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Commit 092207cb authored by Christof Kaufmann's avatar Christof Kaufmann
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Notebooks from applied-cs/data-science@baa55593

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%% Cell type:markdown id:0005-d5cffa8f0704cf548e53737237da4d3ed2a6e83201311bc15ef4335e995 tags:
# Auto-Klassen mit Scikit-Learn
Anbei liegt wieder die Datei `autos.csv` mit Merkmalen von Autos und der
zugehörigen Klasse (im Sinne von Kleinstwagen etc.). Stellen Sie ihr
Arbeitsverzeichnis auf das Verzeichnis des Scripts ein. Sie können das
aktuelle Arbeitsverzeichnis in einer IPython-Konsole einfach mit `pwd`
(print working directory) ausgeben. Mit `cd PFAD` (z. B. `cd ..`) können
Sie das Verzeichnis wechseln.
## a) k Nearest Neighbors mit Scikit-Learn
- Lesen Sie die Daten mit Pandas ein.
- Teilen Sie den DataFrame in `X` und `y` auf, wobei `X` nur
numerische Features enthalten soll und `y` die Fahrzeugklasse. `X`
und `y` werden wir auch im nächsten Aufgabenteil brauchen.
- Splitten Sie Ihre Daten in Trainings- und Testmenge auf.
- Erstellen Sie ein `KNeighborsClassifier`-Objekt mit den
Standardwerten.
- Trainieren Sie das Modell indem Sie die `fit`-Methode mit der
Trainingsmenge aufrufen.
- Machen Sie eine Vorhersage (auch: Inferenz) für die Testmenge.
- Geben Sie die Genauigkeit aus, indem Sie die Test-Labels und die
vorhergesagten Labels in die Funktion `accuracy_score` übergeben.
Alternativ können Sie einfach `(y_test == y_pred).mean()` verwenden.
- *Bonus: Wie hoch ist die Genauigkeit, wenn die vorhergesagte
Fahrzeugklasse um eine Klasse daneben liegen darf?*
### Lösung zu a)
Wir laden zunächst die Daten und teilen sie in `X_train`, `X_test`,
`y_train`, `y_test` auf:
%% Cell type:code id:0006-c1652ecfe289903fe272ddb057b2b8ee0182c2f23c2e173384b6f1b9fde tags:
```
import optuna
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import cross_val_score, RepeatedStratifiedKFold, StratifiedKFold, train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
df = pd.read_csv('autos.csv')
X = df.drop(columns=['Marke', 'Modell', 'Fahrzeugklasse'])
y = df['Fahrzeugklasse']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y)
```
%% Cell type:markdown id:0007-7355d79e0338534377a20e748034d9dbe360c14acf738d309a076505c1c tags:
Als nächstes erstellen wir ein Modell für $k$ Nearest Neighbors mit
Standardwerten ($k = 5$, $p = 2$ und alle Nachbarn zählen gleich viel),
trainieren es und werten es auf der Testmenge aus:
%% Cell type:code id:0008-6bd58ca167e0053fe33b658469a10f17e6b43f6896dadf06a0cf8dc6fd6 tags:
```
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
score = accuracy_score(y_test, y_pred)
```
%% Cell type:markdown id:0009-19f963d04e0849544556edd745a9be471ceb58af797b4db2b38d22fa480 tags:
Die Genauigkeit beträgt ungefähr – je nach zufälliger Aufteilung der
Trainings- und Testmengen – zwischen 41% und 70% und im Mittel ungefähr:
%% Cell type:code id:0010-851f37ceb0a7044dfa1fd10aaaa6c95b36520a0daa77af6d92a2ffc565c tags:
```
print(f'{score:.2%}')
```
%% Output
56.91%
%% Cell type:markdown id:0011-c808456d33568ef391dd7f3b317070d77e2bf593a17ab55b3c39720291d tags:
Wenn wir eine Toleranz von 1 Fahrzeugklasse verwenden, liegt die
Genauigkeit ungefähr zwischen und 83% und 100% und im Mittel ungefähr:
%% Cell type:code id:0012-1a056c770eab1c5dbdead803360ee3d448c0fd07feafcd3cca3af571230 tags:
```
near_miss_score = ((y_test - y_pred).abs() <= 1).mean()
print(f'{near_miss_score:.2%}')
```
%% Output
93.50%
%% Cell type:markdown id:0017-4dd0afa75578cad75b210fc616896d2ec10d95932f06e3996c0b5274d10 tags:
Das bedeutet vermutlich, dass die Vorhersage nicht komplett daneben
liegt.
## b) Skalierung
Skalieren Sie die Daten und ermitteln die Genauigkeit erneut.
### Lösung zu b)
Wir skalieren die Daten mit dem hier am besten geeigneten `RobustScaler`
und machen dasselbe wie zuvor. Beim Skalieren muss man darauf achten,
dass man nur einmal `fit` mit den Trainingsdaten aufruft, weil das die
Perzentile (25%, 50%, 75%) berechnet. Man skaliert dann die
Trainingsdaten und die Testdaten mit denselben werten.
