Какие классы точности бывают: Страница не найдена – Строительство котельных

alexxlab | 17.12.1998 | 0 | Разное

Содержание

Классы точности для водомеров и теплосчетчиков

Выбирая приборы учета, потребитель должен обращать внимание не только на внешний вид устройства, его цену, размеры, но в первую очередь и на технические параметры счетчика, а также его совместимость с системой, с которой планируется его эксплуатация. Из многих технических параметров класс точности привлекает внимание покупателя, наверное, в последнюю очередь, что и логично, так как приборы с более высокой точностью имеют и более высокую цену. А в этом случае фактор цены играет существенную роль, так как от него зависит и период окупаемости счетчика. Но между тем, выбрав неправильно прибор учета по классу точности, потребитель может «наказать» как поставщика, так и самого себя, что малоприятно.

Что такое класс точности прибора учета

Любые счетчики, в том числе предназначенные для учета расхода теплоносителя, горячей и холодной воды относятся к сложным техническим устройствам. Их основная функция – это учет количества потребления ресурса за счет фиксирования и отображения его расхода. Также, в зависимости от модели, приборы учета позволяют архивировать и сохранять данные за определенный период времени.

Однако не все счетчики, предназначенные как для бытового (квартирного) учета, так и для коммунального, показывают одинаковую точность во время измерений, что позволяет легко классифицировать приборы по этому параметру и в соответствие с ним определять требования к устройствам, в зависимости от места их установки и способа эксплуатации. Как правило, для индивидуального учета допускается использовать приборы более низкого класса, а на промышленных или коммунальных объектах к этому критерию прибора требования строже.

Связано это с тем, что точность прибора учета определяется как максимально допустимая погрешность при измерениях и, соответственно, чем больше потребление, тем больше и будет искажение, если, например, устанавливается счетчик низшего класса. А в квартирном учете такая точность не столь принципиальна, так как водопотребление и расход теплоносителя можно считать незначительными.

Классы точности счетчиков воды

Разделение водомеров на классы точности определяется в соответствии с ГОСТ 50193.1-98. И в соответствии с ним существует 4 класса точности для водомеров: «A», «B», «C», «D», при этом повышение по классу идет от класса «A» вверх. Однако для бытовых приборов последний класс не используется (к приборам с наивысшей точностью относятся только промышленные устройства), так как для учета потребления, измеряемого в кубических метрах (м3) высокая точность не требуется.

У приборов, предназначенных для квартирного учета, имеющаяся погрешность вполне вписывается в допустимый диапазон. Поэтому у индивидуальных потребителей наибольшим спросом пользуются счетчики воды двух первых классов: «A» и «B». Приборы класса «C» также могут устанавливаться в квартирах для организации индивидуального учета, но в силу их более высокой цены, малопривлекательны для потребителя.

Но следует отметить, что перед установкой водомера требуется консультация с водопоставляющей организацией по вопросу требований к классу точности монтируемого прибора. Также следует учитывать, что некоторые из наиболее популярных моделей водосчетчиков класса точности «B» могут устанавливаться двумя способами: горизонтально и вертикально. Но в этом случае, при вертикальном монтаже прибор в один момент понижается в классе, то есть вместо точности класса «В» счетчик воды получает класс «А». О такой особенности и правилах монтажа производитель уведомляет потребителя и об этом всегда есть информация в инструкции к изделию. Такие метаморфозы происходят из-за того, что счетчики воды, как правило, рассчитаны на установку считывающим устройством вверх. А если меняется положение прибора с горизонтального на вертикальное (или угловое), то для работы устройства создаются определенные препятствия и сложности, что автоматически приводит к снижению (впрочем, незначительному) точности получаемых данных.

ЗАКАЗАТЬ УСЛУГУ У АККРЕДИТОВАННЫХ КОМПАНИЙ

Преимущества и недостатки счетчиков разных классов

Счетчики воды класса «С» являются наиболее точными приборами, однако, несмотря на это, не нашли широкого применения и практически не представлены бытовыми устройствами. Многие производители просто не занимаются изготовлением данной продукции. Причина банальна – более высокая стоимость изделий, что сказывается на окупаемости приборов и целесообразности их эксплуатации. Поэтому потребители и отдают предпочтение менее точным, но отлично справляющимся с квартирным учетом устройствам классов «A» и «B» с помощью которых можно легко определить расход в кубических метрах, а именно в них и определяется потребление воды в коммунальной сфере. Кроме того, следует обращать внимание и на другой фактор, а именно, на межповерочный период. Часто он совпадает у приборов разных классов. Поэтому нет смысла покупать и устанавливать более дорогой прибор, стоимость которого будет окупаться в течение значительно более продолжительного периода, для того чтобы через 4 года (максимум 6 лет) прийти к начальной точке. Справедливости следует отметить, что и между классами водомеров «A» и «B» тоже имеется своеобразная конкуренция и вторые выигрывают с заметным перевесом.

Более высокая цена на счетчики воды класса «C», в принципе, обоснованна, так как:

  • при их производстве используются различные инновационные решения как при конструировании самого прибора, так и при разработках принципа их работы;
  • использование новейших, более качественных материалов, что позволяет заложить больший запас прочности и надежности;
  • применение более эффективных мер для защиты прибора от магнитного воздействия, которое, как известно, способно искажать получаемые данные и т.д.

Для водопоставляющих компаний выгодно, если потребитель выбирает счетчик класса «C», так как такие приборы позволяют регистрировать даже незначительные расходы, что, естественно, сказывается на общем потреблении. Порог чувствительности у счетчиков класса «C» превышает аналогичный параметр приборов класса «B» в 10-15 раз (в зависимости от модели).

Как определяются классы точности счетчиков воды

Класс точности водомера измеряется пределом погрешности измерений, для определения которых важны следующие параметры устройства:

  • стартовый расход, обозначающий минимальное потребление воды, при котором происходит срабатывание счетчика или по-другому – это порог чувствительности прибора;
  • величина Q1, составляющая минимальный расход, при котором погрешность измерений колеблется в диапазоне от +/- 5%;
  • переходной расход, обозначаемый как Q2 и представляющий потребление воды, при котором погрешность находится в пределах от +/- 2%;
  • номинальный расход (Q3) с допускаемой погрешностью +/- 2%;
  • максимальный расход (Q4) – в этом случае погрешность не может превышать +/- 2%.

Также важен и параметр динамического диапазона, обозначаемого как «R», и представляющего собой соотношение между номинальным и минимальным расходом. Важно обратить внимание на то, что для каждого класса существуют свои предельные нормативы.

Имеет значение и Ду (диаметр условного прохода), особенно для объектов с повышенным водопотреблением. Если, например, в городской квартире расход небольшой, то в загородном доме с садом и газоном, которые требуют регулярного полива, а также с бассейном, баней и другими объектами, отличающимися высоким водопотреблением, расход будет иной. В этом случае устанавливается прибор учета с Ду от 25 мм и выше. При этом следует помнить, что порог чувствительности счетчика класса «C» с Ду 50 мм соответствует аналогичному параметру прибора класса «B», но с Ду 25 мм.

Классы точности счетчиков тепла

Теплосчетчики, как и другие приборы учета, также разделены на классы по критерию точности, но в отличие от водомеров, для них используется иная шкала. Классы счетчиков тепла обозначаются цифрами от 1 до 3, при этом высший класс точности – это первый. Критерием деления на классы для этих приборов выступает дифференцирование по наименьшей разности температур в трубах: подающей и обратной. Соответственно, самые высокие требования к счетчикам тепла, относящимся к классу «1» и минимальные – к приборам класса «3». Однако, при выборе счетчика для индивидуального учета требования весьма лояльны: устанавливать приборы первого класса нужно, если потребление теплоносителя от 100 м3/час.

Важно отметить, что деление теплосчетчиков на классы происходит в соответствии с нормами ГОСТ Р 51649-2014. В нем четко указываются максимально допустимые значения относительной погрешности для каждого из классов точности:

  • для класса «1» это показатель составляет ±1%, но не более, чем ±3,5%;
  • для класса «2» – ±2%, но не более, чем ±5%;
  • для класса «3» – ±3%, но не более, чем ±5%.

Требования к точности счетчиков тепла, устанавливаемых для квартирного и домового учета

Довольно высокие тарифы на теплоснабжение, а также тенденция к их постоянному росту заставляет как предприятия, генерирующие энергию, так и конечного потребителя обратить внимание на вопрос, связанный с организацией точного учета потребления этого ресурса. А справиться с такой задачей можно только с помощью приборов учета. Но и в этом случае имеются проблемы, связанные с выбором устройства. И вопрос здесь не только в цене или конкретной модели, существует также много технических требований, начиная от особенностей систем отопления и заканчивая классом точности прибора. Именно последний фактор важен во время введения счетчика в эксплуатацию, так как, установив прибор несоответствующего класса, поставщик ресурса имеет право не признавать его данные, определяя их как недостоверные.

Нормы ГОСТ «Теплосчетчики для водяных систем отопления» Р 51649-2014 были введены в 2015 году, в сентябре. В этом документе были учтены все правила и требования для учета тепловой энергии в коммерческих целях. Также приняты во внимание и международные нормы и рекомендации, в частности, MP 75:2002. В 2017 году начинают действовать и новые технические требования, предъявляемые к точности расходомеров.

В соответствии с этими нормами класс теплосчетчика определяется классом расходомера, но это правило актуально только для классов «1» и «2». При этом для жильцов, желающих установить в своей квартире прибор учета тепловой энергии, этот критерий классификации важен, так как именно устройства двух первых классов и рекомендованы для эксплуатации в квартирных условиях. Приборы третьего класса практически не устанавливаются, поэтому и фактически нет предложений от производителей.

При этом, выбирая прибор учета тепла, следует знать, что счетчики класса «1» устанавливаются на объектах с расходом теплоносителя от 100 м3/ч, а если этот показатель ниже, то вполне оптимальным решением станет монтаж устройства класса «2». Но нужно отметить, что потребление от 100 м3/ч в городской квартире является скорее исключением, чем нормой, поэтому для квартирного учета вполне подойдет прибор с точностью класса «2». Асчетчики класса «1» могут использоваться в больших офисных центрах, небольших гостиницах и на других объектах социальной и общественной сфер, хотя, в основном, они предназначены для коммерческого учета на предприятиях, генерирующих тепловую энергию.

2.11 Классы точности средств измерений

Класс точности – это обобщенная характеристика средства измерений, выражаемая пределами допускаемых значений его основной и дополнительной погрешностей, а также другими характеристиками, влияющими на точность. Класс точности не является непосредственной оценкой точности измерений, выполняемых этим средством измерений, поскольку погрешность зависит еще от ряда факторов: метода измерений, условий измерений и т.д. Класс точности лишь позволяет судить о том, в каких пределах находится погрешность средства измерений данного типа.

