Класс точности 2 0: что это такое и каким он должен быть — «ТНС энерго Великий Новгород»

что это такое и каким он должен быть — «ТНС энерго Великий Новгород»

6 февраля 2020

Что такое класс точности прибора учета электроэнергии

ООО «ТНС энерго Великий Новгород» разъясняет, что такое класс точности электросчетчика и каким он должен быть.   

Под классом точности прибора учета понимается максимально допустимая погрешность при измерении электрической энергии. Эта величина обозначается цифрой, которая обязательно указывается в паспорте на прибор учета, а также наносится на панель счетчика и изображается в кружочке. Класс точности выражается в процентах: при 1,0 он составляет ± 1 %, при 2,0 — ± 2 %. То есть при 1,0 измерения будут более точными, чем при 2,0.   

ООО «ТНС энерго Великий Новгород» напоминает своим потребителям, на основании п. 138 Постановления Правительства РФ № 442 от 04.05.2012 прибор учета класса точности 2,5 и ниже считается вышедшим из строя. В соответствии с этим гарантирующий поставщик имеет право перевести таких потребителей на расчет по нормативу потребления с применением повышающего коэффициента. Во избежание таких нормативных начислений за электроэнергию энергосбытовая компания рекомендует потребителям оперативно заменить приборы учета класса точности 2,5 и ниже на новые с классом точности (от 0,5 до 2,0). 

В компании уточняют, что использование приборов учета электрической энергии класса точности 0,5 — 2,0 соответствует требованиям действующего законодательства. 

Гарантирующий поставщик также напоминает своим абонентам о том, что подать заявку на замену прибора учета вы можете на сайте ООО «ТНС энерго Великий Новгород» novgorod.tns-e.ru. 

Справка о компании:   

ООО «ТНС энерго Великий Новгород» — гарантирующий поставщик электроэнергии, работающий на территории Новгородской области. Общество обслуживает 9596 потребителей – юридических лиц и более 337 тыс. бытовых абонентов, что составляет 63,5 % рынка сбыта электроэнергии в Новгородской области. Объем реализации электроэнергии в 2019 году составил 2,5 млрд кВт*ч. ООО «ТНС энерго Великий Новгород» входит в структуру Группы компаний «ТНС энерго». 

ПАО ГК «ТНС энерго» является субъектом оптового рынка электроэнергии, а также управляет 10 гарантирующими поставщиками, обслуживающими около 21 млн потребителей в 11 регионах Российской Федерации: ПАО «ТНС энерго Воронеж» (Воронежская область), АО «ТНС энерго Карелия» (Республика Карелия), ПАО «ТНС энерго Кубань» (Краснодарский край и Республика Адыгея), ПАО «ТНС энерго Марий Эл» (Республика Марий Эл), ПАО «ТНС энерго НН» (Нижегородская область), АО «ТНС энерго Тула» (Тульская область), ПАО «ТНС энерго Ростов-на-Дону» (Ростовская область), ПАО «ТНС энерго Ярославль» (Ярославская область), ООО «ТНС энерго Великий Новгород» (Новгородская область) и ООО «ТНС энерго Пенза» (Пензенская область). Совокупный объем полезного отпуска электроэнергии Группы компаний «ТНС энерго» по итогам 2019 года составил 64,1 млрд кВт*ч.

что это такое, в чем разница и где он указан

Счетчики электроэнергии — это надежные устройства, способные работать длительное время без замены и ремонта. Однако есть требования к его погрешностям при измерении. И часто случается так, что прибор учета, при замене или первой его установке, приходится покупать потребителю самостоятельно, поэтому вы должны знать, где посмотреть класс точности электросчетчика и что это такое.

Что это такое и где указан

Определение понятие «класс точности» содержится в ГОСТ 52320-2005 часть 11:

Класс точности указывается на табло электросчетчика в виде цифр и выделяется окружностью.

Краткое определение: Цифра обозначает максимальное значение погрешности (отклонения), допустимое при измерении потребляемой электроэнергии конкретным прибором, измеряется в процентах.

Электросчетчики имеют различный класс точности. Старые индукционные модели, уже снятые с производства, имели большие погрешности (более 2. 5%). В период покоя они потребляли значительное количество электроэнергии, что приводило к повышенному расходу электричества в стране. На рисунке выше представлен старый тип индукционного счетчика. В окружности слева на панели индикации указано значение погрешности 2,5%.

До недавнего времени такими устройствами были оборудованы абсолютно все дома в бытовом секторе и квартиры. Их и сегодня можно встретить в частном доме в деревне, в гаражах и на дачах. Но в последние 10 лет устаревшее оборудование заменяют.

На законодательном уровне (а именно, согласно ПУЭ, глава 1.5. п. 1.5.15) запрещено эксплуатировать электросчетчик с погрешностью 2,5% и выше. К применению физическими лицами разрешены устройства, у которых класс точности 1 или 2. То есть приборы учета должны устанавливаться в квартире взамен старого, после его выхода из строя или окончания срока эксплуатации.

На рисунке вверху, для сравнения, показаны два типа счетчиков — нового и старого образца, где указана их погрешность.

Какие бывают классы точности

Погрешность электросчетчика определяется его конструктивной особенностью и регламентируется заводом-изготовителем. На заводе производится тарировка, после чего показания заносятся в паспорт изделия. Законодательно установлены сроки эксплуатации и поверки счетчиков в зависимости от конструктивной особенности.

В таблице снизу приведены среднестатистические данные о сроках эксплуатации.

По истечении этого срока эксплуатация запрещена, следует заменить прибор или отправить его на поверку. Сейчас за сроками должны следить собственники. Если не соблюдать указанный норматив, то на владельца могут наложить штраф.

Ответственность за пользование просроченным электросчетчиком лежит на владельце. Для проведения поверки устройство демонтируется и передается в специализированную лабораторию, где производят комплексную экспертизу и проверяют погрешность измерения.

Если прибор учета отвечает заводским показателям, то работники лаборатории дают заключение о пригодности устройство к дальнейшей эксплуатации, о чем делается запись в паспорте изделия. Неисправный электросчетчик ремонтируют или списывают.

Итак, по ПУЭ максимально допустимая погрешность индукционных приборов учета электроэнергии равна 2. Однако, по закону на 2020 год с 1 июля должны будут устанавливаться «умные счетчики» за счет государства. Исходя из этого следует, что владельцу не нужно будет заниматься приобретением электросчетчика, и знать какая у него погрешность 1 или 2, что лучше. Этим будут заниматься организации, производящие замену устройств учета.

Учет электроэнергии обязателен для всех потребителей. Так, для юридических лиц, физических лиц с трёхфазным вводом и прочих крупных потребителей электросчетчики трехфазного тока. Если у него имеются такие электроустановки.

В зависимости от мощности потребления используют электросчетчики с классом точности:

1. Для хозяйствующих субъектов с присоединением к сети 35 кВ и мощностью до 670 кВт устанавливаются счетчик электроэнергии с погрешностью не менее 1,0.
2. Для подсоединения нагрузки с напряжением 110 кВ и более, класс точности счетчика электроэнергии должен быть 0,5S.
3. Учет потребляемой электроэнергии при нагрузке выше 670 кВт, применяются устройства с точностью 0,5S и позволяющие фиксировать почасовые нагрузки, а также иметь возможность интегрироваться в систему учета и памяти, способную хранить данные до 90 суток.

Все электросчетчики, применяемые для коммерческого учета на высоковольтных линиях, не могут быть прямого включения. Для измерения потребляемой электроэнергии в этом случае, а также при потреблении токов свыше 100А применяются счетчики трансформаторного включения.

При напряжении подключения 110 кВ и более, а также при мощности свыше 670 кВт применяются приборы учета с классом точности 0,5 и 0,5S. Потребителю необходимо знать, какой класс точности должен быть у счетчика и 0,5 и 0,5S в чем разница между этими показателями.

Основные отличия заключаются в следующем:

• Погрешность 0,5 не позволяет учитывать всю электроэнергию, что приводит к большему объему недоучтенной электроэнергии, по сравнению с 0,5S.
• Разница в показаниях составляет 0,75%.
• Счетчики с погрешностью 0,5 не проходят поверку и бракуются.
• При выходе устройства из строя или окончании срока эксплуатации обязательна замена таких счетчиков на приборы с погрешностью 0,5S.

ВАЖНО! Показания на приборе зависят от класса точности электросчетчика и трансформатора тока.

Советы по выбору счетчика

Счетчик предназначен для подсчета потребляемой электроэнергии. При этом не все понимают, на что влияет класс точности.

Чем он выше, тем точнее показания, а это значит, что потребитель не переплачивает за электричество.

Для применения в бытовых условиях устанавливают однофазные приборы типа:

• СОЭ-52, устройство предназначено для замены устаревшего оборудования. Он имеет корпус аналогичный старому прибору. При монтаже не требуется дополнительных затрат на установку.
• Меркурий 201.5, СЭ 101 и Нева 101-1SO. Применяются для подсчета мощности в однофазной электросети с максимальным током до 60 А. Предназначены для монтажа на DIN рейку.
• Многотарифные счетчики позволяют производить оплату за электричество по различным расценкам в зависимости от тарифа. К таким приборам относятся Нева МТ 124, СЕ 102М, Энергомера.
• Для учета в трехфазной сети применяют многотарифные устройства моделей СЭ 303 и Агат 3-3.60.2.

Приведенные выше электросчетчики отвечают актуальным требованиям энергосбытовых компаний. Некоторые из них имеют возможность передачи показаний по линиям связи в автоматическом режиме, а к каждому устройству прилагается паспорт, где прописываются все характеристики.

Класс точности электросчетчика | Заметки электрика

Здравствуйте, уважаемые читатели и гости сайта «Заметки электрика».

В сегодняшней статье я хотел подробно разъяснить Вам о том, какой класс точности должен быть у расчетного счетчика электрической энергии для разных категорий потребителей.

Это один из самых актуальных вопросов, на которые мне приходится отвечать.