%% Cell type:code id:0018-5e1919c285c5f9db87f5ade5c8a7f39c26f8bdd4958c4c6c021886296c4 tags:
```
scaler = RobustScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred_s = model.predict(X_test_scaled)
score_scaled = accuracy_score(y_test, y_pred_s)
```
%% Cell type:markdown id:0019-0bf204d53815dfc0965e543aae77b558e780a212333b5db15702b0d78ae tags:
Nun beträgt die Genauigkeit ungefähr zwischen 53% und 80% (anstatt 41%
und 70% ohne Skalierung) und im Mittel ungefähr:
%% Cell type:code id:0020-7371b9a07c7f1fe25d35f203d86a7e69a1192272662e6ac06a14fe78ab2 tags:
```
print(f'{score_scaled:.2%}')
```
%% Output
67.48%
%% Cell type:markdown id:0025-3ba483c9689e0d7ba3eb16e1838979f16c9bee44ce69a979eb97d285ca5 tags:
## c) Kreuzvalidierung
Ermitteln Sie die Genauigkeit über eine Kreuzvalidierung (aber mit der
Testmenge, also quasi eine Kreuzevaluation).
1. Dazu verwenden wir zunächst die gesamte Menge *ohne* eine Aufteilung
in Trainings- und Testmengen. Skalieren Sie also das gesamte `X`.
*Hinweis: Anstatt `fit` und `transform` separat aufzurufen, können
Sie auch `fit_transform` aufrufen.*
2. Erstellen Sie ein `StratifiedKFold`-Objekt (bereits importiert).
*Bonus: Erstellen Sie stattdessen ein
`RepeatedStratifiedKFold`-Objekt
([doc](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.RepeatedStratifiedKFold.html)).*
3. Verwenden Sie `cross_val_score` wie in den Folien, aber mit
`X_scaled`.
4. Geben Sie den Mittelwert der Ergebnisse aus.
### Lösung zu c)
Wir skalieren nun die gesamten Daten wieder mit dem `RobustScaler` und
rufen `cross_val_score` mit `X_scaled` auf. Dabei gibt es kein
Data-Leakage, weil in jedem Training die Testmenge außen vor bleibt und
– ganz wichtig – wir das Ergebnis nicht nutzen um uns auf einem Teil der
Menge zu verbessern.
%% Cell type:code id:0026-a91779d7fcfbedb201cbceb62273acc7d645c72b54c7dec33f4a53e48a8 tags:
```
scaler = RobustScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
folds = StratifiedKFold(5, shuffle=True)
scores_scaled_cv = cross_val_score(model, X_scaled, y, cv=folds, scoring='accuracy')
score_scaled_cv = scores_scaled_cv.mean()
```
%% Cell type:markdown id:0027-3bfb561f3875f077095b32a0c7d0377f93fe688d38d4bb75de6898ef257 tags:
Nun beträgt die Genauigkeit ungefähr zwischen 63.5% und 70.5% (anstatt
53% und 80% ohne Kreuzvalidierung) und im Mittel unverändert ungefähr:
%% Cell type:code id:0028-98a7f9a2738231b6905840f64f990616c7cacfb64bc2570d40af1bfa18d tags:
```
print(f'{score_scaled_cv:.2%}')
```
%% Output
67.15%
%% Cell type:markdown id:0034-ae5d5a5918f209ffcbd24188436259e7ef46c1b452327ef493c1324aeef tags:
Mit `RepeatedStratifiedKFold` mit Default-Werten (also `n_splits=5` und
`n_repeats=10`) liegt die Genauigkeit zwischen 66.4% und 68.6%. Das ist
eine sehr geringe Spanne, die besser für eine Hyperparameteroptimierung
geeignet ist.
## d) Optuna
In diesem Teil geht es darum zusätzliche Skalierungsfaktoren zu
optimieren.
1. Der Startcode implementiert bereits die Optimierung von $k$ und $p$
mit Optuna. Schauen Sie sich den Startcode an und probieren ihn aus.
2. Fügen Sie in die `objective`-Funktion für jedes Feature jeweils
einen Skalierungsfaktor als Hyperparameter hinzu, der das Feature
nach der Skalierung umskaliert. Vielleicht ist es von Vorteil, wenn
einige Features den Abstand stärker beeinflussen als andere.
3. Führen Sie die Optimierung durch.
4. Betrachten Sie die Ergebnisse im Parallele-Koordinaten-Plot und
wählen Sie gute Parameter.
### Lösung zu d)
Wir skalieren die Features jeweils zwischen $[10^{-2}, 10^2]$ mit
logarithmischwer Verteilung, weil wir wollen, dass der Bereich
$[10^{-2}, 10^0] = [0.01, 1]$ genauso wahrscheinlich ist, wie der
Bereich $[10^0, 10^2] = [1, 100]$.
