Как проверить кбм на сайте рса


Проверить КБМ - официальная проверка по базе РСА

Восстановить КБМ за 24 ч. (заявка на скидку)

Если у вас не было аварий долгое время или вы меняли ВУ, то вам уменьшат КБМ. После, вы получите скидку на ОСАГО от 10% до 50%, зависит от стажа.
Максимальный срок обработки 7 раб. дней

Скидка на ОСАГО до 50%

100% гарантия восстановления скидки

ФЗ №40

Официальный запрос согласно ФЗ №40 от 05.04.2002

PCA с использованием Python (scikit-learn). Мой последний урок касался логистики… | автор: Майкл Галарник

Исходное изображение (слева) с сохраненной разной величиной дисперсии

В моем последнем руководстве я рассмотрел логистическую регрессию с использованием Python. Одна из полученных вещей заключалась в том, что вы можете ускорить настройку алгоритма машинного обучения, изменив алгоритм оптимизации. Более распространенный способ ускорить алгоритм машинного обучения - использовать анализ главных компонентов (PCA). Если ваш алгоритм обучения слишком медленный из-за слишком высокого размера входных данных, то использование PCA для его ускорения может быть разумным выбором.Это, вероятно, наиболее распространенное применение PCA. Еще одно распространенное применение PCA - визуализация данных.

Чтобы понять ценность использования PCA для визуализации данных, в первой части этого учебного поста рассматривается базовая визуализация набора данных IRIS после применения PCA. Вторая часть использует PCA для ускорения алгоритма машинного обучения (логистической регрессии) для набора данных MNIST.

Итак, приступим! Если вы заблудились, рекомендую открыть видео ниже в отдельной вкладке.

PCA с использованием Python Video

Код, используемый в этом руководстве, доступен ниже

PCA для визуализации данных

PCA для ускорения алгоритмов машинного обучения

Для многих приложений машинного обучения это помогает визуализировать данные. Визуализировать двух- или трехмерные данные не так уж сложно. Однако даже набор данных Iris, используемый в этой части руководства, является четырехмерным. Вы можете использовать PCA, чтобы уменьшить эти четырехмерные данные до двух или трех измерений, чтобы вы могли построить и, надеюсь, лучше понять данные.

Загрузить набор данных Iris

Набор данных Iris - это один из наборов данных, которые поставляются с scikit-learn, которые не требуют загрузки какого-либо файла с какого-либо внешнего веб-сайта. Приведенный ниже код загрузит набор данных радужной оболочки.

 импортировать панды как pdurl = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"# загрузить набор данных в Pandas DataFrame 
df = pd.read_csv (url, names = ['длина чашелистника', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'цель'])
Original Pandas df (функции + цель)

Стандартизация данных

PCA выполняется по масштабу, поэтому вам нужно для масштабирования функций в ваших данных перед применением PCA.Используйте StandardScaler , чтобы стандартизировать функции набора данных в единичном масштабе (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScalerfeatures = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка'] # Разделение элементов 
x = df.loc [:, features] .values ​​# Разделение цели
y = df.loc [:, ['target']]. values ​​# Стандартизация функций
x = StandardScaler (). fit_transform (x)
Массив x (визуализируется фреймом данных pandas) до и после стандартизации

Проекция PCA в 2D

Исходные данные имеют 4 столбца (длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка). В этом разделе код проецирует исходные данные, которые являются четырехмерными, в двухмерные. Я должен отметить, что после уменьшения размерности каждому главному компоненту обычно не присваивается конкретное значение.Новые компоненты - это всего лишь два основных аспекта вариации.

 из sklearn.decomposition import PCApca = PCA (n_components = 2) PrincipalComponents = pca.fit_transform (x) PrincipalDf = pd.DataFrame (data = PrincipalComponents 
, columns = ['основной компонент 1', 'основной компонент 2'])
PCA и сохранение двух верхних основных компонентов



 finalDf = pd.concat ([PrincipalDf, df [['target']]], axis = 1) 

Объединение DataFrame по оси = 1. finalDf - это последний DataFrame перед построением графика данные.