Дело в том, что при покупке счетчиков электроэнергии продавцы-консультанты порой дают не правильные рекомендации, а скорее всего преднамеренно заставляют покупать счетчики с более высоким классом точности, нежели этого требуют правила. А ведь это дополнительные финансовые затраты.

Не реже этим «грешат» и сами энергоснабжающие организации при выдаче технических условий (ТУ) на подключение. Самому неоднократно приходилось доказывать, что класс точности прибора учета по ТУ выбран явно «завышенным».

Итак, обо всем по порядку.

Существует Постановление Правительства РФ №442 от 04.05.2012 «О функционировании розничных рынков электрической энергии…», в котором четко определены классы точности для приборов учета (ПУ).

Чтобы Вам самостоятельно не искать информацию в этом достаточно объемном документе, я составил таблицу, где указал необходимые классы точности для расчетных счетчиков активной электроэнергии.

Если по договору необходимо учитывать не только активную мощность, но и реактивную, то счетчики реактивной мощности должны иметь класс точности на одну ступень ниже, чем активные, но не ниже 2,0.

Ниже читайте разъяснения с примерами.

Класс точности (КТ) электросчетчика — это максимально-допустимая погрешность при измерении электрической энергии, которая выражается в процентах. Например, счетчик с классом 2,0 должен иметь погрешность не более ±2%. КТ счетчика можно узнать в паспорте или на его шкале (чаще всего он изображается в кружочке).

Класс точности счетчиков электроэнергии для граждан-потребителей

Граждане-потребители — это физические лица, проживающие в своих квартирах, частных домах, коттеджах. В этих помещениях не ведется никакой предпринимательской или производственной деятельности.

Итак, читаем п.138 из Постановления №442:

Приведу несколько примеров.

Вы проживаете в квартире или частном доме (коттедже). Предположим, что у Вас все еще установлен старый индукционный счетчик типа СО-И466 1980 года выпуска с классом точности 2,5. Работает он исправно, но срок его службы уже давно истек.

Согласно приведенному выше п.138, его класс точности не соответствует требованиям, а значит его в обязательном порядке нужно заменить на счетчик с классом 2,0 или выше.

Но здесь есть небольшое исключение, которое описывается в п.142 (ключевые слова я подчеркнул):

Например, у Вас установлен все тот же СО-И466, но только 1993 года выпуска. По паспорту срок его службы составляет 25 лет. А это значит, что производить его замену можно по истечении срока службы, т.е. в 2018 году.

Если Вы хотите установить новый электронный счетчик, то не обязательно ждать наступления 2018 года, произвести замену можно в любое удобное для Вас время.

Читайте полезные статьи по данной теме:

Теперь по поводу вводных счетчиков в жилых многоквартирных домах.

В каждом жилом доме должен быть установлен вводной общедомовой электросчетчик. Обычно он устанавливается в ВРУ-0,4 (кВ). Он должен иметь класс точности 1,0 или выше. Например, при проведении капитального ремонта электропроводки жилого дома мы устанавливали ПСЧ-3ТА.07.612.

Если в Вашем жилом доме на данный момент уже установлен общедомовой счетчик с классом 2,0, то он подлежит замене только в случае выхода его из строя или при очередной поверке.

Класс точности электросчетчиков для организаций

Читаем п.139 из Постановления №442:

Что это значит?

Этот пункт относится к потребителям электрической энергии, которые не относятся к гражданам-потребителям из п. 138, т.е. это лица, осуществляющие какую-либо производственную или предпринимательскую деятельность.

Они делятся на потребителей мощностью:

• до 670 (кВт)
• выше 670 (кВт)

Потребители электроэнергии мощностью до 670 (кВт) напряжением до 35 (кВ) включительно должны иметь приборы учета с классом точности 1,0 и выше.

Например, Вы являетесь индивидуальным предпринимателем и у Вас есть магазин. Ваш магазин получает питание от местной трансформаторной подстанции (ТП). В таком случае, вводной счетчик должен иметь класс точности 1,0 и выше.

Потребители электроэнергии мощностью до 670 (кВт) напряжением 110 (кВ) и выше должны иметь электросчетчики с классом точности 0,5S и выше. Случай редкий, потому что при напряжении 110 (кВ) мощности электроприемников гораздо больше, чем 670 (кВт).

Потребители электроэнергии мощностью выше 670 (кВт) независимо от класса напряжения должны иметь расчетные электросчетчики с классом точности 0,5S и выше, но с возможностью замеров часовых объемов потребления и хранения их более 90 суток, или же подключенные в автоматизированную систему учета АСКУЭ (АСТУЭ).

На подстанциях нашего предприятия с передаваемой мощностью более 670 (кВт) мы используем СЭТ-4ТМ.03М.01 (схема подключения) с классом 0,5S для активной мощности и 1,0 для реактивной.

Производители электроэнергии

Читаем п.141 из Постановления №442:

Для производителей электроэнергии (ТЭС, ГЭС, АЭС) приборы учета должны иметь класс точности 0,5S с возможностью измерений почасовых объемов потребления и хранения их более 90 суток, или включенные в автоматическую систему АСКУЭ (АСТУЭ).

P.S. Все что говорилось в данной статье относится, как к однофазным счетчикам, так и к трехфазным.

Если статья была Вам полезна, то поделитесь ей со своими друзьями:

Стоит ли ставить счетчик класса 0,2S?

Во сколько раз повышается качество учета, если мы ставим счетчик класса 0,2S, а трансформатор тока старый класса 1,0?

В свое время в Советском Союзе была развернута дискуссия о нецелесообразности разработки и установки точных счетчиков электроэнергии с трансформаторами тока низких классов точности, поскольку определяющим звеном в цепи источников погрешности является трансформатор тока.

Такой подход существенно подорвал интерес разработчиков счетчиков к созданию более точных приборов учета.

В настоящее время возобладал здравый смысл, который гласит, что, если в цепи источников погрешности удается в отдельном источнике (в нашем случае в счетчике) уменьшить погрешность, то общее значение погрешности уменьшается. Что также приводит к более точному учету эленктроэнергии.

Такой вывод позволил отказаться, в силу реальных финансовых ограничений, на требования ряда организаций о тотальной замене трансформаторов тока классов точности 0,5 и 1,0 на более точные с классом 0,2 с целью согласования их с точными счетчиками классов 0,2S.

Пример

В пермом приближении суммарную погрешность можно определить по формуле:

где  — погрешность трансформатора тока,  погрешность счетчика.

Так, если взять трансформатор тока класса точности 0,5 и счетчик класса точности 0,5S, то суммарная погрешность будет равна:

Если мы ставим счетчик класса точности 0. 2S при том же трансформаторе класса точности 0,5, то

Мы получим измерения на 25% точнее.

Если мы используем трансформатор с большей погрешностью класса точности 1,0 и счетчик класса 1,0, то суммарна погрешность равна:

Если мы ставим с этим же трансформатором счетчик класса точности 0,2S, то

Мы получим измерения на 29% точнее.

Таким образом, видно, что, увеличение точности счетчиков, при наличии существующих трансформатороф тока, позволяет получить существенное уменьшение погрешности и более точный учет электроэнергии.

В настоящее время завод имени М.В. Фрунзе производит счетчики электроэнергии с классами точности:

• СЭТ-4ТМ.03М, СЭТ-4ТМ.03М.08, СЭТ-4ТМ.02М.02 и СЭТ-4ТМ.02М.10,  —  0,2S/0,5.
• СЭТ-4ТМ.03М.01, СЭТ-4ТМ.03М.09, СЭТ-4ТМ.02М.03, СЭТ-4ТМ.02М.11 и все ПСЧ-4ТМ.05М (05МК)  — 0,5S/1,0.

Начните экономить прямо сейчас — купите счетчики с высоким классом точности!

Классы точности приборов | Механика

Для характеристики большинства измерительных приборов часто используют понятие приведенной погрешности или класса точности.

Приведенной погрешностью измерительного прибора считают выраженное в процентах отношение наибольшей абсолютной погрешности ΔХ_наиб к верхнему пределу измерения прибора X_пр (то есть наибольшему ее значению, которое может быть измерено по шкале прибора):

 γ = l ΔX_наиб / X_пр l ⋅ 100%

(1.3)

По приведенной погрешности (по классу точности) приборы делятся на восемь классов: 0,05; 0,1; 0,2; 0,5; 1,0; 1,5; 2,5; 4,0.

Приборы класса точности 0,05; 0,1; 0,2; 0,5 применяются для точных лабораторных измерений и называются прецизионными (от англ. precision – точность). В технике применяются приборы классов 1,0; 1,5: 2,5 и 4,0 (технические).

Класс точности прибора указывается на шкале прибора. Если на шкале такого обозначения нет, то данный прибор внеклассный, то есть его приведенная погрешность превышает 4%.Производитель, выпускающий прибор, гарантирует относительную погрешность измерения данным прибором, равную классу точности (приведенной погрешности) прибора при измерении величины, дающей отброс указателя на всю шкалу. Определив по шкале прибора класс точности и предельное значение, легко рассчитать его абсолютную погрешность ΔX = ± гX_пр / 100%, которую принимают одинаковой на всей шкале прибора. Знаки «+» и «–» означают, что по-грешность может быть допущена как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения от действительного значения измеряемой величины.

При использовании приборов для конкретных измерений редко бывает так, чтобы измеряемая величина давала отброс стрелки прибора на всю его шкалу. Как правило, измеряемая величина меньше. Это увеличивает относительную погрешность измерения. Для оптимального использования приборов их подбирают так, чтобы значения измеряемой величины приходились на конец шкалы прибора, это уменьшит относительную погрешность измерения и приблизит ее к классу точности прибора. В тех случаях, когда на приборе класс точности не указан, абсолютная погрешность принимается равной половине цены наименьшего деления.

Точность прибора невозможно превзойти никаким методом измерения на нем. Для более точных измерений применяют приборы более высокого класса точности.

Требования к организации учета

Прибор учета электроэнергии — средство измерения, используемое для определения объемов (количества) потребления (производства, передачи) электрической энергии потребителями (гарантирующим поставщиком, сетевыми организациями).