%% Cell type:code id:0035-a2dc6bde9454a074f712141df254855d6bc6d43503890bc2db31962e1a8 tags:
```
folds = RepeatedStratifiedKFold()
def objective(trial):
k = trial.suggest_int('k', 1, 9)
p = trial.suggest_categorical('p', [1, 2, 4, np.inf])
scale_factores = [trial.suggest_float('scale_' + col, 1e-2, 1e2, log=True) for col in X.columns]
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, p=p, weights='distance')
scores_cv = cross_val_score(model, X_train_scaled * scale_factores, y_train, cv=folds, scoring='accuracy')
return scores_cv.mean()
```
%% Cell type:markdown id:0036-8f570a8c845c9b7351be9dc2ff5943af11f8ea2daf43c6e6946cae8935d tags:
### Tests zu d)
%% Cell type:code id:0037-8565d9b2658fda0d997f9c5e7b432ba8c45ae399d1222bad654c1e3608d tags:
```
study = optuna.create_study(direction='maximize', sampler=optuna.samplers.GPSampler(deterministic_objective=True)) # less duplicate trials
study.optimize(objective, n_trials=100, n_jobs=4)
optuna.visualization.plot_parallel_coordinate(study)
```
%% Cell type:markdown id:0004-8aed67bf1a5065a62440343a778365e49e5143ddca600561cbb5ec2e72f tags:
# Auto-Klassen mit Scikit-Learn
Anbei liegt wieder die Datei `autos.csv` mit Merkmalen von Autos und der
zugehörigen Klasse (im Sinne von Kleinstwagen etc.). Stellen Sie ihr
Arbeitsverzeichnis auf das Verzeichnis des Scripts ein. Sie können das
aktuelle Arbeitsverzeichnis in einer IPython-Konsole einfach mit `pwd`
(print working directory) ausgeben. Mit `cd PFAD` (z. B. `cd ..`) können
Sie das Verzeichnis wechseln.
## a) k Nearest Neighbors mit Scikit-Learn
- Lesen Sie die Daten mit Pandas ein.
- Teilen Sie den DataFrame in `X` und `y` auf, wobei `X` nur
numerische Features enthalten soll und `y` die Fahrzeugklasse. `X`
und `y` werden wir auch im nächsten Aufgabenteil brauchen.
- Splitten Sie Ihre Daten in Trainings- und Testmenge auf.
- Erstellen Sie ein `KNeighborsClassifier`-Objekt mit den
Standardwerten.
- Trainieren Sie das Modell indem Sie die `fit`-Methode mit der
Trainingsmenge aufrufen.
- Machen Sie eine Vorhersage (auch: Inferenz) für die Testmenge.
- Geben Sie die Genauigkeit aus, indem Sie die Test-Labels und die
vorhergesagten Labels in die Funktion `accuracy_score` übergeben.
Alternativ können Sie einfach `(y_test == y_pred).mean()` verwenden.
- *Bonus: Wie hoch ist die Genauigkeit, wenn die vorhergesagte
Fahrzeugklasse um eine Klasse daneben liegen darf?*
Hier Ihr Start-Code:
%% Cell type:code id:0005-682ba86e4b2ef1a270871f098102d4349b3f2b0977c41614e4b442895f7 tags:
```
import pandas as pd
import optuna
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold, train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
# TODO: Daten laden
# TODO: In X, y aufteilen
# TODO: In Training- und Testmengen splitten
# TODO: k-NN erstellen, trainieren, vorhersagen
# TODO: Genauigkeit ausgeben
```
%% Cell type:markdown id:0007-d9e25205ef98d910bef301fd97bad7094675f32062447639cceb4728289 tags:
## b) Skalierung
Skalieren Sie die Daten und ermitteln die Genauigkeit erneut.
%% Cell type:code id:0008-44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855 tags:
```
```
%% Cell type:markdown id:0011-7e58ce651003652ff193df6731b83f9d835ed244d0ef5387f3325e8cb42 tags:
## c) Kreuzvalidierung
Ermitteln Sie die Genauigkeit über eine Kreuzvalidierung (aber mit der
Testmenge, also quasi eine Kreuzevaluation).
1. Dazu verwenden wir zunächst die gesamte Menge *ohne* eine Aufteilung
in Trainings- und Testmengen. Skalieren Sie also das gesamte `X`.
*Hinweis: Anstatt `fit` und `transform` separat aufzurufen, können
Sie auch `fit_transform` aufrufen.*
2. Erstellen Sie ein `StratifiedKFold`-Objekt (bereits importiert).
*Bonus: Erstellen Sie stattdessen ein
`RepeatedStratifiedKFold`-Objekt
([doc](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.RepeatedStratifiedKFold.html)).*
3. Verwenden Sie `cross_val_score` wie in den Folien, aber mit
`X_scaled`.
4. Geben Sie den Mittelwert der Ergebnisse aus.
%% Cell type:code id:0012-44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855 tags:
```
```
%% Cell type:markdown id:0015-1a2cb5f0269a7d88b4861ef37715bd33303afa2fbaa8fa3b50c9bcc2ab2 tags:
## d) Optuna
In diesem Teil geht es darum zusätzliche Skalierungsfaktoren zu
optimieren.
1. Der Startcode implementiert bereits die Optimierung von $k$ und $p$
mit Optuna. Schauen Sie sich den Startcode an und probieren ihn aus.
2. Fügen Sie in die `objective`-Funktion für jedes Feature jeweils
einen Skalierungsfaktor als Hyperparameter hinzu, der das Feature
nach der Skalierung umskaliert. Vielleicht ist es von Vorteil, wenn
einige Features den Abstand stärker beeinflussen als andere.