Государственными стандартами для разных приборов установлены различные классы точности, которые обычно указывают на шкале или корпусе прибора. Средство измерений может иметь два и более класса точности. Например, при наличии у него двух или более диапазонов измерений одной и той же физической величины ему можно присваивать два или более класса точности. Приборы, предназначенные для измерений нескольких физических величин, также могут иметь различные классы точности для каждой измеряемой величины.

2.11.1 Основные способы задания класса точности средств измерений

Существует несколько способов задания классов точности приборов.

1 способ используется для так называемых мер (мера – средство измерений, предназначенное для воспроизведения физической величины заданного размера; например, гиря – мера массы, температурная лампа – мера яркости, нормальный элемент – мера электродвижущей силы и напряжения). При этом способе указывается порядковый номер класса точности меры. Например, нормальный элемент 1 класса точности, набор разновесов (гирь) 2 класса точности и т.п. Порядок вычисления погрешностей в этом случае определяют по технической документации, прилагаемой к мере.

2 способ предусматривает задание класса точности для приборов с преобладающими аддитивными погрешностями. В этом случае класс точности задается в виде числа K (без кружочка). При этом нормируется основная приведенная погрешность

γх прибора, выраженная в процентах, которая во всех точках шкалы не должна превышать по модулю числа K, т.е. | γх | ≤ K, %.

Число K выбирается из ряда значений (1,0; 1,5; 2; 2,5; 4,0; 5,0; 6,0).10n , где n = 1, 0, –1, –2 …

3 способ предусматривает задание класса точности для приборов с преобладающими мультипликативными погрешностями. В этом случае нормируется основная относительная погрешность, выраженная в процентах, так что |δX|≤ ≤K, %. Класс точности задается в виде числа K в кружочке . Число K

выбирается из приведенного выше ряда.

4 способ предусматривает задание класса точности для приборов с соизмеримыми аддитивными и мультипликативными погрешностями. В этом случае класс точности задается двумя числами a/b, разделенными косой чертой, причем a > b. При этом нормируется основная относительная погрешность, вычисляемая по формуле

где Xк – максимальное конечное значение пределов измерений. Число a отвечает за мультипликативную составляющую погрешности, а число b – за аддитивную составляющую погрешности. Значения a и b выбираются из вышеприведенного ряда.

5 способ задания класса точности используется для приборов с резко неравномерной шкалой. Класс точности задается числом K, подчеркнутым галочкой . В этом случае нормируется основная приведенная погрешность в процентах от длины шкалы.

Примечание. Порядок вычисления дополнительных погрешностей измерений обычно приводится в технической документации средств измерений.

2.12 Основные сведения о поверке средств измерений

Поверка средств измерений (поверка) – установление органом государственной метрологической службы (или другим официально уполномоченным органом, организацией) пригодности средства измерений к применению на основании экспериментально определяемых метрологических характеристик и подтверждения их соответствия установленным обязательным требованиям.

Поверке подвергают средства измерений, подлежащие государственному метрологическому контролю и надзору.

При поверке используют рабочий эталон. Поверку проводят в соответствии с обязательными требованиями, установленными нормативными документами по поверке. Поверку проводят специально обученные специалисты, аттестованные в качестве поверителей органами Государственной метрологической службы.

Поверка средств измерений (приборов) включает в себя следующие операции:

I Определение исправности прибора и наличия комплектующих. Для этого проводят внешний осмотр прибора, проверяют наличие паспорта, технической документации, комплектующих изделий, проверяют наличие маркировки и табличек (шильдиков) с указанием марки прибора, года изготовления,

завода-изготовителя, заводского номера прибора и т.д. Проверяют отсутствие внешних повреждений и отсутствие “затирания” стрелки, отсутствие подтеков масла и т.п. При наличии хотя бы одного из перечисленных недостатков прибор считается не прошедшим поверку.

II Поверка приборов. После предварительного осмотра прибор подвергают собственно поверке, целью которой является проверка соответствия прибора его классу точности.

1 При поверке сличают показания поверяемого прибора с показаниями рабочего эталона по утвержденной схеме. Например, при поверке вольтметра эта схема может иметь вид, представленный на рис. 2.7.

Рис. 2.7 Схема поверки вольтметра: ИРН − источник регулируемого напряжения; 0,5 − класс точности рабочего эталона; 2,5 − класс точности поверяемого прибора

2 Класс точности рабочего эталона должен быть выше класса точности поверяемого прибора не менее чем в пять раз. Допускается использовать рабочий эталон с классом точности в три раза выше класса точности поверяемого прибора при условии введения поправок в показания рабочего эталона.

3 Поверяют все оцифрованные отметки шкалы поверяемого прибора.

4 С целью выявления вариации показаний поверяемого прибора поверку ведут при прямом ходе стрелки (при возрастании показаний) и при обратном ходе стрелки (при уменьшении показаний). Если при прямом ходе стрелка заскочила за поверяемую отметку, то ее надо вернуть обратно и вновь плавно

подвести к поверяемой отметке.

5 Обычно на поверяемую отметку шкалы устанавливают стрелку поверяемого прибора, а отсчет показаний производят по более точной шкале рабочего эталона. Результат заносят в таблицу протокола поверки прибора (см. рис. 2.8). Такие отсчеты производят на всех оцифрованных отметках шкалы поверяемого прибора как при прямом ходе, так и при обратном ходе стрелки.

Примечание: с целью ускорения поверки к одному рабочему эталону допускается подключать несколько поверяемых приборов. В этом случае допускается устанавливать точное значение сигналов на шкале рабочего эталона, а отсчет показаний вести по шкалам поверяемых приборов, однако этот вариант является менее точным и его лучше не использовать.

III Оформление результатов поверки. В протокол после поверки заносят рассчитанные значения погрешностей измерений и вариации показаний (в качестве абсолютной погрешности принимают максимальное из двух значений абсолютной погрешности, полученных при прямом и обратном ходе). В

нижней части протокола (под таблицей) делается запись о соответствии прибора классу точности. Протокол подписывается лицом, выполнившим поверку. В паспорте прибора делается отметка, что прибор прошел поверку, и ставится клеймо поверителя. Это же клеймо ставится на корпусе прибора.

Рис.2. 8. Протокол поверки вольтметра

2.13 Погрешности косвенных измерений

В отличие от прямых измерений, когда значение измеряемой величины получают, непосредственно считывая показания со шкалы или отсчетного устройства прибора (измерение температуры термометром, измерение длины линейкой и т.п.), при косвенных измерениях измеряемую величину определяют на основании известной зависимости между этой величиной и величинами, получаемыми при прямых измерениях.

В общем случае измеряемая величина Y может зависеть от величин

X1,X2,…, Xn , получаемых при прямых измерениях. Тогда при косвенных измерениях эта искомая физическая величина может быть вычислена по некоторой формуле Y = F(X1, X 2,…, Xn ).

Примеры косвенных измерений: определение плотности однородного тела по его массе и объему ρ = M∙V ; измерение мощности электрического тока с помощью амперметра и вольтметра

W = I∙U .

2.13.1 Предварительные сведения из математики

Если приращение функции y = f(x) представить в виде: Δy = A∙Δx + α, где А не зависит от Δx, а α имеет более высокий порядок относительно Δx (при Δx >0), то величина А∙Δx называется дифференциалом функции f(x) и обозначается dy или df(x).

Пример: y = x2.

Δy =(x + Δx)2 – x2= x2 + 2xΔx +Δx2x2 = 2xΔx + Δx2.

В данном случае dy = 2x , Δx – дифференциал, а α = Δx2.

Графически дифференциал представляет собой приращение ординаты касательной(см. рис. 2.9).

Рис. 2.9. Геометрический смысл дифференциала

Свойства дифференциала:

1) постоянный множитель можно вынести за знак дифференциала:

d[af(x)] = ad[f(x)], где а = const;

2) дифференциал суммы равен сумме дифференциалов: d[f1(x) + f2(x) – f3(x)] = d[f1(x)] + d[f2(x)] – d[f3(x)].

3) дифференциал функции равен произведению производной на дифференциал аргумента

df (x) = (df (x)/dx)∙dx =f ‘(x)dx .

4) Дифференциал логарифма переменной величины

d ln(x) = (d ln(x)/dx)∙dx = dx/x .

2.13.2 Методики получения формул для вычисления погрешностей косвенных измерений по известным погрешностям прямых измерений

Получение формул для вычисления погрешностей косвенных измерений в случае зависимости вида Y = a + b – c (сумма, разность)

Исходные данные: a, b, c, Δa, Δb, Δc .

Вывод формул для вычисления погрешностей косвенных измерений в рассматриваемом случае можно выполнить следующим образом.

1 Найдем дифференциал правой и левой части

dY =d(a + b – c)=da + db – dc .

2 Произведем широко используемую в теории погрешностей замену дифференциалов абсолютными погрешностями (при условии, что абсолютные погрешности достаточно малы)

dY ≈ ΔY , da ≈ Δa, db ≈ Δb, dc ≈ Δc .

Тогда ΔYa + Δb – Δc .

3 Учитывая, что знаки погрешностей Δa, Δb, Δc обычно бывают заранее неизвестны, для получения гарантированной (предельной) оценки абсолютной погрешности косвенного измерения в последней формуле все знаки “–” заменим на знаки “+”:

ΔYпр = Δa +Δb + Δc .

4 Найдем предельную оценку относительной погрешности косвенного измерения, учитывая, что относительная погрешность есть отношение абсолютной погрешности к результату измерений

Величина предельной погрешности во многих случаях бывает завышенной, поэтому часто применяют среднеквадратические оценки погрешности. Для получения среднеквадратической оценки погрешности в формуле для предельной оценки погрешности сумму заменяют корнем квадратным из суммы квадратов.

5 Найдем среднеквадратические оценки абсолютной и относительной погрешностей косвенного измерения:

Получение формул для вычисления погрешностей косвенных измерений в случае зависимости вида Y = ab/c (произведение, деление).

Исходные данные: a, b, c, Δa, Δb, Δc .

Вывод формул для вычисления погрешностей косвенных измерений в рассматриваемом случае можно выполнить следующим образом.

1 Прологарифмируем левую и правую части заданной зависимости

2 Найдем дифференциал правой и левой частей

3 Учитывая, что дифференциал от логарифма переменной величины находится по формуле

получаем

4 Произведем широко используемую в теории погрешностей замену дифференциалов малыми абсолютными погрешностями (при условии, что абсолютные погрешности достаточно малы): dY ≈ ΔY , da ≈ Δa, db ≈ Δb, dc ≈ Δc .

