Home » Misc » Узнать по номеру постановления за что

Узнать по номеру постановления за что


Штрафы ГИБДД. Проверка и оплата по Постановлению

Онлайн поиск, проверка и оплата штрафов по номеру Постановления (по номеру Протокола или по номеру УИН), оформленного ГИБДД, АМПП, МАДИ. В результате проверки Сервис предоставит подробную информацию о штрафе - сумму штрафа, дату оформления, дату и время правонарушения, место правонарушения, ссылку на статью КоАПП, дату действия скидки, количество дней до окончания действия скидки, фото с места нарушения и другие данные по штрафу. Сервис ищет штрафы за превышение скорости, за парковку, не соблюдение требований знаков и другие, оформленные сотрудником ГИБДД или сервисом фотофиксации.

  • По Автомобилю
  • По Водителю
  • По номеру Постановления, УИН

Для поиска штрафов введите гос.номер автомобиля и/или номер свидетельства о регистрации транспортного средства.

Российский / Иностранный Гос.номер автомобиля:

Свидетельство о регистрации ТС:

 ?

Для проверки штрафов с камер фото- и видеофиксации нарушений

Для поиска штрафов введите серию и номер водительского удостоверения

Водительское удостоверение:
 ? Для поиска штрафов, выписанных водителю инспекторами ГИБДД

Для поиска штрафа введите номер Постановления по делу об административном правонарушении (Уникальный идентификатор начисления - УИН).

Номер Постановления / УИН:
 ? Для проверки штрафов по уже выписанным Постановлениям об админ. нарушениях

* Поиск производится в ГИС ГМП, ГИБДД, ДИТ, ФССП

Нажимая кнопку «Найти штрафы », Вы даёте согласие на обработку персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 N152-Ф3 «О персональных данных»

Проверка (поиск) наличия неоплаченных штрафов ГИБДД по номеру Постановления об административном правонарушении или по номеру УИН - Уникальному идентификатору начисления производится без регистрации через официальный сервис бесплатно.

Где найти номер Постановления ?

Номер Постановления или УИН - Уникальный идентификатор начисления - находится под штрих-кодом на письме, полученном из ГИБДД. (Примеры УИН: 18810150210808099655 или 0321695310121081700005734 или 0355071800000057287270599)

Как найти оплаченный штраф ?

При вводе номера Постановления (УИН) штраф находится в любом случае - оплачен он, либо не оплачен

Что делать если не находится штраф по УИН ?

Попробуйте провести поиск ещё раз, чуть позже. Возможно система поиска штрафов во время Вашего запроса была загружена и не отвечала за положенное время. Но если штраф достаточно старый (более трех лет) то, возможно, он уже удален из системы.

Оплата штрафа. Квитанция и отметка об оплате

Оплата всех штрафов одним платежом производится на защищенных страницах Банков-Партнеров НКО «МОНЕТА» ООО или ПАО «Промсвязьбанк». Квитанция об оплате отправляется на адрес Вашей электронной почты (e-mail), а также доступна в личном кабинете. Квитирование штрафа (отметка об оплате) в системе ГИС ГМП происходит в течение 1-3 рабочих дней после оплаты.

мы принимаем

Проверить штрафы | Портал Автокод

Проверить штрафы | Портал Автокод

Внимание!

В связи с недоступностью информационных ресурсов ГИБДД поиск и оплата штрафов временно осуществляется с использованием сервиса «Мои платежи». В целях получения актуальных сведений о начислениях по СТС и ВУ необходимо заполнить данные в разделе «Транспорт» в едином личном кабинете на mos.ru.

Внимание! С 06.09.2021 г. у Московской административной дорожной инспекции (МАДИ) новый адрес: ул. Большая Почтовая, д. 7, строение 1.

  • Главная
  • Нарушения и штрафы

Ни один водитель не застрахован от штрафа за нарушение ПДД. Кто-то не замечает новый знак, кто-то опаздывает на важную встречу и превышает разрешенную скорость, а потом оставляет свой автомобиль под запрещающим стоянку знаком, не найдя место на организованной парковке. Получите своевременную и полную информацию о штрафах - воспользуйтесь сервисом «Нарушения и штрафы» на портале «Автокод».

Больше не нужно ждать, когда придет постановление о нарушении, а затем идти за ним на почту. Вы можете проверить штрафы онлайн: введите данные свидетельства ТС, водительского удостоверения или номер постановления.

