Как определить исправность: Как проверить мультиметр: инструкции, фото, видео

Как проверить мультиметр: инструкции, фото, видео

Для определения  исправности электрического оборудования широко применяют универсальный измерительный прибор – мультиметр. Рынок предлагает большое количество моделей данного тестера, различающихся как функциональностью, так и ценой. Большинство рядовых потребителей предпочитают не тратить лишних денег и покупают недорогие приборы, не переплачивая за известные бренды. Но в такой ситуации лучше проверить исправность прибора при покупке. Он также может выйти из строя во время эксплуатации. Поэтому желательно знать, как проверить мультиметр.

Contents

  • 1 Что нужно делать перед покупкой
  • 2 Как проверить мультиметр на работоспособность в процессе эксплуатации
  • 3 Калибровка прибора
    • 3.1 Вопрос — ответ

Что нужно делать перед покупкой

Сначала сразу уясним, чего делать не нужно. Никогда не покупайте устройство с рук на рынке! Никто не даст вам гарантии, что изначально исправно, а для проверки нет условий.

Наиболее целесообразно приобрести прибор в магазине, заслуживающем доверия. Здесь вам предложат разные модели, объяснят разницу между ними и помогут определиться, какой прибор оптимально соответствует вашим задачам. Кроме того вы получите:

  • чек и официальную гарантию;
  • возможность проверки работоспособности мультиметра.

Проверка перед покупкой включает в себя следующие этапы:

  1. Внимательный осмотр корпуса на целостность (отсутствие трещин, сколов, следов эксплуатации). Проверка прилагаемых в комплекте проводов.
  2. Прибор нужно включить и измерить сетевое напряжение в магазине. Для этого подходит любая розетка, поскольку напряжение на ней заранее известно (220 В или 230 В).

Для этого щупы вставляют в розетку – сначала один, затем второй. На экране прибора должны появиться показания. При нажатии цифры должны оставаться неизменными. При прозвонке сети должен быть слышен зуммер прибора.

Такая проверка покажет, что изначально с прибором все в порядке.

Как проверить мультиметр на работоспособность в процессе эксплуатации

Длительная или активная эксплуатации прибора может привести к тому, что он начнет демонстрировать не совсем корректные данные. Относиться к этому поверхностно – значит дождаться полного отказа прибора. Поэтому, если появились сомнения в правильности работы тестера, нужно его откалибровать.

По-хорошему, перед тем как снимать параметры электроприборов, нужно каждый сначала узнать, исправен ли сам тестер. Это делают в следующем порядке:

  1. Щупы подключают, используя соответствующие гнезда на корпусе мультиметра: черный в гнездо COM, красный в гнездо VΩmA.
  2. Устанавливают режим «прозвонка».
  3. Одним щупом касаются другого. При их соприкосновении сразу же должен раздаться сигнал. Если звука нет – прибор неисправен.

(проверка в режиме прозвонки)

Калибровка прибора

Она представляет собой совокупность действий, направленных на установление зависимости между реальным размером измеряемой характеристики и показаниями измерительного прибора, применяемого для ее измерения.

То есть, калибровка выполняется тогда, когда имеются сомнения в том, что мультиметр отражает действительную величину замеряемой электрической характеристики. В этом случае результаты его работы становятся недостоверными.

Для того чтобы своими силами провести калибровку, нужно тщательно изучить инструкцию, прилагаемую к прибору. Некоторые модели снабжены регулировочным болтом с потайной головкой, который позволяет производить настройку, не вскрывая корпус.

Если же такой возможности нет, придется аккуратно вскрыть корпус и, после изучения схемы, найти на катушку регулировки на плате, что не всегда легко для дилетанта.

Для калибровки понадобится эталонный прибор, которым может быть качественный дорогой мультиметр или другой прибор с высокой точностью измерения. Сравнивая показания эталонного и проверяемого прибора, производится калибровка.

Если вы не сильны в электротехнике или не хотите испортить недешевый мультиметр, стоит обратиться в метрологическую лабораторию, где ваш тестер откалибруют по всем правилам.

Зная, как проверить работу мультиметра, вы всегда будете иметь под рукой прибор, который поможет разобраться с состоянием домашней электросети, бытовых приборов, автомобиля.

Вопрос — ответ

Вопрос: Как часто нужно проверять калибровку мультиметра?

Имя: Иван

Ответ: Если прибор работает без нареканий, то достаточно делать это раз в несколько лет. Если вы видите, что его показания не вяжутся с действительным положением дел, то по необходимости. Если такая необходимость возникает слишком часто – стоит подумать о замене тестера.

 

Вопрос: Какие приборы нужны для калибровки мультиметра?

Имя: Ярослав

Ответ: Если у вас нет доступа к эталонному тестеру, с показаниями которого можно сравнивать результаты измерений проверяемого прибора, то понадобится потенциометр (к примеру, VR1) и вольтметр с известной точностью. Подавая на вход нужное напряжение, производится настройка мультиметра (он должен быть настроен на измерение постоянного напряжения — диапазон 200 мВ).

 

Вопрос: Какой резистор нужен для калибровки мультиметра в режиме измерения напряжения переменного тока?

Имя: Егор

Ответ: Нужен переменный резистор VR2. Диапазон измерения 200 мВ, но прибор нужно перевести на режим работы с напряжением переменного тока.

 

Вопрос: Почему при калибровке устанавливают такой маленький предел измерений?

Имя: Алексей

Ответ: Именно при таком диапазоне погрешность измерений выявляется наиболее легко и точно.

 

Как проверить мультиметр на работоспособность

Содержание

Комбинированного типа электроизмерительный прибор мультиметр (multimеtеr) удобен в работе и объединяет в себе несколько функций.

Зная, как проверить мультиметр на работоспособность, можно получить корректные показания выполняемых замеров.

Как можно проверить мультиметр?

Мультиметр может иметь очень разнообразный функционал, представленный определением:

  • показателей напряжения и сопротивления, «прозвонкой»;
  • емкостных параметров конденсатора;
  • таких показателей, как освещенность и шум;
  • уровня частоты;
  • температурных показателей;
  • целостности и полярности таких элементов, как транзисторы и полупроводниковые диоды;
  • наличия или отсутствия дефектов на соединениях.

При выборе электроизмерительного прибора, непосредственно перед приобретением, очень важно обратить особое внимание на следующие показатели тестера:

  • наличие нанесенного на корпус логотипа, свидетельствующего о сертификации прибора по результатам государственного тестирования;
  • качественные характеристики коммутационного устройства, так как долгосрочная эксплуатация чаще всего присуща приборам, выпускаемым известными и хорошо зарекомендовавшими себя производителями;
  • показатели разрядности дисплея у приборов цифрового типа. Мультиметры, имеющие разряд 3,5, отображают значения в пределах 0,001, а при разряде на уровне 2,5 — в диапазоне 0,01;
  • показатели допустимых погрешностей, которые могут в значительной степени колебаться, но не должны превышать 10%.

Исправность мультиметра

Не менее важными критериями при выборе являются пределы, допускаемые измерениями устройства и диапазоном работы.

Звуковой пробник в условиях замыкания щупов должен срабатывать практически мгновенно.

Проверка работоспособности приобретаемого электроизмерительного прибора — обязательное условие беспроблемной эксплуатации, и чаще всего осуществляется параллельным подключением к электрической розетке вольтметра с последующей сверкой показаний на приборах или при помощи батарейки.

Использование батарейки

Проверка прибора батарейкой удобна и заключается в том, что результатом смены полярности щупов становится выведение мультиметром абсолютно одинаковых показателей замеров напряжения.

При использовании батарейки, механизм теста очень прост, и состоит из нескольких несложных этапов:

  • выбор режима работы электроизмерительного прибора, который соответствует замерам уровня постоянного напряжения;
  • установка измерительных пределов, равных 20 В.

После того, как будут приложены приборные щупы на контакты батареи, замеряются показатели напряжения и снимаются данные.

Исправная батарея показывает напряжение, равное 1,35 В. Однако, в малотребовательных приборах вполне могут использоваться элементы с уровнем заряда не менее 1,2 В. Батареи с минимальным зарядом подлежат обязательной утилизации.

Повторное тестирование позволяет проверять емкостные показатели элемента в условиях нагрузки:

  • подсоединение щупа мультиметра к контактам питающего элемента;
  • параллельное подключение нагрузочного элемента;
  • выдерживание паузы в пределах 30-40 сек.;
  • снятие полученных результатов.

Батарейки с остаточными показателями на уровне 1,1 В могут быть использованы исключительно в бытовых приборах, характеризующихся незначительной величиной энергопотребления, но при этом, качественные параметры работы аппаратуры ощутимо снижаются.

Следует отметить, что обеспечение максимальной точности получаемых измерений, предполагает предварительную установку на приборе наименьшего предела замеряемого напряжения, благодаря чему легко определяется погрешность измерений.

Важно помнить, что индикация напряжения на уровне 1,6 В при использовании стандартных элементов питания «АА», как правило, не свидетельствует о низком уровне точности электроизмерительного прибора.

Многие производители новых источников питания незначительно завышают уровень напряжения, что позволяет обеспечивать батарейке максимально продолжительный срок службы.

Максимально точные данные удаётся получить при замерах с нагрузкой, а в качестве основного нагрузочного элемента, чаще всего используется традиционная лампочка, предназначенная для установки в карманный фонарик.

Замыкание контактов в режиме измерения сопротивления

В условиях отсутствия специального оборудования, применяемого с целью калибровки измерительного прибора, проверка точности получаемых показаний определяется не только при помощи обычной батарейки, но и посредством замыкания контактов на режиме замеров показателей сопротивления.

Требуется обратить внимание на тот факт, что данные работы могут быть произведены исключительно в режиме замеров уровня сопротивления, так как некоторые модели, предназначенные для измерения других параметров, в результате замыкания контактов часто выходят из строя.

Режим измерения сопротивления/прозвонка/диодный тест

После того, как щупы будут подключены к соответствующим разъемам, и произойдёт контактное замыкание, индикатор измерительного прибора должен выражать сопротивление «О». Наличие любых других показаний свидетельствует о неисправности тестера.

При необходимости выполняется измерение резисторного сопротивления с заведомо известными показателями. Однако даже исправные мультиметры в результате неправильной эксплуатации, способны искажать получаемые данные. Используется стандартное правило подключения, при котором щуп красного цвета подсоединяется к положительному полюсу, а черный провод — к отрицательному.

Контактная часть на щупах в обязательном порядке должна содержаться в чистоте, так как присутствие припоя или ржавчины, способствует повышению сопротивления и искажению результатов замеров.

Показания прибора

Мультиметры представлены аналоговыми моделями и приборами цифрового типа. Все тестеры отличаются по функционалу, а также точности получаемых показаний. Популярные аналоговые мультиметры все данные о выполняемых измерениях показывают стрелкой и шкалой. Работа с таким типом прибора не всегда удобна и требует некоторой сноровки, а кроме всего прочего, стрелочный тестер нужно держать в стабильно зафиксированном положении, что не позволит стрелке «скакать».

Мультиметр Aneng AN8001

В цифровых мультиметрах результаты замеров, а точнее показания, выводятся на удобный ЖК-экран, и имеют вид интуитивно понятных цифровых значений, что исключает ошибки, которые допускают малоопытные мастера при снятии данных.

Такие тестирующие приборы очень просты в эксплуатации, поэтому получили широкое распространение. Стоимость любого измерительного устройства варьирует в зависимости от качественных характеристик, функционала и точности получаемых показаний. Стандартный тестер позволяет произвести замеры тока, напряжения и сопротивления.

Чтобы правильно считывать цифровые данные результатов замеров, нужно помнить, что при диапазоне измерений 200mV показатели на экране составляют «1», при 2,0V — «1,607», величины 20V соответствует уровень «1,60», а 200V — «1,6».