Приборы учета, показания которых используются при определении объемов потребления (производства) электрической энергии (мощности) на розничных рынках, оказанных услуг по передаче электрической энергии, фактических потерь электрической энергии в объектах электросетевого хозяйства, за которые осуществляются расчеты на розничном рынке, должны соответствовать требованиям законодательства Российской Федерации об обеспечении единства измерений, а также Постановлению Правительства Российской Федерации от 4 мая 2012 г.  №  442 «О функционировании розничных рынков электрической энергии, полном и (или) частичном ограничении режима потребления электрической энергии», в том числе по их классу точности, быть допущенными в эксплуатацию в установленном порядке, иметь неповрежденные контрольные пломбы и (или) знаки визуального контроля.

Для учета электрической энергии, потребляемой гражданами, а также на границе раздела объектов электросетевого хозяйства и внутридомовых инженерных систем многоквартирного дома подлежат использованию приборы учета класса точности 2,0 и выше.

В многоквартирных домах, присоединение которых к объектам электросетевого хозяйства осуществляется после вступления в силу настоящего документа, на границе раздела объектов электросетевого хозяйства и внутридомовых инженерных систем подлежат установке коллективные (общедомовые) приборы учета класса точности 1,0 и выше.

Для учета электрической энергии, потребляемой потребителями, с максимальной мощностью менее 670 кВт, подлежат использованию приборы учета класса точности 1,0 и выше — для точек присоединения к объектам электросетевого хозяйства напряжением 35 кВ и ниже и класса точности 0,5S и выше — для точек присоединения к объектам электросетевого хозяйства напряжением 110 кВ и выше.

Для учета электрической энергии, потребляемой потребителями с максимальной мощностью не менее 670 кВт, подлежат использованию приборы учета, позволяющие измерять почасовые объемы потребления электрической энергии, класса точности 0,5S и выше, обеспечивающие хранение данных о почасовых объемах потребления электрической энергии за последние 120 дней и более или включенные в систему учета.

Класс точности измерительных трансформаторов, используемых в измерительных комплексах для установки (подключения) приборов учета, должен быть не ниже 0,5. Допускается использование измерительных трансформаторов напряжения класса точности 1,0 для установки (подключения) приборов учета класса точности 2,0.

Приборы учета подлежат установке на границах балансовой принадлежности объектов электроэнергетики (энергопринимающих устройств) смежных субъектов розничного рынка — потребителей, производителей электрической энергии (мощности) на розничных рынках, сетевых организаций, имеющих общую границу балансовой принадлежности (далее — смежные субъекты розничного рынка), а также в иных местах, с соблюдением установленных законодательством Российской Федерации требований к местам установки приборов учета. При отсутствии технической возможности установки прибора учета на границе балансовой принадлежности объектов электроэнергетики (энергопринимающих устройств) смежных субъектов розничного рынка прибор учета подлежит установке в месте, максимально приближенном к границе балансовой принадлежности, в котором имеется техническая возможность его установки. При этом по соглашению между смежными субъектами розничного рынка прибор учета, подлежащий использованию для определения объемов потребления (производства, передачи) электрической энергии одного субъекта, может быть установлен в границах объектов электроэнергетики (энергопринимающих устройств) другого смежного субъекта.

Обязанность по обеспечению эксплуатации установленного и допущенного в эксплуатацию прибора учета, сохранности и целостности прибора учета, а также пломб и (или) знаков визуального контроля, снятию и хранению его показаний, своевременной замене возлагается на собственника такого прибора учета.

Периодическая поверка прибора учета, измерительных трансформаторов должна проводиться по истечении межповерочного интервала, установленного для данного типа прибора учета, измерительного трансформатора в соответствии с законодательством Российской Федерации об обеспечении единства измерений

Каждый установленный расчетный счетчик должен иметь на винтах, крепящих кожух счетчика, пломбы с клеймом госповерителя, а на зажимной крышке — пломбу энергоснабжающей организации.

На вновь устанавливаемых трехфазных счетчиках должны быть пломбы государственной поверки с давностью не более 12 мес., а на однофазных счетчиках — с давностью не более 2 лет

Счетчики должны устанавливаться в шкафах, камерах, комплектных распределительных устройствах, на панелях, щитах, в нишах, на стенах, имеющих жесткую конструкцию.

Допускается крепление счетчиков на деревянных, пластмассовых или металлических щитках.

Высота от пола до коробки зажимов счетчиков должна быть в пределах 0,8 — 1,7 м. Допускается высота менее 0,8 м, но не менее 0,4 м.

Должна быть обеспечена возможность удобной замены счетчика и установки его с уклоном не более 1 град. Конструкция его крепления должна обеспечивать возможность установки и съема счетчика с лицевой стороны.

Для безопасной установки и замены счетчиков в сетях напряжением до 380 В должна предусматриваться возможность отключения счетчика установленными до него на расстоянии не более 10 м коммутационным аппаратом или предохранителями. Снятие напряжения должно предусматриваться со всех фаз, присоединяемых к счетчику.

Схемы подключения электросчетчиков*

Схема подключения однофазного электросчетчика

Схема подключения трехфазного электросчетчика к трехфазной 3-х или 4-х проводной сети

Схема подключения трехфазного электросчетчика с помощью трех трансформаторов тока к трехфазной 3-х или 4-х проводной сети

Схема подключения трехфазного электросчетчика с помощью трех трансформаторов тока и трех трансформаторов напряжения к трехфазной 3-х или 4-х проводной сети

*  — представленные выше схемы подключения электросчетчиков являются типовыми и могут отличаться в зависимости от завода-изготовителя и места установки. При установке электросчетчика необходимо руководствоваться паспортом завода-изготовителя на данное изделие.

Основные метрологические характеристики электросчетчиков**

Однофазные:

Номинальное напряжение – 230 В

Номинальный ток – 5(60) или 10(100) А

Трехфазные прямого включения:

Номинальное напряжение – 3х230/400 В

Номинальный ток – 5(60) или 10(100) А

Трехфазные трансформаторного включения:

Номинальное напряжение – 3х57,7/100 или 3х230/400 В

Номинальный ток – 5(7,5) или 5(10) А

** — приведенные выше метрологические характеристики электросчетчиков могут отличаться в зависимости от модели и завода-изготовителя.

Класс точности электросчетчика. Что это, какие бывают? | ENARGYS.RU

Счетчик электроэнергии — прибор, призванный учитывать количество потребляемой электроэнергии. Он имеет ряд показателей, на которые стоит обратить внимание при покупке и установке. Один из них — класс точности электросчетчика.

Под классом точности понимается процентный показатель допустимой погрешности данных электросчетчика. Она обозначается цифрой, нанесенной на панель счетчика и заключенной в кружок. Еще 10-15 лет назад данный показатель был достаточно высоким и составлял 2,5 %, что обозначалось как 2,5.

В настоящее время класс точности счетчиков электроэнергии, устанавливаемых частными лицами в собственных квартирах, составляет не ниже 2,0. По этой причине электросчетчики, имеющие возможную погрешность 2,5, изымаются из пользования и заменяются на те, что соответствуют государственным требованиям — электросчетчики 2 класса точности.

Однако, и это не предел. Класс современных моделей счетчиков может быть 1,0, 0,5 и 0,2.

Виды современных электросчетчиков

Чтобы разобраться в существующих классах точности, следует понять, что в зависимости от принципа работы существует 2 основных вида бытовых счетчиков: электронные и индукционные.

Индукционные счетчики электроэнергии отличаются большим сроком эксплуатации, но имеют очень высокий показатель погрешности — 2.0.

Кроме того, он увеличивается в тот момент, когда напряжение в сети становится минимальным. Обычно это ночное время.

Более современным считается электросчетчик. Он имеет электронную «начинку» — микросхемы, а потому показывает более точные данные, с более низким процентом погрешности. Кроме того, подобные агрегаты способны сохранять показания, а снять их можно не находясь в непосредственной близости от прибора.

Выбор класса точности электросчетчика

На сегодняшний день на государственном уровне принято решение о переходе на счетчики электроэнергии, имеющие класс точности 1. 0. Поэтому при покупке логично отдать предпочтение электросчетчику 1 класса точности. Как правило, это электронные приборы учета электроэнергии. Встретить индукционные аналоги подобного класса точности практически невозможно или же они имеют достаточно высокую стоимость. Подобные траты в условиях бытового использования неоправданы: электронные счетчики прослужат долго, до 16 лет, а показатели погрешности — приемлемы.

Поскольку счетчики учета электроэнергии устанавливаются для ее рационального использования и уменьшения суммы за ее пользование, крайне важно, чтобы показатели были точными. Именно поэтому класс точности счетчика электроэнергии  — одна из важнейших характеристик и есть смысл поискать аппараты, имеющие более высокий класс.

В чем разница между ТТ класса 0,2 и 0,2S?

Трансформатор тока измерительного класса используется для коммерческого учета электроэнергии. Следовательно, трансформатор тока измерительного класса должен быть максимально точным для правильного учета энергии. Трансформатор тока измерительного класса используется для измерения тарифов.

Согласно стандарту IEC / AS, трансформаторы тока измерительного класса доступны с различными классами точности. Точность ТТ зависит от нагрузки, поэтому IEC / AS разработали разные стандарты для определения точности при различных условиях нагрузки, , известный как класс точности.

Стандарт IEC / AS 62053-11

Стандарт охватывает класс точности 0,5, 1,0 и 2 для электромеханических счетчиков активной энергии (ватт-часов). Точность измерения зависит от условий полной нагрузки и единичного коэффициента мощности. Однако точность снижается при более низкой нагрузке и коэффициенте мощности меньше единицы, а также при наличии гармоник.

Стандарт IEC / AS 62053-21

Стандарт охватывает класс точности 1.0 и 2 для статических / электронных счетчиков активной энергии (ватт-часов). Точность зависит от процентной нагрузки при коэффициенте мощности ниже единицы. Однако точность снижается при более низкой нагрузке и плохом коэффициенте мощности менее единицы при наличии гармоник.