Проверить штрафы

Номер постановления

  • Номер постановления – номер документа, вынесенного за административное правонарушение. Номер постановления состоит из 20 или 25 цифр.
    Образец: 18812345678901234567 или 0356123456789012345678901."> Постановление об оплате штрафа

  • избранные запросы

Укажите номер хотя бы одного документа, по которому хотите проверить штрафы

Удостоверение водителя

  • Удостоверение водителя (водительское удостоверение) - документ, подтверждающий право на управление транспортным средством определенной категории. "> Удостоверение водителя

  • Дата выдачи - дата выдачи водительского удостоверения или временного разрешения. Советуем заполнить данное поле для получения более точных сведений по удостоверениям водителя, выданным в Москве и Московской области."> Дата выдачи

Вы можете проверить штрафы только по одному ВУ

Свидетельство ТС

  • Свидетельство о регистрации ТС - документ, выдаваемый при постановке транспортного средства на учет (ламинированная карточка). Один из обязательных документов, который необходимо иметь с собой при управлении транспортным средством.
    Образец: 12АА123456 или 1200123456."> Свидетельство ТС

От Вашего имени было выполнено большое число запросов. Доступ к вызову сервиса приостановлен.
Для восстановления доступа Вам необходимо обратиться в службу технической поддержки портала «Автокод».

Получить информацию в режиме реального времени

С 1 января 2016 года некоторые административные штрафы за нарушения ПДД, предусмотренные главой 12 КоАП РФ, могут быть уплачены в размере половины суммы в течение 20 дней со дня вынесения постановления. На портале «Автокод» Вы можете узнать, на какие штрафы действует скидка 50%, и оплатить штраф со скидкой 50%.

Компактная таблица со штрафами содержит основную информацию о нарушениях. В режиме реального времени
можно получить в одном месте информацию из различных источников:

Краткая информация по нарушению, включая номер и дату постановления

Фотографии нарушения с комплексов фотовидеофиксации на территории города Москвы

Подробная информация по нарушению в раскрывающемся блоке, включая статью, адрес и дату нарушения, сведения о нарушителе и транспортном средстве

Место нарушения на карте города Москвы, включая панораму улицы

Статус оплаты штрафа: оплачен, не оплачен, в обработке

Сведения о возможности уплатить штраф в размере половины суммы, включая дату, до которой штраф может быть уплачен в размере новой суммы, и ее размер

Сервис позволяет проверить штрафы ГИБДД, МАДИ, ГКУ «АМПП», а также:

Оплатить штраф онлайн и получить квитанцию об оплате. Не нужно дожидаться квитанции на оплату штрафа по почте – можно оплатить штраф через Интернет

Обжаловать штраф МАДИ и АМПП, приложив необходимые документы и заполнив форму жалобы

Сообщить об оплате штрафа МАДИ, если оплаченный штраф отображается неоплаченным, приложив документы, подтверждающие оплату

Подписаться на уведомления о штрафах – получите актуальную информацию, как только появляется информация о новом штрафе

Вернуть деньги за ошибочно оплаченный штраф МАДИ, а также если штраф был оплачен дважды или постановление было отменено

Распечатать квитанцию на оплату штрафа, если нет возможности оплатить его онлайн

Запросить копию постановления МАДИ, если копия была утрачена или не была получена, а также получить выписку из постановления АМПП

Сообщить об отмене штрафа МАДИ, приложив документ об отмене постановления

Проверить и оплатить штрафы

Вы можете ввести данные нескольких свидетельств ТС (не более 10) и данные одного водительского удостоверения или только данные одного постановления.

Если проверка осуществляется по данным свидетельства ТС, то предоставляются сведения по конкретному транспортному средству, зарегистрированному на территории города Москвы и Московской области.

Если проверка осуществляется по данным водительского удостоверения, то отображается информация по зарегистрированным на водителя нарушениям, совершенным на всех транспортных средствах в этих регионах.

Услуга по проверке штрафов предоставляется бесплатно.

Если появились вопросы, напишите в службу поддержки портала «Автокод» через форму обратной связи.

Что такое диаграмма дерева решений

Дерево решений также можно использовать для создания автоматизированных прогностических моделей, которые могут применяться в машинном обучении, интеллектуальном анализе данных и статистике. Этот метод, известный как обучение дереву решений, учитывает наблюдения за элементом, чтобы предсказать его значение.

В этих деревьях решений узлы представляют данные, а не решения. Этот тип дерева также известен как дерево классификации. Каждая ветвь содержит набор атрибутов или правил классификации, связанных с определенной меткой класса, которая находится в конце ветви.