Большой и маленький тестер

Отсутствие правильных показателей на приборе, может свидетельствовать об употреблении разряженных батарей питания, недостатка активности пользователя и переводе тестера в режим «экономный», неправильном подключении щупов, выходе из строя плавкого предохранителя, а также установке переключателя в ошибочный режим. При необходимости следует выполнить подстройку выбора диапазона ручным способом.

Видео на тему

как прозвонить с помощью мультиметра диод и стабилитрон

Часто у мастеров возникает необходимость проверить на исправность такой радиоэлемент, как полупроводниковый диод.

Его назначение состоит в том, чтобы пропускать ток при его протекании в одном направлении (от анода к катоду) и не пропускать при протекании его в обратном направлении (от катода к аноду). Это свойство объясняет само название полупроводник. В этом и состоит суть проверки диода: он должен выполнять заданные функции так, как требуется в схеме.

  • Пороговое значение напряжения
  • Основные неисправности полупроводников
  • Проверка измерителем
  • Диагностика исправности стабилитрона
  • Замер напряжения стабилизации
  • Тестирование диода без выпаивания

Пороговое значение напряжения

Одна из основных характеристик полупроводниковых элементов — пороговое значение напряжения, то есть значение прикладываемого напряжения к элементу в прямом включении, при котором через него начинает протекать ток. Для разных типов диодов это напряжение имеет разные диапазоны значений. Для германиевых этот диапазон составляет от 0,3 до 0,7 вольта, для кремниевых — от 0,7 до 1,0 вольта. По этому значению судят об исправности полупроводникового диода.

Основные неисправности полупроводников

Диоды могут выходить из строя по разным причинам. Наиболее распространенные из них: протекание повышенного тока через схему, превышение максимального значения обратного напряжения и другие (например, тепловое или механическое воздействие). Основные неисправности этих полупроводников — пробой и обрыв. Обе неисправности можно выявить с помощью мультиметра. При пробое подключенный к элементу мультиметр в режиме измерения сопротивления показывает минимальное сопротивление порядка единиц Ом. При обрыве измерительный прибор в том же режиме покажет бесконечное сопротивление как при прямом, так и при обратном подключении.

Проверка измерителем

Перед началом работы любые типы элементов нуждаются в проверке. Не пренебрегайте этим правилом

. Существует несколько способов проверить диод:

  • Основной способ проверки — с помощью мультиметра. Встроенная в измеритель проверка. Большинство мультиметров имеют режим прозвонки p-n перехода. Этот режим обычно обозначен значком диода на их передней панели. Чтобы прозвонить мультиметром диод, установите ручку регулятора вашего измерительного прибора на обозначение диода либо нажмите кнопку с этим обозначением на передней панели прибора. Далее подключите красный измерительный щуп к аноду проверяемого элемента, а черный щуп — к катоду. Узнать, какой из выводов анод, а какой катод, можно в интернете, прочитав описание на используемый вами диод. В описаниях обычно указывается маркировка. При подключении описанным способом мультиметр должен показать пороговое прямое напряжение тестируемого диода. Если элемент неисправен, то прибор покажет ноль или сильно отличающееся от порогового показание. При обратном подключении (черный щуп мультиметра к аноду, красный щуп — к катоду) мультиметр должен показать нулевое напряжение.
  • Вам нужно прозвонить диод, если ваш мультиметр не поддерживает режим проверки полупроводниковых приборов. Соберите простую схему. Соедините последовательно источник питания постоянного тока номинальным напряжением 5 вольт, резистор сопротивлением 100 Ом и проверяемый полупроводник. Катод соедините с минусом источника питания, а анод — с резистором. Далее переключите мультиметр в режим определения постоянного напряжения. Красный щуп мультиметра соедините с анодом тестируемого диода, а черный щуп — с катодом. При исправности элемента измеритель покажет пороговое прямое напряжение на нем.
  • Проверка диода в случае отсутствия у мультиметра режима прозвонки полупроводников. Выберите на мультиметре режим измерения сопротивления, диапазон измеряемого сопротивления до 2 кОм. Подсоедините красный щуп прибора к аноду, черный щуп к катоду элемента. При этом измерительный прибор должен показать сопротивление порядка сотен Ом. Если подсоединить мультиметр к полупроводнику наоборот (черный щуп к аноду, красный — к катоду), то он должен показать бесконечное сопротивление или разрыв цепи.
    Если выдаются другие показания, значит, элемент неисправен.

Диагностика исправности стабилитрона

Стабилитроном называется полупроводниковый элемент, стабилизирующий напряжение в довольно узком диапазоне. При этом через него могут протекать разные токи как большие, так и маленькие. Диапазон стабилизации стабилитрона по напряжению обычно ограничен сотней милливольт. Конструктивно стабилитрон представляет собой диод, и в прямом включении он так и работает. Стабилизацию напряжения он производит при подаче на него напряжения в обратном включении. Проверить исправность стабилитрона мультиметром можно точно так же, как и исправность обычного диода.

Замер напряжения стабилизации

Необходимо собрать небольшую схему. Для этого нужно последовательно соединить регулируемый источник питания (он должен показывать напряжение и ток через нагрузку), токоограничивающее сопротивление (номиналом от одного до 10 кОм, мощность рассеивания зависит от напряжения стабилизации, но берите не менее 0,125 Вт) и стабилитрон.

Катод стабилитрона подключается к плюсу источника питания, анод соединяется с токоограничивающим резистором. Далее выполните следующие действия:

  1. Подключите мультиметр к стабилитрону (красный щуп к катоду, черный к аноду), переключите его в режим определения постоянного напряжения и выберите диапазон измерения до 200 В.
  2. На источнике питания установите минимальное напряжение.
  3. Включите источник питания и постепенно увеличивайте уровень напряжения на нем.
  4. Как только увидите, что начал протекать ток через схему, прекратите регулировку источника питания и отследите на мультиметре напряжение стабилизации стабилитрона.

Тестирование диода без выпаивания

При проверке элементов внутри схем возникают некоторые трудности с определением их характеристик, так как измерительный прибор тестирует все части схемы, включенные между его измерительными щупами. Таким образом, нужно исключить возможные варианты протекания тока в схеме, в которую установлен нужный элемент. Самый простой вариант — выпаять один из выводов нужного вам для проверки диода. Тогда результаты измерения будут достоверными. После проведения выпаивания одного из выводов элемента можно проверить его любым из перечисленных выше способов.

Если выпаять один из выводов проблематично, отключите источник питания схемы и попробуйте проверить диод, не выпаивая его. При этом в схеме не должно быть элементов, шунтирующих проверяемый элемент. Результаты проверки также должны быть достоверны.

Как проверить симистор мультиметром на исправность? 2 простых способа

В электрических приборах присутствует огромное количество полупроводниковых устройств, имеющих самый различный функционал и назначение. В большинстве схем роль электронного ключа выполняет симистор, который можно устанавливать в открытое или закрытое положение. В случае поломки какого-либо блока или прибора проверке подлежат все детали, поэтому далее мы рассмотрим, как проверить симистор мультиметром, не привлекая на помощь профессионалов.

Способы проверки

На практике симисторы могут быть представлены как силовыми агрегатами в распределительных устройствах или высоковольтных линиях, так и слаботочными элементами плат. Существует несколько способов проверки работоспособности, среди которых наиболее популярными являются:

  • при помощи мультиметра;
  • установив на специальный стенд;
  • посредством батарейки и лампочки;
  • транзистор-тестером.

Чаще всего используется первый метод, поскольку практически у каждого дома имеется мультиметр, тестер или цешка. Да и собирать целый испытательный стенд ради нескольких проверок смысла не имеет, в равной мере, как и конструировать контрольку с блоком питания.

Перед рассмотрением процедуры следует разобраться в конструктивных особенностях симистора. В электрическом смысле это полупроводниковый элемент, который как и тиристор может открываться и закрываться для протекания тока, но, в отличии от тиристора, симистор пропускает ток в двух направлениях. Поэтому его конструкция содержит два встречно направленных кристалла, которые открываются и закрываются управляющим электродом, за счет такой особенности его иногда считают разновидностью тиристора.

Рис. 1. Принципиальная схема симистора

Посмотрите на рисунок 1, в работе устройства может произойти либо обрыв линии с нарушением целостности цепи, либо пробой p-n перехода, характеризующийся коротким замыканием. Чтобы проверить симистор  мультиметром, применяются два метода – с выпаиванием полупроводникового прибора и на плате. Второй вариант является более удобным, так как проверить можно без лишних манипуляций с радиодеталями, однако на измерения будет влиять и общая  работоспособность схемы.

Поэтому для повышения точности симистор выпаивают с платы и проверяют, иначе короткое замыкание в параллельно включенной ветке будет показывать  неисправность на мультиметре при фактически годном испытуемом объекте.

Если выпаять симистор

Рассмотрим вариант с полным отделением симистора от платы, в результате вы должны получить абсолютно обособленную независимую деталь.

Рис. 2. Выпаять симистор

Основной вопрос, с которым вы должны определиться – расположение выводов или цоколевка ножек детали. Ниже приведены несколько типовых моделей, но следует отметить, что на практике может встречаться и другой порядок чередования, поэтому место нахождения управляющего контакта по отношению к двум рабочим вы должны определить заранее по модели или паспорту симистора.

Рис. 3. Расположение выводов симистора

Как видите на рисунке 3, в любой модели будут присутствовать три вывода – два силовые, которые имеют маркировку A1 и A2, в некоторых вариантах они обозначают тиристоры и маркируются как T1 и T2. Третья ножка – это управляющий вывод, он маркируется как G, от английского gate – ворота. После того, как разберетесь с конструкцией конкретного симистора и распиновкой выводов, переходите к настройке измерительного прибора. Большинство цифровых мультиметров имеют отдельное положение для “прозвонки”, на панели его обозначают как полупроводниковый диод.

Рис. 4. Выбрать режим прозвонки

Однако это не единственный вариант, некоторые варианты цифрового тестера имеют совмещенную функцию, которая на панели выражается одной отметкой, совмещающей и прозвонку и функцию омметра:

Рис. 5. Совмещенный омметр с прозвонкой

После переключения установите щупы мультиметра в соответствующие гнезда, как правило, чтобы проверить симистор, вам понадобится разъем COM – это общий вывод и разъем для измерения сопротивления или со значком прозвонки. В таком режиме между щупами возникнет разность потенциалов, поскольку на них искусственно подается испытательное напряжение, соответственно, через симистор будет протекать какой-то ток.

 Подготовив мультиметр и разобравшись с устройством симистора, можете переходить к самой проверке на исправность.

Процедура будет включать в себя несколько этапов:

  • Чтобы проверить, не пробит ли переход, сначала нужно приложить щупы тестера к силовым выводам. Во время процедуры на табло может появиться значение 0 или 1, где 0 – обозначает пробитый полупроводник, а единица полностью исправный. В некоторых моделях измерительных приборов вместо единицы может отображаться значение OL, и то и другое свидетельствует о большом сопротивлении.
Рис. 6. Прозвоните силовые контакты
  • Затем переместите один из выводов на управляющий контакт, это приведет к замеру сопротивления между ними. Как правило,  значение падения напряжения между A1 и  G будет колебаться от 100 до 200, но могут быть и некоторые отличия, в зависимости от модели. Переместите щуп с одного силового вывода симистора на другой, значение в исправном состоянии должно быть равным 1.
  • Чтобы проверить, открывается ли переход симистора, кратковременно коснитесь управляющего электрода при подаче напряжения на силовые контакты. Показания на табло тут же изменятся, что и укажет на исправность прибора. Однако работа в открытом состоянии, скорее всего, продлиться недолго, поскольку приложенного напряжения будет недостаточно для получения тока удержания. Для подключения вывода щупа сразу на две ножки можно воспользоваться как дополнительным проводом, так и коснуться их самим щупом по диагонали.