Объединение фреймов данных по столбцам для создания finalDf перед построением графика

Визуализация 2D-проекции

В этом разделе просто отображаются двухмерные данные. Обратите внимание на графике ниже, что классы кажутся хорошо отделенными друг от друга.

 fig = plt.figure (figsize = (8,8)) 
ax = fig.add_subplot (1,1,1)
ax.set_xlabel ('Главный компонент 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel (' Основной компонент 2 ', fontsize = 15)
ax.set_title (' 2 component PCA ', fontsize = 20) target = [' Iris-setosa ',' Iris-versicolor ',' Iris-virginica ']
colors = [' r ',' g ',' b ']
для цели, цвет в zip (цели, цвета):
indexToKeep = finalDf [' target '] == target
ax.scatter (finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 1']
, finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 2']
, c = color
, s = 50)
ax.legend (цели)
ax.grid ()
2 График PCA компонентов

Объясненное отклонение

Объясненное отклонение показывает, сколько информации (отклонения) можно отнести к каждому из основных компонентов. Это важно, поскольку, хотя вы можете преобразовать 4-мерное пространство в 2-мерное пространство, при этом вы теряете часть дисперсии (информации).Используя атрибут объясненная_вариантность_ , вы можете увидеть, что первый главный компонент содержит 72,77% дисперсии, а второй главный компонент содержит 23,03% дисперсии. Вместе эти два компонента содержат 95,80% информации.

 pca.explained_variance_ratio_ 

Одно из наиболее важных приложений PCA - ускорение алгоритмов машинного обучения. Использование набора данных IRIS здесь было бы непрактичным, так как набор данных содержит только 150 строк и только 4 столбца функций.База данных рукописных цифр MNIST более подходит, поскольку она имеет 784 столбца характеристик (784 измерения), обучающий набор из 60 000 примеров и тестовый набор из 10 000 примеров.

Загрузка и загрузка данных

Вы также можете добавить параметр data_home в fetch_mldata , чтобы изменить место загрузки данных.

 из sklearn.datasets import fetch_openmlmnist = fetch_openml ('mnist_784') 

Изображения, которые вы загрузили, содержатся в mnist.data и имеет форму (70000, 784), что означает 70 000 изображений с 784 размерами (784 объекта).

Метки (целые числа 0–9) содержатся в mnist.target . Функции имеют 784 размера (изображения 28 x 28), а метки представляют собой простые числа от 0 до 9.

Разделение данных на наборы для обучения и тестирования

Обычно тестовое разделение на обучающий тест состоит из 80% обучения и 20% теста. В этом случае я выбрал 6/7 данных для обучения и 1/7 данных для тестового набора.

 из sklearn.model_selection import train_test_split # test_size: какая часть исходных данных используется для набора тестов 
train_img, test_img, train_lbl, test_lbl = train_test_split (mnist.data, mnist.target, test_size = 1 / 7.0), random_state = 1 / 7.0, random_state

Стандартизация данных

Текст в этом абзаце является почти точной копией того, что было написано ранее. PCA зависит от масштаба, поэтому вам необходимо масштабировать функции в данных перед применением PCA. Вы можете преобразовать данные в единицу измерения (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. StandardScaler помогает стандартизировать функции набора данных. Обратите внимание, что вы подходите для обучающего набора и трансформируете обучающий и тестовый набор. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler 
scaler = StandardScaler () # Подходит только для обучающего набора.
scaler.fit (train_img) # Применить преобразование как к набору обучения, так и к набору тестов.
train_img = scaler.transform (train_img)
test_img = scaler.transform (test_img)

Импорт и применение PCA

Обратите внимание, что в коде ниже 0,95 для параметра количества компонентов. Это означает, что scikit-learn выбирает минимальное количество основных компонентов, чтобы сохранить 95% дисперсии.