Эти правила, также известные как правила принятия решений, могут быть выражены в предложении «если-то», где каждое решение или значение данных образуют предложение, например, «если условия 1, 2 и 3 выполнены, то результат x будет результатом с вероятностью y».

Каждый дополнительный фрагмент данных помогает модели более точно предсказать, к какому из конечного набора значений относится рассматриваемый объект. Затем эту информацию можно использовать в качестве входных данных в более крупной модели принятия решений.

Иногда прогнозируемая переменная будет действительным числом, например, ценой. Деревья решений с непрерывными, бесконечными возможными результатами называются деревьями регрессии.

Для повышения точности иногда несколько деревьев используются вместе в ансамблевых методах:

  • Пакетирование создает несколько деревьев путем повторной выборки исходных данных, а затем голосует эти деревья за достижение консенсуса.
  • Классификатор случайного леса состоит из нескольких деревьев, предназначенных для повышения скорости классификации
  • Увеличенные деревья , которые можно использовать для деревьев регрессии и классификации.
  • Все деревья в ротационном лесу обучаются с помощью АКП (анализа главных компонентов) на случайной части данных

Дерево решений считается оптимальным, если оно представляет наибольшее количество данных с наименьшим количеством уровней или вопросов. Алгоритмы, предназначенные для создания оптимизированных деревьев решений, включают CART, ASSISTANT, CLS и ID3/4/5. Дерево решений также можно создать, построив правила ассоциации, поместив целевую переменную справа.

Каждый метод должен определить, какой способ лучше всего разделить данные на каждом уровне. Общие методы для этого включают измерение примеси Джини, получение информации и уменьшение дисперсии.

Использование деревьев решений в машинном обучении имеет несколько преимуществ:

  • Стоимость использования дерева для прогнозирования данных уменьшается с каждой дополнительной точкой данных
  • Работает как с категориальными, так и с числовыми данными
  • Может моделировать проблемы с несколькими выходами
  • Использует модель белого ящика (облегчает объяснение результатов)
  • Надежность дерева можно проверить и количественно оценить
  • Имеет тенденцию быть точным независимо от того, нарушает ли он предположения исходных данных

Но они также имеют несколько недостатков:

  • При работе с категориальными данными с несколькими уровнями прирост информации смещается в пользу атрибутов с наибольшим количеством уровней.
  • Расчеты могут стать сложными при работе с неопределенностью и множеством связанных результатов.
  • Соединения между узлами ограничиваются И, тогда как графы решений допускают узлы, связанные ИЛИ.

ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ. Все, что вам нужно знать о решении… | Аджай Ядав

0. Введение.

  • Что такое деревья решений?
  • Зачем использовать деревья решений?

1. Как работает CART?

  • Терминология, используемая в CART.
  • Геометрический анализ.
  • Развитие интуиции.

2. Что такое энтропийный метод?

  • Графическое представление.
  • Математические формулы и объяснение.

3. Получение информации.

  • Математическая формулировка и объяснение.

4. Примесь Джини.

  • Почему примесь Джини лучше энтропии?

5. Понятие чистого узла.

6. Переоснащение и недооснащение в CART.

7. Критерий остановки.

  • Методы преодоления переобучения и недообучения.

8. Преимущества ТЕЛЕГИ.

9. Недостатки ТЕЛЕГИ.

10. Подготовка данных для CART.

  • Как выполнить разбиение числовых признаков?
  • Эффект стандартизации колонки.
  • Как обрабатывать категориальные признаки?
  • Что такое пень решения?
  • Эффект несбалансированных классов.
  • Эффект Высшей размерности.
  • Влияние выбросов.
  • Как определить важность функции?

Прежде чем погрузиться в теоретическую концепцию деревьев решений, давайте сначала проясним, что такое деревья решений? и почему мы должны их использовать.

Что такое деревья решений?

Деревья решений, которые также сегодня известны как деревья классификации и регрессии (CART) , были введены Лео Брейманом для обозначения алгоритмов дерева решений. Они представляют собой алгоритм обучения под наблюдением, который имеет заранее определенную целевую переменную, и они в основном используются при нелинейном принятии решений с простой линейной поверхностью принятия решений. Другими словами, они могут быть адаптированы для решения любой задачи (классификации или регрессии).

Зачем использовать деревья решений?