Тогда

5 Учитывая, что знаки погрешностей Δa, Δb, Δc заранее неизвестны, для получения гарантированной (предельной) оценки относительной погрешности косвенного измерения в последней формуле все знаки “–” заменяем на знаки “+”:

6 Предельную оценку абсолютной погрешности косвенного измерения находим по формуле

Величина предельной погрешности во многих случаях бывает завышенной, поэтому часто применяют среднеквадратические оценки погрешности. Для получения среднеквадратической оценки погрешности в формуле для предельной оценки погрешности сумму заменяют корнем квадратным из суммы квадратов.

7 Найдем среднеквадратические оценки относительной и абсолютной погрешностей косвенного измерения

3 ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ИСТОРИИ СТАНДАРТИЗАЦИИ

3.1 Стихийный этап развития стандартизации (примерно, до 1850 г.) [5]

Можно предположить, что необходимость в стандартизации одними из первых ощутили охотники, использовавшие лук и стрелы, еще во времена первобытнообщинного строя. Действительно, они довольно быстро обнаружили, что для меткого попадания в цель необходимо использовать стрелы определенной длины с наконечниками определенного размера и веса. Использование жердей одинаковой длины при строительстве жилья также следует считать прообразом стандартизации.

После изобретения колеса стала очевидной необходимость использования колес стандартных размеров. Другим примером стандартизации можно считать использование монет одинаковых размеров, формы и веса.

В Древнем Риме применяли стандартные трубы для изготовления водопроводов. Еще в древнем Египте при строительстве пользовались кирпичами постоянного “стандартного” размера, при этом специальные чиновники занимались контролем размеров кирпичей. Замечательные памятники греческой архитектуры – знаменитые храмы, их колонны, портики – собраны из сравнительно небольшого числа “стандартных” деталей. Древние римляне применяли принципы стандартизации при строительстве водопроводов – трубы этих водопроводов были одного постоянного размера.

В средние века с развитием ремесел методы стандартизации стали применяться все чаще и чаще. Так, были установлены единые размеры ширины тканей, единое количество нитей в ее основе, даже единые требования к сырью, используемому в ткацком производстве.

В 1785 г. французский инженер Леблан изготовил партию ружейных замков – 50 штук, причем каждый из этих замков обладал важным качеством – взаимозаменяемостью; его можно было использовать в любом из ружей без предварительной подгонки.

Класс точности электросчётчиков и его влияние на объём коммунального ресурса на содержание общего имущества

Многоквартирные дома должны быть оснащены индивидуальными и общедомовыми приборами учёта ресурсов. При этом требование к характеристикам ИПУ и ОДПУ различны. Рассказываем, как группа управляющих организаций пыталась в суде доказать, что дифференцированный подход к приборам учёта негативно влияет на объёмы КР на СОИ.

Требования к классу точности приборов учёта электроэнергии закреплены в ПП РФ № 442

Обязанность потребителей коммунальных ресурсов оснастить свои помещения индивидуальными приборами учёта прописана в нескольких нормативно-правовых актах РФ. Например, установить ИПУ собственники должны для исполнения требований к энергетической эффективности многоквартирного дома (ч. 9 ст. 11 № 261-ФЗ) и для определения объёма индивидуального потребления коммунальных ресурсов (п. 80 ПП РФ № 354).

В № 261-ФЗ и ПП РФ № 354 также закреплено, что многоквартирные дома при наличии технической возможности должны оснащаться общедомовыми приборами учёта коммунальных ресурсов (ч. 7 ст. 13 № 261-ФЗ, п. 80 ПП РФ № 354). Это требование относится к учёту всех коммунальных ресурсов, в том числе электроэнергии.

Требования к тому, какими должны быть установленные в МКД счётчики электрической энергии, изложены в ПП РФ № 442. Так, согласно п. 138 ПП РФ № 442, в помещениях собственников должны быть установлены приборы учёта классом точности не ниже 2.0.

При этом до вступления в силу ПП РФ № 442 общедомовые счётчики, установленные в многоквартирных домах, также могли быть с классом точности 2.0 и выше. Но, в соответствии с требованиями п. 138 ПП РФ № 442, с 12 июня 2012 года ОДПУ электроэнергии должны иметь класс 1.0 и выше.

Может ли УО взимать с жителей дополнительную плату за замену ОДПУ

Класс точности ИПУ и ОДПУ различаются

Класс точности прибора учёта электроэнергии – это максимальная погрешность, которая может возникнуть при измерении потребления электрической энергии. 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 погрешности в 2.0.

Класс точности ПУ обязательно указывается в его паспорте, а также на передней панели счётчика: обычно эта цифра указана в кружке.

При этом, как указано в п. 142 ПП РФ № 442, если у потребителя до мая 2012 года был установлен ИПУ с классом точности ниже 2.0 (чаще всего, это 2.5), то им можно пользоваться до момента истечения срока его поверки. Затем его необходимо заменить, установив новый прибор учёта, соответствующий требованиям п. 138 ПП РФ № 442.

Такие же требования предъявляются к ОДПУ электроэнергии: если до момента вступления в силу ПП РФ № 442 в доме был введён в эксплуатацию общедомовый счётчик с классом точности ниже 1.0, то заменить его нужно только при выходе из строя или истечении срока поверки.

В новых домах все установленные приборы учёта должны соответствовать требованиям ПП РФ № 442: ИПУ иметь класс точности 2.0 и выше, ОДПУ – не менее 1.0.

Как ввести в эксплуатацию и опломбировать индивидуальный счётчик

УО посчитали различия в классах точности ИПУ и ОДПУ причиной роста объёмов КР на СОИ

С требованиями устанавливать в МКД приборы учёта с разными классами точности, то есть в погрешности измерений, не согласилась группа управляющих организаций. Они подали административный иск в Верховный суд РФ с требованием признать недействующим п. 138 ПП РФ № 442.

Управляющие организации указали, что данный пункт противоречит ч. 1 ст. 1 ГК РФ и ч. 1 ст. 1 ЖК РФ. Также он ставит участников отношений по приобретению и оплате фактически потреблённой электроэнергии в неравное положение. Поэтому нормы п. 138 ПП РФ № 442 нарушают принципы равенства участников гражданских правоотношений и равенства участников регулируемых жилищным законодательством отношений по владению, пользованию и распоряжению жилыми помещениями.

Различный механизм работы ИПУ и ОДПУ приводит к увеличению разницы между показаниями общедомового счётчика и показаниями индивидуальных приборов учёта. Объём ресурсов, потреблённых домом с целью содержания общего имущества, значительно превышает норматив и расходы по его оплате ложатся на плечи УО.

Из-за разной погрешности приборов учёта, показания которых учитываются при расчёте платы за электроэнергию для граждан и для лиц, оплачивающих КР на СОИ, возникает ситуация, когда за одинаковый объём ресурса плательщикам выставляются к оплате различные суммы. Все погрешности приборов учёта трактуются в пользу жителей дома, что нарушает принципы справедливости, добросовестности и равенства.

Из-за этого, как указали в иске управляющие организации, они вынуждены оплачивать завышенные суммы за электроэнергию, потреблённую на содержание общего имущества собственников в многоквартирных домах, что приводит к ухудшению их финансового положения и увеличению размера задолженности перед РСО.

Плюсы и минусы установки в многоквартирном доме «умных» счётчиков

Дифференциация ПУ по классам защищает потребителей от лишних расходов на электроэнергию

ВС РФ, проанализировав нормы оспариваемого п. 138 ПП РФ № 442, отметил, что требование использовать для учёта электрической энергии приборы учёта определённого класса точности соответствует действующему законодательству.

Так, согласно ч. 1 ст. 13 № 261-ФЗ, потребляемые энергетические ресурсы подлежат обязательному учёту с применением приборов учёта, а требования к их характеристикам определяются в соответствии с законодательством РФ.

К применению допускаются средства измерений утверждённого типа, прошедшие поверку, обеспечивающие соблюдение установленных требований, включая обязательные метрологические требования к измерениям, обязательные метрологические и технические требования к средствам измерений (ч. 1 ст. 9 № 102-ФЗ).

При этом классы точности приборов учёта определяются в соответствии с техническими регламентами и иными обязательными требованиями, установленными для классификации средств измерения.

Использование счётчиков классов точности 0.5, 1.0 и 2.0 для измерения объёмов потребляемой электроэнергии соответствует требованиям ГОСТ 31819.11-2012 (IEC 62053-11:2003).

Собственники помещений в многоквартирном доме и УО не являются сторонами одного договора, заключённого с ресурсоснабжающей организацией, и не обладают одинаковым правовым статусом:

  • собственники помещений заключают с РСО договор энергоснабжения;
  • УО заключает с РСО договор поставки ресурса на содержание общего имущества собственников в МКД.

На входе в МКД прибор учёта фиксирует большой объём электроэнергии: совокупный объём индивидуального потребления и КР на СОИ. Чем выше объём потребления ресурса, тем выше значение погрешности.

Поэтому класс точности общедомового прибора учёта выше, чем требования к такой характеристике ИПУ. Подобная дифференциация направлена на защиту интересов граждан, проживающих в МКД: они не должны нести дополнительные расходы, вызванные большей погрешностью в учёте коммунальных ресурсов.

ВС РФ пришёл к выводу, что п. 138 ПП РФ № 442 не нарушает принципов равенства гражданского оборота и участников отношений, регулируемых жилищным законодательством. Иск управляющих организаций был отклонён.

На заметку

Верховный суд РФ в решении по делу № АКПИ 18-1304 указал, что разница в погрешности измерений между ИПУ и ОДПУ вызвана разным количеством электроэнергии, которое фиксируют эти приборы. Чем выше объём КР, тем больше погрешность, следовательно, тем выше должен быть класс точности у прибора учёта, чтобы он фиксировал реально потреблённый объём ресурса.

Управляющие организации, отмечающие рост сверхнормативного объёма потребления ресурсов на содержание общего имущества собственников в многоквартирном доме, должны помнить о факторах, влияющих на этот показатель:

  • непередача собственниками показаний ИПУ;
  • неисправные ИПУ, в том числе те, в работу которых было произведено несанкционированное вмешательство;
  • хищение коммунальных ресурсов в обход ИПУ;
  • неэффективное использование ресурсов в местах общего пользования (например, весь день горит свет в подъезде).

Для борьбы с этими факторами УО совместно с РСО должны разработать стратегию по их устранению и привлечь к работе Совет МКД, активных собственников и жителей дома.

