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 12 авто |
Другие характеристики Renault Arkana
Похожие модели
Наши клиенты ищут
Новые авто Вес Duster
Вес Kaptur
Вес Logan
Вес Master
Вес Sandero
Размеры Рено Аркана и вес – AvtoTachki
Содержание
- Размеры Renault Arkana 2018, джип/suv 5 дв.
, 1 поколение - Размеры Renault Arkana 2021, джип/suv 5 дв., 1 поколение
, 1 поколениеРазмеры кузова — один из важнейших параметров при выборе машины. Чем больше машина, тем сложнее она в управлении в современном городе, однако и безопасней. Габаритные размеры Рено Аркана определяются по трём величинам: длина кузова, ширина кузова и высота кузова. Как правило длину измеряют от наиболее выдающегося вперёд места переднего бампера до самого удалённого места заднего бампера. Ширину кузова мерят в самом широком месте: как правило это либо колёсные арки, либо центральные стойки кузова. А вот с высотой не всё так просто: её мерят от земли до крыши автомобиля; высота рейлингов в общую высоту кузова не входит.
Габаритные размеры Renault Arkana от 4545 x 1820 x 1565 до 4568 x 1802 x 1571 мм, а масса от 1370 до 1435 кг.
Размеры Renault Arkana 2018, джип/suv 5 дв., 1 поколение
08.2018 – 07.2022
| Комплектации | Габариты | Масса, кг |
1. 6 MT 4×2 Drive | 4545 x 1820 x 1565 | 1370 |
| 1.6 MT 4×2 Life | 4545 x 1820 x 1565 | 1370 |
| 1.6 CVT 4×2 Drive | 4545 x 1820 x 1565 | 1370 |
| 1.6 CVT 4×2 Style | 4545 x 1820 x 1565 | 1370 |
| 1.6 CVT 4×2 Life | 4545 x 1820 x 1565 | 1370 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×2 Edition One | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×2 Drive | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×2 Style | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×2 Prime | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×2 LE Pulse | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×4 Edition One | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×4 Style | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.3 TCe 150 CVT 4×4 Prime | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
1. 3 TCe 150 CVT 4×4 LE Pulse | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.6 MT 4×4 Drive | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
| 1.6 MT 4×4 Style | 4545 x 1820 x 1565 | 1378 |
Размеры Renault Arkana 2021, джип/suv 5 дв., 1 поколение
03.2021 – н.в.
| Комплектации | Габариты | Масса, кг |
| 1.3 TCe 140 EDC ZEN | 4568 x 1802 x 1571 | 1411 |
| 1.3 TCe 140 EDC INTENS | 4568 x 1802 x 1571 | 1411 |
| 1.3 TCe 140 EDC R.S. LINE | 4568 x 1802 x 1571 | 1411 |
| 1.6 E-TECH 145 DHT INTENS | 4568 x 1802 x 1571 | 1411 |
| 1.6 E-TECH 145 DHT R.S. LINE | 4568 x 1802 x 1571 | 1435 |
В чем разница между линейной регрессией, лассо, хребтом и ElasticNet в sklearn? | Wenwei Xu
Опубликовано в
·
Чтение: 4 мин.
·
22 августа 2019 г.
Изображение Free-Photos с Pixabay семейства линейной регрессии, где x ( вход) и y (выход) предполагаются линейно связанными. 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 снижения веса.
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 лассо и хребта, в который включены штрафы как по абсолютному значению, так и по квадрату, регулируемые 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 house_size в диапазоне 2000, а другой признак num_bedrooms в диапазоне 3, тогда мы ожидаем, что вес для house_size 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, если ваш набор данных меньше 100 000 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 обнулении малых весов. 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».
обобщенный метод наименьших квадратов — ЛАРС — ЛАССО с весами
Задавать вопрос
спросил
Изменено
7 лет, 11 месяцев назад
Просмотрено
3к раз
9T W \left( \mathbf{y}-\mathbf{X}\boldsymbol{\beta} \right) + \lambda \left|\boldsymbol{\beta}\right|_1 $$
$\mathbf{y} $ — вектор наблюдений для каждого набора данных.