Если выпаянный симистор показал исправные результаты во всех положениях, то проблема заключается в другом элементе или узле схемы.

Не выпаивая

Несмотря не преимущества предыдущего варианта проверки, далеко не всегда предоставляется возможность впаять деталь из общего блока или платы. Иногда это обусловлено конструкционным расположением ближайших элементов, иногда вся плата залита, а в некоторых ситуациях под рукой попросту может не оказаться паяльника. В этом случае максимально удалите все возможные подключения, которые так или иначе могли бы повлиять на результаты проверки симистора.

В первую очередь, обратите внимание на саму нагрузку, так как симистор – это ключ, возможно контакты к отключаемой нагрузке представлены клеммами или другими разъемными соединениями. Далее изучите схему, возможно, кроме симистора, в цепи присутствуют какие-либо коммутаторы или предохранители, которые смогут обеспечить разрыв  в цепи.

Так как ранее мы рассматривали вариант прозвонки, теперь произведем замер сопротивление в режиме омметра. Для этого переместите ручку переключателя мультиметра в соответствующее положение и подключите выводы щупов. Заметьте, из-за установки на плате далеко не всегда представляется возможным рассмотреть маркировку симистора или цоколевку его ножек, поэтому нередко приходится руководствоваться схемой или опираться на данные измерений. Если вы столкнулись именно с такой ситуацией, то следует опираться на данные замеров сопротивления между контактами попарно.

Результаты проверки омметром

Некоторые показатели сопротивления могут свидетельствовать о следующих состояниях симистора:

  • 0 Ом – говорит о том, что переход пробит или возникло короткое замыкание;
  • от 50 до 200 Ом – свидетельствует, что переход нормально открыт;
  • от 1 до 10 кОм – указывает на появление тока утечки без управляющего тока, скорее всего, что кристалл неисправен;
  • от 1 МОм и более – говорит о нормально запертом переходе или об обрыве в электрической цепи.

Измерение сопротивления является не единственным методом, которым можно проверить исправность симистора. Вы можете прозвонить его мультиметром, как было описано в предыдущем методе.

Видео инструкции

Как проверить резистор мультиметром на исправность, как прозвонить резистор?

Обновлена: 14 Октября 2020 1745 1

Поделиться с друзьями

При работе с электрической схемой возникают ситуации, когда необходимо проверить сопротивление резистора. Это может понадобиться при проверке исправности или подгонке его величины под требуемое значение, которое отличается от номинального. Проверять сопротивление можно, не выпаивая резистор, или после его выпайки. В этой статье я расскажу, как правильно проверить резистор мультиметром.

Содержание статьи

  • Особенности измерения сопротивления резистора мультиметром
  • Как визуально определить работоспособность резистора
  • Как настроить тестер для проверки резисторов
  • Как определить номинал резистора по маркировке
  • Таблица кодов для прецизионных резисторов
  • Как узнать сопротивление постоянного резистора
  • Как узнать сопротивление переменного резистора
  • Видео: как проверить резистор мультиметром

Особенности измерения сопротивления резистора мультиметром

Для того, чтобы узнать сопротивление резистора, нужно воспользоваться обычным мультиметром. Принцип измерений основан на законе Ома, который гласит, что сила тока находится в прямой пропорциональной зависимости от напряжения и обратно пропорциональной от сопротивления. Определение сопротивления происходит косвенным путем по формуле R = U/I. То есть, при известных напряжении и силе тока легко определить сопротивление.

Если ранее применялись стрелочные тестеры, то сегодня радиолюбители для проверки исправности резисторов чаще всего используют цифровые мультиметры с круговым переключателем, с помощью которого выставляется тип рабочего режима и диапазон измерений.

Цифровой тестер для проверки резисторов

Для измерения величины R переключатель выставляют в диапазон Ω. В комплекте к такому прибору идет один комплект щупов, имеющих разную расцветку. Принято красный щуп вставлять в отверстие com, а черный – VΩCX+.

Как проверить резистор не выпаивая: визуальная проверка

Процесс проверки резистора на работоспособность непосредственно на плате без полной выпайки является довольно трудоемким занятием, поэтому предварительно можно определить сгоревшую деталь визуально. Прежде всего осматривают корпус на предмет повреждений и сколов, надежности закрепления выводов.

О неисправностях свидетельствуют:

  • Потемнение корпуса. Сгоревший резистор имеет потемневшую поверхность – полностью или частично в виде колечек. Слабое потемнение не свидетельствует о неисправности, а только о перегреве, который не привел к полному выходу детали из строя.
  • Появление характерного запаха.
  • Стирание маркировки.
  • Наличие на плате сгоревших дорожек

Если условия позволяют, то неисправный резистор выпаивают, а на его место впаивают новый с таким же номиналом.

Внимание! Осмотр не гарантирует точного определения исправности, резистор может выглядеть как новый даже при оборванном контакте.

Подготовка мультиметра к проведению измерений: какие установить настройки

Перед измерениями прибор готовят к работе. Для этого его включают и концы щупов закорачивают между собой. Если на дисплее появляются нули, то прибор исправен и в цепи нет обрыва. На дисплее могут отражаться не нули, а доли Ома.

Подготовка прибора к проверке

При разомкнутых щупах на исправном мультиметре отображается цифра 1 и диапазон измерений. Кабельные шнуры подключают в соответствии с тем режимом, который вам необходим, – «Прозвонка» или «Измерение».

Как прозвонить резистор

Режим «Прозвонка» (имеется не во всех тестерах) применяется, чтобы убедиться, что в цепях, идущих через резистор или параллельных ему, отсутствует короткое замыкание. Для его установки регулятор поворачивают к значку диода. Если между точками установки щупов есть токопроводящая цепь, то через динамик генерируется звуковой сигнал.

Режим прозвонки

Этот режим применяют только для резисторов, номинал которых не превышает 70 Ом. Для деталей с большим номиналом его использовать не имеет смысла, поскольку сигнал настолько слаб, что его можно не услышать.

Как определить номинал резистора по маркировке

Для определения работоспособности желательно знать номинал. Как определить номинал резистора по цветовой маркировке, мы подробно рассказали в этой статье.

Немного дополним информацию о способах маркировки SMD резисторов. Из-за малого размера на них практически невозможно нанести традиционную цветовую маркировку, поэтому предусмотрена особая система идентификации. В обозначение входят: 3 или 4 цифры, 2 цифры и буква.

В первой системе первые две или три цифры характеризуют численное значение резистора, а последняя является показателем множителя, обозначающим степень, в которую возводят 10 для получения окончательного результата. Если сопротивление ниже 1 Ом, то для определения местонахождения запятой служит символ R. Например, сопротивление 0,05 Ом выглядит как 0R05.

Высокоточные (прецизионные) резисторы имеют очень малые размеры, поэтому нуждаются в компактной маркировке. Она состоит из трех цифр – первые две являются кодом, а третья – множителем. Каждому коду соответствует трехзначное значение сопротивления, определяемое по таблице. Такая маркировка выполняется в соответствии со стандартом EIA-96, разработанным для резисторов с допуском по сопротивлению не выше 1%.

Таблица кодов для прецизионных резисторов

Код Значение Код Значение Код Значение Код Значение Код Значение Код Значение
01 100 17 147 33 215 49 316 65 464 81 681
02 102 18 150 34 221 50 324 66 475 82 698
03 105 19 154 35 226 51 332 67 487 83 715
04 107 20 158 36 232 52 340 68 499 84 732
05 110 21 162 37 237 53 348 69 511 85 750
06 113 22 165 38 243 54 357 70 523 86 768
07 115 23 169 39 249 55 365 71 536 87 787
08 118 24 174 40 255 56 374 72 549 88 806
09 121 25 178 41 261 57 383 73 562 89 825
101242618242267583927457690845
111272718743274594027559091866
121302819144280604127660492887
131332919645287614227761993909
141373020046294624327863494931
151403120547301634437964995953
161433221048309644538066596976

Проверка сопротивления постоянного резистора

После подготовки прибора к работе приступают к измерениям. Для этого выпаивают одну из ножек сопротивления. Один из щупов подсоединяется к запаянной ножке, второй – к свободной. Если резистор исправен, то на дисплее появится показание, соответствующее номинальному значению в пределах допуска.

Как проверяют сопротивление резистора

При обрыве цепи на экране горит «1».

Внимание! Регулятором перед измерением выставляют переключатель на ближайшее к номиналу значение большего достоинства. Если регулятором была выполнена настройка на значение, меньшее, чем номинал детали, то на дисплее результаты измерений отображаться не будут, поскольку срабатывает внутренняя блокировка тестера.

Если с одной стороны от резистора в схеме впаян конденсатор, то ножку с этой стороны условно можно считать свободно висящей. И в этом случае можно провести измерения, не выпаивая резистор.

СМД-резисторы – компоненты поверхностного монтажа, измерение сопротивления которых осложняется их малыми размерами. Их обычно проверяют, как и все постоянные резисторы, выпайкой одной ножки.

Проверка переменного резистора

Проверка без выпайки из схемы переменных резисторов, имеющих как минимум три ножки, более сложная, по сравнению с проверкой постоянного резистора.

Переменный резистор

Наиболее легким вариантом является положение резистора в самом начале схемы, поскольку одна из крайних «ножек» подключается через емкость. Поэтому по постоянному току приравнивается к свободно висящей. Такой способ измерения позволяет определить общее сопротивление, которое присутствует между крайними контактами.

Провести точные измерения сопротивления резистора позволяет его выпайка из схемы. Аналогично выпаянной, проверяется и новая деталь. Этапы измерений:

  • Мультиметр включают в режим измерения.
  • Щупальца подсоединяют к крайним ножкам. Это позволяет определить общее сопротивление. Значение на дисплее не должно отличаться от номинала более чем на положенный допуск. Величина допуска характеризуется последним кольцом в цветовой маркировке. Она выражается в процентах от номинального значения.
  • Если общее сопротивление соответствует номинальному, то измеряют сопротивление между средней и крайней ножками. После подсоединения «крокодилов» вращают ручку переменного резистора в одном из направлений. Сопротивление либо плавно возрастает до ранее установленного общего значения, либо снижается до нулевого значения. При самой частой неисправности (пропадании контакта токосъемника) прибор показывает бесконечность.

Видео: как проверить резистор мультиметром


Была ли статья полезна?

Да

Нет

Оцените статью

Что вам не понравилось?


Другие материалы по теме


Анатолий Мельник

Специалист в области радиоэлектроники и электронных компонентов. Консультант по подбору деталей в компании РадиоЭлемент.


Как проверить микросхему мультиметром – виды и способы проверки работоспособности микросхем

Обновлена: 29 Октября 2021 8017 1

Поделиться с друзьями

Содержание статьи

  • Способы проверки микросхем
    • Внешний осмотр
    • Проверка работоспособности с помощью мультиметра
    • Выявление нарушений в работе выходов
  • Влияние разновидности микросхем на способы проверки

Чтобы проверить микросхему радиолюбители используют такие устройства, как мультиметры, специальные тестеры, осциллографы. Однако в простых случаях вполне можно и без всего вышеперечисленного. Для успешной проверки необходимо хотя бы примерно знать устройство микросхемы, какие сигналы и напряжения должны поступать на ее входы и формироваться на ее выходах. Рассмотрим вероятные сценарии проведения проверочных работ.

Способы проверки

Существует несколько способов, позволяющих проверить микросхему на работоспособность.

Внешний осмотр

Если микросхема установлена на плате и выпаивать ее нежелательно, то необходимо осуществить ее визуальный осмотр. При внимательном изучении можно обнаружить очевидные дефекты. Таковыми могут быть перегоревшие контакты, обгоревшие и отпавшие провода, трещины на корпусе, обгоревшие обвесные компоненты. Если видимых повреждений не обнаружено, необходимы более сложные действия.