Стандарты точности

CT – Continental Control Systems, LLC

Серия трансформаторов тока (ТТ) Accu-CT ® соответствует требованиям к точности трех широко используемых стандартов:

  • ANSI/IEEE C57.13-2008
  • МЭК 61869-2:2012
  • МЭК 60044-1, издание 1.2 (отменено)

Эти стандарты точности ТТ описывают типичный вторичный выход трансформатора тока как 5 А или 1 А с внешней нагрузкой. Семейства Accu-CT ACTL-0750 и ACTL-1250 имеют встроенные нагрузочные резисторы и обеспечивают выходное напряжение (номинально 0.33333 В переменного тока, также доступно на 1,00 В переменного тока). Поправочный коэффициент трансформатора (TCF), точность и пределы фазового угла этих стандартов точности ТТ могут быть применены к выходному напряжению продуктов Accu-CT.

С57.13

Стандарт C57.13 имеет разные классы точности: класс 1.2, класс 0.6 и класс 0.3. Каждый из этих классов точности определяет предел для TCF в процентах, поэтому класс 1.2 означает, что TCF TCF должен быть в пределах 1,2 % от идеального при 100 % номинального первичного тока.

Из-за способа определения TCF результирующие пределы усиления (точности) и пределы фазового угла при отображении на графике образуют параллелограмм, что позволяет допускать большие положительные ошибки фазового угла для значений положительного поправочного коэффициента отношения (RCF) и большие ошибки отрицательного фазового угла для отрицательных значений RCF. Логика этого заключается в том, чтобы ограничить наихудшую системную ошибку при использовании ТТ в системе измерения с индуктивной нагрузкой, имеющей коэффициент мощности 0,6.

Для серии Accu-CT мы предлагаем три марки:

Класс 1.2 (Стандартный)

ТТ стандартного класса соответствует ограничениям класса точности 1.2 IEEE C57.13, а также более жестким ограничениям по точности и фазовому углу, не требуемым C57.13.

  • TCF: ±1,2 % при 100 % и 120 % номинального первичного тока
  • TCF: ±2,4 % при 10 % номинального первичного тока
Расширенные пределы, не требуемые C57.13
  • TCF: ±2,4 % при 1 % номинального первичного тока
  • Точность: ±0.75 % от 1 % до 120 % номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0,50 градуса (30 минут) от 1% до 120% номинального тока

Класс 0,6

Более высокий класс точности «Опция C0.6» соответствует ограничениям класса точности 0,6 IEEE C57.13, а также более жестким ограничениям точности и фазового угла, не требуемым C57.13.

  • TCF: ±0,6 % при 100 % и 120 % номинального первичного тока
  • TCF: ±1,2 % при 10 % номинального первичного тока
Расширенные ограничения, не требуемые C57.13
  • TCF: ±1,2 % при 1 % номинального первичного тока
  • Точность: ±0,50 % от 1 % до 120 % номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0,25 градуса (15 минут) от 1% до 120% номинального тока
  • (модели ACTL-0750) ±0,50 градуса (15 минут) ниже 0°C от 1% до 10% номинального тока

Класс 0,3

Более высокий класс точности «Опция C0.3» соответствует классу точности 0 IEEE C57.13.3, а также более жесткие пределы точности и фазового угла, не требуемые C57.13. Также соответствует или превосходит стандарты IEC 60044-1 и IEC 61869-2, класс 0,5S.

  • TCF: ±0,3 % при 100 % и 120 % номинального первичного тока
  • TCF: ±1,2 % при 10 % номинального первичного тока
Расширенные пределы, не требуемые C57.13
  • TCF: ±1,2 % при 1 % номинального первичного тока
  • Точность: ±0,50 % от 1 % до 120 % номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0.25 градусов (15 минут) от 1% до 120% номинального тока
  • (модели ACTL-0750) ±0,50 градуса (15 минут) ниже 0°C от 1% до 10% номинального тока

Поправочный коэффициент отношения (RCF)

Следующее определение дано в информационных целях, но CCS обычно не использует RCF, вместо этого описывая ту же концепцию, что и точность трансформатора тока. CCS не предоставляет значения RCF для наших ТТ, хотя RCF можно рассчитать на основе «измеренной точности», указанной в сертификате калибровки Accu-CT.

Поправочный коэффициент — это число (обычно близкое к 1,0), которое можно умножить на измеренное значение для получения скорректированного значения. Поправочный коэффициент отношения (RCF) определяется как коэффициент, который при умножении на выход трансформатора тока дает правильный результат:

Например, если предполагается, что ТТ должен быть ТТ 500:0,33333 В переменного тока (на входе 500 А получается напряжение на выходе 0,33333 В переменного тока), тогда «отмеченное отношение» будет 500:0.33333. Если фактическое выходное напряжение на входе 500 А составляет 0,340 В переменного тока (высокое значение 2%), то RCF будет:

.

Умножение выходного напряжения полной шкалы 0,340 В переменного тока на 0,98038 дает скорректированное выходное напряжение полной шкалы 0,33333 В переменного тока.

Поправочный коэффициент трансформатора (TCF)

Следующее определение дано в информационных целях, но CCS обычно не использует TCF, вместо этого описывая ошибки CT как ошибки точности и фазового угла.CCS предоставляет значения TCF в сертификате калибровки Accu-CT, но расходомеры WattNode ® не используют поправочные коэффициенты TCF.

Поправочный коэффициент трансформатора (TCF) определяется для трансформаторов тока в стандарте IEEE C57.13 – 2008, стр. 13-14, следующим образом.

  • RCF — поправочный коэффициент отношения
  • — фазовый угол в минутах (положительный для вторичного сигнала, опережающего первичный ток)

Преобразование этого уравнения в градусы дает:

  • — фазовый угол в градусах (положительный для вторичного сигнала, предшествующего первичному току)

60044-1 и 61869-2

Пределы точности IEC 60044-1 и IEC 61869-2 проще, чем C57.13, определяя только допустимое отношение (точность) и ошибки фазового угла.

Для Accu-CT мы соответствуем трем классам IEC 60044-1/61869-2. Примечание: некоторые модели Accu-CT доступны в версиях для 50 Гц, оптимизированных для наилучшей работы при 50 Гц, поэтому проверьте техническое описание, чтобы определить, следует ли заказывать вариант «50 Гц» для приложений с частотой 50 Гц.

Класс 1.0 (Стандарт)

Accu-CT стандартного класса соответствует или превышает пределы класса точности 1.0.

  • Точность: ±1.0% при 100% и 120% номинального первичного тока
  • Точность: ±1,5 % при 20 % номинального первичного тока
  • Точность: ±3,0 % при 5 % номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±1,0 градуса (60 минут) при 100 % и 120 % номинального тока
  • Фазовый угол: ±1,5 градуса (90 минут) при 20% номинального тока
  • Фазовый угол: ±3,0 градуса (180 минут) при 5% номинального тока
Расширенные пределы не требуются согласно 60044-1/61869-2

ТТ стандартного класса также соответствует нашим более строгим ограничениям, которые превышают класс 1.0 требований.

  • Точность: ±0,75 % от 1 % до 120 % номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0,50 градуса (30 минут) от 1% до 120% номинального тока

Класс 0.5 и Класс 0.5S

ТТ более высокого класса точности «Опция C0.6» и «Опция C0.3» соответствуют ограничениям класса 0,5 и 0,5S (расширенный диапазон).

  • Точность: ±0,50 % при 20, 100 % и 120 % номинального первичного тока
  • Точность: ±0.75 % при 5 % номинального первичного тока
  • Точность: ±1,50% при 1% номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0,50 градуса (30 минут) при 20%, 100% и 120% номинального тока
  • Фазовый угол: ±0,75 градуса (45 минут) при 5% номинального тока
  • Фазовый угол: ±1,50 градуса (90 минут) при 1% номинального тока
Расширенные пределы не требуются согласно 60044-1/61869-2

«Опция C0.6» и «Опция C0.3-дюймовые трансформаторы тока соответствуют нашим более строгим ограничениям, которые превышают требования классов 0,5 и 0,5S.

  • Точность: ±0,50 % от 1 % до 120 % номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0,25 градуса (15 минут) от 1% до 120% номинального тока;
    (модели ACTL-0750) ±0,50 градуса (15 минут) ниже 0°C от 1% до 10% номинального тока

Класс 0.2 и Класс 0.2S

Высший класс точности «ACTL-1250 Opt C0.2-дюймовые трансформаторы тока соответствуют ограничениям класса 0,2 и 0,2S (расширенный диапазон).

  • Точность: ±0,20 % при 20, 100 % и 120 % номинального первичного тока
  • Точность: ±0,35% при 5% номинального первичного тока
  • Точность: ±0,75% при 1% номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0,167 градуса (10 минут) при 20 %, 100 % и 120 % номинального тока
  • Фазовый угол: ±0,25 градуса (15 минут) при 5% номинального тока
  • Фазовый угол: ±0.50 градусов (30 минут) при 1% номинального тока
Расширенные пределы не требуются согласно 60044-1/61869-2

Трансформаторы тока класса «Opt C0.2» соответствуют нашим более строгим ограничениям, которые превышают требования для классов 0,2 и 0,2S.

  • Точность: ±0,20 % от 10 % до 120 % номинального первичного тока
  • Точность: ±0,30 % от 1 % до 9 % номинального первичного тока
  • Фазовый угол: ±0,125 градуса (7,5 минут) от 10% до 120% номинального тока
  • Фазовый угол: ±0.250 градусов (15 минут) от 1% до 9% номинального тока

Каков класс точности ТТ? – Richardvigilantebooks.com

Какой класс точности у ТТ?

Класс точности трансформатора тока представляет собой максимально допустимую процентную составную погрешность при номинальном токе. Стандартные классы точности трансформатора тока по IS-2705: 0,1, 0,2, 0,5, 1, 3 и 5 для измерительных ТТ.

Что такое класс точности ТТ 0,2 S?

Ан 0.Класс точности 2s означает, что измерение имеет коэффициент погрешности 0,2 % в диапазоне от 20 до 120 % номинального тока (In) и при определенной точности выше 1 % In.

Что означает класс точности 0,5 S?

Это известно как «Класс точности». Класс 0,5 означает, что точность составляет 0,5 % от показаний при полной нагрузке и единичном коэффициенте мощности, что аналогично 0,5 % полной шкалы выше, но устанавливает стандарт точности при более низких (типичных) нагрузках и другом коэффициенте мощности.

В чем разница между 0.2 и 0,2 S класса ТТ?