Стандарт IEC / AS 62053-22

Стандарт охватывает более высокий стандарт точности 0,2S и 0,5S для статического / электронного оборудования для активной энергии (ватт-часов), обеспечивая более высокий «Стандарт точности» в условиях полной нагрузки и единичный коэффициент мощности в дополнение к лучшей точности показания при значительно меньшем токе нагрузки, условиях коэффициента мощности меньше единицы вместе с наличием гармоник.

Разница между классом 0,2 и 0,2S CT

0,2 ​​и 0,2S относятся к точности трансформатора тока. 0,2S CT имеет гораздо более высокую точность, чем 0,2 . Класс точности 0,2 означает ошибку +/- 0,2%. Но заявленная точность гарантируется только между 100% и 120% рейтингом . И, с некоторым увеличением погрешности, производительность ТТ может быть гарантирована уже при 5% нагрузке. Ниже этой нагрузки ошибка не гарантируется.Это может быть что угодно. Специальные трансформаторы тока класса 0,2S гарантируют заявленную точность +/- 0,2% даже при нагрузке 20%. ТТ класса 0,2S обеспечивает заявленную точность от 20 до 100%. И с определенной погрешностью ТТ класса 0,2S можно определить даже при нагрузке всего 1%. Таким образом, трансформаторы тока классов 0,2S и 0,5S используются для измерения тарифов.

Предел погрешности для класса 0,2 и 0,2S CT

Читать дальше:

1. Класс точности CT
2. Напряжение в точке перегиба CT
3. Трансформатор тока — конструкция, фактор и ошибки
4. Почему вторичный трансформатор тока CT никогда не должен оставаться открытым?

Следите за нами и ставьте лайки:

Точность рулетки | Класс 1 и 2

Вы ошиблись, если бы думали, что все рулетки одинаковы. .. одна рулетка не обязательно такая же точная, как другая. В то время как ваша средняя лента «подвала со скидкой» не будет классифицирована (то есть ее точность не может быть прослежена по какому-либо известному стандарту), большинство профессиональных лент относятся к Классу 2. Другие относятся к Классу 1 — наивысшему доступному уровню точности. В то время как ленты класса 2 идеальны для большинства пользователей, некоторые профессии требуют немного дополнительных … для них подойдет только лента класса 1.

Мы гордимся опытом нашей команды, поэтому, если у вас есть какие-либо вопросы относительно точности рулетки, свяжитесь с нами.Поскольку является единственным специалистом по рулетке в Великобритании , с нашими отличными ценами, быстрой доставкой и 100% гарантией возврата денег , неудивительно, что мы — выбор номер один в стране.

Какой бы уровень точности вы ни выбрали, для просмотра всех лент этого типа просто щелкните одну из ссылок ниже.

• Рулетка, класс 1 — EC, класс I

  Ленты

  класса 1 — самые точные рулетки на рынке.Они идеально подходят для высокоточной торговли и чувствительных отраслей, а также обеспечивают отличное соотношение цены и качества.

• Рулетка, класс 2 — EC, класс II

  Мы поставляем широкий ассортимент точных лент EC класса 2, идеально подходящих для профессиональных людей, строителей и инженеров.Все основные бренды по очень низким ценам.

Точность ленты

В наши дни все больше и больше в конкретных отраслях и сферах применения требуется рулетка, изготовленная с соблюдением определенного стандарта точности. Не дайте себя обмануть, думая, что все ленты равны — это просто не так.

Обычные дешевые ленты в корзине местного магазина «Сделай сам» не классифицируются, и на самом деле их следует использовать только для развешивания нечетных картинок или полок в вашем доме.В среднем ваша профессиональная лента будет иметь точность класса 2 по EC (например, все ленты Stanley относятся к классу 2), но другие фирмы, такие как Fisco, уделяют больше внимания точности, чем долговечности. Их записи в целом имеют точность 1-го класса.

Для получения дополнительной информации о том, что мы подразумеваем под Классом 1 и Классом 2, просто посетите любой из двух разделов выше. Внизу каждой страницы находится блок текста и таблица, объясняющая разницу между двумя классами.

Измеритель напряжения постоянного тока панельный, аналоговый, 0 ÷ 30В, класс точности 2,5 — 6.87 евро: acdcshop.gr

Код товара: 15896 PDF PAN. V1067 Панель Технические характеристики Тип счетчика измеритель напряжения постоянного тока Тип используемого дисплея аналог Диапазон измерения постоянного напряжения 0…30V Класс точности 2,5 Внутреннее сопротивление 15 кОм Размеры 64 x 56 x 45 мм Монтаж 2 винта на задней панели счетчика Диаметр монтажного отверстия 50 мм Масса без батарей 65 г Измерение Напряжение постоянного тока UT511 — Измеритель изоляции, выход 4 напряжения s 100/250/500/1000 AX-7530 — Инфракрасный термометр LCD -32 ÷ 480C Опт. разрешение 13 1 DPM961-TW — Панель измерителя LCD 3 5 цифр 10 мм Цвет подсветки белый DPM961-TG — Панельный счетчик ЖК-дисплей 3 5 цифр 10 мм Цвет подсветки зеленый PAN.UP60351 — Измеритель напряжения постоянного тока панельный, ЖК-дисплей 3,5 разряда 13 мм, В DC 0 ÷ 200 мВ PAN.670 — Панельный счетчик 0 ÷ 5A Класс точности 2,5 Монтажное отверстие Ø52 мм 79g PAN.V1060 — Измеритель напряжения переменного тока панельный, аналоговый, 0 ÷ 300В, класс точности 2,5 EX520 — Цифровой мультиметр LCD (6000) V DC 0,1м ÷ 600м / 6/60/600 / 1000V AX-DG1015AF — Функция генератора, диапазон ≤15 МГц, ЖК-экран TFT 3,5 дюйма, каналы 2 MLNSIL100 / 1SW — Тестовый провод, 60 В постоянного тока, 16 А, банановый штекер 4 мм — банановый штекер 4 мм, длина 1 м E242-89A-G-07 — Амперметр, аналоговый, на панели, I DC 0 ÷ 60A, класс 1,5, 48×48 мм UT372 — Тахометр, ЖК-дисплей (100000), 10 ÷ 99999 об / мин (оптический метод), 100 г Покупатели, купившие этот товар, также приобрели Принадлежности для мультиметра — измерительный провод 0. 8 м 60 В постоянного тока красный и черный 2 измерительных провода Принадлежности для мультиметра — измерительный провод 0,7 м 60 В постоянного тока красный и черный 2 измерительных провода Резистор — Резистор угольно-пленочный, THT, 220, 0.25Вт, 5%, Ø2.5×6.8мм, осевой — Переключатель-тумблер, 1-позиционный, DP3T, (ON) -OFF- (ON), 16A / 250VAC, 100m — Тумблер, Положение 3, SP3T, ВКЛ-ВЫКЛ-ВКЛ, 10A / 250VAC, -25 ÷ 85C, 50м Переменный резистор — вал потенциометра, однооборотный, 4.7к, 60мВт, печатная плата, 6мм, пластик ИС регулятора — стабилизатор напряжения, регулируемый, 1,2 ÷ 37В, 1,5А, TO220ISO Винт — Винт, M1,6×12, 0,35, кнопка с головкой, Torx®, TX05, стандарт ISO 14583

Как рассчитать точность, отзыв и F-меру для несбалансированной классификации

Последнее обновление 2 августа 2020 г.

Точность классификации — это общее количество правильных прогнозов, деленное на общее количество прогнозов, сделанных для набора данных.

В качестве показателя эффективности точность не подходит для несбалансированных задач классификации.

Основная причина заключается в том, что подавляющее количество примеров из класса большинства (или классов) превзойдет количество примеров из класса меньшинства, а это означает, что даже неопытные модели могут достичь оценки точности 90 процентов или 99 процентов, в зависимости от того, как Классовый дисбаланс бывает очень серьезным.

Альтернативой использованию точности классификации является использование показателей точности и отзыва.

В этом руководстве вы узнаете, как рассчитать и развить интуицию для точности и отзывчивости для несбалансированной классификации.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Точность определяет количество положительных предсказаний класса, которые фактически принадлежат положительному классу.
• Отзыв определяет количество положительных прогнозов класса, сделанных на основе всех положительных примеров в наборе данных.
• F-Measure дает единую оценку, которая уравновешивает как точность, так и отзывчивость в одном числе.

Начните свой проект с моей новой книги «Несбалансированная классификация с Python», включая пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление, январь / 2020 : Улучшены формулировки, касающиеся цели точности и отзыва. Исправлены опечатки о том, какие точность и отзыв стремятся минимизировать (спасибо за комментарии!).
• Обновление, февраль / 2020 : Исправлена ​​опечатка в имени переменной для отзыва и f1.

Как рассчитать точность, отзыв и F-меру для несбалансированной классификации
Фотография Waldemar Merger, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на пять частей; их:

1. Матрица неточностей для несбалансированной классификации
2. Прецизионная классификация несбалансированного состояния
3. Отзыв для несбалансированной классификации
4. Точность и отзыв для несбалансированной классификации
5. F-мера для несбалансированной классификации

Матрица неточностей для несбалансированной классификации

Прежде чем мы углубимся в точность и вспомним, важно просмотреть матрицу неточностей.

Для задач несбалансированной классификации класс большинства обычно упоминается как отрицательный результат (например, « без изменений » или « отрицательный результат теста »), а класс меньшинства обычно упоминается как положительный результат ( например, «изменение» или «положительный результат теста»).

Матрица неточностей дает больше информации не только о производительности прогнозной модели, но и о том, какие классы прогнозируются правильно, какие — неправильно и какие типы ошибок допускаются.

Простейшая матрица неточностей предназначена для двухклассовой задачи классификации с отрицательным (класс 0) и положительным (класс 1) классами.