Одним из лучших и наиболее часто используемых методов обучения с учителем являются древовидные алгоритмы. Они расширяют возможности прогностического моделирования с более высокой точностью, лучшей стабильностью и обеспечивают простоту интерпретации . В отличие от методов линейного моделирования, они довольно хорошо отображают нелинейные отношения. Такие методы, как деревья решений, случайный лес, повышение градиента, широко используются во всех видах задач науки о данных. Следовательно, для каждого аналитика важно изучить эти алгоритмы и применять их во время моделирования.

Рассмотрим очень простой пример, приведенный ниже, который использует набор данных NFL для предсказания того, забьют ли игроки тачдаун или нет. В приведенной ниже модели используются 3 функции/атрибута/столбца из набора данных, а именно высота, скорость и сила.

В этой задаче нам нужно разделить игроков, которые будут забивать во время матча, на основе очень значимой входной переменной среди всех трех. Здесь помогает дерево решений, оно будет разделять игроков на основе всех значений трех переменных и определять переменную, которая создает наилучшие однородные наборы игроков (которые неоднородны друг другу).

  • Используемые термины:

Дерево решений состоит из корневого/внутреннего узла , который далее разбивается на 7 ветвей, 7 ветвей, 90, в зависимости от результатов, ветвей 90, 7 ветвей решений. или формируются конечные/листовые узлы .

  • Развитие интуиции:

Мы можем попеременно думать, что деревья решений представляют собой группу из вложенные условия IF-ELSE , которые можно смоделировать как дерево, в котором решение принимается во внутреннем узле, а выходные данные получаются в конечном узле.

NESTED IF..ELIF..ELSE
  • Геометрическая аналогия:

Геометрически мы можем думать о деревьях решений как о наборе ряда осевых параллельных гиперплоскостей, которые делят пространство на количество гиперкубоидов во время вывод. мы классифицируем точку в зависимости от того, в какой гиперкубоид она попадает.

Осепараллельные гиперплоскости.

Создание дерева решений — это всего лишь вопрос выбора того, какой атрибут следует проверять в каждом узле дерева. Принимая во внимание, что прирост информации — это мера, которая будет использоваться для принятия решения о том, какой атрибут/функция должна быть проверена в каждом узле. Прирост информации сам по себе рассчитывается с использованием меры, называемой энтропией, которую мы сначала определяем для случая бинарной проблемы принятия решений, а затем определяем для общего случая. Причина, по которой мы сначала определили энтропию для бинарной задачи принятия решений, заключается в том, что легче получить представление о том, что она пытается вычислить. Том Митчелл формулирует это достаточно точно:

«Чтобы точно определить прирост информации, мы начнем с определения меры, обычно используемой в теории информации, называемой энтропией, которая характеризует (не)чистоту произвольного набора примеров».

  • Графическое представление:

Математически, энтропия может быть представлена ​​в виде:

  • Объяснение уравнения:

This Arete Thriria, Потому что уравнения.0069 -p*log2(p) конструкция: когда p приближается к нулю (т. е. в категории всего несколько примеров), то log(p) становится большим отрицательным числом, но Часть p доминирует в расчете, поэтому энтропия оказывается почти нулевой. Учитывая, что энтропия вычисляет беспорядок в данных, эта низкая оценка хороша, так как отражает наше желание наградить категории несколькими примерами. Точно так же, если p приближается к 1 (т. е. категория имеет большинство примеров в ), то log(p) часть очень близка к нулю, и снова «p» доминирует в расчете, поэтому общее значение приближается к нулю. Следовательно, мы видим, что когда категория почти или полностью пуста, или когда категория почти содержит или полностью содержит все примеры, оценка для категории становится близкой к нулю, что моделирует то, что мы хотели. Обратите внимание, что 0*ln(0) принято равным нулю по соглашению.

Вернемся к проблеме определения наилучшего признака для конкретного узла дерева. Упомянутый ниже метод вычисляет числовое значение для данной функции (A). Что касается набора примеров(S). Обратите внимание, что значения атрибута A будут варьироваться в пределах набора возможностей, которые мы называем значениями (A), и что для конкретного значения из этого набора, v, мы пишем Sv для набора примеров, которые имеют значение v для атрибута A.

Прирост информации атрибута A относительно набора примеров S рассчитывается как:

По сути, прирост информации зависит от уменьшения энтропии после разделения набора данных на атрибуты. Создание дерева решений основано на идее поиска атрибутов, дающих наибольший информационный прирост.

В общем случае энтропия максимальна, если все исходы равновероятны при другом, если одни исходы более вероятны, чем другие, чем энтропия уменьшается.