ТТ 0,2S имеет гораздо более высокую точность, чем 0,2. Класс точности 0,2 означает погрешность +/- 0,2 %. Но заявленная точность гарантируется только между 100% и 120% рейтинга. Специальные ТТ класса 0,2S гарантируют заявленную точность +/- 0,2% даже при нагрузке 20%.

Что такое ТТ класса PS?

Трансформатор тока класса

PS также известен как трансформатор тока класса PX или просто трансформатор тока класса X. Это специальный тип трансформатора тока, предназначенный для защиты. Отклонение характеристик ТТ может привести к протеканию тока во вторичной обмотке и даже к срабатыванию элемента защиты даже в условиях сквозного замыкания.

Как рассчитать нагрузку КТ?

Нагрузка для измерения ТТ:

  1. Суммарная нагрузка измерительного трансформатора тока = сумма нагрузки счетчиков в ВА (амперметр, ваттметр, преобразователь и т. д.)
  2. Нагрузка на кабель = I2 x R x2 L, где I = вторичный ток ТТ, R = сопротивление кабеля по длине, 2L — расстояние длины кабеля L от ТТ до измерительных цепей.

Что такое точность счетчика?

Точность — это то, насколько близко измерение к истинному значению.В расходомерах это означает, насколько близко выходной сигнал расходомера к его калибровочной кривой. Это выражается в процентах, например. ±1%. Это означает, что любое данное показание может иметь погрешность на 1% выше или ниже калибровочной кривой.

Что означает класс точности?

Классы точности определены и используются в стандартах IEC и ANSI. Как правило, класс определяет точность в ряде точек, при этом абсолютная точность при более низких значениях лучше, чем номинальная точность «в процентах от полной шкалы».Классы точности, такие как IEC 0,15 с, представляют собой «особый» класс высокой точности.

Как рассчитывается размер CT?

Трансформаторы тока используются для различных целей -2 в сети энергосистемы. Vs = IFSC x (RCT + RL + nRR) (1) VS = Напряжение колена IFSC = Ток короткого замыкания вторичной обмотки CT RCT = Сопротивление вторичной обмотки CT RL = Сопротивление вывода RN = Сопротивление реле Когда была введена концепция формы волны смещения, (2 ) использовался.

Какие классы точности у измерительных ТТ?

Стандартный класс точности измерения ТТ равен 0.1, 0,2, 0,5, 1, 3 и 5. Каждый из этих классов имеет различную максимально допустимую погрешность тока. Давайте теперь посмотрим на ошибки, указанные для этих классов точности:

Каковы стандартные стандарты точности для компьютерной томографии?

Класс 1.0 (Стандарт) ТТ стандартного класса соответствует или превышает ограничения класса точности 1.0. Точность: ±1,0% при 100% и 120% номинального первичного тока. Точность: ±1,5 % при 20 % номинального первичного тока. Точность: ±3,0% при 5% номинального первичного тока.

Каковы стандарты точности для трансформаторов Accu-CT?

Серия трансформаторов тока (ТТ) Accu-CT® соответствует требованиям к точности двух широко используемых стандартов: ANSI/IEEE C57.13-2008 IEC 60044-1 Редакция 1.2 Оба эти стандарта точности ТТ описывают типичный вторичный выход трансформатора тока как 5 А или 1 А с внешней нагрузкой.

Каков стандарт точности для C57.13?

Стандарт C57.13 имеет разные классы точности: класс 1.2, класс 0.6 и класс 0.3. Каждый из этих классов точности определяет предел для TCF в процентах, поэтому класс 1.2 означает, что TCF TCF должен быть в пределах 1,2 % от идеального при 100 % номинального первичного тока.

Насколько “точна” точность?

Модель классификации позволяет определить, к какой группе категорий относится запись. Двоичная классификация — это тип модели классификации, работающий для определения того, к какому из двух классов принадлежит запись (часто классификация да/нет). Модель строится с использованием исторических данных, где окончательные решения уже известны, а затем выводит вероятность для каждого человека относительно того, насколько вероятно, что они принадлежали к классу «да», на основе окружающих данных.

Будущие записи, по которым еще не определены окончательные решения, затем могут быть пропущены через эту историческую модель, и им также будет дана вероятность. Эти вероятности можно интерпретировать и использовать как таковые, или можно применить порог, чтобы в конечном итоге отнести каждого человека к классу «да» или классу «нет». Пороговое значение может быть определено самой моделью для оптимизации определенных показателей производительности или может быть назначено пользователем произвольно. Кроме того, порог 0.7, например, означает, что все индивидуумы с вероятностью выше 0,7 относятся к классу «да», а все лица с вероятностью ниже 0,7 относятся к классу «нет».

Для исторических данных мы можем сравнить эти спрогнозированные классы с фактическими классами, чтобы определить, насколько хорошо модель работает в целом и насколько хорошо она работает в каждой категории. Здесь в игру вступает таблица, называемая матрицей путаницы. Матрица путаницы используется для описания и оценки эффективности модели классификации.ПРИМЕЧАНИЕ. Важно оценить модель, прежде чем делать новые прогнозы, чтобы убедиться, что мы удовлетворены производительностью.

Чтобы лучше объяснить значение матрицы путаницы, давайте рассмотрим два примера классификации с очень разной серьезностью: ресторан, использующий данные, чтобы определить, будет ли клиент заказывать десерт к ужину, и банк, использующий данные для выявления случаев мошенничества. Предположим, что обе модели используют порог, который оптимизирует общую точность на уровне 83%. На первый взгляд эти 83% кажутся впечатляющими, но давайте разложим это на цифры.

Истинные положительные и истинные отрицательные блоки показывают, что модель правильно классифицировала 11 632 записи. Лица в ложноположительном блоке были отнесены моделью к классу решение=ДА, когда они на самом деле не заказывали десерт. Точно так же люди в ложноотрицательном блоке были отнесены к классу «решение = НЕТ», когда они заказывали десерт.

При разбивке данных мы видим, что у нас несбалансированные классы, а это означает, что количество людей, которые действительно заказали десерт, значительно отличается от количества тех, кто этого не сделал.Мы также видим, что текущая модель гораздо лучше справляется с задачей правильного определения того, кто не будет заказывать десерт, чем с определением того, кто будет заказывать. Хотя общая точность составляет 83%, из матрицы путаницы видно, что модель не работает на этом уровне для обеих категорий. С другой стороны, хотя в некоторых случаях мы можем захотеть работать как можно лучше в каждой категории, в этом сценарии высокая общая точность может по-прежнему предоставлять ресторану полезную информацию.

Теперь предположим, что та же матрица путаницы, что и выше, представляет нашу проблему обнаружения мошенничества.Точность по-прежнему указывает на очень успешную модель, но цифры показывают, что, опять же, мы отлично справляемся с определением того, какие случаи на самом деле не являются мошенничеством, но нам не удается обнаружить почти половину случаев мошенничества. Такая ошибка может дорого обойтись банку. Таким образом, хотя точность составляет 83%, это может быть не лучший порог или модель для этого типа бизнеса. Чтобы решить эту проблему, можно назначить другой порог, чтобы вместо этого оптимизировать компромисс между ложноотрицательными и ложноположительными результатами.Эта матрица путаницы показана ниже.

Здесь мы видим, что точность упала до 71% и ложных срабатываний стало больше на 2720, но процент обнаруженных случаев мошенничества подскочил с 44% до 74%. Хотя эти цифры относятся к уже имевшим место случаям мошенничества, мы можем ожидать, что производительность этой модели будет достаточно последовательной применительно к будущим случаям — конечно, при наличии достаточного количества данных! Я не буду сбрасывать со счетов тот факт, что дополнительные ложные срабатывания означают рассредоточение дополнительных ресурсов для дальнейшего расследования и контроля этих ситуаций, отмеченных как подозрительная активность (только для того, чтобы решить их как не мошеннические).Однако ущерб — финансовый, юридический и репутации банка — которого удалось избежать благодаря раннему обнаружению мошенничества, может быть не поддающимся количественной оценке.

Хотя точность может быть достаточной мерой производительности для некоторых случаев, это предположение не является безопасным для всех случаев, особенно при наличии несбалансированных классов, как мы видели в примере выше. Каждая отдельная реализация модели классификации, вероятно, будет отличаться. Следовательно, в зависимости от того, как нужно использовать выходные данные, каждая модель может быть оптимизирована для совершенно разных пороговых значений.Матрицы путаницы разбивают эти выходные данные, позволяя лучше понять модель и определить оптимальный порог для вашей ситуации.

Источники:
https://www.acl.com/pdfs/DP_Fraud_detection_BANKING.pdf<
https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_classification
 

Приносят ли высокоточные КТ больший доход?

ЦЕНТР ЗНАНИЙ ПИКОВОГО СПРОСА

Действительно ли высокоточный трансформатор тока приносит больший доход?

Стив Линдсей
Короче говоря, да! Трансформатор тока (ТТ) с более высокой точностью, как правило, приносит больше дохода коммунальному предприятию, чем ТТ стандартной точности.

 

Для начала рассмотрим классы точности ТТ. Стандарт IEEE C57.13.6-2005 имеет различные уровни точности, но давайте сосредоточимся только на трех. Существует стандартный класс точности, определяемый как 0,3, который является минимальным, который может быть оценен ТТ для целей коммерческого учета. Существует класс 0,15, который является более точным, чем класс 0,3, хотя на этот класс больше не ссылаются. И, наконец, стандарт IEEE определяет класс 0,15S, который является самым высоким признанным классом точности.Класс точности означает, что ТТ будет измерять ток с точностью плюс-минус этого значения. Следовательно, ТТ стандартной точности (класс 0,3) будет измерять в пределах 0,3% от номинального тока. Каждый ТТ должен быть проверен на точность перед доставкой заказчику.

 

Во-вторых, давайте немного подробнее рассмотрим, что означает класс точности. ТТ требуется только для измерения с номинальной точностью при номинальном токе или выше. Хорошим примером этого является КТ стандартной точности с соотношением 600:5.Точность этого трансформатора тока составляет всего 0,3% от 600 ампер до номинального коэффициента. От 600 ампер до 10 % номинального тока, или 60 ампер, этот ТТ должен измерять только с точностью 0,6 % или лучше. Ниже 10% или 60 ампер точность не гарантируется. Таким образом, чем ниже ток или нагрузка, тем менее точным будет измерение стандартного трансформатора тока.

 

Вопрос, который вы должны задать себе: «Что происходит с нашим доходом, когда у нас есть услуги, которые падают значительно ниже в периоды низкой нагрузки?»