Проверка работоспособности с помощью мультиметра

Следующий шаг проверки – диагностика цепей питания системы. Для этой цели используется мультиметр. Для уточнения выводов питания рекомендуется заглянуть в datasheet на микросхему. Плюс в нем обозначается как VCC+, минус – VCC-, общий провод – GND. Минусовый щуп мультиметра подводится к минусу устройства, плюсовой щуп – к плюсу. Если напряжение соответствует норме для данной системы, то цепи питания устройства являются рабочими. Если обнаружены проблемы, то цепь питания отпаивают и проверяют ее исправность. Если она исправна, то проблема заключается в самой микросхеме.

Выявление нарушений в работе выходов

Если микросхема имеет несколько выходов и хотя бы один из них неработоспособен или функционирует некорректно, вся схема не сможет выполнять назначенные функции.

Проверку выходов мультиметром начинают с измерения напряжения на выводе интегрированного в микросхему источника опорного напряжения Vref. Его номинальное напряжение указывается в сопроводительных документах на устройство. На этом выводе должно присутствовать постоянное напряжение установленной величины. Если напряжение ниже или выше этого значения, то внутри устройства происходят нештатные процессы.

Если в микросхеме присутствует времязадающая RC-цепь, то на ней в рабочем режиме должны происходить колебания. В даташите указывается вывод, на котором предусмотрены такие колебания. Проверочные работы в данном случае осуществляют с помощью осциллографа. Его общий щуп устанавливается на минус питания, измерительный щуп – на RC-вывод. Если при проведении измерений обнаруживаются колебания установленной формы, то устройство исправно. Отсутствие колебаний или их неправильная форма свидетельствуют о проблемах в микросхеме или времязадающих элементах.

Если микросхема выполняет функции управляющего компонента, то на выходном управляющем выводе (или нескольких) должны присутствовать соответствующие сигналы. По datasheet определяют, какой вывод является управляющим. Вывод или выводы проверяют с помощью осциллографа таким же способом, как времязадающие RC-цепи. Если сигнал на этих выводах присутствует и соответствует заданной форме, то данная микросхема является полностью работоспособной. Если же сигнал отсутствует или его форма отличается от нормальной, необходимо проверить управляемую цепь, так как причиной неисправности может быть именно она. Если управляемая цепь исправна, то микросхема неработоспособна и ее необходимо заменить.

Влияние разновидности микросхем на способы проверки

Способ и сложность проверочных работ во многом зависит от типа схемы:

  • Самые простые для проверки мультиметром являются микросхемы серии КР 142, имеющие три вывода. Проверка осуществляется подачей напряжения на вход и его измерением на выходе. На основании этих измерений делается вывод об исправности системы.
  • Более сложные для проверки – микросхемы серий К 155, К 176. Для проверочных мероприятий понадобятся: колодка и источник питания с определенным уровнем напряжения, который подбирается под конкретную систему. На вход подается сигнал, контролируемый на выходе с помощью мультиметра.
  • При необходимости проведения более сложных проверок используют не мультиметры, а специальные тестеры, которые можно собрать самостоятельно или купить в магазине радиоэлектроники. Тестеры позволяют проверить прозвонкой исправность отдельных узлов схемы. Данные проверки обычно отображаются на экране тестера, что позволяет сделать вывод о работоспособности отдельных элементов устройства.

При проведении проверок работоспособности микросхемы необходимо смоделировать нормальный режим ее работы. Для этого подаваемое напряжение должно соответствовать нормальному уровню, который соответствует конкретной системе. Проверять микросхемы на исправность рекомендуется на специальных проверочных платах.



Была ли статья полезна?

Да

Нет

Оцените статью

Что вам не понравилось?


Другие материалы по теме


Анатолий Мельник

Специалист в области радиоэлектроники и электронных компонентов. Консультант по подбору деталей в компании РадиоЭлемент.


Математическое доказательство правильности и эффективности алгоритма

Введение

При разработке совершенно нового алгоритма необходим очень тщательный анализ его правильности и эффективности .

Меньше всего вам хотелось бы, чтобы ваше решение не соответствовало проблеме, для решения которой оно было разработано .

Примечание : Как видно из содержания, это никоим образом не предназначено для прямого применения. это Теория компьютерных наук и предназначен только для более глубокого понимания определенных областей практического программирования.

Математическая индукция

Математическая индукция (MI) является важным инструментом для доказательства утверждения, доказывающего правильность алгоритма. Общая идея MI состоит в том, чтобы доказать, что утверждение истинно для каждого натурального числа n .

Что это на самом деле означает?

Это означает, что мы должны пройти 3 шага:

  1. Гипотеза индукции : Определите правило, которое мы хотим доказать для каждого n , назовем правило F(n)
  2. База индукции : Доказательство того, что правило действительно для начального значения или, скорее, отправной точки — это часто доказывается путем решения гипотезы индукции F(n) для n=1 или любого другого подходящего начального значения
  3. Шаг индукции : Доказательство того, что если мы знаем, что F(n) верно, мы можем шаг на один шаг вперед и считать F(n+1) правильным

Если вы выполнили эти шаги, теперь у вас есть возможность зацикливаться! Нет, на самом деле это дает нам возможность сделать что-то вроде этого:

 for (i in range(n)):
    Т [я] = Истина
 
Базовый пример

Задача :

Если мы определим S(n) как сумму первых n натуральных чисел, например, S(3) = 3+2+1 , докажите, что следующая формула может быть применена к любым н :

$$
S(n)=\frac{(n+1)*n}{2}
$$

Проследим наши шаги:

  1. Гипотеза индукции : S(n) определяется по формуле выше

  2. База индукции : На этом шаге мы должны доказать, что S(1) = 1 :

    $$
    S(1)=\frac{(1+1)*1}{2}=\frac{2}{2}=1
    $$

  3. Шаг индукции : На этом шаге нам нужно доказать, что если формула применима к 92+3n+2}{2}=\frac{(n+2)*(n+1)}{2}
    $$

    Обратите внимание, что S(n+1) = S(n) + (n+1) просто означает, что мы рекурсивно вычисляем сумму. Пример с литералами:
    S(3) = S(2) + 3= S(1) + 2 + 3 = 1 + 2 + 3 = 6

    К.Э.Д.

    Доказательство правильности

    Поскольку метод, который мы используем для доказательства правильности алгоритма, основан на математике или, скорее, на функции, основанной на , чем больше решение похоже на реальную математическую функцию, тем проще доказательство.

    Почему это, спросите вы? Что ж, в практическом императивном программировании есть такая вещь, которая называется состоянием , это означает, что вывод программы зависит от 3 вещей:

    1. Его последовательность инструкций

    2. Его входные значения

    3. его состояние , а точнее все ранее инициализированные переменные, которые могут каким либо образом изменить выходное значение

    Пример состояния программы
     def foo(x):
        х = у + 1
        вернуть х
     

    Если бы я попросил вас дать мне выходное значение этой функции для x=1 , вы, естественно, сказали бы:

    Боже мой, сэр, как бы мы узнали выходное значение, если мы не знаем этого чертового значения и .

    Видите ли, в этом и суть, эта (императивная) программа, как и любая другая, имеет состояние , которое определяется списком переменных и их соответствующих значений. Только тогда вывод этой программы будет действительно детерминированным .

    Детерминированная — система без случайных факторов

    Это открывает совершенно новую историю о парадигмах программирования, которые имеют полностью прозрачное состояние, или, другими словами, имеют НЕТ ПЕРЕМЕННЫХ . Это может показаться безумием, но оно существует и используется нечасто, особенно функциональное программирование на Haskell .

    Но поскольку в императивном программировании мы обычно не располагаем функциональными концепциями, мы довольствуемся следующей лучшей возможностью для доказательства правильности, рекурсия . Рекурсия очень проста для математической интерпретации, потому что она эквивалентна рекуррентным соотношениям (подробнее о рекуррентных соотношениях в следующих разделах).

    Пример рекурсии
     def factorial(n):
        если (n==0):
            вернуть 1
        еще:
            вернуть n * факториал (n-1)
     

    Преобразование в рекуррентную форму:

    $$
    Факториал(n)=n*Factorial(n-1)
    $$

    Инварианты цикла

    ничего не говорил о представлении циклов и состояний программы в виде математических формул. Переменные в состоянии программы представляют собой проблему, потому что все они должны постоянно контролироваться, на случай, если одна из них выйдет из строя.

    Кроме того, циклы представляют собой проблему, поскольку для них существует очень мало математических эквивалентов. Это означает, что мы должны включить математическую индукцию в нашу модель анализа алгоритмов , потому что это единственный известный нам метод, который может итеративно инкриминировать значения в математике, как в реальном коде.

    Простейший способ решения обеих задач (с помощью математической индукции) — это Инварианты цикла :

    Инвариант цикла — это логическая формула или просто набор правил, которые верны до, во время и после рассматриваемого цикла (поэтому он не зависит от итерации). Крайне важно, чтобы он содержал правила для всех переменных, которые встречаются в указанном цикле, потому что нам нужно привязать их всех к набору значений, которые мы хотим, чтобы они были.

    Выбор инварианта цикла

    Инвариант цикла может быть как сложным, так и простым, как вы хотите. Однако суть в том, что она должна быть построена так, чтобы максимально походить на решаемую задачу.

    Например, я всегда могу сказать, что следующее является инвариантом цикла:

    (x>y)∨(x

    формула, которая всегда верна) как инвариант цикла, мы на самом деле ничего не достигаем, единственная причина, по которой он технически классифицируется как инвариант цикла, заключается в том, что он соответствует всем 3 требованиям:

    1. Формула верна ДО выполнения цикла
    2. Формула верна ВО ВРЕМЯ выполнения цикла, включая все промежуточные шаги
    3. Формула верна ПОСЛЕ выполнения цикла
    Пример:

    Давайте посмотрим на следующий код и определим оптимальный инвариант цикла:

     x = 10
    у = 4
    г = 0
    п = 0
    в то время как (п < х):
        г = г + у
        п = п+1
     

    Логически этот код просто вычисляет значение x*y и сохраняет его в z, это означает, что г = х*у . Другое условие, которое, как мы знаем, всегда будет истинным, это n <= x (подробнее о равенстве в примере). Но действительно ли эти два правила применимы только после того, как программа закончит вычисления?

    Значение n — это, по сути, количество уже выполненных циклов, а также количество раз, когда значение z было увеличено на y .

    Таким образом, это означает, что оба z = n*y и n <= x может применяться всегда . Осталось только проверить, действительно ли их можно использовать в качестве инварианта цикла.

    Пример инварианта цикла - Доказательство по индукции

    Во-первых, нам нужно доказать, что инвариант цикла верен до того, как войдет в цикл (что эквивалентно доказательству и основанию индукции ):

     # <=> - логическая эквивалентность, левая и правая части уравнения имеют одинаковое логическое значение (Истина или Ложь)
    # <= - меньше или равно (не путать с импликацией, которая тоже выглядит как стрелка влево)
    х = 10
    у = 4
    г = 0
    п = 0
    # ПРАВИЛО 1: z == n*y
    # 0 == 0*4 = 0 <=> Истина
    # поэтому применяется ПРАВИЛО 1
    # ПРАВИЛО 2: n <= x
    # 0 <= 10 <=> Истина
    # поэтому применяется ПРАВИЛО 2, поэтому инвариант действителен перед входом в цикл
     

    Во-вторых, нам нужно проверять истинность инварианта после каждого законченного цикла (исключая последний), мы делаем это, наблюдая переход от z,n к z',n' , где z' и n' являются значениями z и n после выполнения следующего цикла.

