OrdinalEncoder (категории = ['low', 'medium', 'high']) 

Чтобы решить первую проблему, мы должны обратиться к pandas. Метод factorize предоставляет альтернативу, которая может обрабатывать пропущенные значения и уважать порядок наших значений. Первым шагом является преобразование функции в упорядоченные панды Категориальные .Передайте список из категорий (включая категорию для пропущенных значений) и установите для параметра orders значение True .

 cat = pd.Categorical (X.edu_level, 
category = ['missing', 'low',
'medium', 'high'],
orders = True)

Заменить отсутствующие значения на отсутствующих категория.

 cat.fillna ('missing') 

Затем разложите Категориальный на множители с параметром сортировки, установленным на True , и назначьте выходные данные для функции уровня образования .

 label, unique = pd.factorize (cat, sort = True) X.edu_level = labels 

На этот раз результаты более удовлетворительны, поскольку данные числовые, по-прежнему упорядочены, а отсутствующие значения заменены на 0. Обратите внимание, что замена пропущенные значения с наименьшим значением не всегда могут быть лучшим выбором. Другие варианты: поместить его в наиболее распространенную категорию или поместить его в категорию значения посередине при сортировке объекта .

Теперь обратимся к двум другим номинальным характеристикам.Помните, что мы не можем заменить эти функции числом, так как это означало бы, что функции имеют порядок, что неверно в случае пола или группы крови.

Самый популярный способ кодирования номинальных характеристик - , горячее кодирование . По сути, каждого категориального признака с n категориями преобразуются в n двоичных признаков .

Давайте посмотрим на наш пример, чтобы прояснить ситуацию. Начните с импорта класса OneHotEncoder и создания нового экземпляра с целочисленным типом выходных данных.Это ничего не меняет в том, как наши данные будут интерпретироваться, но улучшит читаемость нашего вывода.

Затем сопоставьте и преобразуйте наши две номинальные категории. Результатом этого преобразования будет разреженная матрица, это означает, что нам придется преобразовать матрицу в массив ( .toarray () ), прежде чем мы сможем вылить ее в фрейм данных. Вы можете пропустить этот шаг, установив для параметра sparse значение False при инициации нового экземпляра класса. Назначьте имена столбцов, и результат будет готов для добавления к другим данным (функция edu_level ).

 из sklearn.preprocessing import OneHotEncoderonehot = OneHotEncoder (dtype = np.int, sparse = True) nominals = pd.DataFrame (
onehot.fit_transform (X [['sex', 'blood_type']]) \
.toarray ( ),
столбцов = ['F', 'M', 'AB', 'B +', 'O +', 'O -']) номиналы ['edu_level'] = X.edu_level

Сравните вывод ( nominals ) к нашим исходным данным, чтобы убедиться, что все прошло правильно.

Сравнение закодированных данных и исходных данных

Поскольку в наших данных не было пропущенных значений, важно знать, как обрабатывать пропущенные значения с помощью OneHotEncoder .Отсутствующее значение можно легко обработать как дополнительную функцию. Обратите внимание, что для этого вам необходимо сначала заменить отсутствующее значение произвольным значением (например, 'missing' ) Если вы, с другой стороны, хотите проигнорировать отсутствующее значение и создать экземпляр со всеми нулями ( False ), вы можете просто установить для параметра handle_unkown OneHotEncoder значение ignore .

Так же, как категориальные данные могут быть закодированы, числовые признаки могут быть «декодированы» в категориальные признаки.Два наиболее распространенных способа сделать это - дискретизация и двоичная .

Дискретизация

Дискретизация, также известная как квантование или биннинг, делит непрерывный объект на заранее заданное количество категорий (интервалы) и, таким образом, делает данные дискретными.

Одна из основных целей дискретизации - значительно уменьшить количество дискретных интервалов непрерывного атрибута . Следовательно, почему это преобразование может повысить производительность моделей на основе дерева.

Sklearn предоставляет класс KBinsDiscretizer , который может позаботиться об этом. Единственное, что вам нужно указать, - это количество бинов ( n_bins ) для каждой функции и способ кодирования этих бинов ( порядковый , onehot или onehot-density ). Необязательный параметр стратегии может иметь три значения:

  • uniform , где все ячейки в каждом элементе имеют одинаковую ширину.
  • квантиль ( по умолчанию), где все интервалы в каждом объекте имеют одинаковое количество точек.
  • k означает , где все значения в каждом интервале имеют один и тот же ближайший центр одномерного кластера k-средних.

Важно тщательно выбирать параметр стратегии. Использование единой стратегии, например, очень чувствительно к выбросам и может привести к тому, что вы получите бункеры с несколькими точками данных, то есть выбросами.

Обратимся к нашему примеру для некоторых пояснений. Импортируйте класс KBinsDiscretizer и создайте новый экземпляр с тремя ячейками, порядковым кодированием и единой стратегией (все ячейки имеют одинаковую ширину).Затем подгоните и преобразуйте все наши исходные отсутствующие индикаторные и полиномиальные данные.

 из sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizerdisc = KBinsDiscretizer (n_bins = 3, encode = 'uniform', 
strategy = 'uniform') disc.fit_transform (X)

Если вывод не имеет смысла для вас, вызовите bin_edges_ на дискретизаторе ( disk ) и посмотрите, как делятся бины. Затем попробуйте другую стратегию и посмотрите, как соответственно меняются края бункера.

Дискретизированный вывод

Бинаризация

Бинаризация признаков - это процесс определения порогового значения числовых признаков для получения логических значений . Или, другими словами, присвойте логическое значение ( True или False ) каждой выборке на основе порога. Обратите внимание, что бинаризация - это крайняя форма дискретизации с двумя ячейками.