 

Ответ на этот вопрос заключается в том, что коммунальное предприятие теряет потенциальный доход в периоды низкой нагрузки.Вот почему коммунальным предприятиям выгодно использовать высокоточные трансформаторы тока с расширенным диапазоном, которые соответствуют стандарту 0,15S или превышают его.

 

Многие ТТ, представленные сегодня на рынке, превышают стандарт точности 0,15 с. Стандарт предусматривает, что ТТ 0,15S должен измерять 0,15% или лучше от 5% номинального тока до номинального коэффициента. В приведенном выше примере ТТ с коэффициентом трансформации 600:5 это означает, что ТТ будет точным до 30 ампер. С появлением металлов сердечника с меньшими потерями многие трансформаторы тока теперь могут точно измерять ток до 1% от номинального тока, который в приведенном выше случае составляет 6 ампер.Это дает CT «расширенный диапазон». Если коммунальное предприятие использует типичный коэффициент высокой точности 600:5, это даст коммунальному предприятию расширенный диапазон измерений от 6 ампер до 1200 ампер (учитывая рейтинговый коэффициент 2).

 

Высокоточный ТТ наиболее эффективен для коммунальных предприятий в периоды низкой нагрузки в так называемой установке с «переменной нагрузкой». Одним из примеров этого может быть завод с 2 или 3 сменами с меньшей производительностью во время 2 й смены или 3 й смены.Другим примером может быть церковь, в которой в течение дня работает небольшой персонал, но нагрузка выше по воскресеньям утром и по средам вечером, когда собирается больше людей.

В ходе независимого исследования, проведенного крупной коммунальной службой, было установлено, что высокоточный ТТ может принести от 0,2% до 0,8% больше дохода в зависимости от характеристик нагрузки на установку.

 

Похожие статьи

Основы трансформатора тока

Важность отжига сердечников трансформаторов тока

 

Сбалансированная точность

: когда ее следует использовать?

Когда мы обучаем модель машинного обучения, мы хотим знать, как она работает, эта производительность измеряется метриками.Пока производительность не будет достаточно хорошей с удовлетворительными показателями, модель не стоит развертывать, мы должны продолжать итерации, чтобы найти золотую середину, в которой модель не недообучается и не переобучается (идеальный баланс).

Существует множество различных показателей для измерения производительности модели машинного обучения. В этой статье мы собираемся изучить основные метрики, а затем немного углубиться в Balanced Accuracy.

Типы проблем в машинном обучении

В машинном обучении есть две большие проблемы:

Первый работает с дискретными значениями, второй — с непрерывными.

Классификацию можно разделить на два более мелких типа:

Мультиклассовая классификация

В мультиклассовой классификации классы равны или больше трех. Многие бинарные классификации работают с двумя классами с метками, и многочисленные алгоритмы классификатора могут моделировать это, тогда как проблемы мультиклассовой классификации могут быть решены с помощью этого бинарного классификатора с применением некоторой стратегии, т. е. One-vs-Rest или One-vs-One.

Бинарная классификация

Двоичная классификация имеет две целевые метки, в большинстве случаев класс находится в нормальном состоянии, а другой — в ненормальном состоянии.Подумайте о модели мошеннических транзакций, которая предсказывает, является ли транзакция мошеннической или нет. Это ненормальное состояние (= мошенническая транзакция) иногда недопредставлено в некоторых данных, поэтому обнаружение может иметь решающее значение, а это означает, что вам могут потребоваться более сложные метрики.

Читайте также

Бинарная классификация: советы и рекомендации по результатам 10 соревнований Kaggle

Что такое показатель оценки?

Одна из ошибок, которую может совершить начинающий специалист по данным, — это не оценить свою модель после ее построения i.Если вы не знаете, насколько эффективна и действенна их модель до развертывания, это может привести к катастрофическим последствиям.

Метрика оценки измеряет производительность модели после обучения. Вы строите модель, получаете обратную связь от метрики и вносите улучшения, пока не получите желаемую точность.

Выбор правильной метрики является ключом к правильной оценке модели машинного обучения. Выбор одной метрики может быть не лучшим вариантом, иногда лучший результат достигается за счет комбинации разных метрик.

Различные варианты использования машинного обучения имеют разные показатели. Здесь мы сосредоточимся на метриках классификации.

Помните, что метрики — это не то же самое, что функция потерь. Функция потерь показывает показатель производительности модели во время обучения модели. Метрики используются для оценки и измерения производительности модели после обучения.

Одним из важных инструментов, показывающих эффективность нашей модели, является матрица путаницы. Это не метрика, но она так же важна, как и метрика.

Может вас заинтересовать

24 метрики оценки для бинарной классификации (и когда их использовать)

Матрица путаницы

Матрица путаницы — это таблица с распределением производительности классификатора по данным. Это матрица N x N, используемая для оценки эффективности модели классификации. Он показывает нам, насколько хорошо работает модель, что нужно улучшить и какую ошибку она допускает.

Где:

  • TP – истинно положительный (правильно предсказанный положительный результат класса модели),
  • TN – истинно отрицательный (правильно предсказанный отрицательный результат класса модели),
  • FP – ложноположительный (неверно предсказанный положительный результат класса модели). модель),
  • FN – ложноотрицательный результат (неверно предсказанный результат отрицательного класса модели).

Теперь перейдем к метрикам, начнем с точности.

Точность

Точность — это показатель, который обобщает производительность задачи классификации путем деления общего правильного прогноза на общий прогноз, сделанный моделью. Это количество правильно предсказанных точек данных из всех точек данных.

Это работает с прогнозируемыми классами, видимыми в матрице путаницы, а не с оценками точки данных.

Точность = (TP + TN) / (TP+FN+FP+TN)

Отзыв

Отзыв — это метрика, которая количественно определяет количество правильных положительных прогнозов, сделанных из всех положительных прогнозов, которые может сделать модель.

Отзыв = TP / (TP+FN).

Отзыв представляет собой сумму истинно положительных результатов по классам в мультиклассовой классификации, деленную на сумму всех истинно положительных и ложноотрицательных результатов в данных.

Отзыв = Сумма(TP) / Сумма(TP+FN)

Отзыв также называется “Чувствительность”.

Вызов макроса

Macro Recall измеряет средний отзыв для каждого класса. Он используется для моделей с более чем двумя целевыми классами, это среднее арифметическое отзывов.

Отзыв макроса = (Отзыв1 + Отзыв2 + ——- Отзывn)/ n.

Точность

Точность количественно определяет количество правильных положительных прогнозов, сделанных из положительных прогнозов, сделанных моделью. Точность вычисляет точность истинного положительного результата.

Точность = TP/(TP + FP.)

F1-счет

F1-score сохраняет баланс между точностью и отзывом. Его часто используют, когда распределение классов неравномерно, но его также можно определить как статистическую меру точности отдельного теста.

F1 = 2 * ([точность * полнота] / [точность + полнота])

ROC_AUC

ROC_AUC означает «Характеристика оператора приемника_Область под кривой». Он обобщает компромисс между истинно положительными показателями и ложноположительными показателями для прогностической модели. ROC дает хорошие результаты, когда наблюдения сбалансированы между каждым классом.

Этот показатель невозможно рассчитать на основе сводных данных в матрице путаницы.Это может привести к неточным и вводящим в заблуждение результатам. Это можно увидеть с помощью кривой ROC, эта кривая показывает изменение в каждой возможной точке между истинно положительным уровнем и уровнем ложноположительного результата.

Сбалансированная точность

Balanced Accuracy используется как в бинарной, так и в мультиклассовой классификации. Это среднее арифметическое чувствительности и специфичности, его вариант использования — иметь дело с несбалансированными данными, то есть когда один из целевых классов появляется намного больше, чем другой.

Формула сбалансированной точности

Чувствительность: Это также известно как процент истинно положительных результатов или отзыв. Он измеряет долю правильно предсказанных реальных положительных результатов от общего числа положительных результатов, сделанных моделью.

Чувствительность= TP / (TP + FN)

Специфичность: Также известная как доля истинно отрицательных результатов, она измеряет долю правильно идентифицированных отрицательных результатов по отношению к общему количеству отрицательных результатов, сделанных моделью.

Специфичность =TN / (TN + FP)

Чтобы использовать эту функцию в модели, вы можете импортировать ее из scikit-learn:

 из sklearn.metrics импорта balance_accuracy_score
bal_acc=balanced_accuracy_score(y_test,y_pred) 

Бинарная классификация сбалансированной точности

Насколько хороша сбалансированная точность для двоичной классификации? Давайте посмотрим его вариант использования.

При обнаружении аномалий, например при работе с набором данных о мошеннических транзакциях, мы знаем, что большинство транзакций будут законными, т.е.e соотношение мошеннических и законных транзакций будет небольшим, сбалансированная точность является хорошим показателем производительности для таких несбалансированных данных.

Предположим, у нас есть двоичный классификатор с матрицей путаницы, как показано ниже:

 Точность = (TP + TN) / (TP+FN+FP+TN) = 20+5000 / (20+30+70+5000)
Точность = ~98,05%.
 

Эта оценка выглядит впечатляюще, но она не обрабатывает столбец «Положительные» должным образом.

Итак, давайте рассмотрим сбалансированную точность, которая будет учитывать дисбаланс в классах.Ниже приведен расчет сбалансированной точности для нашего классификатора:

 Чувствительность = TP / (TP + FN) = 20 / (20+30) = 0,4 = 40 %
Специфичность = TN / (TN + FP) = 5000 / (5000 +70) = ~98,92%.

Сбалансированная точность = (чувствительность + специфичность) / 2 = 40 + 98,92 / 2 = 69,46% 

Balanced Accuracy отлично справляется со своей задачей, потому что мы хотим определить положительные стороны нашего классификатора. Это делает оценку ниже, чем предсказывает точность, поскольку дает одинаковый вес обоим классам.

Мультиклассовая классификация сбалансированной точности

Как и в случае с бинарными данными, Balanced Accuracy также полезен для мультиклассовой классификации.Здесь BA — это среднее значение отзыва, полученное в каждом классе, т. е. макросреднее значение отзыва для каждого класса. Таким образом, для сбалансированного набора данных оценки, как правило, совпадают с точностью.

Давайте на примере проиллюстрируем, как сбалансированная точность является лучшим показателем производительности в несбалансированных данных. Предположим, у нас есть двоичный классификатор с матрицей путаницы, как показано ниже:

.