3. Führen Sie die Optimierung durch.
4. Betrachten Sie die Ergebnisse im Parallele-Koordinaten-Plot und
wählen Sie gute Parameter.
%% Cell type:code id:0016-5b5d432c8107554b190e9b5f88594153f66d68e9ed8cb2d394aa224898d tags:
```
folds = RepeatedStratifiedKFold()
def objective(trial):
k = trial.suggest_int('k', 1, 9)
p = trial.suggest_categorical('p', [1, 2, 4, np.inf])
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, p=p, weights='distance')
scores_cv = cross_val_score(model, X_train_scaled, y_train, cv=folds, scoring='accuracy')
return scores_cv.mean()
```
%% Cell type:markdown id:0017-8f570a8c845c9b7351be9dc2ff5943af11f8ea2daf43c6e6946cae8935d tags:
### Tests zu d)
%% Cell type:code id:0018-8565d9b2658fda0d997f9c5e7b432ba8c45ae399d1222bad654c1e3608d tags:
```
study = optuna.create_study(direction='maximize', sampler=optuna.samplers.GPSampler(deterministic_objective=True)) # less duplicate trials
study.optimize(objective, n_trials=100, n_jobs=4)
optuna.visualization.plot_parallel_coordinate(study)
```
Marke,Modell,Grundpreis,Leistung_kW,Hubraum,Leergewicht,Verbrauch_kombi,Tueranzahl,Fahrzeugklasse
Bugatti,Chiron,2856000,1103,7993,2070,22.5,2,6
Koenigsegg,Agera RS,2112275,865,5032,1395,14.7,2,6
Lamborghini,Centenario LP770-4,2082500,566,6498,1520,16,2,6
Lamborghini,Centenario Roadster LP770-4,2082500,566,6498,1570,16,2,6
smart,forfour BRABUS,21225,80,898,1095,4.6,5,1
Abarth,595C,21090,107,1368,1150,6.5,2,1
Abarth,595,18490,107,1368,1110,6,3,1
VW,up! GTI,16975,85,999,1070,4.8,3,1
Opel,ADAM ROCKS 1.2,15780,51,1229,1086,5.3,3,1
Fiat,500C 1.2 8V,15190,51,1242,980,4.9,2,1
VW,cross up! 1.0 BMT,14500,55,999,1009,4.3,5,1
Fiat,Panda Cross 1.2 8V,13490,51,1242,1015,5.1,5,1
Opel,KARL ROCKS 1.0,12800,55,999,939,4.7,5,1
Peugeot,108 Top! 1.0 VTi 68,12600,51,998,915,4.1,3,1
Fiat,500 1.2 8V,12590,51,1242,940,4.9,3,1
Suzuki,Ignis 1.2,12540,66,1242,885,4.6,5,1
Citroen,C1 Airscape VTi 68,12400,51,998,915,4.1,3,1
Opel,ADAM 1.2,12135,51,1229,1086,5.3,3,1
smart,forfour 1.0,11765,52,999,975,4.2,5,1
Hyundai,i10 1.0,9990,49,998,1008,4.7,5,1
KIA,Picanto 1.0,9990,49,998,935,4.4,5,1
Peugeot,108 1.0 VT 68,9990,51,998,915,4.1,3,1
VW,up! 1.0,9975,44,999,926,4.4,3,1
Toyota,Aygo 1.0,9950,51,998,915,4.1,3,1
Fiat,Panda 1.2 8V,9850,51,1242,1015,5.1,5,1
Skoda,Citigo 1.0,9770,44,999,929,4.4,3,1
Renault,Twingo SCe 70,9750,51,999,939,5,5,1
Suzuki,Celerio 1.0,9690,50,998,880,4.3,5,1
Opel,KARL 1.0,9560,55,999,939,4.5,5,1
Citroen,C1 VTi 68,9090,51,998,915,4.1,3,1
SEAT,Mii 1.0,8990,44,999,929,4.4,3,1
MINI,John Cooper Works Cabrio,34300,170,1998,1385,6.5,2,2
Nissan,Juke Nismo RS,31915,157,1618,1469,7.3,5,2
Audi,S1 Sportback,31300,170,1984,1415,7.1,5,2
Toyota,Yaris GRMN,30800,156,1798,1135,7.5,5,2
MINI,John Cooper Works,30700,170,1998,1280,6.3,3,2
Audi,S1,30450,170,1984,1390,7,3,2
DS Automobiles,DS 3 Performance,26990,153,1598,1250,5.4,3,2
Opel,Corsa OPC,24930,152,1598,1293,7.5,3,2
Peugeot,208.,23990,153,1598,1235,5.4,3,2
VW,Polo GTI,23950,147,1984,1355,5.9,5,2
Renault,Clio R.S.,23390,147,1618,1279,5.9,5,2