В этом типе матрицы неточностей каждая ячейка в таблице имеет конкретное и хорошо понятное имя, резюмируемое следующим образом:

| Положительный прогноз | Отрицательный прогноз
Положительный класс | Истинно положительный (TP) | Ложноотрицательный (FN)
Отрицательный класс | Ложно-положительный результат (FP) | Истинно-отрицательный (TN)

Метрики точности и отзыва определяются в виде ячеек в матрице неточностей, в частности таких терминов, как истинно положительные и ложно отрицательные.

Теперь, когда мы исправили матрицу путаницы, давайте внимательнее рассмотрим метрику точности.

Прецизионная классификация несбалансированной

Точность — это показатель, который определяет количество сделанных правильных положительных прогнозов.

Таким образом,

Precision вычисляет точность для класса меньшинства.

Рассчитывается как отношение правильно предсказанных положительных примеров к общему количеству предсказанных положительных примеров.

Precision оценивает долю правильно классифицированных экземпляров среди тех, которые классифицированы как положительные…

— стр. 52, Уроки несбалансированных наборов данных, 2018.

Точность двоичной классификации

В задаче несбалансированной классификации с двумя классами точность вычисляется как количество истинных положительных результатов, деленное на общее количество истинных положительных и ложных срабатываний.

• Точность = TruePositives / (TruePositives + FalsePositives)

Результат — значение от 0. 0 для отсутствия точности и 1.0 для полной или идеальной точности.

Давайте конкретизируем этот расчет на нескольких примерах.

Рассмотрим набор данных с соотношением меньшинства к большинству 1: 100, со 100 примерами меньшинства и 10 000 примерами класса большинства.

Модель делает прогнозы и предсказывает 120 примеров как принадлежащих к классу меньшинства, 90 из которых верны, а 30 — неверны.

Точность этой модели рассчитывается как:

• Точность = TruePositives / (TruePositives + FalsePositives)
• Точность = 90 / (90 + 30)
• Точность = 90/120
• Точность = 0.75

Результат — точность 0,75, что является разумным значением, но не выдающимся.

Вы можете видеть, что точность — это просто отношение правильных положительных предсказаний ко всем сделанным положительным предсказаниям или точность предсказаний класса меньшинства.

Рассмотрим тот же набор данных, где модель предсказывает 50 примеров, принадлежащих к классу меньшинств, 45 из которых являются истинно положительными, а пять — ложными. Мы можем рассчитать точность для этой модели следующим образом:

• Точность = TruePositives / (TruePositives + FalsePositives)
• Точность = 45 / (45 + 5)
• Точность = 45/50
• Точность = 0.90

В этом случае, хотя модель предсказывала гораздо меньше примеров как принадлежащих к классу меньшинства, соотношение правильных положительных примеров намного лучше.

Это подчеркивает, что, хотя точность полезна, она не дает полного представления. Он не комментирует, сколько примеров реальных положительных классов было предсказано как принадлежащих к отрицательному классу, так называемых ложноотрицательных.

Хотите начать работу с классификацией дисбаланса?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Точность для многоклассовой классификации

Точность не ограничивается проблемами двоичной классификации.

В задаче несбалансированной классификации с более чем двумя классами точность вычисляется как сумма истинных положительных результатов по всем классам, деленная на сумму истинных положительных и ложных срабатываний по всем классам.

• Точность = Сумма c в C TruePositives_c / Сумма c в C (TruePositives_c + FalsePositives_c)

Например, у нас может быть проблема несбалансированной мультиклассовой классификации, когда класс большинства является отрицательным классом, но есть два положительных класса меньшинства: класс 1 и класс 2. Точность может количественно определить соотношение правильных прогнозов для обоих положительных классов.

Рассмотрим набор данных с отношением меньшинства к классу большинства 1: 1: 100, то есть соотношение 1: 1 для каждого положительного класса и соотношение 1: 100 для классов меньшинства к классу большинства, и у нас есть 100 примеров в каждом класс меньшинства и 10 000 примеров в классе большинства.

Модель делает предсказания и предсказывает 70 примеров для первого класса меньшинства, из которых 50 являются правильными, а 20 — неверными. Он предсказывает 150 для второго класса, из них 99 правильных и 51 неверно. Для этой модели точность можно рассчитать следующим образом:

• Точность = (TruePositives_1 + TruePositives_2) / ((TruePositives_1 + TruePositives_2) + (FalsePositives_1 + FalsePositives_2))
• Точность = (50 + 99) / ((50 + 99) + (20 + 51))
• Точность = 149 / (149 + 71)
• Точность = 149/220
• Точность = 0.677

Мы видим, что расчет метрики точности масштабируется по мере увеличения количества классов меньшинств.

Расчет точности с помощью Scikit-Learn

Оценка точности может быть рассчитана с помощью функции scikit-learn precision_score ().

Например, мы можем использовать эту функцию для вычисления точности для сценариев в предыдущем разделе.

Во-первых, случай, когда имеется от 100 положительных до 10 000 отрицательных примеров, и модель предсказывает 90 истинных положительных и 30 ложных срабатываний.Полный пример приведен ниже.

# вычисляет точность для набора данных 1: 100 с 90 tp и 30 fp
из sklearn.metrics импортировать precision_score
# определить фактическое
act_pos = [1 для _ в диапазоне (100)]
act_neg = [0 для _ в диапазоне (10000)]
y_true = act_pos + act_neg
# определить прогнозы
pred_pos = [0 для _ в диапазоне (10)] + [1 для _ в диапазоне (90)]
pred_neg = [1 для _ в диапазоне (30)] + [0 для _ в диапазоне (9970)]
y_pred = pred_pos + pred_neg
# вычислить прогноз
precision = precision_score (y_true, y_pred, average = ‘двоичный’)
print (‘Точность:%.3f ‘% точности)

При выполнении примера вычисляется точность, соответствующая нашему ручному расчету.

Затем мы можем использовать ту же функцию для вычисления точности для задачи мультикласса с соотношением 1: 1: 100, со 100 примерами в каждом классе меньшинства и 10 000 в классе большинства. Модель предсказывает 50 истинных срабатываний и 20 ложных срабатываний для класса 1 и 99 истинных срабатываний и 51 ложное срабатывание для класса 2.

При использовании функции precision_score () для мультиклассовой классификации важно указать классы меньшинства с помощью аргумента « label » и выполнить установку аргумента « average » на « micro », чтобы гарантировать соответствие Расчет выполняется так, как мы и ожидали.

Полный пример приведен ниже.

# вычисляет точность для набора данных 1: 1: 100 с 50tp, 20fp, 99tp, 51fp
из sklearn.metrics импортировать precision_score
# определить фактическое
act_pos1 = [1 для _ в диапазоне (100)]
act_pos2 = [2 для _ в диапазоне (100)]
act_neg = [0 для _ в диапазоне (10000)]
y_true = act_pos1 + act_pos2 + act_neg
# определить прогнозы
pred_pos1 = [0 для _ в диапазоне (50)] + [1 для _ в диапазоне (50)]
pred_pos2 = [0 для _ в диапазоне (1)] + [2 для _ в диапазоне (99)]
pred_neg = [1 для _ в диапазоне (20)] + [2 для _ в диапазоне (51)] + [0 для _ в диапазоне (9929)]
y_pred = pred_pos1 + pred_pos2 + pred_neg
# вычислить прогноз
precision = precision_score (y_true, y_pred, labels = [1,2], average = ‘micro’)
print (‘Точность:%. 3f ‘% точности)

Опять же, при выполнении примера вычисляется точность для примера с мультиклассом, соответствующая нашему ручному вычислению.

Отзыв для несбалансированной классификации

Отзыв — это показатель, который определяет количество правильных положительных предсказаний, сделанных из всех положительных предсказаний, которые могли быть сделаны.

В отличие от точности, которая комментирует только правильные положительные прогнозы из всех положительных, отзыв указывает на пропущенные положительные прогнозы.

Таким образом, отзыв дает некоторое представление о покрытии положительного класса.

При несбалансированном обучении отзыв обычно используется для измерения охвата класса меньшинства.

— стр. 27, Несбалансированное обучение: основы, алгоритмы и приложения, 2013.

Отзыв для двоичной классификации

В задаче несбалансированной классификации с двумя классами отзыв рассчитывается как количество истинно положительных результатов, деленное на общее количество истинных положительных и ложно отрицательных результатов.

• Отзыв = TruePositives / (TruePositives + FalseNegatives)

Результат — значение от 0,0 для полного или точного отзыва до 1,0.

Давайте конкретизируем этот расчет на нескольких примерах.

Как и в предыдущем разделе, рассмотрим набор данных с отношением меньшинства к большинству 1: 100, со 100 примерами меньшинства и 10 000 примерами класса большинства.

Модель делает предсказания и предсказывает 90 положительных предсказаний класса правильно и 10 — неправильно.Мы можем рассчитать отзыв для этой модели следующим образом:

• Отзыв = TruePositives / (TruePositives + FalseNegatives)
• Отзыв = 90 / (90 + 10)
• Отзыв = 90/100
• Отзыв = 0,9

У этой модели хороший отзыв.

Отзыв для мультиклассовой классификации

Отзыв не ограничивается проблемами двоичной классификации.

В задаче несбалансированной классификации с более чем двумя классами отзыв рассчитывается как сумма истинных положительных результатов по всем классам, деленная на сумму истинно положительных и ложно отрицательных результатов по всем классам.

• Вызов = Сумма c в C TruePositives_c / Сумма c в C (TruePositives_c + FalseNegatives_c)

Как и в предыдущем разделе, рассмотрим набор данных с отношением меньшинства к классу большинства 1: 1: 100, то есть соотношением 1: 1 для каждого положительного класса и соотношением 1: 100 для классов меньшинства к классу большинства, и у нас есть 100 примеров в каждом классе меньшинства и 10 000 примеров в классе большинства.