TN, TP, FN, FP, полученные от каждого класса, показаны ниже:

Давайте посчитаем Точность:

 Точность = TP + TN / (TP+FP+FN+TN)

ТП = 10 + 545 + 11 + 3 = 569
ФП = 175 + 104 + 39 + 50 = 368
ТН = 695 + 248 + 626 + 874 = 2443
ФН = 57 + 40 + 261 + 10 = 368

Точность = 569 + 2443 / (569 + 368 + 368 + 2443)
Точность = 0.803 

Оценка выглядит отлично, но есть проблема. Множества P и S сильно несбалансированы, и модель плохо это предсказывала.

Рассмотрим сбалансированную точность:

Сбалансированная точность = (RecallP + RecallQ + RecallR + RecallS) / 4.

Отзыв вычисляется для каждого класса, присутствующего в данных (как в двоичной классификации), при этом берется среднее арифметическое отзывов.

При расчете отзыва используется следующая формула:

Отзыв = TP / (TP + FN)

 Для класса P, указанного в таблице выше,

Вспомнитьp = 10 / (10+57) = 0.054 = 5,4%,
 

Как видите, работа этой модели по прогнозированию истинных срабатываний для класса P довольно низка.

 Для класса Q
Отзыв Q = 545 / (545 + 40) = 0,932

Для класса R,
ВспомнитьR = 11 / (11 + 261) = 0,040

Для класса С,
Отзыв S = 3 / (3 + 10) = 0,231

Сбалансированная точность = (0,054 + 0,932 + 0,040 + 0,231) / 4 = 1,257 / 4 = 0,3143 

Как мы видим, этот показатель действительно низок по сравнению с точностью из-за применения одного и того же веса ко всем присутствующим классам, независимо от данных или очков в каждом наборе.

Итак, здесь мы знаем, что для получения более высокой оценки необходимо предоставить больше данных о P S и R.

Сбалансированная точность и точность классификации

  • Точность может быть полезной мерой, если у нас есть аналогичный баланс в наборе данных. Если нет, то может потребоваться Balanced Accuracy. Модель может иметь высокую точность при плохой производительности или низкую точность при лучшей производительности, что может быть связано с парадоксом точности.

Рассмотрите приведенную ниже матрицу путаницы для несбалансированной классификации.

Глядя на точность этой модели, можно сказать, что она высокая, но… она ни к чему не приводит, поскольку имеет нулевую предсказательную силу (с помощью этой модели можно предсказать только один класс).

 Двоичная точность:

Чувствительность = TP / (TP + FN) = 0 / (0+10) = 0
Специфичность = TN / (TN + FP) = 190 / (190+0) = 1

Двоичная точность:
Чувствительность + Специфичность / 2 = 0 + 1/2
Двоичная точность = 0,5 = 50% 

Это означает, что модель ничего не предсказывает, а сопоставляет каждое наблюдение со случайно выбранным ответом.

Точность не заставляет нас видеть проблему с моделью.

Здесь хорошо представлены положительные модели.

Итак, в таком случае сбалансированная точность лучше, чем точность. Если набор данных хорошо сбалансирован, Точность и Сбалансированная точность сходятся к одному и тому же значению.

Сбалансированная точность по сравнению с F1 Score

Итак, вам может быть интересно, в чем разница между Balanced Accuracy и F1-Score, поскольку оба они используются для несбалансированной классификации.Итак, давайте рассмотрим это.

  • F1 сохраняет баланс между точностью и полнотой
 F1 = 2 * ([точность * отзыв] / [точность + отзыв])
Сбалансированная точность = (специфичность + отзыв) / 2
 
  • Оценка F1 не заботится о том, сколько истинно отрицательных результатов классифицируется. При работе с несбалансированным набором данных, который требует внимания к негативам, Balanced Accuracy работает лучше, чем F1.
  • В случаях, когда положительные результаты так же важны, как и отрицательные, сбалансированная точность является лучшим показателем, чем F1.
  • F1 — отличный показатель для несбалансированных данных, когда нужно уделять больше внимания положительным моментам.

Рассмотрим пример:

Во время моделирования данные содержат 1000 отрицательных и 10 положительных образцов. Модель предсказывает 15 положительных образцов (5 истинно положительных и 10 ложноположительных), а остальные — как отрицательные образцы (990 истинно отрицательных и 5 ложноотрицательных).

F1-Score и сбалансированная точность будут:

 Точность = 5/15 = 0.33
Чувствительность = 5/10 = 0,5
Специфичность = 990/1000 = 0,99

F1-оценка = 2 * (0,5 * 0,33) / (0,5 + 0,33) = 0,4
Сбалансированная точность = (0,5 + 0,99) / 2 = 0,745 

Вы можете видеть, что сбалансированная точность по-прежнему больше заботится об отрицательных значениях данных, чем F1.

Рассмотрим другой сценарий, в котором в данных нет истинных отрицательных значений:

 Точность = 5/15 = 0,33
Чувствительность = 5/10 = 0,5
Специфичность = 0 / 10 = 0

F1-оценка = 2 * (0,5 * 0,33) / (0,5 + 0,33) = 0.4
Сбалансированная точность = (0,5 + 0) / 2 = 0,25 

Как мы видим, F1 вообще не меняется, в то время как сбалансированная точность показывает быстрое снижение при уменьшении истинного отрицательного значения.

Это показывает, что оценка F1 отдает больший приоритет положительным точкам данных, чем сбалансированной точности.

Сбалансированная точность по сравнению с ROC_AUC

Чем Balanced Accuracy отличается от roc_auc?

Перед тем, как сделать модель, вам нужно учесть такие вещи, как:

  • Для чего это нужно?
  • Сколько у него возможностей?
  • Насколько сбалансированы данные? и т. д.

Roc_auc похож на Balanced Accuracy, но есть несколько ключевых отличий:

  • Balanced Accuracy рассчитывается на предсказанных классах, roc_auc рассчитывается на предсказанных оценках для каждой точки данных, которые не могут быть получены путем вычислений на матрице путаницы.
  • Если проблема сильно несбалансирована, сбалансированная точность является лучшим выбором, чем roc_auc, поскольку Roc_auc проблематичен при несбалансированных данных, т. е. при сильной асимметрии, поскольку небольшое количество правильных/неправильных прогнозов может привести к значительному изменению оценки.
  • Если нам нужен диапазон возможностей для наблюдения (вероятность) в нашей классификации, то лучше использовать roc_auc, так как он усредняет все возможные пороговые значения. Однако, если классы несбалансированы и целью классификации является вывод двух возможных меток, то сбалансированная точность является более подходящей.
  • Если вас интересуют как положительные, так и отрицательные классы, а также слегка несбалансированная классификация, то лучше подойдет roc_auc.

Реализация сбалансированной точности с двоичной классификацией 

Чтобы лучше понять Balanced Accuracy и другие показатели, я буду использовать эти показатели в примере модели. Коды будут запускаться в блокноте Jupyter. Набор данных можно скачать здесь.

Данные, с которыми мы будем работать, предназначены для обнаружения мошенничества. Мы хотим предсказать, является ли транзакция мошеннической или нет.

Наш процесс будет:

  • Загрузка данных,
  • Очистка данных,
  • Моделирование,
  • Прогноз.

Загрузка данных

Как обычно начинаем с импорта необходимых библиотек и пакетов.

 Импортировать морское судно как sns
из sklearn.preprocessing импортировать StandardScaler
из sklearn.model_selection импорта train_test_split
из дампа импорта joblib
из sklearn.ensemble импортировать GradientBoostingClassifier
из sklearn.metrics импортировать roc_auc_score
из sklearn.metrics импортировать путаницу_матрицу
импортировать из sklearn.metrics balance_accuracy_score
из склеарна.импорт метрик: точность_оценки,f1_score,precision_score,recall_score

предупреждения об импорте
warnings.filterwarnings('игнорировать')

data_file_path='.../train.csv'
Поезд =pd.read_csv(data_file_path) 

Как видите, данные имеют как числовые, так и категориальные переменные, с которыми будут выполняться некоторые операции.

Посмотрим на распределение классов в целевом, т.е. «мошенническом столбце».

Давайте посмотрим сюжет.

 sns.countplot(train['fradulent'])
пл.title('Сюжет сделки')
plt.xlabel('цель')
plt.ylabel('количество случаев')
plt.show() 

Мы видим, что распределение разбалансировано, поэтому переходим к следующему этапу — очистке данных.

Очистка данных

В этих данных нет значений NAN, поэтому мы можем перейти к извлечению полезной информации из метки времени.

Мы будем извлекать год и час транзакции с помощью кода ниже:

 поезд['час']=поезд['время транзакции'].str.split('T',expand=True)[1].str.split(':',expand=True)[0]
train['year']=train['время транзакции'].str.split('-',expand=True)[0]
 
Кодировка

Далее необходимо закодировать строковые (категориальные) переменные в числовой формат. Мы будем маркировать и кодировать его. Sklearn также предоставляет для этого инструмент под названием LabelEncoder.

 encode={'тип учетной записи':{'сохранение':0,'текущий':1},
        
       'тип кредитной карты':{'мастер':0,'воодушевление':1},
        
       'оккупация': {'духовенство': 0, 'бухгалтерский учет': 1, 'лектор': 2, 'банковское дело': 3,
                     «доктор»: 4, «фермер»: 5, «адвокат»: 6, «музыкант»: 7},
        
        'Семейный_статус': {'женат': 0, 'холост': 1, 'неизвестно': 2},
        
        'год':{'2014':0,'2015':1,'2016':2,'2017':3}
       
       }
поезд = поезд.заменить (кодировать) 

Поскольку данные закодированы, они должны выглядеть следующим образом:

Столбцы значений True/False не нужно кодировать, так как это логические значения.

Установка индекса и удаление столбцов

Неважные столбцы в данных должны быть опущены ниже:

 train.drop(['время транзакции','id'],axis=1,inplace=True) 
Масштабирование данных

Нам нужно масштабировать наши данные, чтобы обеспечить одинаковый вес для каждой функции.Для масштабирования этих данных мы будем использовать StandardScaler.

 X=train.drop(['мошеннический'],ось=1)
y=train['мошеннический']

из sklearn.preprocessing импортировать StandardScaler
std= Стандартный масштаб()
X=std.fit_transform(X)
 

Моделирование

Перед подгонкой нам нужно разделить данные на тестовые и обучающие наборы, это позволяет нам узнать, насколько хорошо модель работает с тестовыми данными перед развертыванием.

 запуск = neptune.init(project=binaryaccuracy,
                   api_token=api_token)

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,случайное_состояние=0) 

После этого разделения мы теперь можем подобрать и оценить нашу модель с помощью показателей оценки, которые мы обсуждали до сих пор, просматривая вычислительный график.