MINI,One Cabrio,22500,75,1198,1280,5,2,2
Honda,HR-V 1.5 i-VTEC,20690,96,1498,1312,5.6,5,2
DS Automobiles,DS 3 Cabrio PureTech 82,19940,60,1199,1110,4.9,2,2
Jeep,Renegade 1.6 E-torQ,19900,81,1598,1395,6,5,2
Opel,Mokka X 1.6 Start&Stop,18990,85,1598,1355,6.7,5,2
Ford,EcoSport 1.0 EcoBoost,18590,92,998,1337,5.2,5,2
Citroen,C3 Picasso VTi 95,18190,70,1397,1276,5.9,5,2
Hyundai,i20 Coupee 1.0 T-GDI,18100,88,998,1145,4.8,3,2
Ford,EcoSport 1.5 Ti-VCT,17990,82,1498,1314,6.3,5,2
Mazda,CX-3 SKYACTIV-G 120,17990,88,1998,1230,5.9,5,2
Suzuki,Vitara 1.6,17990,88,1586,1150,5.3,5,2
Peugeot,2008 PureTech 82,17550,60,1199,1120,4.9,5,2
Hyundai,Kona 1.0 T-GDI,17500,88,998,1233,5.2,5,2
MINI,One First,17350,55,1198,1225,5.2,5,2
Hyundai,i20 Active 1.0 T-GDI blue,17300,74,998,1160,4.5,5,2
KIA,Soul 1.6 GDI,17240,97,1591,1275,6.5,5,2
Audi,A1 Sportback 1.0 TFSI ultra,17100,60,999,1135,4.2,5,2
Fiat,500L 1.4 16V,16990,70,1368,1330,6.2,5,2
Fiat,500L Wagon 1.4 16V,16990,70,1368,1350,6.1,5,2
Opel,Crossland X 1.2,16990,60,1199,1136,5.2,5,2
Ford,B-MAX 1.4,16800,66,1388,1275,6,5,2
Honda,Jazz 1.3 i-VTEC,16640,75,1318,1138,5,5,2
Fiat,500L Urban 1.4 16V,16490,70,1368,1320,6.1,5,2
MINI,One First,16400,55,1198,1165,5.1,3,2
Fiat,500X 1.6 E-torQ,16290,81,1598,1350,6.4,5,2
Audi,A1 1.0 TFSI ultra,16250,60,999,1110,4.2,3,2
DS Automobiles,DS 3 PureTech 82,15990,60,1199,1049,4.6,3,2
Nissan,Juke 1.6,15990,69,1598,1163,6,5,2
SEAT,Arona 1.0 EcoTSI,15990,70,999,1165,4.9,5,2
SsangYong,Tivoli 1.6 e-XGi 160,15990,94,1597,1270,6.6,5,2
Renault,Captur ENERGY TCe 90,15890,66,898,1259,5.1,5,2
Hyundai,ix20 1.4 blue,15790,66,1396,1253,5.6,5,2
KIA,Stonic 1.2,15790,62,1248,1145,5.2,5,2
Alfa Romeo,MiTo 1.4 8V,15700,57,1368,1155,5.6,3,2
Suzuki,Jimny 1.3,15590,62,1328,1135,7.1,3,2
Citroen,C3 Aircross PureTech 82,15290,60,1199,1163,5.1,5,2
Ford,Tourneo Courier 1.0 EcoBoost,15260,74,998,1260,5.3,5,2
Ford,Transit Courier Kombi 1.0 EcoBoost,15220,74,998,1260,5.3,4,2
Fiat,Fiorino Kombi 1.4 8V,15161,57,1368,1255,6.9,4,2
KIA,Venga 1.4,14890,66,1396,1253,6,5,2
Citroen,C4 Cactus PureTech 75,13990,55,1199,1040,4.6,5,2
Suzuki,Swift 1.2 Dualjet,13790,66,1242,915,4.3,5,2
Suzuki,Baleno 1.2 Dualjet,13790,66,1242,940,4.2,5,2
Skoda,Fabia Combi 1.0 MPI,13450,55,999,1104,4.8,5,2
Nissan,Micra 1.0,12990,52,998,977,4.6,5,2
Renault,Clio Grandtour 1.2 16V 75,12990,54,1149,1141,5.6,5,2
VW,Polo 1.0 MPI,12975,48,999,1105,4.7,5,2
Ford,Fiesta 1.1,12950,51,1084,1108,4.7,3,2
Mazda,2 SKYACTIV-G 75,12890,55,1496,1045,4.7,5,2
Fiat,Punto 1.2 8V,12790,51,1242,1105,5.4,5,2
Peugeot,208 1.2 PureTech 68,12750,50,1199,1035,4.7,3,2
Toyota,Yaris 1.0,12540,51,998,1055,4.3,3,2
Fiat,Qubo 1.4 8V,12490,57,1368,1255,6.9,5,2
SEAT,Ibiza 1.0 MPI,12490,48,999,1091,4.9,5,2
Skoda,Fabia 1.0 MPI,12150,44,999,1080,4.8,5,2
Opel,Corsa 1.2,12135,51,1229,1120,5.4,3,2
Hyundai,i20 1.2,12015,55,1248,1055,5.1,5,2
Citroen,C3 PureTech 68,11990,50,1199,1051,4.7,5,2
Renault,Clio 1.2 16V 75,11990,54,1149,1134,5.6,5,2
KIA,Rio 1.2,11690,62,1248,1110,4.8,5,2