 из sklearn.decomposition import PCA # Создайте экземпляр модели 
pca = PCA (.95)

Установите PCA в обучающий набор. Примечание: вы устанавливаете PCA только на тренировочном наборе.

 pca.fit (train_img) 

Примечание. Вы можете узнать, сколько компонентов PCA выберет после подбора модели, используя pca.n_components_ . В этом случае 95% дисперсии составляют 330 основных компонентов.

Примените отображение (преобразование) как к обучающему набору, так и к набору тестов.

 train_img = pca.transform (train_img) 
test_img = pca.transform (test_img)

Применить логистическую регрессию к преобразованным данным

Шаг 1: Импортируйте модель, которую хотите использовать

В sklearn, все модели машинного обучения реализованы как классы Python

 из sklearn.linear_model import LogisticRegression 

Шаг 2: Создайте экземпляр модели.

 # для всех неуказанных параметров установлены значения по умолчанию 
# решатель по умолчанию невероятно медленный, поэтому он был изменен на 'lbfgs'
logisticRegr = LogisticRegression (solver = 'lbfgs')

Шаг 3: Обучение модели на данных, сохраняя информацию, полученную из данных

Модель изучает взаимосвязь между цифрами и метками

 logisticRegr.fit (train_img, train_lbl) 

Шаг 4: Предсказание меток новых данных (новых изображений)

Использует информацию, полученную моделью в процессе обучения модели

Код ниже прогнозирует для одного наблюдения

  # Predict для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr.predict (test_img [0] .reshape (1, -1))

Приведенный ниже код прогнозирует сразу несколько наблюдений

  # Прогноз для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr .прогноз (test_img [0:10])

Измерение производительности модели

Хотя точность не всегда является лучшим показателем для алгоритмов машинного обучения (точность, отзыв, оценка F1, кривая ROC и т. д. были бы лучше), она используется здесь для простоты.

 logisticRegr.score (test_img, test_lbl) 

Сроки подгонки логистической регрессии после PCA

Весь смысл этого раздела руководства состоял в том, чтобы показать, что вы можете использовать PCA для ускорения подбора алгоритмов машинного обучения.В приведенной ниже таблице показано, сколько времени потребовалось для соответствия логистической регрессии на моем MacBook после использования PCA (каждый раз сохраняя разную величину дисперсии).

Время, необходимое для подгонки логистической регрессии после PCA с различными долями сохраняемой дисперсии

В более ранних частях руководства было продемонстрировано использование PCA для сжатия данных большой размерности в данные меньшей размерности. Я хотел вкратце упомянуть, что PCA может также возвращать сжатое представление данных (данные более низкой размерности) к приближению исходных данных большой размерности.Если вас интересует код, который создает изображение ниже, посмотрите мой github.

Исходное изображение (слева) и приближения (справа) исходных данных после PCA

Заключительные мысли

Это сообщение, над которым я мог бы писать намного дольше, поскольку PCA имеет множество различных применений. Надеюсь, этот пост поможет вам во всем, над чем вы работаете. В моем следующем руководстве по машинному обучению я расскажу о деревьях принятия решений для классификации (Python). Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли по поводу учебника, не стесняйтесь обращаться в комментариях ниже или через Twitter.Если вы хотите узнать, как я делал некоторые из своих графиков или как использовать библиотеки Pandas, Matplotlib или Seaborn, рассмотрите возможность прохождения моего учебного курса LinkedIn по Python для визуализации данных.

.

Тест безопасности веб-сайта | Проверка безопасности на соответствие GDPR и PCI DSS

тесты запускают тесты за
24 часа

ImmuniWeb Discovery

Для целей непрерывного мониторинга мы предлагаем вам изучить наше отмеченное наградами предложение ImmuniWeb® Discovery, специально предназначенное для непрерывного мониторинга с гибкими 24/7 уведомлениями .

Коммерческий API

ImmuniWeb предоставляет коммерческий доступ к API тестирования безопасности веб-сайта с расширенными ограничениями на количество ежедневных тестов. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы получить индивидуальное предложение. Цены начинаются от 1000 долларов в месяц.