 для эпохи в диапазоне (100,3000,100):
              gb = GradientBoostingClassifier (n_estimators = эпоха, Learning_rate = эпоха / 5000)
    gb.fit(x_train,y_train)
    y_pred=gb.predict(x_test)
    roc_auc=roc_auc_score(y_test,y_pred)
   
    acc=accuracy_score(y_test,y_pred)
    bal_acc=balanced_accuracy_score(y_test,y_pred)
    отзыв = отзыв_оценка (y_test, y_pred)
    точность = точность_оценка (y_test, y_pred)
    f1=f1_score(y_test,y_pred)

    run["поезд/точность"].журнал (акк)
    запустить['поезд/f1'].log( f1)
    запустить['train/roc_auc'].log(roc_auc)
    запустить['train/bal_acc'].log(bal_acc) 

Глядя на графики выше, мы видим, как предсказание модели колеблется в зависимости от эпохи и итерации скорости обучения.

  • Хотя изначально точность была высокой, она постепенно падала без идеального спуска по сравнению с другими бомбардирами. Это не очень хорошо отразилось на представлении данных в матрице путаницы.
  • Оценка F1 здесь низкая, поскольку она смещена в сторону отрицательных значений в данных.Тем не менее, в приведенных выше данных важны как положительные, так и отрицательные стороны.
  • Оценка roc_auc является оценщиком без предвзятости, обе метки в данных имеют одинаковый приоритет. Эта асимметрия данных не так велика по сравнению с некоторыми данными с соотношением целевой метки 1:100, поэтому ROC_AUC здесь работал лучше.
  • В целом, сбалансированная точность хорошо справилась с оценкой данных, поскольку модель не идеальна, над ней все еще можно работать, чтобы получать более точные прогнозы.

Для просмотра прогноза и сохранения в метаданных используйте код:

 дф = пд.DataFrame (данные = {'y_test': y_test, 'y_pred': y_pred, 'y_pred_probability': y_pred_proba.max (ось = 1)})

run['test/predictions'] = neptune.types.File.as_html(df)
 

Зарегистрируйте метаданные и просмотрите график. Метрики, которые необходимо регистрировать и сравнивать на диаграмме: acc(точность), f1(f1-оценка), оценка roc_auc, bal_acc(сбалансированная точность).

Эта функция создает график и регистрирует его в метаданных. Вы можете получить различные кривые, с которыми она работает, из scikitplot.metrics.

 определение plot_curve (график):
    рис, топор = пл.подсюжеты()
    график(y_test, y_pred_proba,ax=ax)
    run['charts/{}'.format(graph)] = neptune.types.File.as_image(fig)
    
plot_curve(plot_roc) 

Проблемы со сбалансированной точностью

Мы много обсуждали Balanced Accuracy, но вот несколько ситуаций, когда даже самая простая метрика будет абсолютно уместна.

  • Когда данные сбалансированы.
  • Когда модель не просто отображает результат (0,1), но предоставляет широкий диапазон возможных результатов (вероятность).
  • Когда модель отдает предпочтение своим положительным сторонам, а не отрицательным.
  • В многоклассовой классификации, где одним классам не придается большее значение, чем другим, может возникнуть систематическая ошибка, поскольку все классы имеют одинаковые веса независимо от частоты классов. Это может привести к ошибкам, поскольку наша модель должна предоставлять решения, а не наоборот.
  • Когда существует большая асимметрия или некоторые классы важнее других, сбалансированная точность не является идеальным показателем для модели.

Резюме

Исследование и построение моделей машинного обучения может быть интересным, но также может быть очень разочаровывающим, если не используются правильные показатели. Правильные показатели и инструменты важны, потому что они показывают, правильно ли вы решаете проблему.

речь идет не только о том, насколько хороша модель, но и о решении проблемы, для которой она предназначена.

Balanced Accuracy хорош в некоторых аспектах, например, когда классы несбалансированы, но у него также есть свои недостатки.Глубокое понимание этого даст вам знания, необходимые для того, чтобы знать, следует ли вам его использовать или нет.

Спасибо за прочтение!

Мотунрайо Олугбенга

Исследователь данных, который любит писать и программировать с зеленоватым оттенком. Она работала над различными проектами в области искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, рекомендательную систему, проблемы регрессии и классификации. Она начинающий агроном, заинтересованный во внедрении ИИ в области сельского хозяйства, например.т.к.


ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

F1 Score против ROC AUC против точности против PR AUC: какую оценочную метрику выбрать?

9 минут чтения | Автор Якуб Чакон | Обновлено 13 июля 2021 г.

PR AUC и F1 Score — очень надежные метрики оценки, которые отлично подходят для решения многих задач классификации, но, по моему опыту, чаще всего используются метрики Accuracy и ROC AUC. Они лучше? Не совсем. Как и в знаменитом обсуждении «AUC против точности»: есть реальные преимущества в использовании обоих.Большой вопрос когда .

Прямо сейчас у вас может возникнуть много вопросов:

  • Когда точность является лучшим показателем оценки, чем ROC AUC?
  • Для чего нужна оценка F1?
  • Что такое кривая PR и как ее использовать?
  • Если моя проблема сильно несбалансирована, следует ли использовать ROC AUC или PR AUC?

Как всегда, все зависит от случая, но понимание компромиссов между различными показателями имеет решающее значение, когда дело доходит до принятия правильного решения.

В этом сообщении в блоге я буду:

  • Расскажите о некоторых из наиболее распространенных бинарных классификаций метрик  таких как показатель F1, ROC AUC, PR AUC и точность
  • Сравните их  на примере задачи бинарной классификации при решении выбрать одну метрику вместо другой  (оценка F1 по сравнению с ROC AUC).

Хорошо, давайте сделаем это!

Продолжить чтение ->

Точность RTD – класс A, класс B, 1/3 DIN, 1/10 DIN

 
Точность RTD – класс A, класс B, 1/3 DIN, 1/10 DIN
ФАКТ ТОЧНОСТЬ RTD +/- °C PT100 Ом АЛЬФА 0.003850 по DIN 43760 IEC751 DIN EN 60 751
  Б СОРТА МАРКА А ЛЕНТА 3 (1/3 DIN) ЛЕНТА 5 (1/10 DIN)
-200 °С 1,30 °С 0,55 °С 0,39 °С 0,38 °С
-150 °С 1.05°С 0,45 °С 0,23 °С 0,21 °С
-100 °С 0,80 °С 0,35 °С 0,15 °С 0,12 °С
-90 °С 0,75 °С 0,33 °С 0,14 °С 0.10°С
-80 °С 0,70 °С 0,31 °С 0,13 °С 0,09 °С
-70 °С 0,65 °С 0,29 °С 0,12 °С 0,08 °С
-60 °С 0,60 °С 0.27°С 0,11 °С 0,07 °С
-50 °С 0,55 °С 0,25 °С 0,10 °С 0,06 °С
-40 °С 0,50 °С 0,23 °С 0,10 °С 0,06 °С
-30 °С 0.45°С 0,21 °С 0,09 °С 0,05 °С
-20 °С 0,40 °С 0,19 °С 0,09 °С 0,04 °С
-10 °С 0,37 °С 0,17 °С 0,08 °С 0.03°С
0 °С 0,30 °С 0,15 °С 0,08 °С 0,03 °С
10 °С 0,35 °С 0,17 °С 0,09 °С 0,04 °С
20 °С 0,40 °С 0.19°С 0,10 °С 0,04 °С
30 °С 0,45 °С 0,21 °С 0,11 °С 0,05 °С
40 °С 0,50 °С 0,23 °С 0,12 °С 0,06 °С
50 °С 0.55°С 0,25 °С 0,13 °С 0,07 °С
60 °С 0,60 °С 0,27 °С 0,14 °С 0,08 °С
70 °С 0,65 °С 0,29 °С 0,16 °С 0.09°С
80 °С 0,70 °С 0,31 °С 0,17 °С 0,10 °С
90 °С 0,75 °С 0,33 °С 0,18 °С 0,11 °С
100 °С 0,80 °С 0.35°С 0,19 °С 0,12 °С
110 °С 0,85 °С 0,37 °С 0,20 °С 0,13 °С
120 °С 0,90 °С 0,39 °С 0,21 °С 0,14 °С
130 °С 0.95°С 0,41 °С 0,22 °С 0,15 °С
140 °С 1,00 °С 0,43 °С 0,24 °С 0,15 °С
150 °С 1,05 °С 0,45 °С 0,25 °С 0.16°С
160 °С 1,10 °С 0,47 °С 0,26 °С 0,17 °С
170 °С 1,15 °С 0,49 °С 0,27 °С 0,18 °С
180 °С 1,20 °С 0.51°С 0,29 °С 0,19 °С
190 °С 1,25 °С 0,53 °С 0,30 °С 0,21 °С
200 °С 1,30 °С 0,55 °С 0,31 °С 0,22 °С

Сохранено как 1393

нейронных сетей – Почему точность делится на количество классов?

Я занимаюсь простой классификацией изображений с помощью CNN.Моя точность всегда равна единице, деленной на количество классов. Например, для одного класса это 100%, для двух классов – 50%, для трех – 33%, для четырех – 25% и так далее. Не могли бы вы помочь мне с этой проблемой? В каких условиях происходит нечто подобное? Входы в сеть — 240*64 тензора. Я пытался нормализовать их, но это не помогло. Вот сеть, которую я использую. Эта сеть хорошо работает с данными MNIST, но не с моими данными:

.
  класс Сеть (nn.Module):
    защита __init__(сам):
        супер(Сеть, я).__в этом__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, размер_ядра=5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(20*14*58, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 4)
        

    защита вперед (я, х):
        х = F.relu (F.max_pool2d (self.conv1 (x), 2))
        x = F.relu (F.max_pool2d (self.conv2_drop (self.conv2 (x)), 2))
        х = х.вид(-1, 20*14*58)
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        х = я.фс2(х)
        вернуть F.log_softmax(x)
  

А вот и процедура обучения:

  сеть.поезд() пред=0 правильно=0 для batch_idx (данные, цель) в перечислении (train_loader): оптимизатор.zero_grad() вывод = сеть (data.double()) потеря = F.nll_loss (выход, цель) top_p, top_class = output.topk(1, dim=1) pred1 = top_class.flatten().long() потеря.назад() оптимизатор.шаг() pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] правильно += пред.eq(target.data.view_as(pred)).sum() цель = np.round(target.detach()) y_pred.extend(пред.толист()) y_true.extend(target.tolist()) CF = матрица_путаний (y_true, y_pred) #print(skm.classification_report(y_true,y_pred)) если batch_idx % log_interval == 0: print('Обучение эпохи: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( эпоха, batch_idx * len(данные), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss. 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.