    Следовательно, z' = z+y и n' = n+1 . Нам нужно по существу доказать, что если мы знаем, что инвариант верен для z и n , это также верно для z' и n' :

    z′=z+yz=n∗yn′=n+1Если верно следующее, то инвариант действителен: z′=n′ ∗y?z′=(n+1)∗y=n∗y+y=z+y

    В-третьих, нам нужно проверить, верен ли инвариант после последней итерации цикла. Поскольку n является целым числом, и мы знаем, что n-1 истинно, а n ложно, это означает, что n=x (по этой причине инвариант должен включать ). п<=х , а не n).

    Следовательно, мы знаем, что z = x*y .

    К.Э.Д.

    Анализ эффективности: рекуррентные соотношения

    Говоря об эффективности алгоритма, первое, что приходит на ум, — это рекуррентные соотношения. Это просто означает, что функция, такая как f(n) , зависит от ее предыдущего и последующего значений, таких как f(n-1) и f(n+1) .

    Простейшим примером такой функции может быть последовательность Фибоначчи:

    $$
    Фибоначчи(n)=Фибоначчи(n-1)+Фибоначчи(n-2)
    $$

    Возможно, вы узнали эту концепцию из моей статьи о динамическом программировании. И да, задача очень похожа, однако метод решения сильно отличается.

    При анализе эффективности алгоритма вы будете решать два основных типа отношений:

    1. Линейные однородные рекуррентные соотношения
    2. Нелинейные рекуррентные соотношения — пример использования основной теоремы

    Решение однородных линейных рекуррентных соотношений

    Читая заголовок выше, вы можете спросить себя

    "Господи, что это за математическая тарабарщина?!?!!"

    Итак, сначала рассмотрим общую формулу:

    F(n)=a1F(n−1)+a2F(n−2)+...+akF(n−k).

    Теперь давайте разобьем определение на части размером в байт (каламбур):

    1. Линейный относится к тому факту, что функциональные элементы F(что-то) 9n
      $$

      • r удобно выбранное (сложное) число

      Я буду перечислять полезные формулы, чтобы мне было легче ссылаться на них в примере

      Мы используем комплексное число, потому что нам нужна переменная, которая может циклически проходить через ряд значений, все из которых могут (но не обязательно) быть разными. Все из которых являются корнями (решениями) приведенного выше уравнения.

      Уточнение:

      • комплексные числа имеют вид x = a + bi , x — комплексное число, a и b — простые целые числа, а i — константа: 5 $$ 5 $$ begin{align}
        i=\sqrt{-1}
        \end{align}
        $$
      • , как вы можете заметить, i — это очень конкретное число, означающее, что оно на самом деле имеет цикл :
        $$
        \begin{align}
        i=\sqrt{-1}\, 95=i,
        \end{align}
        $$
      • это означает, что i имеет цикл длиной = 5
      • другие комплексные числа могут быть адаптированы для точного цикла, в котором нет двух одинаковых элементов (кроме начального и конечного элементов)

      Используя вышеупомянутую замену, мы получаем характеристический многочлен :

      rk-a1rk-1-a2rk-2-. ..-ak=0

      Это представляет собой очень удобное уравнение, где r может иметь k возможных решений (корней). Также мы можем представить F(n) как линейную комбинацию всех своих предшественников (доказательство правильности этой формулы не будет приводиться ради вашего и моего здравомыслия):

      F(n)=∑ i=1kcirin

      • ci неизвестные коэффициенты, указывающие, какие r оказывают наибольшее влияние при расчете значения F(n)

      Также, если значение корня ( r например) встречается более одного раза, мы говорим, что r имеет кратность ( m ) больше 1.

      Это немного меняет предыдущее уравнение:

      (2) F(n)= ∑i=1shi(n)

      • hi элемент может содержать ri , что вычисляется (с учетом кратности) по формуле:

      (3)  hi(n)=(Ci,0+Ci,1n+Ci,2n2+. ..+Ci,mi−1nmi−1)rin

      Поздравляем, теперь мы можем решить большинство 9k
      $$

      • из которых все константы равны или больше нуля a,b,c,k >= 0 и b =/= 0

      Это гораздо более распространенное рекуррентное соотношение , поскольку оно воплощает в себе принцип разделяй и властвуй (оно вычисляет T(n) путем вычисления гораздо меньшей задачи, такой как T(n/b) ).

      Формула, которую мы используем для вычисления T(n) в случае такого рекуррентного соотношения, выглядит следующим образом:

      T(n)={O(nlogba)for a>bkO(nklog n)for a=bkO(nk)for a

      Поскольку приведенная выше формула достаточно логична , а доказательство не действительно тривиально, я бы посоветовал вам просто запомнить его как есть... но если вы все еще хотите увидеть доказательство, прочитайте доказательство 1-2 теоремы 5.1 в этой статье.

      Пример: Двоичный поиск

      Если у нас есть отсортированный массив A длины n , и мы хотим узнать, сколько времени нам потребуется, чтобы найти конкретный элемент, назовем его z например. Сначала нам нужно взглянуть на код, который мы будем использовать для поиска указанного элемента с помощью двоичного поиска:

       # leftIndex и rightIndex указывают, какая часть исходного массива
      # мы сейчас исследуем, первоначальный вызов функции find(A,z,1,n)
      импортировать математику
      def найти (A, z, левый индекс, правый индекс):
          # если наш диапазон поиска сужен до одного элемента,
          # мы просто проверяем, равно ли оно z, т.е. target является индексом искомого элемента
          # А[цель]=z
          если левыйиндекс == правыйиндекс:
              если A[leftIndex] == z:
                  вернуть левый индекс
              еще:
                  возврат -1
          еще:
              middlePoint = math.ceil((leftIndex + rightIndex) / 2)
              print("{} {} {}".format(leftIndex, rightIndex, middlePoint))
              # поскольку массив отсортирован, мы знаем, что если z < X[middlePoint],
              # мы знаем, что он должен быть слева от указанного элемента,
              # то же самое, если z >= X[middlePoint] и мы вызываем
              # найти(A, z, leftIndex, middlePoint - 1)
              # если z == A[средняя точка]:
              # вернуть среднюю точку
              если z < A[средняя точка]:
                  возврат найти (A, z, leftIndex, middlePoint - 1)
              иначе: # z >= A[средняя точка]
                  # выход из средней точки в этом вызове преднамеренный
                  # потому что нет проверки средней точки
                  # за исключением случаев, когда leftIndex==rightIndex
                  вернуть find(A, z, middlePoint, rightIndex)
      деф основной():
          А = [1, 3, 5, 7, 8, 9, 12, 14, 22]
          г = 12
          цель = найти (A, z, 0, len (A))
          print("Целевой индекс: {}". format(target))
      если __name__ == "__main__":
          главный()
       

      Самой трудоемкой частью этого поиска является рекурсия, это означает, что мы можем представить время, которое требуется алгоритму бинарного поиска для поиска в массиве длиной n , используя следующее рекуррентное соотношение:

      $$
      T(n)=T(\frac{n}{2})+1
      $$

      Число 1 , представляющее постоянную операцию, такую ​​как проверка значения (например, leftIndex == rightIndex , эта константа на самом деле не так важна, учитывая, что она намного меньше, чем T(n) и T(n\b) ).

      Из сопоставления основной формулы основной теоремы с формулой бинарного поиска мы знаем:

      $$
      a=1,b=2,c=1,k=0\ T(n) получаем, что:

      $$
      T(n) = O(log \ n)
      $$
      Итак, бинарный поиск действительно более эффективен, чем стандартный линейный поиск.

      Пример: динамическое программирование VS рекурсия

      Давайте в последний раз взглянем на последовательность Фибоначчи (обещаю, в последний раз):

      $$
      Фибоначчи(n)=Фибоначчи(n-1)+Фибоначчи(n-2)
      $$

      Динамическое программирование, как мы знаем из моей последней статьи, имеет временную сложность O(n) , потому что оно использует запоминание и генерирует массив линейно , без возвратов (оно строит массив с нуля).

      Теперь давайте докажем, что динамическое программирование намного эффективнее.

      Анализ временной сложности Фибоначчи

      Предположим, что T(n) представляет время, необходимое для вычисления n-го элемента последовательности Фибоначчи.

      Тогда мы знаем, что применима следующая формула:

      $$
      T(n)=T(n-1)+T(n-2)
      $$

      Сначала нам нужно получить неявную форму уравнение ( math talk чтобы поставить все на одну сторону, чтобы на другой стороне был только ноль):

      $$
      T(n)-T(n-1)-T(n-2)=0 9{n-2}=0
      $$

      Для дальнейшего упрощения уравнения разделим обе части на r в степени наименьшей степени, представленной в уравнении (в данном случае это n-2 ):

      rn-rn-1-rn-2=0 /rn-2rn-(n-2)-rn-1-(n-2)-rn-2-(n-2)=0r2-r1-r0=0r2 −r−1=0

      Этот шаг сделан для того, чтобы мы могли свести задачу к квадратному уравнению .

      Используя формулу квадратного уравнения, мы получаем следующие возможные значения для r :

      r1=1+52,r1=1−52

      Теперь, используя формулу (2) , определяем основную формулу для Фибоначчи(n) :

      T(n)=C1∗r1n+C2 ∗r2n

      Поскольку мы знаем, что Фибоначчи(0) = 0 и Фибоначчи(1) = 1 , следовательно, T(0) = 0 и T(1) = 1 (технически, T( 0) и T(1) может быть любым постоянным числом операций, необходимых для вычисления их значений, но на самом деле это не так сильно влияет на результат, поэтому для простоты их 0 и 1 , точно так же, как Fib(0) и Fib(1) ), мы можем использовать их для решения приведенного выше уравнения для C1 и C2 :

      T(0)= 0=C1∗r10+C2∗r20=C1+C2Что означает: C1=−C2

      Их, используя T(1) :

      T(1)=1=C1∗r11+C2∗r21=C1∗ r1+C2∗r2Поскольку мы знаем значения `r1` и `r2`, а также следующее: C1=−C2Мы можем подставить их в основное уравнение:  1=−C2∗1+52+C2∗1−52

      Когда мы решим вышеприведенное уравнение для C2 получаем:

      C1=−15 C2=15

      Значит, теперь у нас есть окончательное решение рекуррентного соотношения:

      T(n)=−15∗(1+52)n+15∗ (1−52)n

      Вывод сложности алгоритма из рекуррентного соотношения

      Поскольку T(n) представляет количество шагов, необходимых программе для вычисления n-го элемента в последовательности, причем n также является входное значение или, чаще, размер ввода в битах. Приведенное выше решение говорит нам, что используемый нами алгоритм имеет экспоненциальную сложность. 9n) (рекурсивно-экспоненциальная временная сложность) намного выше по порядку величины, чем O(n) (динамическое программирование - линейная временная сложность), теперь у нас есть окончательный ответ , почему динамическое программирование превосходит традиционное по времени рекурсия .

      Заключение

      Я знаю, что эта статья может показаться излишней. Но доказательства правильности и эффективности являются краеугольным камнем современной теории компьютерных наук и основной причиной, по которой эта область продолжает развиваться быстрыми темпами.

      Информатика — это не то же самое, что программирование, это всего лишь одна из многих областей применения. И я думаю, что было бы неплохо, чтобы люди лучше понимали, что это такое на самом деле, хотя бы исключительно благодаря этой статье.

      Калькулятор точности

      Создано Люцией Заборовской, доктором медицинских наук, кандидатом наук

      Отзыв от Bogna Szyk и Jack Bowater

      Последнее обновление: 08 августа 2022 г.

      Содержание:
      • Как использовать калькулятор точности?
      • Как рассчитать процент точности?
      • Точность и прецизионность
      • Что такое точность в химии?