Примесь Джини можно рассматривать как альтернативу энтропийному методу. Примесь Джини — это мера того, как часто случайно выбранный элемент из набора был бы неправильно помечен, если бы он был помечен случайным образом в соответствии с распределением меток в подмножестве.

Математически это может быть представлено как:

Вычисление энтропии по методу Джини происходит таким же образом, но энтропия включает логарифмическое вычисление, а примесь Джини включает вычисление квадрата. Поскольку вычисление квадрата дешевле, чем логарифмическая функция, мы предпочитаем примесь Джини энтропии.

Чистый узел — это узел, в котором все точки данных принадлежат одному и тому же классу, и поэтому в таком узле очень легко делать предсказания.

Здесь пасмурно - чистый узел.

Последствия переобучения и недообучения и их причины будут обсуждаться позже (критерий остановки).

  1. Чем больше глубина дерева, тем выше вероятность дисперсии (переобучения).
  2. Чем меньше глубина дерева, тем больше вероятность смещения дерева (недообучения).

Если мы продолжим полностью наращивать дерево до тех пор, пока каждый конечный узел не будет соответствовать наименьшей примеси, то данные, как правило, будут переобучены. Если разделение будет остановлено слишком рано, ошибка в обучающих данных будет недостаточно высока, и производительность пострадает из-за bais. Таким образом, предотвращение переобучения и недообучения имеет ключевое значение при моделировании дерева решений, и это можно сделать двумя способами:

  1. Установка ограничений на размер дерева
  2. Обрезка дерева
  3. Установка ограничений на размер дерева:
  • Предоставление минимального количества выборок для разделения узла.
  • Развертывание минимального количества образцов для терминального узла (листа).
  • Разрешение максимальной глубины дерева (глубина по вертикали).
  • Максимальное количество конечных узлов.
  • Максимальное количество функций, которые следует учитывать при разделении.

2. Обрезка деревьев: обрезка — это метод машинного обучения, который уменьшает размер деревьев решений путем удаления разделов дерева. Это также снижает сложность окончательного классификатора и, следовательно, повышает точность прогнозирования за счет уменьшения переобучения. Обрезка дерева может быть выполнена двумя способами: предварительной обрезкой или последующей обрезкой.

-pre-prunning:

  • Остановить разделение текущего узла, если это не улучшит энтропию хотя бы на некоторое заданное (пороговое) значение.
  • Остановить разбиение, если количество точек данных меньше заданного (порогового) значения.
  • Ограничение глубины дерева некоторым заранее установленным (пороговым) значением.

-Постобрезка:

  • Это можно сделать, сначала позволив дереву вырасти до своего полного потенциала, а затем обрезав дерево на каждом уровне после расчета точности перекрестной проверки на каждом уровне.
  1. Деревья решений по своей природе могут выполнять многоклассовая классификация .
  2. Они обеспечивают наибольшую интерпретируемость модели , потому что представляют собой просто ряд условий if-else.
  3. Они могут обрабатывать как числовые , так и категориальные данные .
  4. Нелинейные отношения между функциями не влияют на производительность деревьев решений.
  1. Небольшое изменение в наборе данных может сделать древовидную структуру нестабильной, что может привести к дисперсии.
  2. Учащиеся дерева решений создают неподходящие деревья , если некоторые классы несбалансированы. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой под дерево решений.
  • Разделение числовых признаков может быть выполнено путем сортировки признаков в порядке возрастания и использования каждого значения в качестве пороговой точки и вычисления прироста информации для каждого значения в качестве порога. Наконец, если это полученное значение равно порогу, который дает максимальное значение I.G, то ура..!!
  • Масштабирование функций (стандартизация столбцов) не требуется выполнять в деревьях решений. Тем не менее, это помогает с визуализацией/манипулированием данными и может быть полезно, если вы собираетесь сравнивать производительность с другими данными или другими методами, такими как SVM.
  • Чтобы обрабатывали категориальные признаки в деревьях решений, мы никогда не должны выполнять одно горячее кодирование категориальной переменной, даже если категориальные переменные являются номинальными, поскольку большинство библиотек могут обрабатывать категориальные переменные автоматически. мы все еще можем присвоить номер для каждой переменной, если это необходимо.
  • Если высота или глубина дерева ровно единица, то такое дерево называется пнем решения.
  • Несбалансированный класс оказывает пагубное влияние на структуру дерева, поэтому его можно избежать, используя повышающую или понижающую дискретизацию в зависимости от набора данных.

    Learn more