Модель предсказывает 77 примеров правильно и 23 неправильно для класса 1, и 95 правильно и пять неправильно для класса 2.Мы можем рассчитать отзыв для этой модели следующим образом:

• Отзыв = (TruePositives_1 + TruePositives_2) / ((TruePositives_1 + TruePositives_2) + (FalseNegatives_1 + FalseNegatives_2))
• Отзыв = (77 + 95) / ((77 + 95) + (23 + 5))
• Отзыв = 172 / (172 + 28)
• Отзыв = 172/200
• Отзыв = 0,86

Расчет отзыва с помощью Scikit-Learn

Оценка отзыва может быть рассчитана с помощью функции scikit-learn напомнить_score ().

Например, мы можем использовать эту функцию для расчета отзыва для описанных выше сценариев.

Во-первых, мы можем рассмотреть случай дисбаланса 1: 100 на 100 и 10 000 примеров соответственно, и модель предсказывает 90 истинных положительных и 10 ложных отрицательных результатов.

Полный пример приведен ниже.

# вычисляет отзыв для набора данных 1: 100 с 90 tp и 10 fn
из sklearn.metrics импортировать React_score
# определить фактическое
act_pos = [1 для _ в диапазоне (100)]
act_neg = [0 для _ в диапазоне (10000)]
y_true = act_pos + act_neg
# определить прогнозы
pred_pos = [0 для _ в диапазоне (10)] + [1 для _ в диапазоне (90)]
pred_neg = [0 для _ в диапазоне (10000)]
y_pred = pred_pos + pred_neg
# рассчитать отзыв
вспомнить = вспомнить_score (y_true, y_pred, средний = ‘бинарный’)
print (‘Отзыв:%.3f ‘% отзыва)

Запустив пример, мы видим, что результат совпадает с ручным расчетом выше.

Мы также можем использовать call_score () для несбалансированных задач многоклассовой классификации.

В этом случае набор данных имеет дисбаланс 1: 1: 100, причем 100 в каждом классе меньшинства и 10 000 в классе большинства. Модель предсказывает 77 истинных положительных результатов и 23 ложных отрицательных результата для класса 1 и 95 истинных положительных результатов и пять ложных отрицательных результатов для класса 2.

Полный пример приведен ниже.

# вычисляет отзыв для набора данных 1: 1: 100 с 77tp, 23fn и 95tp, 5fn
из sklearn.metrics импортировать React_score
# определить фактическое
act_pos1 = [1 для _ в диапазоне (100)]
act_pos2 = [2 для _ в диапазоне (100)]
act_neg = [0 для _ в диапазоне (10000)]
y_true = act_pos1 + act_pos2 + act_neg
# определить прогнозы
pred_pos1 = [0 для _ в диапазоне (23)] + [1 для _ в диапазоне (77)]
pred_pos2 = [0 для _ в диапазоне (5)] + [2 для _ в диапазоне (95)]
pred_neg = [0 для _ в диапазоне (10000)]
y_pred = pred_pos1 + pred_pos2 + pred_neg
# рассчитать отзыв
Напомним = отзыв_score (y_true, y_pred, labels = [1,2], средний = ‘микро’)
print (‘Отзыв:%.3f ‘% отзыва)

Опять же, при выполнении примера вычисляется отзыв для примера с мультиклассом, соответствующий нашему ручному вычислению.

Точность и отзыв для несбалансированной классификации

Вы можете решить использовать точность или отзыв для решения проблемы несбалансированной классификации.

Повышение точности минимизирует количество ложных срабатываний, тогда как максимизация отзыва минимизирует количество ложных срабатываний.

• Precision : Подходит, когда сводит к минимуму ложные срабатывания .
• Отзыв : подходит, когда минимизирует ложноотрицательные результаты — это фокус.

Иногда нам нужны отличные прогнозы положительного класса. Нам нужна высокая точность и отзывчивость.

Это может быть непросто, так как часто отзывчивость увеличивается за счет снижения точности.

В несбалансированных наборах данных цель состоит в том, чтобы улучшить отзыв без ущерба для точности. Однако эти цели часто противоречат друг другу, поскольку для увеличения TP для класса меньшинства также часто увеличивается количество FP, что приводит к снижению точности.

— стр. 55, Несбалансированное обучение: основы, алгоритмы и приложения, 2013.

Тем не менее, вместо того, чтобы выбирать ту или иную меру, мы можем выбрать новую метрику, которая объединяет точность и отзывчивость в одну оценку.

F-мера для несбалансированной классификации

Точность классификации широко используется, потому что это единая мера, используемая для обобщения характеристик модели.

F-Measure предоставляет способ объединить точность и отзыв в единую меру, которая фиксирует оба свойства.

В одиночку, ни точность, ни воспоминание не могут рассказать всю историю. У нас может быть отличная точность с ужасным отзывом или, альтернативно, ужасная точность с отличным отзывом. F-мера позволяет выразить обе проблемы с помощью единой оценки.

После того, как точность и отзыв были рассчитаны для задачи двоичной или многоклассовой классификации, эти две оценки могут быть объединены в расчет F-меры.

Традиционная мера F рассчитывается следующим образом:

• F-Measure = (2 * Точность * Вызов) / (Точность + Вызов)

Это среднее гармоническое значение двух дробей.Иногда это называется F-Score или F1-Score и может быть наиболее распространенной метрикой, используемой для несбалансированных проблем классификации.

… мера F1, которая одинаково взвешивает точность и отзыв, является вариантом, наиболее часто используемым при обучении на несбалансированных данных.

— стр. 27, Несбалансированное обучение: основы, алгоритмы и приложения, 2013.

Как и точность и отзывчивость, плохая оценка F-Measure составляет 0,0, а лучшая или идеальная оценка F-Measure составляет 1,0

Например, оценка безупречной точности и отзывчивости даст идеальный результат по шкале F:

.

• F-Measure = (2 * Точность * Вызов) / (Точность + Вызов)
• F-мера = (2 * 1.0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
• F-мера = (2 * 1,0) / 2,0
• F-мера = 1,0

Конкретизируем этот расчет на рабочем примере.

Рассмотрим набор данных двоичной классификации с отношением меньшинства к большинству 1: 100, со 100 примерами меньшинства и 10 000 примерами классов большинства.

Рассмотрим модель, которая прогнозирует 150 примеров для положительного класса, 95 из которых являются правильными (истинные положительные результаты), что означает, что пять были пропущены (ложноотрицательные результаты) и 55 неверны (ложные положительные результаты).

Мы можем рассчитать точность следующим образом:

• Точность = TruePositives / (TruePositives + FalsePositives)
• Точность = 95 / (95 + 55)
• Точность = 0,633

Отзыв можно рассчитать следующим образом:

• Отзыв = TruePositives / (TruePositives + FalseNegatives)
• Отзыв = 95 / (95 + 5)
• Отзыв = 0,95

Это показывает, что модель имеет низкую точность, но отличную отзывчивость.

Наконец, мы можем рассчитать F-меру следующим образом:

• F-Measure = (2 * Точность * Вызов) / (Точность + Вызов)
• Измерение F = (2 * 0,633 * 0,95) / (0,633 + 0,95)
• F-мера = (2 * 0,601) / 1,583
• Измерение F = 1,202 / 1,583
• F-мера = 0,759

Мы видим, что хороший отзыв нивелирует плохую точность, давая удовлетворительную или разумную оценку F.

Расчет F-меры с помощью Scikit-Learn

Оценка F-меры может быть рассчитана с помощью функции scikit-learn f1_score ().

Например, мы используем эту функцию для вычисления F-меры для сценария выше.

Это случай дисбаланса 1: 100 для 100 и 10 000 примеров соответственно, и модель предсказывает 95 истинных положительных результатов, пять ложных отрицательных результатов и 55 ложных срабатываний.

Полный пример приведен ниже.

# вычисляет f1 для набора данных 1: 100 с 95tp, 5fn, 55fp
из sklearn.metrics import f1_score
# определить фактическое
act_pos = [1 для _ в диапазоне (100)]
act_neg = [0 для _ в диапазоне (10000)]
y_true = act_pos + act_neg
# определить прогнозы
pred_pos = [0 для _ в диапазоне (5)] + [1 для _ в диапазоне (95)]
pred_neg = [1 для _ в диапазоне (55)] + [0 для _ в диапазоне (9945)]
y_pred = pred_pos + pred_neg
# подсчитать балл
оценка = f1_score (y_true, y_pred, средний = ‘бинарный’)
print (‘Измерение F:%. 3f ‘% балла)

При выполнении примера вычисляется F-мера, соответствующая нашему ручному вычислению, с некоторыми незначительными ошибками округления.

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Учебники

Документы

Книги

API

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как рассчитать и развить интуицию для точности и отзывчивости для несбалансированной классификации.

В частности, вы выучили:

• Точность определяет количество положительных предсказаний класса, которые фактически принадлежат положительному классу.
• Отзыв определяет количество положительных прогнозов класса, сделанных на основе всех положительных примеров в наборе данных.
• F-Measure дает единую оценку, которая уравновешивает как точность, так и отзывчивость в одном числе.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разберитесь с несбалансированной классификацией!

Разработка несбалансированных моделей обучения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Несбалансированная классификация с Python

Он предоставляет руководств для самообучения и сквозных проектов на:
Показатели производительности , Методы недодискретизации , SMOTE , Смещение порога , Калибровка вероятности , Чувствительный к стоимости алгоритм
и многое другое. ..

Привнесите несбалансированные методы классификации в свои проекты машинного обучения

Посмотрите, что внутри

Матрица неточностей для машинного обучения

Матрица неточностей — не так уж и сложно!

Были ли вы в ситуации, когда вы ожидали, что ваша модель машинного обучения будет работать очень хорошо, но она выдала низкую точность? Вы проделали всю тяжелую работу — так где же модель классификации пошла не так? Как это исправить?

Существует множество способов оценить эффективность вашей модели классификации, но ни один из них не выдержал испытание временем, как матрица неточностей.Это помогает нам оценить, как наша модель работала, где она пошла не так, и предлагает нам рекомендации по исправлению нашего пути.

В этой статье мы исследуем, как матрица неточностей дает целостное представление о производительности вашей модели. И, в отличие от названия, вы поймете, что матрица путаницы — довольно простая, но мощная концепция. Итак, давайте раскроем тайну матрицы путаницы!