      Наш калькулятор точности представляет собой простой инструмент, который позволяет вычислять точность с использованием трех различных методов . В то время как первые два метода широко используются в оценке диагностических тестов , третий может быть применен к широкому кругу наук ⚗️

      Несколько минут, потраченных на статью ниже, научат вас использованию точности в статистике , принципиальные различия между точностью и точностью , а также все формулы , используемые в расчетах точности .

      Как пользоваться калькулятором точности?

      Расчет точности требует различных решений для разных задач . Внимательно прочитайте приведенную ниже инструкцию и решите, какой метод лучше всего подходит для вашей ситуации. 0035 Вы рассчитываете точность диагностического теста?

      • Если соотношение больных с заболеванием и больных без заболевания не отражает распространенность заболевания, используют стандартный метод #1 .

      • Если соотношение пациентов с заболеванием и пациентов без заболевания не отражает распространенности заболевания, используется метод распространенности #2 .

    Не знаете, что такое коэффициент? Перейдите прямо к нашему калькулятору коэффициентов для подробных объяснений!

    1. Вы пытаетесь найти точность, используя простую процентную ошибку?

      • Использовать метод процентной ошибки #3 .

    💡 Наш калькулятор автоматически рассчитает чувствительность и специфичность теста, необходимого для метода №2 , как только вы введете все значения истинно отрицательный/положительный и ложноотрицательный/положительный для метода №1.

    Вы уже нашли то, что вам нужно? Попробуйте другие наши полезные статистические инструменты:

    • Вероятность после теста;
    • р-значение;
    • Т-тест;
    • Стандартное отклонение; и
    • Вероятность 🎲

    Как рассчитать процент точности?

    Следуйте нашему простому руководству, чтобы научиться измерять точность во всех возможных ситуациях:

    1. Стандартное уравнение точности для диагностического теста, используемого в методе №1

      Используется, если соотношение больных с заболеванием (истинно положительный, ложноотрицательный) и пациентов без заболевания (истинно отрицательный, ложноположительный) отражает распространенность заболевания .

      Точность = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

      Где:

      • TP - истинно положительный;
      • TN - истинно отрицательный;
      • FP - ложноположительный; и
      • ФН - ложноотрицательный.
    2. Формула для расчета точности на основе распространенность - метод № 2

      Точность = ((Чувствительность)* (Распространенность)) + ((Специфичность)* (1 - Распространенность))

      Где:

      • Чувствительность = TP / (TP + FN) , указано в %;
      • Специфичность = TN / (FP + TN) , указано в %; и
      • Распространенность – количество населения, у которого есть заболевание в определенное время, выраженное в %.
    3. Процентная ошибка / формула процентной точности - метод №3

      Ошибка в процентах = (|(V o - Vₐ)|/Vₐ) * 100

      Где:

      • В o - наблюдаемое значение;
      • V a - значение, принятое за истину; и
      • |(V или - Vₐ)| - абсолютное, неотрицательное значение.

    Это информирует нас о точности чтения - насколько наблюдаемое значение происходит от истины.

    Чем больше ошибка, тем ниже точность.

    Пример расчета точности:

    Мы испытываем наш новый термометр. Наша измеренная температура равна 95°F. Мы знаем, что наша средняя температура равна 97,8°F.

    Воспользуемся методом №3:

    • Наблюдаемое значение: 95
    • Принятое значение: 98,7

    Ошибка в процентах = (|95 - 97,8| / 97,8) * 100 = (2,8 / 97,8) * 100 = 0,0286 * 100 = 2,86%

    Точность против точности

      5 Точность0006 измеряет, насколько данное значение близко к истине (или значению, согласованному и подтвержденному многими учеными).

      Точность измеряет, насколько данные измерения близки друг к другу . Другими словами, он описывает, насколько повторяется данный результат — его воспроизводимость.

      Что такое точность в химии?

      Точность в химии требует калибровки . Аналитический метод необходимо сначала сравнить с известным стандартом.

      Стандарт данного вещества должен быть чистым , не должен содержать молекул воды и должен быть стабильным.

      Калибровка — это процесс сравнения результатов, полученных с помощью нашего устройства, с устройством известного и подтвержденного качества. Титрование может быть хорошим примером процесса калибровки.

      Люция Заборовска, доктор медицинских наук, кандидат наук

      Стандартный метод №1

      Истинно положительный

      Ложноотрицательный

      Ложно положительный

      Истинный отрицательный отрицательный

      Точность

      Метод распространенности № 2

      Распространенность

      Чувствительность

      Специфика

      Точность

      процент ошибки #3

      %.

      Ознакомьтесь с 32 похожими калькуляторами для журналистов

      AveragePercentageПроцентное изменение… Еще 29

      Как проверить точность вашей модели машинного обучения

      Хотите узнать, как измерить точность вашей модели машинного обучения? Вы задаетесь вопросом, означает ли высокая точность автоматически хорошую производительность? Вы пытаетесь измерить точность задач с несколькими классами и несколькими метками?

      Точность, пожалуй, самый известный метод проверки модели машинного обучения, используемый в задачах классификации. Одной из причин его популярности является его относительная простота. Это легко понять и легко реализовать. Точность — хороший показатель для оценки производительности модели в простых случаях.

      Однако задачи моделирования редко бывают простыми. Вам нужно работать с несбалансированными наборами данных или в настройках мультикласса или мультиметки. Высокая точность может даже не быть вашей целью. По мере решения более сложных задач машинного обучения расчет и использование точности становятся менее очевидными и требуют дополнительного внимания.

      По этой причине важно понимать, что такое точность, как ее вычислить и каковы ее недостатки в различных контекстах машинного обучения.

      В этой статье представлен обзор точности как метрики классификации. В нем объясняется его определение, показано, как использовать его в двоичном, многоклассовом и многоуровневом контексте, а также определяются его основные проблемы.

      Полный код примеров можно найти здесь.

      Начнем с простого определения.

      Что такое точность?

      Точность — это метрика, используемая в задачах классификации, используемая для определения процента точных прогнозов. Мы вычисляем его, разделив количество правильных прогнозов на общее количество прогнозов.

      Эта формула дает простое для понимания определение, которое предполагает задачу бинарной классификации. (Мы обсуждаем проблемы с несколькими классами и несколькими метками во второй части этой статьи.)

      В случае бинарной классификации мы можем выразить точность в значениях True/False Positive/Negative.

      Где

      • TP : Верно положительные
      • FP : Ложноположительные
      • TN : 9 Правильно отрицательные0042
      • FN : False Negatives

      Все это просто и понятно. Однако даже эта простая метрика может ввести в заблуждение. Давайте посмотрим пример.

      Пакет с открытым исходным кодом для проверки машинного обучения

      Создание наборов тестов для моделей машинного обучения и данных с помощью Deepchecks

      Начало работыНаш Github

      Парадокс точности

      Форма точности по умолчанию дает общую метрику производительности модели для всего набора данных.

      Однако общая точность может вводить в заблуждение, когда распределение классов несбалансировано, и очень важно правильно предсказать класс меньшинства.

      Например, при прогнозировании рака мы не можем пропустить злокачественные новообразования. Мы также не должны диагностировать доброкачественные опухоли как злокачественные. Это приведет к серьезному лечению здоровых людей и снизит доверие ко всему диагностическому процессу.

      Давайте посмотрим на пример. Мы будем использовать набор данных о раке молочной железы штата Висконсин, который классифицирует случаи рака молочной железы как доброкачественные или злокачественные.

      Перед моделированием мы делаем данные несбалансированными, удаляя большинство злокачественных случаев, так что только около 5,6% случаев опухолей являются злокачественными.

      Мы также используем только одну функцию, чтобы усложнить работу нашей модели.

      Давайте посмотрим, насколько хорошо мы можем предсказать эту ситуацию.

      Наша модель достигла общей точности ~0,9464 для всей модели. Этот результат кажется поразительно хорошим.

      Однако, если мы посмотрим на прогнозы на уровне классов, мы получим совсем другую картину.

      Наша модель неправильно диагностировала почти все злокачественные случаи. Результат прямо противоположен тому, что мы ожидали, исходя из общей метрики точности.

      Ситуация является типичным примером парадокса точности. Хотя вы достигаете высокого значения точности, это дает вам ложную предпосылку, поскольку ваш набор данных сильно несбалансирован, а неправильное предсказание класса меньшинства обходится дорого.

      В таких ситуациях вы пытаетесь предсказать редкие, но критические риски с системными последствиями. Примерами являются серьезные медицинские заболевания, экономические кризисы, теракты, метеориты.

      Не имеет значения, достигает ли ваша модель точности 99,99%, если пропуска одного случая достаточно, чтобы саботировать всю систему. Полагаться на точность недостаточно, и это может даже ввести в заблуждение.

      К счастью, вы можете смягчить эту проблему, рассмотрев вашу конкретную ситуацию («Являются ли мои данные несбалансированными?»), «цену» неправильной диагностики класса и используя другие показатели.

      Мы рассмотрели более подходящие показатели в других сообщениях. Вот несколько примеров:

      • Точность: Процент правильных предсказаний класса среди всех предсказаний для этого класса.
      • Отзыв: Доля правильных предсказаний класса и общее количество вхождений этого класса.
      • F-оценка: единая метрическая комбинация точности и полноты.
      • Матрица путаницы: табличная сводка показателей истинного/ложноположительного/отрицательного прогноза.
      • ROC-кривая: диагностический график бинарной классификации.

      Помимо этих основных показателей классификации, вы можете использовать широкий спектр дополнительных показателей. В этой таблице приведены некоторые из них:

      Источник

      В конечном счете вам необходимо использовать метрику, которая соответствует вашей конкретной ситуации, бизнес-проблеме и рабочему процессу, и которую вы можете эффективно сообщить своим заинтересованным сторонам.

      Это может даже означать придумывание вашей метрики.

      Мы научились использовать точность в двоичных задачах. Давайте рассмотрим случаи, когда нам нужно предсказать несколько классов.

      Точность в мультиклассовых задачах

      В мультиклассовой задаче мы можем использовать то же общее определение, что и для бинарной. Однако, поскольку мы не можем полагаться на бинарные определения True/False, нам нужно выразить это в более общей форме:

      Где

      • n — количество выборок.
      • [[…]] — это скобка Айверсона, которая возвращает 1, если выражение внутри нее истинно, и 0 в противном случае.
      • y i и z i — истинные и предсказанные выходные метки данного образца соответственно.

      Давайте посмотрим на пример. Следующая матрица путаницы показывает истинные значения и прогнозы для задачи прогнозирования с 3 классами.

      Точность вычисляем делением количества правильных предсказаний (соответствующей диагонали в матрице) на общее количество выборок.

      Результат говорит нам о том, что наша модель достигла точности 44% в этой мультиклассовой задаче.

      Вычисление общей метрики точности скрывает проблемы на уровне класса и в случае мультикласса, поэтому важно проверять прогнозы на уровне класса.

      Например, давайте сделаем прогнозы для набора данных Iris, используя столбцы чашелистиков.

      Общая точность составляет ~76,7%, что может быть не так уж и плохо.

      Однако, когда мы рассматриваем результаты на уровне классов, результаты оказываются более разнообразными.

      Точность трудно интерпретировать для отдельных классов в задаче с несколькими классами, поэтому вместо этого мы используем значения отзыва на уровне класса.

      Матрица путаницы показывает, что мы правильно предсказали все типы «setosa», но только 75% успеха с «versicolor» и 50% с «virginica».

      В этом примере показаны ограничения точности в мультиклассовой настройке. Мы можем использовать другие метрики (например, точность и полноту) и статистические тесты, чтобы избежать таких проблем, как и в бинарном случае. Мы также можем применять методы усреднения (например, микро- и макроусреднение), чтобы обеспечить более содержательную метрику с одним числом. Обзор метрик оценки мультикласса см. в этом обзоре.