Lada,Kalina Cross 1.6 8V,10200,64,1596,1110,6.6,5,2
Dacia,Sandero Stepway TCe 90 Start&Stop,9990,66,898,1115,5.1,5,2
Ford,Ka+ 1.2 Ti-VCT,9990,51,1198,1055,5,5,2
Mitsubishi,Space Star 1.0,9290,52,999,920,4.2,5,2
Lada,Kalina Kombi 1.6 8V,8260,64,1596,1110,6.6,5,2
Lada,Kalina 1.6 8V,7460,64,1596,1080,6.6,5,2
Dacia,Sandero SCe 75,6990,54,998,1044,5.2,5,2
smart,fortwo cabrio BRABUS,23675,80,898,1040,4.6,2,1
smart,fortwo Coupee BRABUS,20415,80,898,995,4.5,3,1
smart,fortwo cabrio 1.0,14365,52,999,940,4.3,2,1
smart,fortwo Coupee 1.0,11105,52,999,890,4.1,3,1
Morgan,Aero Supersports 4.8 V8,168000,270,4799,1220,11.2,2,4
BMW,M3 CS,117600,338,2979,1660,8.3,4,4
BMW,M4 CS Coupee,116900,338,2979,1655,8.4,2,4
Lotus,Evora 400,96000,298,3456,1415,9.7,2,4
Alfa Romeo,Stelvio Quadrifoglio,89000,375,2891,1905,9,5,4
Porsche,Macan Turbo,84586,294,3604,2000,9,5,4
BMW,M4 Cabrio,84500,317,2979,1825,9.1,2,4
BMW Alpina,B4 S Bi-Turbo Cabrio,81400,324,2979,1915,8.3,2,4
Audi,RS5 Coupee,80900,331,2894,1730,8.7,2,4
Audi,RS4 Avant,79800,331,2894,1790,8.8,5,4
BMW,M4 Coupee,78200,317,2979,1572,8.8,2,4
BMW,M3,77500,317,2979,1595,8.8,4,4
Lexus,RC F,75900,351,4969,1840,10.8,3,4
BMW Alpina,B4 S Bi-Turbo Coupee,75300,324,2979,1690,7.9,2,4
Lotus,Exige Coupee,75200,258,3456,1110,10.1,2,4
Lotus,Exige Roadster,75200,258,3456,1110,10.1,2,4
Porsche,Macan GTS,74828,265,2997,1970,8.9,5,4
BMW Alpina,B3 S Bi-Turbo Touring,74700,324,2979,1780,8.1,5,4
BMW Alpina,B3 S Bi-Turbo,72900,324,2979,1705,7.9,4,4
Alfa Romeo,Giulia Quadrifoglio,72800,375,2891,1670,8.5,4,4
Cadillac,ATS-V Coupee,72500,346,3564,1775,11.4,3,4
Alfa Romeo,4C Spider,72000,177,1742,1015,6.9,2,4
Cadillac,ATS-V,69900,346,3564,1775,11.6,4,4
Audi,TT RS Roadster,69200,294,2480,1605,8.3,2,4
Mercedes,C 43 AMG Cabriolet,68455,270,2996,1870,8.3,2,4
Audi,S5 Cabriolet,68050,260,2995,1915,7.9,2,4
Morgan,Roadster 3.7 V6,68000,209,3721,950,9.8,2,4
Audi,TT RS Coupee,66400,294,2480,1515,8.2,3,4
Mercedes,GLC Coupee 43 AMG,65807,270,2996,1855,8.4,5,4
Audi,SQ5 TFSI,65400,260,2995,1945,8.3,5,4
Alfa Romeo,4C,63500,177,1742,970,6.8,2,4
Audi,S5 Sportback,62750,260,2995,1735,7.5,5,4
Audi,S5 Coupee,62750,260,2995,1690,7.5,2,4
Mercedes,GLC 43 AMG,62178,270,2996,1845,8.3,5,4
Audi,S4 Avant,61900,260,2995,1750,7.7,5,4
Mercedes,C 43 AMG T-Modell,61850,270,2996,1735,7.9,5,4
Mercedes,C 43 AMG Coupee,61761,270,2996,1735,7.8,2,4
Mercedes,C 43 AMG,60184,270,2996,1690,7.8,4,4
Audi,S4,60050,260,2995,1705,7.5,4,4
Mercedes,SLC 43 AMG,60036,270,2996,1595,7.8,2,4
Alpine,A110,58000,185,1798,1178,6.1,2,4
Land Rover,Range Rover Velar P250,56400,184,1998,1804,7.6,5,4
Porsche,Macan,56264,185,1984,1845,7.2,5,4
Audi,TTS Roadster,53350,228,1984,1525,7.3,2,4
Jaguar,F-Pace 25t,51160,184,1997,1760,7.4,5,4
Audi,TTS Coupee,50550,228,1984,1440,7.1,3,4
Audi,Q5 2.0 TFSI,50500,185,1984,1795,6.8,5,4
BMW,X4 xDrive20i,49850,135,1997,1810,7.2,5,4
Mercedes,GLC Coupee 250,49837,155,1991,1785,6.9,5,4
Opel,Insignia Sports Tourer GSi 2.0 DI Turbo Start&Stop,48800,191,1998,1716,8.7,5,4