В общем случае бинаризация полезна как метод разработки функций для создания новых функций, которые указывают на что-то значимое .Как и вышеупомянутый , MissingIndicator используется для обозначения значимых пропущенных значений.

Класс Binarizer в sklearn реализует бинаризацию очень интуитивно понятным способом. Единственные параметры, которые вам нужно указать, - это threshold и copy . Все значения ниже или равные пороговому значению заменяются на 0, выше - на 1. Если копирование установлено на Ложь , выполняется бинаризация на месте, в противном случае создается копия.

Рассмотрим признак 3 ( f3 ) нашего примера, и давайте создадим дополнительный двоичный признак с True для положительных значений и False для отрицательных значений.Импортируйте класс Binarizer , создайте новый экземпляр с нулевым порогом и скопируйте его в True . Затем подгоните и преобразуйте бинаризатор в , функцию 3. На выходе будет новый массив с логическими значениями.

 из sklearn.preprocessing import Binarizerbinarizer = Binarizer (threshold = 0, copy = True) binarizer.fit_transform (X.f3.values.reshape (-1, 1)) 

Если вы хотите преобразовать существующую функцию в преобразователь Для помощи в очистке или обработке данных вы можете реализовать преобразователь из произвольной функции с помощью FunctionTransformer .Этот класс может быть полезен, если вы работаете с конвейером в sklearn , но его можно легко заменить, применив лямбда-функцию к функции, которую вы хотите преобразовать (как показано ниже).

 из sklearn.preprocessing import FunctionTransformertransformer = FunctionTransformer (np.log1p, validate = True) transformer.fit_transform (X.f2.values.reshape (-1, 1)) #same outputX.f2.apply (lambda x: np. log1p (x)) #same output 

Следующим логическим шагом в нашем конвейере предварительной обработки является масштабирование наших функций.Перед применением любых масштабных преобразований очень важно разделить ваши данные на набор поездов и набор тестов . Если вы начнете масштабирование раньше, ваши обучающие (и тестовые) данные могут в конечном итоге масштабироваться вокруг среднего значения (см. Ниже), которое на самом деле не является средним для обучающих или тестовых данных, и пропустить всю причину, по которой вы масштабируете первое место.

Стандартизация

Стандартизация - это преобразование, при котором центрирует данные, удаляя среднее значение каждого признака, а затем масштабирует его путем деления (непостоянных) признаков на их стандартное отклонение .После стандартизации данных среднее значение будет равно нулю, а стандартное отклонение - единице.

Стандартизация может значительно улучшить характеристики моделей. Например, многие элементы, используемые в целевой функции алгоритма обучения (такие как ядро ​​RBF машин опорных векторов или регуляризаторы l1 и l2 линейных моделей), предполагают, что все функции сосредоточены вокруг нуля и имеют дисперсию в том же порядке. Если характеристика имеет дисперсию, которая на порядки больше, чем у других, она может доминировать над целевой функцией и сделать оценщик неспособным правильно учиться на других функциях, как ожидалось.

В зависимости от ваших потребностей и данных, sklearn предоставляет набор средств масштабирования: StandardScaler , MinMaxScaler , MaxAbsScaler и RobustScaler .

Standard Scaler

Sklearn его основной масштабатор, StandardScaler , использует строгое определение стандартизации для стандартизации данных. Он чисто центрирует данные по следующей формуле, где u - среднее значение, а s - стандартное отклонение.

x_scaled = (x - u) / s

Давайте посмотрим на наш пример, чтобы увидеть это на практике. Прежде чем мы начнем кодировать, мы должны помнить, что значение нашего четвертого экземпляра отсутствовало, и мы заменили его средним значением. Если мы введем среднее значение в приведенную выше формулу, результат после стандартизации должен быть равен нулю. Давай проверим это.

Импортируйте класс StandardScaler и создайте новый экземпляр. Обратите внимание, что для разреженных матриц вы можете установить для параметра with_mean значение False , чтобы значения не центрировались вокруг нуля.Затем установите масштабатор и преобразуйте его в элемент feature 3 .

 из sklearn.preprocessing import StandardScalercaler = StandardScaler () scaler.fit_transform (X.f3.values.reshape (-1, 1)) 

Как и ожидалось, значение четвертого экземпляра равно нулю.

Выход стандартной функции масштабирования 3

MinMax Scaler

MinMaxScaler преобразует функции на , масштабируя каждую функцию до заданного диапазона . Этот диапазон можно установить, указав параметр feature_range (по умолчанию (0,1) ).Этот скейлер лучше работает в случаях, когда распределение не гауссово или стандартное отклонение очень мало. Однако он чувствителен к выбросам , поэтому, если в данных есть выбросы, вы можете рассмотреть другой масштабатор.

x_scaled = (x-min (x)) / (max (x) –min (x))

Импорт и использование MinMaxScaler работает - как и все следующие скейлеры - точно так же, как StandardScaler . Единственное различие заключается в параметрах запуска нового экземпляра.

.

Смотрите также

Новости

Скидки 30% на ремонт квартиры под ключ за 120 дней

Компания МастерХаус предлагает качественные услуги по отделке, которые выполнены в соответствии с вашими пожеланиями. Даже самые невероятные фантазии можно воплотить жизнь, стоит только захотеть.

29-01-2019 Хиты:0 Новости

Подробнее

Есть вопросы? Или хотите сделать заказ?

Оставьте свои данные и мы с вами свяжемся в ближайшее время.

Индекс цитирования