Осваивает основы машинного обучения? Эти курсы помогут вам в этом:

Вот что мы расскажем:

• Что такое матрица неточностей?
  • Истинно положительный
  • Истинно отрицательный
  • Ложный положительный результат — ошибка типа 1
  • Ложноотрицательный результат — ошибка типа 2
• Зачем нужна матрица путаницы?
• Точность и отзыв
• F1-оценка
• Матрица неточностей в Scikit-learn
• Матрица неточностей для мультиклассовой классификации

Что такое матрица неточностей?

Вопрос на миллион долларов — что такое, в конце концов, матрица путаницы?

Матрица неточностей — это матрица N x N, используемая для оценки эффективности модели классификации, где N — количество целевых классов.Матрица сравнивает фактические целевые значения с предсказанными моделью машинного обучения. Это дает нам целостное представление о том, насколько хорошо работает наша классификационная модель и какие ошибки она допускает.

Для задачи двоичной классификации у нас будет матрица 2 x 2, как показано ниже, с 4 значениями:

Расшифруем матрицу:

• Целевая переменная имеет два значения: положительное или отрицательное
• Столбцы представляют фактических значений целевой переменной
• строк представляют предсказанных значений целевой переменной

Но подождите — что здесь TP, FP, FN и TN? Это важнейшая часть матрицы путаницы.Давайте разберемся с каждым термином ниже.

Понимание истинно положительного, истинно отрицательного, ложноположительного и ложноотрицательного в матрице путаницы

Истинно положительный (TP)

• Прогнозируемое значение соответствует фактическому значению
• Фактическое значение было положительным, а модель предсказала положительное значение

Истинно отрицательный (TN)

• Прогнозируемое значение соответствует фактическому значению
• Фактическое значение было отрицательным, а модель предсказала отрицательное значение

Ложно-положительный результат (FP) — ошибка типа 1

• Прогнозируемое значение ошибочно предсказано
• Фактическое значение было отрицательным, но модель предсказала положительное значение
• Также известна как ошибка типа 1

Ложноотрицательный (FN) — ошибка типа 2

• Прогнозируемое значение ошибочно предсказано
• Фактическое значение было положительным, но модель предсказала отрицательное значение
• Также известна как ошибка типа 2

Позвольте мне привести пример, чтобы лучше понять это. Предположим, у нас есть набор данных классификации с 1000 точками данных. Мы помещаем на него классификатор и получаем следующую матрицу путаницы:

Различные значения матрицы путаницы будут следующими:

• Истинно положительный (TP) = 560; Это означает, что 560 положительных точек данных класса были правильно классифицированы моделью
• Истинно-отрицательный (TN) = 330; Это означает, что 330 точек данных отрицательного класса были правильно классифицированы моделью
• Ложноположительный результат (FP) = 60; Это означает, что 60 точек данных отрицательного класса были неправильно классифицированы как принадлежащие к положительному классу моделью
• Ложноотрицательный (FN) = 50; это означает, что 50 положительных точек данных класса были неправильно классифицированы как принадлежащие к отрицательному классу моделью

Это оказался довольно приличный классификатор для нашего набора данных, учитывая относительно большее количество истинно положительных и истинно отрицательных значений.

Запомните ошибки типа 1 и типа 2. Интервьюеры любят спрашивать, в чем разница между этими двумя! Вы можете лучше подготовиться ко всему этому, посетив наш онлайн-курс машинного обучения

.

Зачем нам нужна матрица путаницы?

Прежде чем мы ответим на этот вопрос, давайте подумаем о проблеме гипотетической классификации.

Допустим, вы хотите предсказать, сколько людей инфицировано заразным вирусом, до того, как у них проявятся симптомы, и изолировать их от здорового населения (еще не звоните в колокола?).Двумя значениями для нашей целевой переменной будут: Sick и Not Sick.

Теперь вы, должно быть, задаетесь вопросом — зачем нам матрица путаницы, когда у нас есть наш всепогодный друг — Точность? Что ж, посмотрим, где падает точность.

Наш набор данных является примером несбалансированного набора данных . Имеется 947 точек данных для отрицательного класса и 3 точки данных для положительного класса. Вот как мы рассчитаем точность:

Давайте посмотрим, как работает наша модель:

Итоговые значения результатов:

TP = 30, TN = 930, FP = 30, FN = 10

Итак, точность для нашей модели оказывается:

96%! Неплохо!

Но это дает неверное представление о результате. Подумай об этом.

Наша модель говорит: «Я могу предсказать заболевание в 96% случаев». Однако он делает наоборот. Это предсказание людей, которые не заболеют с точностью 96%, пока больные распространяют вирус!

Как вы думаете, это правильный показатель для нашей модели, учитывая серьезность проблемы? Разве мы не должны измерять, сколько положительных случаев мы можем правильно предсказать, чтобы остановить распространение заразного вируса? Или, может быть, из правильно спрогнозированных случаев сколько положительных случаев для проверки надежности нашей модели?

Здесь мы сталкиваемся с двойным понятием «точность и отзыв».

Точность и отзыв

Точность говорит нам, сколько из правильно предсказанных случаев действительно оказались положительными.

Вот как вычислить точность:

Это определит, надежна наша модель или нет.

Напоминание сообщает нам, сколько реальных положительных случаев мы смогли правильно спрогнозировать с помощью нашей модели.

А вот как мы можем рассчитать Напоминание:

Мы можем легко вычислить точность и отзывчивость для нашей модели, подставив значения в приведенные выше вопросы:

50% процентов правильно предсказанных случаев оказались положительными.В то время как 75% положительных результатов были успешно предсказаны нашей моделью. Потрясающий!

Точность — полезный показатель в тех случаях, когда ложноположительный результат важнее, чем ложноотрицательный.

Точность важна в системах рекомендаций по музыке или видео, на веб-сайтах электронной коммерции и т. Д. Неправильные результаты могут привести к оттоку клиентов и нанести вред бизнесу.

Отзыв — полезный показатель в случаях, когда ложноотрицательный результат важнее ложного.

Отзыв важен в медицинских случаях, когда не имеет значения, поднимаем ли мы ложную тревогу, но фактические положительные случаи не должны оставаться незамеченными!

В нашем примере Отзыв был бы лучшим показателем, потому что мы не хотим случайно выпустить инфицированного человека и позволить ему смешаться со здоровым населением, тем самым распространяя заразный вирус. Теперь вы можете понять, почему точность была плохим показателем для нашей модели.

Но будут случаи, когда не будет четкого различия между тем, что важнее: «Точность» или «Отзыв». Что нам делать в таких случаях? Мы их совмещаем!

F1-Оценка

На практике, когда мы пытаемся повысить точность нашей модели, отзыв снижается, и наоборот. Оценка F1 отражает обе тенденции одним значением:

.

F1-оценка представляет собой гармоническое среднее значение Precision и Recall, и поэтому дает общее представление об этих двух показателях.Максимально, когда Precision равна Recall.

Но здесь есть одна загвоздка. Интерпретируемость оценки F1 оставляет желать лучшего. Это означает, что мы не знаем, чего добивается наш классификатор — точности или запоминания? Итак, мы используем его в сочетании с другими оценочными метриками, что дает нам полную картину результата.

Матрица путаницы

с использованием scikit-learn в Python

Вы знаете теорию — теперь давайте применим ее на практике. Давайте запрограммируем матрицу путаницы с помощью библиотеки Scikit-learn (sklearn) на Python.

Sklearn имеет две отличные функции: confusion_matrix () и classes_report () .

• Sklearn confusion_matrix () возвращает значения матрицы путаницы. Однако результат немного отличается от того, что мы изучили до сих пор. Он принимает строки как фактические значения, а столбцы как прогнозные значения. В остальном концепция осталась прежней.
• Sklearn Classification_report () выводит точность, отзыв и f1-оценку для каждого целевого класса.В дополнение к этому, он также имеет некоторые дополнительные значения: микро средн., макросов средн и средневзвешенных

Среднее значение Mirco — это показатель точности / отзыва / f1, рассчитанный для всех классов.

Среднее значение макроса — это среднее значение точности / отзыва / показателя f1.

Средневзвешенное значение — это просто средневзвешенное значение точности / отзыва / показателя f1.

Матрица неточностей для классификации нескольких классов

Как матрица неточностей будет работать для задачи классификации нескольких классов? Ну не чесать затылок! Мы посмотрим на это здесь.

Давайте нарисуем матрицу путаницы для мультиклассовой задачи, в которой мы должны предсказать, любит ли человек Facebook, Instagram или Snapchat. Матрица путаницы будет иметь вид 3 x 3:

Истинно положительный, истинно отрицательный, ложноположительный и ложноотрицательный для каждого класса будет вычисляться путем сложения значений ячеек следующим образом:

Вот и все! Вы готовы расшифровать любую матрицу путаницы размером N x N!

Конечные ноты

И вдруг Матрица Замешательства уже не так запутана! Эта статья должна дать вам прочную основу для интерпретации и использования матрицы неточностей для алгоритмов классификации в машинном обучении.

Мы скоро выпустим статью о кривой AUC-ROC и продолжим наше обсуждение там. До следующего раза не теряйте надежды на свою модель классификации, возможно, вы просто используете неправильную метрику оценки!

Связанные

Классы точности манометров | Instrumart

Одно из наиболее важных соображений, которое вы должны учитывать при покупке манометра, — это точность.Хотя точность — не сложное понятие, она
это просто степень, в которой измерение соответствует правильному значению — способ оценки точности датчиков может сбивать с толку.

Чтобы обеспечить точность манометра, требуемую вашим приложением, необходимо понимать, как производители манометров оценивают точность как
эти оценки часто используются более заметно, чем фактическая точность.

Есть два набора стандартов, которые определяют классы точности манометров: ASME B40.1 определяет классы точности индикаторов часового типа, а
ASME B40. 7 определяет классы точности цифровых датчиков.