Некоммерческие, исследовательские и академические учреждения могут запрашивать коммерческий API бесплатно. Пожалуйста, отправьте свои требования к использованию API для получения дополнительной информации.

Бесплатный API

ImmuniWeb предоставляет вам бесплатный API для тестирования вашего веб-сервера на предмет конфигурации, связанной с безопасностью.Чтобы обеспечить высокую скорость обслуживания и доступность для всех, бесплатный API позволяет в общей сложности 50 запросов за 24 часа с одного IP-адреса.

Кроме того, существуют разные уровни пользователей, каждый из которых обеспечивает разный уровень использования API.

Уведомление о лицензии: API предоставляется бесплатно как для частных, так и для коммерческих целей. При использовании бесплатного API обязательно наличие четко видимой ссылки на ImmuniWeb® Community при отображении результатов.Несоблюдение этого правила может повлечь за собой запрет и юридические последствия.

Документация и инструкции по API

Полная документация по API

Спецификации API

Имя поля Значение
Протокол HTTP / HTTPS
Тип запроса POST
URL https: // www.Immuniweb.com/websec/api/v1/chsec/[ustamp ].html - где «ustamp» - произвольная метка времени UNIX (должна быть целым числом). Такая конструкция сделана для предотвращения кеширования на стороне клиента.

Спецификация данных POST

Имя поля Значение
api_key секретный токен, который вы отправляете вместе с запросом
проверенный_url URL-адрес домен для тестирования.
dnsr «вкл» означает, что результаты теста будут скрыты, «выкл» означает, что результаты теста будут отображаться в статистике.
choosen_ip IP-адрес тестируемого сервера (если тестируемый домен разрешается на несколько адресов).
перепроверить «false» будет использовать результаты из кеша, если сервер был протестирован в течение последних 24 часов, «true» выполнит новый тест без просмотра кеша.
token значение токена, отправляемого сервером, если тестируемый домен разделен на несколько IP-адресов.

Пример транзакции с использованием CURL

$ curl -XPOST -d 'Test_url = twitter.com & choosen_ip = any & dnsr = off & recheck = false & verbosity = 1' 'https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/chsec / 1451425590.html '

{"debug": true, "job_id": "2a9e1f1bc92dc0c7a4bde930dff488771eea6d36988208d34163c5496227b8dc", "status": "test_started", "status_id":

, "сообщение имеет" test_started "," status_id ": 1," сообщение "имеет 'job_id = 2a9e1f1bc92dc0c7a4bde930dff488771eea6d36988208d34163c5496227b8dc' 'https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/get_result/1451425590.html'

{ "job_id": "2a9e1f1bc92dc0c7a4bde930dff488771eea6d36988208d34163c5496227b8dc", "статус": "in_progress", "status_id" : 2, "message": "Ваш тест выполняется"}

$ curl -XPOST -d 'Test_url = twitter.com & choosen_ip = any & dnsr = off & recheck = false & verbosity = 1 '' https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/chsec/1451425590.html '

{"test_id": "c84936eef26eeb8aafd2cddbdbdbdbd2bdbd2bdb8db8d2fcdb8db8db8db8db8db8db8db8dbd2ecfcdb8d2e8dbdbd2e8db8db2fcdb4e8db2fcd2ecfc , "status_id": 3, "message": "Test is cached"}

$ curl -XPOST -d 'id = c84936eef26eeb8aaef5ffc43f38ddb91adfd90ac27fb416bd0b21fe2edb1004' 'https://www.imweb14.com/get/ .html '

$ curl -XPOST -d' проверенный_url = 0.0.0.0 & choosen_ip = any & dnsr = off & recheck = false & verbosity = 1 '' https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/chsec/1451425590.html '

{"error": "Доменное имя не существует", "error_id": 9}

Пример ответа сервера

Об услуге

Website Security Test - это бесплатный онлайн-продукт, предоставляемый и управляемый ImmuniWeb.

Тест безопасности веб-сайта выполняет следующие проверки безопасности и конфиденциальности: