Трамблер ваз 2107 неисправности: Трамблер ваз 2107 бесконтактный неисправности

Содержание

Неисправности системы зажигания Ваз 2107, Ваз 2105, Ваз 2104 причины и методы устранения

Замена коммутатора зажигания лада 2107, сборка и разборка распределителя лада 2105 своими руками, проверка системы лада 2104. Инструкции по ремонту системы зажигания двигателя ваз 2104, ваз 2105, ваз 2107. Диагностика электрооборудования лада 2105. Инструкции по ремонту электрооборудования: системы зажигания, стартера лада 2104. Эксплуатация генератора, аккумулятора, очистителя. Схема лада 2107.

Причина неисправности	Метод устранения
Двигатель не запускается
1. Ток не проходит через контакты прерывателя:	1. Проделайте следующее:
— загрязнены, окислены или пригорели контакты прерывателя; увеличенный зазор между контактами;	— зачистите контакты и отрегулируйте зазор между ними;
— ослаблено крепление или окислены наконечники проводов в цепи низкого напряжения, обрыв в проводах или замыкание их с массой;	— проверьте провода и их соединения; поврежденные провода замените;
— неисправен выключатель (не замыкаются контакты «30/1» и «15») или реле зажигания ваз 2107;	— проверьте, замените неисправную контактную часть выключателя зажигания или реле зажигания ваз 2105;
— пробит конденсатор;	— замените конденсатор;
— обрыв в первичной обмотке катушки зажигания	— замените катушку зажигания
2. Не размыкаются контакты прерывателя:	2. Проделайте следующее:
— нарушена регулировка зазора между контактами прерывателя; — сильно изношена текстолитовая колодка или втулка рычажка прерывателя;	— отрегулируйте зазор между контактами; — замените контактную группу;
— вышел из строя подшипник подвижной пластины прерывателя;	— замените подшипник или распределитель зажигания
3. Не подается высокое напряжение к свечам зажигания ваз 2104, ваз 2105, ваз 2107:	3. Проделайте следующее:
— неплотно посажены в гнездах, оторвались или окислены наконечники проводов высокого напряжения; провода сильно загрязнены или повреждена их изоляция;	— проверьте и восстановите соединения, очистите или замените провода;
— износ или повреждение контактного уголька, зависание его в крышке распределителя зажигания;	— проверьте и, при необходимости, замените контактный уголек;
— утечка тока через трещины или прогары в крышке или роторе распределителя зажигания, через нагар или влагу на внутренней поверхности крышки;	— проверьте, очистите крышку от влаги и нагара, замените крышку и ротор, если в них имеются трещины;
— перегорание резистора в роторе распределителя зажигания;	— замените резистор;
— повреждена катушка зажигания	— замените катушку зажигания лада классика
4. Замаслены электроды свечей зажигания или зазор между ними не соответствует норме	4. Очистите свечи и отрегулируйте зазор между электродами
5. Повреждены свечи зажигания (трещина на изоляторе)	5. Замените свечи ваз 2104, ваз 2105, ваз 2107 новыми
6. Нарушен порядок присоединения проводов высокого напряжения к выводам крышки распределителя зажигания	6. Присоедините провода в порядке зажигания 1-3-4-2
7. Неправильная установка момента зажигания	7. Проверьте, отрегулируйте момент зажигания
8*. На коммутатор не поступают импульсы напряжения от бесконтактного датчика:	8*. Проделайте следующее:
— обрыв в проводах между датчиком распределителем зажигания и коммутатором ваз 2104;	— проверьте провода и их соединения, поврежденные провода замените;
— неисправен бесконтактный датчик	— проверьте датчик с помощью переходного разъема и вольтметра; неисправный датчик замените
9*. Не поступают импульсы тока на первичную обмотку катушки зажигания:	9*. Проделайте следующее:
— обрыв в проводах, соединяющих коммутатор с реле или катушкой зажигания ваз 2107;	— проверьте провода и их соединения; поврежденные провода замените;
— неисправен коммутатор;	— проверьте коммутатор осциллографом; неисправный коммутатор замените
Двигатель работает неустойчиво или глохнет на холостом ходу
1. Слишком раннее зажигание в цилиндрах двигателя	1. Проверьте, отрегулируйте момент зажигания
2. Большой зазор между электродами свечей зажигания	2. Проверьте, отрегулируйте зазор между электродами
3. Малый зазор между контактами прерывателя	3. Отрегулируйте зазор между контактами
Двигатель неравномерно и неустойчиво работает при большой частоте вращения коленчатого вала
1. Ослабла пружина подвижного контакта прерывателя	1. Замените контактную группу
2. Большой зазор между контактами прерывателя ваз 2105	2. Проверьте, отрегулируйте зазор между контактами
3. Ослабли пружины грузиков регулятора опережения зажигания в датчике распределителе зажигания	3. Замените пружины, проверьте работу центробежного регулятора на стенде
Перебои в работе двигателя на всех режимах
1. Повреждены провода в системе зажигания, ослаблено крепление проводов или окислены их наконечники	1. Проверьте провода и их соединения. Поврежденные провода замените
2. Загрязнены, окислены, пригорели или смещены контакты прерывателя	2. Зачистите контакты и отрегулируйте зазор между ними
3. Износ электродов или замасливание свечей зажигания, значительный нагар; трещины на изоляторе свечи	3. Проверьте свечи, отрегулируйте зазор между электродами, поврежденные свечи замените
4. Износ или повреждение контактного уголька в крышке распределителя зажигания	4. Замените контактный уголек
5. Сильное подгорание центрального контакта ротора распределителя зажигания ваз 2104	5. Зачистите центральный контакт
6. Трещины, загрязнение или прогары в роторе или крышке распределителя зажигания	6. Проверьте, замените ротор или крышку
7. Снижение емкости конденсатора или обрыв в нем	7. Замените конденсатор
8. Чрезмерно большое биение валика распределителя зажигания; повышенный износ втулки валика	8. Замените распределитель зажигания
9*. Неисправен коммутатор — форма импульсов на первичной обмотке катушки зажигания не соответствует норме	9*. Проверьте коммутатор с помощью осциллографа, неисправный коммутатор замените
Двигатель не развивает полной мощности и не обладает достаточной приемистостью
1. Неправильная установка момента зажигания	1. Проверьте, отрегулируйте момент зажигания
2. Заедание грузиков регулятора опережения зажигания, ослабление пружин грузиков	2. Проверьте, замените поврежденные детали
3. Большой износ втулки подвижного контакта прерывателя	3. Проверьте, замените контактную группу
4*. Неисправен коммутатор — форма импульсов на первичной обмотке катушки зажигания не соответствует норме	4*. Проверьте коммутатор с помощью осциллографа, неисправный коммутатор замените

ВАЗ / 2104, 2105, 2107 / ремонт / электрооборудование / система зажигания / Устранение неисправностей в системе

Датчик Холла ВАЗ 2107 — проверка, замена, признаки неисправности

Вопрос проверки работоспособности датчика Холла, являющегося одним из ключевых элементов бесконтактной системы зажигания карбюраторных «семёрок», актуален для подавляющего большинства их владельцев. Почему? Потому что от его стабильного функционирования напрямую зависит работа двигателя, особенно его беспроблемный запуск.

Так что же представляет собой датчик Холла, как он работает и, главное, как своевременно определить нарушения в его работе?

Содержание

Функциональное назначение и принцип действия
Схема подключения и местоположение прибора в автомобиле
Признаки неисправности устройства и способы диагностики
Как проверить исправность сенсора
Алгоритм замены неисправного устройства новым

Функциональное назначение и принцип действия

Датчик Холла, считывающий электромагнитные импульсы, возникающие при попадании пластины распределителя в его магнитное поле, фактически фиксируя углы положения распределительного и коленчатого валов двигателя. Передавая соответствующий сигнал коммутатору, сенсор, регулирует подачу тока на контакты свечей зажигания.
В основу принципа действия прибора положен эффект увеличения напряжения, возникающего в поперечном сечении помещённого в магнитное поле проводника (эффект Холла). Роль проводника выполняет магнитопроводящая корончатая пластина с прорезями, число которых соответствует количеству цилиндров силовой установки. Конструкция преобразователя, установленного на ВАЗ — 2107, предполагает наличие трёх контактов. Положительный и отрицательный выводы постоянного тока и контакт для подачи снятого сигнала на коммутирующее устройство.
Такое конструктивное исполнение измерителя обеспечивает ему некоторые эксплуатационные достоинства, например, возможность получения повышенного (до 30 кВ) напряжения на электродах свечей или отсутствие необходимости частой замены контактных пластин, вследствие их высокой устойчивости к выгоранию.

Схема подключения и местоположение прибора в автомобиле

Датчик Холла на автомобиле расположен внутри распределителя зажигания и доступ к нему ограничивается лишь крышкой, закреплённой двумя защёлками.
Схема подключения устройства типична для «классических» моделей Волжского автозавода и включает в себя следующие элементы:

Собственно распределитель зажигания (трамблёр) с установленным на нём датчиком.
Катушку зажигания, повышающую напряжение до 30,0 кВ.
Коммутирующее устройство.
Свечи зажигания.
Тахометр, соединённый с датчиком сигнальным проводом.
Комплект высоковольтных и низковольтных проводов.

Признаки неисправности устройства и способы диагностики

Несмотря на довольно простую конструкцию, датчик Холла может выйти из строя, хотя, справедливости ради отметим, что случается подобное нечасто. Однако это происходит и существует ряд признаков, по которым опытный автолюбитель диагностирует нарушения работоспособности именно этого прибора:

Резкое увеличение расхода топлива
Частые остановки двигателя, особенно при работе на малых оборотах.
Затруднённый запуск или полное отсутствие такового.
Нестабильная работа силового агрегата (рывки, перебои, детонация).
Движение автомобиля рывками на больших оборотах двигателя.

Следует оговориться, что появление таких «симптомов» может свидетельствовать и о возникновении проблем в системах подачи топлива и зажигания, поэтому для достижения определённости необходима проверка работоспособности датчика Холла.

Как проверить исправность сенсора

Существует несколько способов проверки. Наименее затратной по времени и не требующей особых ремонтных навыков является элементарная замена тестируемого датчика на заведомо исправный.
Не намного сложнее проверка посредством мультиметра. Установив соответствующий предел (постоянный ток 20 В), определяют напряжение на выходных контактах измерителя. У исправного устройства его величина находится в диапазоне от 0,4 до 11,0 вольт в зависимости от положения коленвала.
Ещё одним, достаточно распространённым методом диагностики работоспособности датчика, является проверка наличия искры. Порядок действий нижеследующий:

Выкрученную свечу зажигания, соединяем с катушкой посредством высоковольтного провода.
Второй контакт свечи (резьбу) замыкаем на массу (минус).
Демонтируем сенсор.
Соединяем разъём кабеля, идущего от коммутатора.
Проводим отвёрткой перед сенсором.

Появление искры на контактах свечи зажигания свидетельствует об исправном состоянии датчика.
Существует ещё несколько методов проверки работоспособности измерителя, но они более трудоёмки и требуют использования определённых устройств и элементов: вольтметра, осциллографа, резистора, светодиода и т.д.

Алгоритм замены неисправного устройства новым

При всей кажущейся простоте, процесс замены датчика Холла на ВАЗ-2107 — мероприятие довольно трудоёмкое, поскольку требует не только демонтажа, но и полной разборки распределителя зажигания. И здесь есть свои подводные камни. Для того чтобы не иметь впоследствии проблем с выставлением зажигания, необходимо нанести маркеры на корпусах блока цилиндров и самого распределителя. Итак, алгоритм снятия и замены датчика Холла:

Подготовка необходимого инструмента: отвёртка, плоскогубцы, ключ торцевой (рожковый) на 13, молоток.
Обесточивание автомобиля снятием клеммы «-» с АКБ.
Демонтаж крышки распределителя и вакуумного шланга.
Отсоединение разъёма, подключенного к датчику.
Выкручивание болта (13 мм) крепления трамблёра и его последующий демонтаж.
Освобождение пластин крепления крышки распределителя.
Демонтаж крышки, ротора (слегка потянув на себя), пластиковой крышки.
Выкручивание болтов крепления штекера и проводной колодки.
Освобождение опорной пластины датчика, закреплённой двумя болтами.
Демонтаж вакуумного корректора распределителя, закреплённого также двумя болтами:
1. удаление стопорного кольца при помощи плоскогубцев;
2. демонтаж тяги вакуумного корректора распределителя со штифта опорной пластины;
3. снятие корректора.
Освобождение (движение вверх по оси трамблёра) и удаление опорной пластины.
Выкручивание болтов фиксации сенсора.
Демонтаж датчика Холла.

Лада 2100 · РОССИЯ ОБЪЕКТИВИРОВАНА · Россия в глобальной перспективе

Лада 2100, она же Жигули

Лада 2100 («Жигули»), марка советского автомобиля, представляла собой опору советской экономики, способствуя индустриализации во второй половине 20 ^-го-го века. Стандартный автомобиль эконом-класса Lada 2100 был впервые произведен в 1970 году в результате соглашения между итальянским автопроизводителем Fiat и Советским Союзом о развитии экономических связей, которое привело к созданию автомобильного завода Volva. Филиал компании АвтоВАЗ (известной как «ВАЗ»), завод располагался в Тольятти на берегу реки Вольва. [i] Сначала завод работал под прямым влиянием Fiat; Джованни Аньелли, глава компании Fiat, предоставил информацию о конструкции Fiat 124, которая послужит основой для первоначального производства автомобиля Lada. [ii] В результате автомобиль не мог продаваться по всему миру до 1974, когда Fiat 124 больше не было на рынке. Однако уже через несколько лет «Лада» стала национальным советским брендом как единственный дистрибьютор доступных автомобилей для советских граждан.

«Жигули» были первым и единственным доступным массовому автомобилю, что способствовало его все возрастающей популярности в Советском Союзе. [iii] Автомобиль был построен и продан, чтобы противостоять холодному климату по низкой цене, чтобы оптимально привлечь покупателей. В каком-то смысле машина представляла собой модифицированную версию Fiat 124, адаптированную для заснеженной местности. Однако, в отличие от своего итальянского аналога, Lada 2100 была плохо сконструирована и неэффективна, что приводило к частым поломкам. Сам автомобиль был оснащен набором инструментов, который мог решить большинство проблем, что свидетельствует о том, что сама компания знала о структурных проблемах модели. [iv] Хотя на советском автомобильном рынке доминировала Lada, экспорт на рынки Европы и Латинской Америки шел не очень хорошо. Соответственно, со временем репутация автомобилей «Жигули» упала, и они отошли на дно мирового автомобильного модельного ряда в 1919 году.80-е годы.

Хотя Лада 2101 была самым доступным автомобилем на рынке, состояние советского производства не позволяло максимизировать продажи. Непреодолимое стремление к покупке автомобилей в 1960-х годах побудило правительство принять строгие меры по сдерживанию потребительства. [v] Цены были высокими по сравнению с получаемой заработной платой, так что многие люди не могли позволить себе машину. Например, в 1983 году государственный служащий должен был копить свою зарплату в течение 43 месяцев, чтобы купить «Ладу». момент покупки, с балансом, подлежащим оплате после доставки. Тем не менее, доставка часто занимала до нескольких лет. Предложение сильно отставало от спроса, так что очереди на покупку нового коммерчески доступного автомобиля были длинными. [vii] Более того, у тех, кому посчастливилось владеть «Жигулями», была нехватка запчастей и работало всего несколько станций технического обслуживания, что создавало дополнительные проблемы. В результате трудности, связанные с владением автомобилем, преобладали в советском ландшафте в течение нескольких десятилетий.

Тем не менее, советский автопром пытался повысить уровень потребления, несмотря на правительственные ограничения. Например, в течение следующих двух десятилетий производились обновления исходной модели, известной как ВАЗ-2101, в попытке устранить выявленные дефекты, но репутация советского автомобиля оставалась мрачной. Лада (ВАЗ) 2104, 2105 и 2107 производились в последующие десятилетия, каждая из которых обладала обновленными характеристиками оригинального автомобиля, и вместе они образовали серию «Лада Классика». Более новые модели, такие как Niva 4×4 (на основе партнерства с GM), производились даже в 2000-е годы. Тем не менее, прототип Lada прекратили производить в 1988, а остальные продолжали выпускаться до 2012 года.[viii][ix]

Появление «Жигулей» сыграло решающую роль в советской индустриализации. С созданием Волжского автомобильного завода в 1966 году началось массовое производство автомобилей. В результате произошло оживление Тольятти, которое принесло большую пользу. Часть города получила обозначение «Автоград» («Автогород») по проекту известного архитектора Бориса Романенко. [x] Рабочие, нанятые для строительства завода, остались в этом районе, и за свои усилия они получили жилье. , а в некоторых случаях и личный автомобиль. Таким образом, более молодое население Тольятти способствовало развитию города в целом. В то же время, однако, промышленный рост также способствовал незаконной деятельности, в первую очередь в виде увеличения продаж неразрешенных автозапчастей[xi]. Следовательно, исчезновение деталей с завода привело к нехватке запасных частей, необходимых для ремонта. Механики воспользовались этой ситуацией, взимая с владельцев автомобилей более чем в десять раз рыночную цену за поиск запчастей.0005-й -й век обнажил проблемы, глубоко укоренившиеся в советском обществе.

Маркетинг «Жигулей» как «народного автомобиля» создал отчетливую советскую идентичность. Когда эти автомобили были впервые экспортированы в 1974 году, они продавались как «Жигули», но первоначальное название «Жигули» осталось на советском рынке. Распространение этих автомобилей открыло новую эру, эпоху большей свободы и характеризующуюся внутренней, личной направленностью. До этого состояние советского потребительства страдало из-за ограничений, введенных правительством. Коммунистическая политика не способствовала тому, чтобы население владело частными автомобилями, потому что это свидетельствовало о частном богатстве. Однако после Второй мировой войны Сталин санкционировал производство «Победы» и «Москвича» для коммунальной закупки.[xiii] Однако высокая стоимость этих моделей автомобилей, а также низкая скорость их производства ограничивали количество покупателей и обесцененные обещания экономической выгоды. Тем не менее брежневская эпоха изменила эту политику и открыла период, когда советское процветание достигло своего апогея. Соответственно, наступление индустриализации, которая включала увеличение производства автомобилей, первоначально подтолкнуло Советский Союз к экономическому успеху, но экономическая ситуация, возникшая в результате коммунизма, повернула вспять этот первоначальный триумф.

[i] «1947: Автомобили для товарищей», по состоянию на 30 марта 2014 г., http://www.soviethistory.org/index.php?page=subject&SubjectID=1947cars&Year=1947

[ii] АвтоВАЗ», режим доступа 29 марта 2014 г., http://www.autozine.org/Manufacturer/Russia/Avtovaz.html

[iii] «Жигули: История одного имени», 11 апреля 2011 г. , RusLanguage Russian Blog , http://www.russian-moscow.com/zhiguli-the-story-of-its-name/

[iv] Льюис Х. Сигельбаум, «На стороне: Автомобильная культура в СССР, 1960-х-1980-х», Технология и культура 50 (2009), 13, doi: 10.1353/tech.0.0224

[v] Там же, 6.

[vi] Джон Ф. Бернс, «Русские радости и страдания Владение автомобилем», The New York Times, , 22 июня 1983 г., http://www.nytimes.com/1983/06/22/world/the-russian-s-joy-and-anguish-of-car- собственность.html.

[vii] Там же

[viii] «На этот раз это не шутки: Россия отправляет смехотворную «Ладу» на свалку (наконец-то)», режим доступа 29 марта 2014 г., http://www.dailymail.co.uk/ новость/статья-2130942/Lada-Russia-announces-end-manufacturing-ridiculed-car.html

[ix] «Краткая история АвтоВАЗа», по состоянию на 29 марта 2014 г., http://www.autozine.org/Manufacturer/Russia/Avtovaz .html

[x] «Тольятти: новый советский город шестидесятых», дата обращения 30 марта 2014 г. http://www.soviethistory.org/index.php?page=subject&SubjectID=1968cities&Year=1968

[xi] Там же

[xii] Зигельбаум, 9-11

[xiii] «1947: Автомобили для товарищей», по состоянию на 30 марта 2014 г., http://www.soviethistory.org/index.php?page=subject&SubjectID =1947cars&Year=1947

Библиография

Автожурнал. «Краткая история АвтоВАЗа». По состоянию на 30 марта 2014 г., http://www.autozine.org/Manufacturer/Russia/Avtovaz.html.

Бернс, Джон Ф. «Радости и страдания россиян от владения автомобилем». The New York Times, 22 июня 1983 г. http://www.nytimes.com/1983/06/22/world/the-russian-s-joy-and-anguish-of-car-ownership.html

Ежедневная почта. «На этот раз это не шутки: русский отправляет смехотворную «Ладу» в утиль (наконец-то)». По состоянию на 29 марта, 2014, http://www.dailymail.co.uk/news/article-2130942/Lada-Russia-announces-end-manufacturing-ridiculed-car.html

Советская история. «1947: Автомобили для товарищей», по состоянию на 30 марта 2014 г. , http://www.soviethistory.org/index.php?page=subject&SubjectID=1947cars&Year=1947

Советская история. «Тольятти: новый советский город для шестидесятых», по состоянию на 30 марта 2014 г. http://www.soviethistory.org/index.php?page=subject&SubjectID=1968cities&Year=1968

Сторона: Автомобильная культура в СССР, 1960-х – 1980-х». Технология и культура 50 (2009). 1-22. Дои: 10.1353/тех.0.0224.

Определение справедливой цены подержанного автомобиля с помощью анализа данных | Кирилл Лепченков

Весь путь использования методов DS для расчета справедливой цены на подержанный автомобиль.

Кирилл Лепченков

Читать

Опубликовано в

12 мин чтения

12, 2 дек. 019

Введение

Обычный способ определения цены подержанного автомобиля ? Вы ищете похожие автомобили, оцениваете приблизительную базовую цену, а затем настраиваете ее в зависимости от текущего пробега, цвета, количества опций и т. д. Вы используете как знание предметной области, так и анализ текущего состояния рынка.

Если копнуть глубже, можно подумать о продаже машины в другом регионе страны, где средняя цена выше. Вы даже можете узнать, как долго автомобили находятся в каталоге, и обнаружить образцы с завышенной ценой, чтобы принять более взвешенное решение.

Оригинальная реклама универсала VW Passat конца 1990-х годов в цвете « Rosso corsa », который по статистике набора данных оказался «средним автомобилем» в Беларуси было « Возможно ли, что использование методов науки о данных (сбор и очистка данных, обучение моделей машинного обучения и т. д.) может сэкономить ваше время и умственные усилия в болезненном процессе принятия решений? ”

Я открыл ноутбук, создал новый проект и включил таймер.

Этап 1. Сбор данных

Не вдаваясь в подробности: мне удалось за два дня собрать набор данных, содержащий примерно 40 000 объявлений об автомобилях с 35 функциями (в основном по категориям). Сбор данных сам по себе не составил особого труда, но их упорядоченное структурирование заняло немного времени. Я использовал Python, Requests, Pandas, NumPy, SciPy и т. д.

Что интересно в этом конкретном наборе данных, так это то, что большинство категориальных признаков никак не закодированы и поэтому могут быть легко интерпретированы (например, engine_fuel = «дизель»).

Этап 2. Глядя на общую картину и работая с неверными данными

Первоначальный анализ данных быстро выявил подозрительные образцы с пробегом 8 миллионов километров, хэтчбеки с 10-литровым двигателем, гибридные дизельные автомобили за 600 долларов и т. д. Я потратил примерно 6 часов написания сценариев для обнаружения этих проблем и их обработки.

Визуализация данных (я использовал MatPlotlib и Seaborn) дала мне хорошее представление об общей ситуации на рынке.

Распределение значений одометра (расстояние, пройденное транспортным средством в километрах)

Большинство автомобилей довольно интенсивно эксплуатируются со средним пробегом odometer_value 250 000 километров, и это очень много! Я также заметил, что люди предпочитают присваивать odometer_value красивые числа, например, 250 000 км, 300 000 км, 350 000 км и т. д. У многих автомобилей миллион километров odometer_value и это не имеет особого смысла, если смотреть на распределение значений. Могу предположить, что 1 миллион километров — это скорее утверждение «Эта машина повидала многое, точное количество километров на ней я, честно говоря, не знаю».

Общая тенденция ценообразования на автомобили интуитивно понятна: чем старше автомобиль, тем ниже цена. Я ожидал, что возраст автомобиля будет характеристикой номер один в общей иерархии характеристик.

Кроме того, чем старше автомобиль, тем выше его odometer_value в общем и то разумно.

Чтобы построить точечную диаграмму price_usd , я ограничил максимальную цену автомобиля примерно на 50 000 долларов и удалил несколько выбросов на уровне миллионов километров odometer_value .

На самом деле автомобили стоимостью менее 50 000 долларов США составляют 99,9 % каталога, поэтому точечный график дает хорошее представление о ценовой тенденции.

Что касается возраста автомобилей: большинство автомобилей были в эксплуатации некоторое время, среднее значение year_produced значение 2002 года. Я считаю, что на распределение года выпуска (изображенное ниже) сильно повлияла политика в отношении таможенных пошлин на ввоз автомобилей из-за границы.

Распределение автомобилей в каталоге по году выпуска.

Распределение цен ( price_usd будет целевым значением в этом проекте во время обучения модели) сильно смещено вправо со средней и медианной ценой 7275 и 4900 долларов соответственно.

распределение цен

Некоторые функции, такие как up_counter (количество раскруток объявления вручную) вообще не отражают параметры автомобиля, но поскольку эти данные были доступны, я решил включить их в проект. Распределение было настолько асимметричным, что единственным способом его правильного построения было использование логарифмической шкалы.

распределение метрики up_counter

Распределение популярности брендов не стало для меня неожиданностью, так как самой популярной моделью в каталоге стал VW Passat, легендарный источник транспорта в Беларуси.

Я также использовал Tableau, чтобы получить более наглядное представление о доле производителя на рынке и средней цене для каждого бренда.

Форма распределения number_of_photos автомобилей аналогична распределению price_usd (распределение смещено вправо).

Распределение количества фотографий перечисленных автомобилей

Может быть, чем выше цена автомобиля, тем больше фотографий?

Я сделал совместный график, который показывает небольшую корреляцию, но что более важно, он ясно показывает, что большинство автомобилей дешевые и имеют менее 15 фотографий.

Некоторые функции, такие как трансмиссия , были просто интересны для изучения. На гистограмме ниже видно, как за последние 30 лет уменьшился процент заднеприводных автомобилей.

Гистограмма, иллюстрирующая переход от заднего привода к переднему и полному приводу за последние годы

Вся матрица корреляции для набора данных изображена ниже (большинство функций в наборе данных говорят сами за себя, за исключением feature_0 … функция_9 : это логические столбцы, которые указывают, что у автомобиля есть такие функции, как легкосплавные диски, кондиционер и т. д.)

Корреляционная матрица для всего набора данных

Я не собираюсь публиковать здесь полный исследовательский анализ, вы можете проверить его в ядре . Я потратил примерно шесть часов (и мне нужно еще 60 часов, чтобы исправить проблемные образцы в наборе данных), копаясь в данных, инженерных функциях, и только потом я перешел к обучению модели.

Этап 3. Обучение модели

Поскольку я уже очистил набор данных и применил некоторые функции проектирования с учетом будущего машинного обучения, создание и обучение базовой модели не составило труда.

Чтобы получить максимальные результаты с наименьшими усилиями, я использовал CatBoost (повышение градиента в библиотеке деревьев решений с полной поддержкой категориальных функций, разработанной и открытой Яндексом). Я уже потратил слишком много времени на проект, поэтому я просто добавил данные в модель, настроил скорость обучения, глубину дерева и числовые деревья в ансамбле, обучил несколько моделей и начал изучать процесс принятия решений с помощью SHAP (разработан Скотт Лундберг и др. ). Общее время потрачено: 4 часа.

Забавный факт: на начальном этапе исследования прогноза я был разочарован производительностью модели, начал исследовать ошибки и обнаружил, что столбец цен в моем наборе данных был проанализирован неправильно, некоторые цены были указаны в долларах США, а некоторые — в национальной валюте. валюта Беларуси: BYN. Я исправил код парсера, снова собрал данные, затем запустил задания по очистке, разработке функций и аналитике и начал обучение моделей с гораздо лучшими результатами.

Для обучения и оценки первой модели я отфильтровал автомобили с ценой выше 30 000 долларов (на этапе исследования я обнаружил, что для этих образцов нужна отдельная модель).

Стадия 4. Оценка модели

У меня не было времени и вычислительных ресурсов для выполнения надлежащего поиска по сетке и последовательного выбора признаков (SFS), поэтому я просто несколько раз настроил количество деревьев и скорость обучения и использовал 5-кратный кросс -валидация для оценки производительности модели (проверка полного ядра).

График иллюстрирует обучение модели: количество деревьев по оси X и MAE $ по оси Y

Первая достойная модель CatBoost позволила мне получить MAE примерно в 1000 долларов (средняя абсолютная ошибка), что составляет 15 % от среднего значения price_usd. цель. Чтобы быть точным в оценке:

 Лучшая оценка MAE проверки: 1019,18 долларов США на итерации 6413 со станд. 12,84 долларов США

Не пытаясь каким-либо образом улучшить модель, я перешел к прогнозному анализу.

Распределение ошибок

Рассмотрение распределения ошибок и графиков двумерных гистограмм для истинных и прогнозируемых значений мало что говорит о качестве прогнозов.

Двухмерный график гистограммы для истинных и прогнозируемых значений. Вы можете заметить плотную область ниже порога

в 3000 долларов. Иерархия значений SHAP (отображены только 20 лучших функций) для функций в наборе данных не показались мне удивительными, за исключением низкого положения функции odometer_value . Вы можете найти хорошее объяснение интерпретации непараметрической модели в статьях, подобных этой.

Summary_plot for top 20 features

Возраст автомобиля, марка, тип кузова, объем двигателя и трансмиссия находятся на вершине иерархии, и это кажется вполне разумным.

Состояние Интересная особенность оказалась: подавляющее большинство автомобилей «собственные», но есть небольшой процент «новых» автомобилей (они дорогие) и некоторое количество «аварийных» автомобилей, которые поврежден.

Проблема с поврежденными автомобилями очевидна: столбец булев и нет степени этого «аварийного состояния» (об этом позже).

Этап 5. Изучение индивидуальных прогнозов с использованием знаний предметной области и определение ограничений модели

Изучение индивидуальных прогнозов быстро дало мне представление об ограничениях как модели, так и данных. Я включу в список несколько примеров, чтобы дать лучшее представление о процессе принятия решений моделью.

Образец 0: VW T5 Caravelle, 2009 г. , механическая коробка передач, 287 000 км, дизель. Указанная цена 13 600 долларов США. Прогноз ниже на 1200 долларов США (MAE для модели составляет около 1000 долларов США, так что это довольно типичный случай).

Интерпретация прогноза (force_plot) для T5 Caravelle

Вы можете видеть, что Volkswagen марки и минивэн body_type вносят индивидуальный вклад в повышение прогнозируемой цены образца.

Интерпретация прогноза (decision_plot) для T5 Caravelle

Используя SHAP, мы можем построить интерпретацию принятия решений еще более удобным способом, используя функцию «график решений».

Графики решений недавно были добавлены в библиотеку и обеспечивают еще более подробное представление о внутренней работе модели.

Основное преимущество графиков принятия решений по сравнению с графиками сил заключается в том, что они могут четко отображать большее количество функций.

Подробнее об этом типе участков можно прочитать здесь.

Образец 1: Mercedes-Benz E270, 2000 г., механическая коробка передач, 465 000 км, дизель. Указанная цена 4999 долларов США. Прогноз выше на 198 долларов. Это совсем не плохо!

Интерпретация прогноза для E270 Mercedes

Образец 2: Jeep Grand Cherokee, 2007 г., коробка автомат, 166 000 км, дизель. Указанная цена 14 500 долларов США. Прогноз ниже на 2796 долларов. Плохой прогноз, на первый взгляд, но модель числилась в каталоге 498 дней! Такое ощущение, что цена на этот конкретный образец была действительно завышена. Он также числится в беднейшем регионе страны, где автомобили в целом дешевле и числятся на более длительный период времени.

Толкование предсказаний для Jeep Grand Cherokee

Образец 3: VW Passat, 2012 г., коробка автомат, 102 000 км, бензин. Указанная цена 11 499 долларов. Прогноз ниже на 64 доллара.

Толкование прогноза для VW Passat

Образец 4: ВАЗ 2107 (российский автомобиль), 1987 г.в., МКПП, 120 000 км, бензин. Указанная цена $ 399 . Прогноз выше на 34 доллара. Это тот, кто находится в нижней части ценового спектра.

Интерпретация прогноза для ВАЗ 2107

Мы видим, как в основном все значения характеристик этой выборки отрицательно влияют на прогнозируемую цену.

Образец 5: VW Passat , 1992 г.в., МКПП, 398 000 км, бензин. Указанная цена 750 долларов. Прогноз выше на 721 доллар (почти в два раза больше указанного значения)! Почему?

Предсказанная интерпретация для аварийного VW PassatАктуальное изображение «аварийного» VW Passat образца

Если мы посмотрим ближе к модели интерпретации, то увидим, что 9Состояние 0026 = чрезвычайная ситуация вносит важный вклад в прогнозируемую цену. Дальнейшее ручное расследование этого конкретного случая показало, что автомобиль был поврежден упавшим деревом.

Это явное ограничение существующих данных: столбец логического состояния просто не может отразить общий спектр уровней повреждений. Я считаю, что эту проблему можно «легко» решить, применив еще два механизма: анализ изображений с помощью какой-то предварительно обученной глубокой CNN и извлечение объектов из описания выборки с использованием RNN.

Я закончу эту подборку роскошным BMW 3-й серии.

Образец 6: BMW 316 , 1994 г.в., МКПП, 320 000 км, бензин. Указанная цена $ 1650 . Прогноз выше на 55 долларов. Мы ясно видим, что принадлежность к люксовому бренду дает образец несколько баллов.

Интерпретация прогноза для BMW 316

Я потратил примерно 3 часа на изучение прогнозов модели и изучение образцов вручную.

Техническое заключение

Я получил MAE примерно на 1000 долларов США, используя CatBoost Regressor для всего набора данных. Но я также попытался использовать тот же подход для отдельных моделей и сразу уменьшил ошибку вдвое до 500 долларов. Я считаю, что производительность модели будет еще выше, если мы разделим набор данных на поднаборы данных на основе признака year_produced и обучим несколько моделей на этих поднаборах данных.

Я также думал, что функция duration_listed может использоваться для штрафа за вес выборки в наборе данных. Например, если автомобиль указан в течение года, это, вероятно, означает, что цена установлена слишком высокой, поэтому мы можем уменьшить вес этого образца, используя функцию объединения.

В целом я считаю, что модель, которую я обучил, работает достаточно хорошо, но есть много возможностей для дальнейшего улучшения.

Что касается технологий, использованных в этом проекте: CatBoost кажется правильным выбором, поскольку он обеспечивает отличную встроенную поддержку категорийных функций. Обучение с 5-кратной перекрестной проверкой заняло около 13 минут на MacBook Pro 2019 года, но если бы у меня были миллионы образцов в наборе данных, это не было бы проблемой, поскольку CatBoost поддерживает обучение на графическом процессоре. Он также имеет очень быстрое время прогнозирования, что помогает, когда модели переходят в производство.

Общий вывод

Вопрос, на который я пытался ответить в этом приключении, звучит так: «Может ли использование методов науки о данных быть оправданным, если вы собираетесь продать собственную машину?» Очевидный ответ на этот вопрос: , нет : вам будет гораздо легче определить цену, если вы просто вручную будете искать похожие автомобили в Интернете. Мне потребовалось несколько дней, чтобы завершить проект простым способом, и я мог бы сделать гораздо больше, чтобы улучшить производительность модели, например применить правильный выбор функций, поиск по сетке и т. д.

В то же время, ответ определенно да , если у вас есть сотни или тысячи автомобилей для продажи. Используя Python и богатую экосистему пакетов обработки данных, вы можете автоматизировать работу по сбору данных, построению аналитики и обучению прогностических моделей.

Разное