Несколько важных соображений при обсуждении точности манометров:

• Точность манометров определяется в очень специфических условиях окружающей среды: температура 73,4 ° F (23 ° C) и барометрическое давление.
  давление 29,92 дюйма ртутного столба (1013 мбар). Иные условия могут повлиять на точность манометра.
• Точность может быть выражена в процентах от диапазона или в процентах от показаний.Процент диапазона — наиболее распространенный метод с процентом от
  указанные показания обычно ограничиваются прецизионными измерительными приборами или цифровыми датчиками высокого разрешения. Точность в процентах от диапазона означает, что
  манометр 100 фунтов на квадратный дюйм с точностью 2% имеет точность в пределах 2 фунтов на квадратный дюйм независимо от того, показывает ли датчик 1 фунт на квадратный дюйм или 100 фунтов на квадратный дюйм. Точность в процентах от указанного
  Считывание означает, что датчик с точностью 0,1%, отображающий 100 фунтов на кв. дюйм, соответствует 0,1 фунтов на кв.
  0.05 фунтов на квадратный дюйм — вдвое точнее.
• Некоторые классы точности делят диапазон прибора на квартили с целью определения точности. Это потому, что некоторые датчики больше
  точнее в средней половине своего диапазона, чем в первом или последнем квартиле. Например, манометр 100 фунтов на квадратный дюйм с точностью класса A является точным.
  до 2% диапазона от 0 до 25 фунтов на квадратный дюйм и от 76 до 100 фунтов на квадратный дюйм с точностью до 1% диапазона от 26 до 75 фунтов на квадратный дюйм.

ASME B40.1: Точность для манометров с шкалой индикации давления, манометры для упругих элементов

ASME B40.7: Точность цифровых манометров с индикацией давления

Метрики точности

Класс точности

  tf.keras.metrics.Accuracy (name = "precision", dtype = None)
  

Вычисляет, как часто прогнозы совпадают с метками.

Эта метрика создает две локальные переменные, всего и счетчик , которые используются для
вычислить частоту, с которой y_pred соответствует y_true . Эта частота
в конечном итоге возвращается как двоичная точность : идемпотентная операция, которая просто
делит итогов на , количество .

Если sample_weight — None , весовые коэффициенты по умолчанию равны 1.
Используйте sample_weight of 0, чтобы замаскировать значения.

Аргументы

• имя : (Необязательно) строковое имя экземпляра метрики.
• dtype : (Необязательно) тип данных результата метрики.

Автономное использование:

  >>> m = tf.keras.metrics.Accuracy ()
>>> m.update_state ([[1], [2], [3], [4]], [[0], [2], [3], [4]] »)
>>> м.результат (). numpy ()
0,75
  

  >>> m.reset_state ()
>>> m.update_state ([[1], [2], [3], [4]], [[0], [2], [3], [4]],
... sample_weight = [1, 1, 0, 0])
>>> m.result (). numpy ()
0,5
  

Использование с compile () API:

  model. compile (optimizer = 'sgd',
              потеря = 'mse',
              метрики = [tf.keras.metrics.Accuracy ()])
  

Двоичная точность класс

  тс.keras.metrics.BinaryAccuracy (
    name = "binary_accuracy", dtype = None, порог = 0,5
)
  

Вычисляет частоту совпадения прогнозов с двоичными метками.

Эта метрика создает две локальные переменные, всего и счетчик , которые используются для
вычислить частоту, с которой y_pred соответствует y_true . Эта частота
в конечном итоге возвращается как двоичная точность : идемпотентная операция, которая просто
делит итогов на , количество .

Если sample_weight — None , весовые коэффициенты по умолчанию равны 1.
Используйте sample_weight of 0, чтобы замаскировать значения.

Аргументы

• имя : (Необязательно) строковое имя экземпляра метрики.
• dtype : (Необязательно) тип данных результата метрики.
• threshold : (Необязательно) Float, представляющий порог для принятия решения
  являются ли значения прогноза 1 или 0.

Автономное использование:

  >>> m = tf.keras.metrics.BinaryAccuracy ()
>>> m.update_state ([[1], [1], [0], [0]], [[0,98], [1], [0], [0,6]])
>>> m.result (). numpy ()
0,75
  

  >>> m.reset_state ()
>>> m.update_state ([[1], [1], [0], [0]], [[0.98], [1], [0], [0.6]],
... sample_weight = [1, 0, 0, 1])
>>> m.result (). numpy ()
0,5
  

Использование с compile () API:

  model.compile (optimizer = 'sgd',
              потеря = 'mse',
              метрики = [tf.keras.metrics.BinaryAccuracy ()])
  

Категориальная точность класс

  tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy (name = "ategorical_accuracy ", dtype = None)
  

Вычисляет частоту совпадения прогнозов с горячими метками.

Вы можете предоставить логиты классов как y_pred , поскольку argmax
логиты и вероятности такие же.

Эта метрика создает две локальные переменные, всего и счетчик , которые используются для
вычислить частоту, с которой y_pred соответствует y_true .Эта частота
в конечном итоге вернул категориальной точности : идемпотентная операция, которая
просто делит итогов на , количество .

y_pred и y_true должны быть переданы как векторы вероятностей, а
чем ярлыки. При необходимости используйте tf.one_hot , чтобы развернуть y_true как вектор.

Если sample_weight — None , весовые коэффициенты по умолчанию равны 1.
Используйте sample_weight of 0, чтобы замаскировать значения.

Аргументы

• имя : (Необязательно) строковое имя экземпляра метрики.
• dtype : (Необязательно) тип данных результата метрики.

Автономное использование:

  >>> m = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy ()
>>> m.update_state ([[0, 0, 1], [0, 1, 0]], [[0.1, 0.9, 0.8],
... [0,05, 0,95, 0]])
>>> m.result (). numpy ()
0,5
  

  >>> м.reset_state ()
>>> m.update_state ([[0, 0, 1], [0, 1, 0]], [[0.1, 0.9, 0.8],
... [0,05, 0,95, 0]],
... sample_weight = [0,7, 0,3])
>>> m.result (). numpy ()
0,3
  

Использование с compile () API:

  модель. Совокупность (
  optimizer = 'sgd',
  потеря = 'mse',
  metrics = [tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy ()])
  

Редкая Категория точности класс

  тф.керас.метрик.SparseCategoricalAccuracy (
    name = "sparse_categorical_accuracy", dtype = Нет
)
  

Вычисляет, как часто прогнозы соответствуют целочисленным меткам.

  acc = np. dot (sample_weight, np.equal (y_true, np.argmax (y_pred, axis = 1))
  

Вы можете предоставить логиты классов как y_pred , поскольку argmax
логиты и вероятности такие же.

Эта метрика создает две локальные переменные, всего и счетчик , которые используются для
вычислить частоту, с которой y_pred соответствует y_true .Эта частота
в конечном итоге возвращается как разреженная категориальная точность : идемпотентная операция
это просто делит итогов на , отсчет .

Если sample_weight — None , весовые коэффициенты по умолчанию равны 1.
Используйте sample_weight of 0, чтобы замаскировать значения.

Аргументы

• имя : (Необязательно) строковое имя экземпляра метрики.
• dtype : (Необязательно) тип данных результата метрики.

Автономное использование:

  >>> m = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy ()
>>> m.update_state ([[2], [1]], [[0,1, 0,6, 0,3], [0,05, 0,95, 0]])
>>> m.result (). numpy ()
0,5
  

  >>> m.reset_state ()
>>> m.update_state ([[2], [1]], [[0,1, 0,6, 0,3], [0,05, 0,95, 0]],
... sample_weight = [0,7, 0,3])
>>> m.result (). numpy ()
0,3
  

Использование с compile () API:

  модель.компилировать (
    optimizer = 'sgd',
    потеря = 'mse',
    metrics = [tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy ()])
  

TopK Категория точности класс

  tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy (
    k = 5, name = "top_k_categorical_accuracy", dtype = None
)
  

Вычисляет, как часто цели попадают в первые тыс. прогнозов.

Аргументы

• k : (Необязательно) Количество верхних элементов, на которые следует обратить внимание для обеспечения точности вычислений. По умолчанию 5.
• name : (Необязательно) строковое имя экземпляра метрики.
• dtype : (Необязательно) тип данных результата метрики.

Автономное использование:

  >>> m = tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy (k = 1)
>>> m.update_state ([[0, 0, 1], [0, 1, 0]],
... [[0,1, 0,9, 0,8], [0,05, 0,95, 0]])
>>> m.result (). numpy ()
0,5
  

  >>> m.reset_state ()
>>> м.update_state ([[0, 0, 1], [0, 1, 0]],
... [[0,1, 0,9, 0,8], [0,05, 0,95, 0]],
... sample_weight = [0,7, 0,3])
>>> m.result (). numpy ()
0,3
  

Использование с compile () API:

  model.compile (optimizer = 'sgd',
              потеря = 'mse',
              metrics = [tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy ()])
  

SparseTopK Категория точности класс

  тф.керас.метрик.SparseTopKCategoricalAccuracy (
    k = 5, name = "sparse_top_k_categorical_accuracy", dtype = None
)
  

Вычисляет, как часто целочисленные цели попадают в первые тыс. прогнозов.

Аргументы

• k : (Необязательно) Количество верхних элементов, на которые следует обратить внимание для обеспечения точности вычислений.
  По умолчанию 5.
• name : (Необязательно) строковое имя экземпляра метрики.
• dtype : (Необязательно) тип данных результата метрики.

Автономное использование:

  >>> m = tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy (k = 1)
>>> m.update_state ([2, 1], [[0,1, 0,9, 0,8], [0,05, 0,95, 0]])
>>> m.result (). numpy ()
0,5
  

  >>> m.reset_state ()
>>> m.update_state ([2, 1], [[0,1, 0,9, 0,8], [0,05, 0,95, 0]],
... sample_weight = [0,7, 0,3])
>>> m.result (). numpy ()
0,3
  

Использование с compile () API:

  модель.компилировать (
  optimizer = 'sgd',
  потеря = 'mse',
  metrics = [tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy ()])
  

.