Содержание
сколько весит Рено Arkana в комплектациях, масса автомобиля без нагрузки
Технические характеристики модельного ряда автомобиля Renault. Характеристики и описание комплектаций, габариты Renault: от 1565 x 1820 x 4545 до 1565 x 1820 x 4545, вес автомобиля: кг, а также характеристики трансмиссии, двигателя и других показателей авто. Подробная информация о машинах на сайте Autospot.
Вес Renault Arkana 2019 – н.в., I,
компактный кроссовер
| Комплектация | Снаряженная масса, кг | Полная масса, кг |
|---|---|---|
| Drive | ||
| Drive TCe 150 | ||
| Edition One | ||
| Life | ||
| Prime | ||
| Pulse | ||
| Style | ||
| Style TCe 150 | ||
| Смотреть 96 авто |
Другие характеристики Renault Arkana
Похожие модели
Наши клиенты ищут
Новые авто Вес Duster
Вес Kaptur
Вес Logan
Вес Master
Вес Sandero
Renault Arkana Life 1.
6 MT5
Arkana Life 1.6 MT5
Компактный кроссовер. 5 мест, 5 дверей. Выпускается с 2019 года. Родина бренда — Франция.
Добавить к сравнению
Распечатать
Нашли ошибку? Пришлите — исправим!
| Как называется | Мотор | л.с. | Привод | Коробка (передач) | Сравнение |
|---|---|---|---|---|---|
| Life 1.6 MT5 | добавить | ||||
Drive 1. 6 MT5 | бензиновый 1.6 | 114 | механическая (5) | добавить | |
| Drive 1.6 CVT | бензиновый 1.6 | 114 | вариатор | добавить | |
| Drive 1.6 4WD MT6 | бензиновый 1.6 | 114 | механическая (6) | добавить | |
Style 1. 6 CVT | бензиновый 1.6 | 114 | вариатор | добавить | |
| Style 1.6 4WD MT6 | бензиновый 1.6 | 114 | механическая (6) | добавить | |
| Style 1.3 CVT | бензиновый 1.3 | 150 | вариатор | добавить | |
Style 1. 3 4WD CVT | бензиновый 1.3 | 150 | вариатор | добавить | |
| Prime 1.3 4WD CVT | бензиновый 1.3 | 150 | вариатор | добавить |
* Указаны ориентировочные цены на новые растаможенные автомобили в салонах официальных дилеров. Приведённые цены не учитывают возможные специальные предложения дилеров (скидки, подарки, льготы по оплате и так далее).
Данная комплектация может отличаться от предлагаемых в автосалонах как ценой, так и номенклатурой. Продавец также может предложить дополнительное оборудование, аксессуары и услуги других фирм на своих условиях. Некоторые опции при заказе автомобиля у дилера могут быть впоследствии предложены вам в нескольких вариантах по различной цене (например, кожаная отделка салона, колёсные диски или аудиосистема).
** Приведена ориентировочная стоимость автомобиля с выбранным набором опций. В реальности ассортимент опций и цены могут быть другими. Некоторые типы дополнительного оборудования могут поставляться в пакете или же не поставляться для некоторых комплектаций. Пожалуйста, уточняйте информацию у своего дилера.
© 2005–2022 ООО «Драйв», свидетельство о регистрации СМИ №ФС77-69924 16+
Полная версия сайта
В чем разница между линейной регрессией, лассо, хребтом и ElasticNet в sklearn? | by Wenwei Xu
Изображение Free-Photos с Pixabay
Lasso, Ridge и ElasticNet являются частью семейства линейной регрессии, где предполагается, что x (вход) и y (выход) имеют линейную зависимость.
В sklearn LinearRegression относится к самому обычному методу линейной регрессии наименьших квадратов без регуляризации (штрафа за веса). Основное различие между ними заключается в том, штрафуется ли модель за свой вес. В оставшейся части поста я буду говорить о них в контексте библиотеки scikit-learn.
Линейная регрессия (в scikit-learn) — это самая простая форма, в которой модель вообще не наказывается за выбор весов. Это означает, что на этапе обучения, если модель считает, что одна конкретная функция особенно важна, модель может придать ей большое значение. Это иногда приводит к переоснащению в небольших наборах данных. Поэтому изобретаются следующие методы.