Audi,A4 Allroad 2.0 TFSI,48750,185,1984,1655,6.4,5,4
Volvo,XC60 T5,48650,184,1969,1915,7.4,5,4
Jeep,Cherokee 3.2 V6 Pentastar,48000,200,3239,2036,9.6,5,4
Opel,Insignia Grand Sport GSi 2.0 DI Turbo Start&Stop,47800,191,1998,1683,8.6,5,4
BMW,420i Cabrio,47700,135,1998,1775,6.2,2,4
Volvo,S60 Cross Country T5,47050,180,1969,1722,7.4,4,4
Nissan,370Z Nismo,46880,253,3696,1496,10.6,3,4
Volvo,V60 Cross Country T5,45950,180,1969,1776,7.4,5,4
Land Rover,Discovery Sport Si4,45750,177,1998,1796,8,5,4
Mercedes,GLC 250,45315,155,1991,1735,6.5,5,4
Infiniti,Q50 2.0t,44900,155,1991,1587,6.3,4,4
Jeep,Wrangler Unlimited 3.6 V6,44900,209,3604,1995,11.4,5,4
Infiniti,Q60 2.0t,44500,155,1991,1722,6.8,2,4
BMW,X3 xDrive20i,44400,135,1998,1790,7.1,5,4
Audi,A5 Cabriolet 2.0 TFSI,44000,140,1984,1675,5.9,2,4
KIA,Stinger 2.0 T-GDI,43990,188,1998,1717,7.9,5,4
VW,Passat Alltrack 2.0 TSI BMT,43925,162,1984,1677,6.9,5,4
Morgan,4/4 1.8 16V,43009,82,1595,800,8.2,2,4
Mercedes,C 180 Cabriolet,42727,115,1595,1600,6,2,4
Infiniti,Q50 2.0t,42500,155,1991,1585,6.3,4,4
Alfa Romeo,Stelvio 2.0 Turbo 16V,42200,147,1995,1735,7,5,4
Jeep,Wrangler 3.6 V6,41900,209,3604,1828,11,3,4
Renault,Espace ENERGY TCe 225,40900,165,1798,1685,6.8,5,4
BMW,420i Coupee,40400,135,1998,1550,5.8,2,4
BMW,420i Gran Coupee,40400,135,1998,1595,5.8,5,4
Cadillac,ATS Coupee 2.0 Turbo,40400,203,1998,1591,7.7,3,4
BMW,320i Gran Turismo,40200,135,1998,1655,6.1,5,4
Nissan,370Z Roadster,40130,241,3696,1496,11.2,2,4
DS Automobiles,DS 7 Crossback PureTech 225,38990,165,1598,1500,5.9,5,4
Alfa Romeo,Giulia 2.0 Turbo 16V,38500,147,1995,1504,6,4,4
Audi,A5 Sportback 2.0 TFSI,38050,140,1984,1505,5.8,5,4
Audi,A5 Coupee 2.0 TFSI,38050,140,1984,1465,5.6,2,4
Cadillac,ATS 2.0 Turbo,37400,203,1998,1593,7.6,4,4
Jaguar,XE 20t,36960,147,1997,1540,6.3,4,4
Subaru,Outback 2.5i,36900,129,2498,1582,7,5,4
Mercedes,C 180 Coupee,36033,115,1595,1475,5.3,2,4
Audi,TT Roadster 1.8 TFSI,35550,132,1798,1375,5.9,2,4
Mercedes,SLC 180,35349,115,1595,1435,5.6,2,4
Skoda,Kodiaq Scout 1.4 TSI ACT,35050,110,1395,1610,6.8,5,4
Opel,Insignia Country Tourer 1.5 DI Turbo Start&Stop,34885,121,1490,1522,6.4,5,4
BMW,318i Touring,34550,100,1499,1545,5.4,5,4
DS Automobiles,DS 5 THP 165 Stop&Start,34390,121,1598,1504,5.9,5,4
Nissan,370Z Coupee,34130,241,3696,1496,10.6,3,4
Audi,A4 Avant 1.4 TFSI,33700,110,1395,1445,5.4,5,4
Mercedes,C 160 T-Modell,33534,95,1595,1470,5.4,5,4
VW,Sharan 1.4 TSI BMT,33325,110,1395,1703,6.4,5,4
Ford,Galaxy 1.5 EcoBoost Start/Stopp,33310,118,1498,1708,6.5,5,4
Audi,TT Coupee 1.8 TFSI,33150,132,1798,1285,5.8,3,4
BMW,318i,32850,100,1499,1475,5.1,4,4
Subaru,BRZ 2.0i,32400,147,1998,1243,7.8,2,4
Skoda,Octavia Scout 1.8 TSI,32110,132,1798,1522,6.8,5,4
Volvo,V60 T2,32100,90,1498,1680,5.9,5,4
Mercedes,C 160,31868,95,1595,1395,5.2,4,4
Audi,A4 1.4 TFSI,31850,110,1395,1395,5.2,4,4
Skoda,Octavia Combi RS,31590,169,1984,1442,6.5,5,4
Hyundai,Santa Fe 2.4 GDI,31190,138,2359,1708,9.4,5,4
Skoda,Octavia RS,30890,169,1984,1420,6.5,5,4
Peugeot,508 SW THP 165 STOP&START,30850,121,1598,1495,5.8,5,4