      Точность в задачах с несколькими метками

      Проблемы классификации с несколькими метками отличаются от задач с несколькими классами тем, что классы не исключают друг друга. В машинном обучении мы можем представить их как несколько задач бинарной классификации.

      Давайте рассмотрим пример на основе набора данных RCV1. В этой задаче мы пытаемся предсказать 103 класса, представленных в виде большой разреженной матрицы выходных меток. Чтобы упростить нашу задачу, мы используем выборку из 1000 строк.

      Когда мы сравниваем прогнозы с тестовыми значениями, модель кажется точной.

      Однако это не значимый результат, поскольку он основан на огромном количестве «Отрицательных» значений в векторах классов. У нас та же проблема, что и в несбалансированном бинарном случае. Только теперь у нас есть много несбалансированных векторов классов, где большинство классов являются «отрицательными» значениями.

      Чтобы лучше понять точность нашей модели, нам нужно использовать разные способы ее расчета.

      Точность подмножества или коэффициент точного совпадения

      Точность подмножества (также называемая коэффициентом точного совпадения или точностью набора меток) — это строгая версия метрики точности, где «правильный» прогноз требует совпадения всех меток для данной выборки.

      Где

      • n — количество образцов.
      • [[…]] — это скобка Айверсона, которая возвращает 1, если выражение внутри нее истинно, и 0 в противном случае.
      • Д и и Z i — истинный и прогнозируемый наборы выходных меток данного образца соответственно. (Обратите внимание, что здесь мы сравниваем полные наборы меток, а не отдельные метки.)

      Поскольку мы работаем с относительно большим количеством меток, правильно предсказать их все очень сложно. Неудивительно, что Subset Accuracy показывает очень низкую производительность для нашей модели.

      Эта метрика не дает информации о частичной правильности из-за строгого критерия, на который она опирается. Если наша модель не может предсказать только одну метку из 103, но хорошо работает с остальными, точность подмножества по-прежнему классифицирует эти прогнозы как неудачные.

      Чтобы сбалансировать это, мы можем использовать другие показатели, которые отражают более частичную правильность.

      Точность для нескольких меток или показатель Хэмминга

      В настройках для нескольких меток точность (также называемая показателем Хэмминга) представляет собой долю правильно предсказанных меток и количества активных меток (как реальных, так и предсказанных).

      Где

      • n — количество образцов.
      • Y i и Z i — истинный и прогнозируемый наборы выходных меток данного образца соответственно.

      Точность нескольких меток дает более сбалансированный показатель, поскольку он не зависит от критерия «точное совпадение» (например, точность подмножества). Он также не считает «истинно отрицательные» значения «правильными» (как в нашем наивном случае).

      Точность подмножества и Точность нескольких меток — не единственные метрики для задач с несколькими метками и даже не самые широко используемые. Например, потеря Хэмминга во многих случаях является более подходящей.

      Потери по Хэммингу

      Потери по Хэммингу — это отношение ошибочно предсказанных меток. Он может принимать значения от 0 до 1, где 0 соответствует идеальному сценарию отсутствия ошибок.

      Где

      • n — количество образцов.
      • k — количество этикеток.
      • Y i и Z i — истинный и прогнозируемый наборы выходных меток данного образца соответственно.
      • — симметричная разность

      Основная причина его популярности — его простота:

      Помимо этих измерений, вы можете использовать версию с несколькими метками тех же метрик классификации, которые вы видели в двоичном и многоклассовом случае (например, точность, полнота, F-оценка). Вы также можете применять методы усреднения (микро-, макро- и на основе выборки) или метрики на основе ранжирования.

      Обзор многоуровневых метрик см. в этой обзорной статье или в этой книге по этой теме.

      Другие типы точности

      Мы рассмотрели наиболее важные случаи измерения точности в бинарных, многоклассовых и многоуровневых задачах. Однако существуют дополнительные варианты точности, которые вы можете использовать для решения конкретной задачи.

      Вот наиболее часто используемые примеры:

      • Balanced Accuracy
      • Top-K Accuracy
      • Точность предсказания вероятности

      Будьте уверены, как измерить точность вашей модели машинного обучения

      Итак, какой метод проверки модели машинного обучения вы будете использовать? Какую бы метрику вы ни выбрали, вы должны знать, для чего она хороша, ее предостережения и какие процессы вы можете использовать для проверки ее распространенных ошибок.

      Чем больше у вас проектов по машинному обучению, тем более сложную систему показателей вам нужно отслеживать. Вы должны узнать о них, знать, как их реализовать и постоянно держать под контролем. Эти задачи могут стать трудными для поддержания и введения неправильных метрик, неправильных измерений и неправильных интерпретаций.

      Один из способов решить эту проблему — использовать решения для проверки машинного обучения, такие как Deepchecks, Evidently AI или Neptune, предоставляющие широкий спектр уже опробованных и проверенных показателей с отработанной реализацией и подробной документацией.

      Используя Deepchecks, вы можете выбирать из широкого спектра проверенных и задокументированных показателей, чтобы вы могли лучше понять работу своих моделей машинного обучения и больше им доверять.

      Вас интересует как? Начать.

      Как проверить точность вашей базы данных

      Точно так же, как у каждого пилота есть контрольный список перед полетом, чтобы гарантировать, что ни одна важная задача не будет забыта перед взлетом, владельцы бизнеса также должны проводить проверки перед работой с данными.

      Возможно, вам потребуется синхронизировать новые приложения, отправить большую кампанию по электронной почте или создать информационную панель бизнес-аналитики. Как бы вы ни планировали использовать свои данные, они должны быть точными.

      Точность данных работает рука об руку с полнотой и непротиворечивостью данных, которые являются ключевыми составляющими для достижения целостности данных, что максимизирует ценность каждой базы данных.

      Имея точные данные, вы можете быть уверены в правильности и рациональности своих данных, удобно синхронизировать их с другими приложениями и получать ценную информацию для бизнеса. А без этого вы рискуете временем, бюджетом и ресурсами своего бизнеса, устраняя негативные последствия неверных данных.

      Одним из наиболее эффективных и простых способов обеспечить точность ваших данных является проверка точности данных.

      Проверка точности данных , иногда называемая проверкой работоспособности данных, представляет собой набор проверок качества, которые выполняются перед использованием данных. Например, синхронизация данных между приложениями, запуск новой маркетинговой кампании или превращение данных в бизнес-аналитику. Проверки точности данных включают очистку данных, объединение дубликатов и обеспечение правильной организации данных.

      Чтобы помочь вам поддерживать высокий уровень точности и целостности данных, ознакомьтесь с ключевыми компонентами, которые необходимо включать в каждую эффективную проверку точности данных.

      Проверки точности данных являются частью правильного управления данными

      Прежде чем выполнять проверку точности данных, сначала убедитесь, что ваша база данных находится в хорошем состоянии. В конце концов, регулярные проверки точности данных работают лучше всего вместе с более широкими передовыми методами управления данными. К ним относятся:

      • Безопасные и надежные системы для хранения, резервного копирования и передачи данных
      • Соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR
      • Задокументированные процессы для уменьшения человеческого фактора
      • Проверить ограничения, требующие ввода новых данных в определенном формате

      Благодаря этим передовым практикам, лежащим в основе вашей стратегии управления данными, вы сведете к минимуму усилия, необходимые для проверки точности данных, и получите максимальную отдачу от своей базы данных.

      Что включить в проверку точности данных

      Проверку точности данных можно рассматривать как последний шаг перед перемещением, интеграцией или другой работой с базой данных. Чтобы убедиться, что ничего не упущено, вот ключевые шаги, которые необходимо включить в каждую проверку точности данных.

      1. Очистка данных

      Самый важный первый шаг в проверке точности данных — убедиться, что у вас чистые данные. С помощью очистки данных вы можете удалить неточные, неполные, дублированные, устаревшие или ненужные данные. Достаточно одного гнилого яблока, чтобы испортить кладовую, то же самое касается и вашей базы данных. Работа с некачественными данными может принести больше вреда, чем пользы, поэтому найдите время, чтобы удалить данные, которые не служат вашему бизнесу сейчас, и ваше будущее скажет вам спасибо позже.

      2. Объединение данных

      После того, как вы удалили наиболее очевидные некачественные данные из своей базы данных, обратите внимание на повторяющиеся данные. С помощью программного обеспечения для поиска и объединения вы можете идентифицировать повторяющиеся записи контактов, которые можно безопасно объединить. Вот некоторые из лучших вариантов для поиска и объединения повторяющихся контактов:

      • Инструмент дедупликации HubSpot — используйте ИИ для поиска повторяющихся контактов и компаний в вашей CRM.
      • Контакты Google и iCloud . Если вы используете эти приложения для управления контактами, оба предлагают полезные встроенные функции дедупликации.
      • Dedupely — это приложение работает с HubSpot, Salesforce и Pipedrive, чтобы помечать возможные дубликаты имени, фамилии, адреса электронной почты, названия компании и других свойств. Он также находит дубликаты по точному, нечеткому и аналогичному соответствию, чтобы обнаруживать проблемы, которые пропускают другие системы.

      После использования программы поиска и слияния потратьте несколько минут на ручную проверку того, что ваши данные выглядят должным образом и не осталось дубликатов.

      3. Систематизация данных

      Заключительная часть проверки точности ваших данных — убедиться, что ваши данные имеют правильную структуру для интеграции или анализа. Когда вы синхронизируете или перемещаете данные, важно убедиться, что все соответствующие исходные свойства сохраняются вместе с ними.

      Один из самых простых способов упорядочить данные — это использовать тегов, меток или членства в списках . Это означает, что вы можете поддерживать точную сегментацию после интеграции данных в другие приложения, создания отчетов или использования их для автоматизации.

      После проверки точности данных

      Завершив проверку точности данных, вы можете вздохнуть немного глубже и приступить к работе с данными, не паникуя при виде кнопки «Перейти».

      Проверка точности данных также прокладывает путь к другим передовым методам управления данными, включая создание двусторонней синхронизации между вашими приложениями. Это самый простой способ синхронизировать данные из наиболее авторитетного источника с другими вашими приложениями, например, из вашей CRM с вашим приложением для маркетинга по электронной почте или программным обеспечением для автоматизации. Он создает единый источник достоверной информации в каждом приложении, поэтому вы всегда знаете, что ищете самую точную версию своих данных.

      Поддерживайте целостность вашей базы данных

      Прежде чем приступить к работе с данными, убедитесь, что вы можете уверенно ответить на эти три основных вопроса о точности данных:

      • Чисты ли мои данные?
      • Мои данные не содержат дубликатов?
      • Правильно ли организованы мои данные?

      Проверка точности данных — это лишь часть процесса поддержания базы данных с высокой степенью целостности. Очищая данные, объединяя дубликаты и организуя данные с четкой структурой, вы можете оптимизировать ценность и влияние аналитических данных, которые у вас под рукой.

      Не забудьте поделиться этим постом!

      Определение правильности и значение | Dictionary.com.

      [ kuh-rekt-nis ]

      / kəˈrɛkt nɪs /

      Сохранить это слово!

      См. синонимы правильности на Thesaurus.com

      Показывает уровень оценки в зависимости от сложности слова.


      существительное

      соответствие факту или истине; свобода от ошибок; точность: правильность рассказа очевидца позже была поставлена ​​под сомнение.

      качество быть должным; соответствие общепризнанному или принятому стандарту: мы заботимся о правильности поведения наших стажеров.

      качество быть справедливым или правильным в суждении или мнении: Мы признали правильность решения трибунала.

      признак или приверженность либеральной или прогрессивной идеологии в вопросах этнической принадлежности, религии, сексуальности, экологии и т. д.: Автомобиль, усыпанный пенопластовыми стаканчиками, вряд ли является свидетельством экологической правильности.

      ВИКТОРИНА

      Сыграем ли мы «ДОЛЖЕН» ПРОТИВ. "ДОЛЖЕН" ВЫЗОВ?