Лассо — это модификация линейной регрессии, в которой модель штрафуется за сумму абсолютных значений весов. Таким образом, абсолютные значения веса будут (в общем) уменьшены, и многие из них будут стремиться к нулю. В процессе обучения целевая функция принимает вид:
Как видите, Лассо ввел новый гиперпараметр, alpha , коэффициент для штрафных весов.
Ridge делает еще один шаг и штрафует модель за сумму квадратов значений весов. Таким образом, веса имеют тенденцию не только иметь меньшие абсолютные значения, но и на самом деле имеют тенденцию наказывать крайние значения весов, в результате чего группа весов распределяется более равномерно. Целевая функция принимает вид:
ElasticNet представляет собой гибрид Lasso и Ridge, в который включены как абсолютные, так и квадратичные штрафы, которые регулируются другим коэффициентом l1_ratio:
Ваши данные уже масштабированы?
Как видно из приведенных выше уравнений, штрафные веса суммируются в функции потерь. Предположим, у нас есть признак размер_дома в диапазоне 2000, а другой признак num_bedrooms в диапазоне 3, тогда мы ожидаем, что вес для размера дома может быть естественным образом меньше, чем вес для количество спален . В таком случае штрафовать вес каждой функции одинаково становится неуместным.
Следовательно, важно масштабировать или нормализовать данные перед их вводом в модели. Небольшое примечание: настройка по умолчанию в sklearn для этой модели устанавливает для «нормализовать» значение false. Вы либо захотите включить «нормализацию», либо использовать ScandardScaler для масштабирования данных. Как правило, использование ScandardScaler является хорошей практикой, поскольку вы можете захотеть масштабировать данные тестирования, используя один и тот же масштаб.
Следует помнить несколько вещей:
(1) Шпаргалка алгоритма sklearn предлагает вам попробовать Lasso, ElasticNet или Ridge, когда ваш набор данных меньше 100 тыс. строк. В противном случае попробуйте SGDRegressor.
(2) Lasso и ElasticNet, как правило, дают разреженные веса (большинство нулей) , потому что регуляризация l1 в равной степени заботится о снижении больших весов до малых весов или об уменьшении малых весов до нулей. Если у вас много предикторов (функций) и вы подозреваете, что не все из них так важны, Lasso и ElasticNet могут быть хорошей идеей для начала.
(3) Ридж имеет тенденцию давать небольшие, но хорошо распределенные веса , потому что регуляризация l2 больше заботится о преобразовании больших весов в малые веса, а не об уменьшении малых весов до нулей. Если у вас есть только несколько предикторов, и вы уверены, что все они должны быть действительно релевантными для прогнозов, попробуйте Ridge как хороший метод регуляризованной линейной регрессии.
(4) Перед использованием этих регуляризованных методов линейной регрессии вам потребуется масштабировать данные. Сначала используйте StandardScaler или установите для параметра «нормализация» в этих оценщиках значение «Истина».
Почему веса не отрицательны в регрессии Лассо?
спросил
Изменено
4 года, 4 месяца назад
Просмотрено
2к раз
$\begingroup$
Я понимаю, что лассо может обнулить некоторые веса и предотвратить переобучение.
Но для всей цифры, которую я вижу о регрессии лассо, вес останется на нуле, как только он достигнет нуля, и увеличение лямбда не приведет к его отрицательному значению? Почему это?
- регрессия
- лассо
- регуляризация
- гребневая регрессия
$\endgroup$
1
$\begingroup$
Предположим, что $\beta$ — это вектор коэффициентов, которые необходимо оценить с помощью регрессии Лассо.
Регрессия Лассо применяет штраф $L1$ к коэффициентам. Штрафной член в целевой функции равен $\lambda\|\beta\|_1 = \lambda \Sigma |\beta_i|$. То есть штрафуются абсолютные значения коэффициентов. Следовательно, отрицательные коэффициенты влекут за собой такой же штраф, как и положительные коэффициенты той же величины. Таким образом, абсолютные значения коэффициентов стремятся к нулю.
Обратите внимание, что альтернативной формой регрессии Лассо является применение штрафного члена в виде ограничения $\Sigma |\beta_i| \le t$ для некоторого $t > 0$, а не как аддитивный член целевой функции.