      Следует ли вам пройти этот тест на «должен» или «должен»? Это должно оказаться быстрым вызовом!

      Вопрос 1 из 6

      Какая форма используется для указания обязательства или обязанности кого-либо?

      Происхождение правильности

      Впервые записано в 1670–1690 гг. ; правильно + -ness

      Слова рядом с правильностью

      исправительное учреждение, сотрудник исправительного учреждения, корректирующая жидкость, правильность, исправительный, правильность, Correggio, corregidor, коррел., корреляция, корреляция

      Dictionary.com Полный текст На основе Random House Unabridged Dictionary, © Random House, Inc., 2022

      Слова, относящиеся к правильности

      истина, вежливость, порядочность, приличия, пригодность, правильность, определенность, точность, точность, безошибочность, верность, аккуратность, аккуратность, регулярность , правильность, благопристойность, порядок, упорядоченность, правильность, благопристойность

      Как использовать правильность в предложении

      • Загруженный код запускается в изолированном контейнере Docker, и его выходные данные проверяются на правильность.

        Решите задачи по программированию на онлайн-соревновании Runcode.ninja, 6–9 ноября|Джим Солтер|30 октября 2020 г.|Ars Technica

      • Другие оспорили правильность своих оценок на том основании, что агентства их не обсуждали с представителями страны.

        Долговой кризис в Африке после коронавируса усугубляется недостоверными данными и глобальными рейтинговыми агентствами|Мишек Мутизе|23 октября 2020 г.|Кварц политкорректность, я выбрасываю это в окно.

        Полная стенограмма: Томи Ларен на «Шоу Карлоса Уотсона»|Дэниел Маллой|31 августа 2020 г.|Ози

      • Их поиски были интенсивными, поскольку они воспринимаются как главное возможное подтверждение правильности инфляции .

        Кот Шредингера, когда никто не смотрит - Выпуск 89: Темная сторона|Дэниел Сударски|26 августа 2020 г.|Наутилус

      • В большинстве случаев это не из-за правильности или ошибки с вашей стороны.

        SEO при ограниченном бюджете: что владельцы малого бизнеса могут сделать, чтобы выиграть|Али Фаагба|4 июня 2020 г.|Search Engine Watch

      • Таким образом, принятие того или иного глагола является делом вкуса, а не вопросом абсолютной правильности.

        Продолжайте, закончите предлогом: правила грамматики, с которыми мы все можем жить|Ник Ромео|3 ноября 2014|DAILY BEAST

      • Вот почему у него был свой собственный самолет, большой двухвинтовой Мартин 404 под названием, в те дни до политкорректности, Эль Даго.

        Фрэнк Синатра и рождение элиты|Уильям Стадием|2 августа 2014 г.|DAILY BEAST

      • Я не верю в политкорректность, кстати, ладно?

        Бен Карсон, Освенцим и мой выпускной в старшей школе|Мэтт Финкельштейн|9 июня 2014|DAILY BEAST

      • Лига никогда раньше не выгоняла кого-то за слова, но эра смартфонов и политкорректности может изменить это.

        Марк Кьюбан предупреждает, что баскетболисты могут подвергнуться суровому обращению Далее|Эван Вайнер|3 июня 2014|DAILY BEAST

      • И кого именно заставляют замолчать политкорректность?

        Большая черная надежда консерваторов|Эван Гар|19 мая 2014|DAILY BEAST

      • Судья: Итак, сэр, ваше наказание будет зависеть от краткости и правильности ваших ответов.

        Книга Анекдотов и Бюджет Веселья;|Разное

      • Он занимался Энциклопедией, и его статьи по грамматике составлены с большой точностью, правильностью и рассудительностью.

        Книга истории и хронологии на каждый день|Джоэл Манселл

      • Кто вы, раз говорите на нашем языке с такой правильностью, что вас почти можно принять за одного из наших соотечественников?

        The Border Rifles|Gustave Aimard

      • Он многое знал наизусть и повторял многие отрывки с чувством и правильностью.

        Мое десятилетнее заключение|Сильвио Пеллико

      • Он был еще больше убежден в правильности этого факта, потому что слово, обозначающее сундук или ящик, по-французски — coffre.

        Rollo в Голландии|Jacob Abbott

      Дополнительные показатели эффективности, которые можно использовать

      Последнее обновление: 20 июня 2019 г.

      Когда вы строите модель для задачи классификации, вы почти всегда хотите рассматривать точность этой модели как количество правильных прогнозов из всех сделанных прогнозов.

      Это точность классификации.

      В предыдущем посте мы рассмотрели оценку надежности модели для прогнозирования невидимых данных с использованием перекрестной проверки и множественной перекрестной проверки, где мы использовали точность классификации и среднюю точность классификации.

      Когда у вас есть модель, которая, по вашему мнению, может делать надежные прогнозы, вам нужно решить, достаточно ли хороша эта модель для решения вашей проблемы. Одной только точности классификации обычно недостаточно для принятия такого решения.

      Точность классификации
      Фото Нины Мэтьюс Фотография, некоторые права защищены

      В этом посте мы рассмотрим показатели производительности Precision и Recall, которые вы можете использовать для оценки вашей модели для решения проблемы бинарной классификации.

      Рецидив рака молочной железы

      Набор данных о раке молочной железы — это стандартный набор данных машинного обучения. Он содержит 9 атрибутов, описывающих 286 женщин, перенесших и выживших после рака молочной железы, а также сведения о том, рецидивировал ли рак молочной железы в течение 5 лет.

      Это проблема бинарной классификации. Из 286 женщин у 201 не было рецидива рака молочной железы, а у остальных 85 он был.

      Я думаю, что для этой проблемы ложноотрицательные результаты хуже, чем ложноположительные. Вы согласны? Более подробный скрининг может устранить ложноположительные результаты, но ложноотрицательные результаты отправляются домой и теряются для последующей оценки.

      Точность классификации

      Точность классификации — наша отправная точка. Это количество сделанных правильных прогнозов, деленное на общее количество сделанных прогнозов, умноженное на 100, чтобы превратить его в процент.

      Все Без повторения

      Модель, предсказывающая только отсутствие рецидива рака молочной железы, достигает точности (201/286)*100 или 70,28%. Мы назовем это нашим «Все без повторения». Это высокая точность, но ужасная модель. Если бы его использовали отдельно для поддержки принятия решений для информирования врачей (невозможно, но подыгрывайте), он отправил бы домой 85 женщин с ошибочным мнением, что их рак молочной железы не повторится (высокий уровень ложноотрицательных результатов).

      Все повторения

      Модель, предсказывающая только рецидив рака молочной железы, будет иметь точность (85/286)*100 или 29,72%. Мы назовем это нашим «Все повторения». Эта модель имеет ужасную точность и отправит домой 201 женщину, думая, что у нее рецидив рака молочной железы, но на самом деле это не так (высокое количество ложноположительных результатов).

      ТЕЛЕЖКА

      CART или деревья классификации и регрессии — это мощный, но простой алгоритм дерева решений. В этой задаче CART может достичь точности 690,23%. Это ниже, чем наша модель «Все без повторений», но является ли эта модель более ценной?

      Мы видим, что одной точности классификации недостаточно для выбора модели для этой задачи.

      Матрица путаницы

      Чистый и недвусмысленный способ представить результаты прогнозирования классификатора — использовать матрицу путаницы (также называемую таблицей непредвиденных обстоятельств).

      Для задачи бинарной классификации таблица имеет 2 строки и 2 столбца. Вверху находятся наблюдаемые метки классов, а внизу — предсказанные метки классов. Каждая ячейка содержит количество прогнозов, сделанных классификатором, которые попадают в эту ячейку.

      Таблица истинности Таблица путаницы

      В этом случае совершенный классификатор правильно предскажет 201 отсутствие повторения и 85 повторение, которые будут введены в верхнюю левую ячейку отсутствие повторения/отсутствие повторения (Истинно отрицательные) и нижнюю правую ячейку повторение/повторение (Истинно положительные результаты).

      Неверные прогнозы явно разбиты на две другие ячейки. Ложноотрицательные, которые являются повторением, которое классификатор пометил как отсутствие повторения. У нас нет ни того, ни другого. Ложные срабатывания — это отсутствие повторения, которое классификатор пометил как повторение.

      Это полезная таблица, в которой представлено как распределение классов в данных, так и предсказанное классификаторами распределение классов с разбивкой по типам ошибок.

      Все Нет повторения Матрица путаницы

      Матрица путаницы подчеркивает большое количество (85) ложноотрицательных результатов.

      Все Нет повторения Матрица путаницы

      Матрица путаницы всех повторений

      Матрица ошибок указывает на большое количество (201) ложных срабатываний.

      Матрица путаницы всех повторений

      CART Матрица путаницы

      Это выглядит как более ценный классификатор, поскольку он правильно предсказал 10 повторяющихся событий, а также 188 неповторяющихся событий. Модель также показывает небольшое количество ложноотрицательных результатов (75) и ложных срабатываний (13).

      ТЕЛЕЖКА Матрица путаницы

      Парадокс точности

      Как видно из этого примера, точность может ввести в заблуждение. Иногда желательно выбрать модель с меньшей точностью, потому что она обладает большей прогностической силой в отношении проблемы.

      Например, в задаче с большим дисбалансом классов модель может предсказать значение мажоритарного класса для всех прогнозов и достичь высокой точности классификации. Проблема в том, что эта модель бесполезна в предметной области. Как мы видели в нашем примере с раком молочной железы.

      Это называется парадоксом точности. Для подобных задач требуются дополнительные меры для оценки классификатора.

      Точность

      Точность — это количество истинных положительных результатов, деленное на количество истинных положительных и ложных положительных результатов. Другими словами, это количество положительных предсказаний, деленное на общее количество предсказанных положительных значений класса. Его также называют положительной прогностической ценностью (PPV).

      Точность можно рассматривать как меру точности классификатора. Низкая точность также может указывать на большое количество ложных срабатываний.

      • Точность модели All No Recurrence равна 0/(0+0) или не является числом, или 0.
      • Точность модели All Recurrence составляет 85/(85+201) или 0,30.
      • Точность модели CART составляет 10/(10+13) или 0,43.

      Точность предполагает, что CART является лучшей моделью и что модель All Recurrence более полезна, чем модель All No Recurrence, хотя ее точность ниже. Разницу в точности между моделью All Recurrence и CART можно объяснить большим количеством ложных срабатываний, предсказанных моделью All Recurrence.

      Отзыв

      Отзыв – это количество истинно положительных результатов, деленное на количество истинно положительных результатов и количество ложноотрицательных результатов. Другими словами, это количество положительных прогнозов, деленное на количество положительных значений класса в тестовых данных. Его также называют чувствительностью или истинной положительной скоростью.

      Отзыв можно рассматривать как меру полноты классификаторов. Низкий отзыв указывает на большое количество ложноотрицательных результатов.

      • Отзыв модели All No Recurrence: 0/(0+85) или 0,
      • Отзыв модели All Recurrence: 85/(85+0) или 1.
      • Отзыв CART равен 10/(10+75) или 0,12.

      Как и следовало ожидать, модель All Recurrence имеет идеальную полноту, поскольку она предсказывает «повторение» для всех экземпляров. Отзыв для CART ниже, чем у модели All Recurrence. Это можно объяснить большим количеством (75) ложноотрицательных результатов, предсказанных моделью CART.

      Счет F1

      Оценка F1 равна 2*((точность*отзыв)/(точность+отзыв)). Его также называют показателем F или показателем F. Иными словами, оценка F1 отражает баланс между точностью и отзывом.

      • F1 для модели «Все без повторения» равно 2*((0*0)/0+0) или 0.
      • F1 для модели All Recurrence составляет 2*((0,3*1)/0,3+1) или 0,46.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.