Renault,Talisman Grandtour Energy TCe 150,30800,110,1618,1565,5.8,5,4
Volvo,S60 T2,30500,90,1498,1632,5.8,4,4
SEAT,Alhambra 1.4 TSI Start&Stop,30435,110,1395,1703,6.4,5,4
Ford,S-MAX 1.5 EcoBoost Start/Stopp,30400,118,1498,1645,6.5,5,4
Subaru,Levorg 1.6 Turbo,29990,125,1600,1537,6.9,5,4
Toyota,GT86 2.0,29990,147,1998,1305,7.8,2,4
VW,Tiguan Allspace 1.4 TSI ACT,29975,110,1395,1570,6.1,5,4
Peugeot,508 THP 165 STOP&START,29800,121,1598,1475,5.8,4,4
Renault,Talisman Energy TCe 150,29800,110,1618,1505,5.6,4,4
Toyota,RAV4 2.0,27990,112,1987,1565,6.7,5,4
VW,Passat Variant 1.4 TSI BMT,27875,92,1395,1394,5.3,5,4
Opel,Cascada 1.4 Turbo,27545,88,1364,1701,6.7,2,4
Ford,Mondeo Turnier 1.0 EcoBoost,26990,92,998,1476,5.3,5,4
VW,Passat 1.4 TSI BMT,26800,92,1395,1367,5.3,4,4
Opel,Insignia Sports Tourer 1.5 DI Turbo Start&Stop,26730,103,1490,1487,6,5,4
Skoda,Kodiaq 1.4 TSI,26150,92,1395,1502,6,5,4
Ford,Mondeo 1.0 EcoBoost,25990,92,998,1455,5.2,5,4
KIA,Optima Sportswagon 2.0,25990,120,1999,1550,7.6,5,4
Subaru,Forester 2.0X,25900,110,1995,1478,6.9,5,4
Mazda,6 SKYACTIV-G 145 i-ELOOP,25890,107,1998,1375,5.5,4,4
Mazda,6 Kombi SKYACTIV-G 145 i-ELOOP,25890,107,1998,1380,5.6,5,4
Toyota,Avensis Touring Sports 1.6,25740,97,1598,1460,6.2,5,4
Opel,Insignia Grand Sport 1.5 DI Turbo Start&Stop,25630,103,1490,1441,5.9,5,4
Hyundai,i40 Kombi 1.6 GDI blue,25490,99,1591,1503,6.1,5,4
Nissan,X-Trail 1.6 DIG-T,25440,120,1618,1505,6.2,5,4
KIA,Optima 2.0,25090,120,1999,1530,7.4,4,4
Nissan,X-Trail 1.6 DIG-T,24990,120,1618,1505,6.2,5,4
Peugeot,5008 1.2 PureTech 130,24900,96,1199,1385,5.1,5,4
Toyota,Avensis 1.6,24740,97,1598,1430,6.1,4,4
Honda,CR-V 2.0,23990,114,1997,1531,7.2,5,4
Mitsubishi,Outlander 2.0 ClearTec,21990,110,1998,1497,6.7,5,4
Nissan,Evalia 16V 110,20690,81,1598,1386,7.3,5,4
Nissan,NV200 Kombi 16V 110,19921,81,1598,1351,7.3,5,4
Skoda,Octavia Combi 1.2 TSI,18150,63,1197,1247,4.8,5,4
Skoda,Octavia 1.2 TSI,17450,63,1197,1225,4.8,5,4
Nissan,GT-R Nismo,184950,441,3799,1800,11.8,3,5
Jaguar,F-Type SVR Cabriolet 5.0 V8 Kompressor,146400,423,5000,1720,11.3,2,5
Jaguar,F-Type SVR Coupee 5.0 V8 Kompressor,139400,423,5000,1705,11.3,3,5
Porsche,Cayenne Turbo,138850,404,3996,2250,11.9,5,5
Porsche,Cayenne Turbo,132781,382,4806,2260,11.2,5,5
BMW,X6 M,124200,423,4395,2265,11.1,5,5
Mercedes,CLS 63 AMG Shooting Brake,122630,410,5461,2025,10.6,5,5
Audi,RS7 performance cod Sportback,122200,445,3993,2005,9.5,5,5
BMW,X5 M,120700,423,4395,2350,11.1,5,5
BMW,M5,117900,441,4395,1930,10.5,4,5
Mercedes,CLS 63 AMG Coupee,116918,410,5461,1870,9.9,4,5
BMW Alpina,B5 Bi-Turbo Touring,115300,447,4395,2120,10.4,5,5
Audi,RS6 cod Avant,112000,412,3993,2025,9.8,5,5
BMW Alpina,B5 Bi-Turbo,112000,447,4395,2015,10.3,4,5
Porsche,Cayenne GTS,102555,324,3604,2185,9.8,5,5
Lexus,GS F,100500,351,4969,1865,11.2,4,5
Nissan,GT-R,99900,419,3799,1827,11.8,3,5
Cadillac,CTS-V,98900,477,6162,1925,13,4,5
Dodge,Charger SRT 392,85900,362,6417,2000,15.5,4,5
Audi,S7 cod Sportback,84600,331,3993,2030,9.3,5,5
Dodge,Challenger SRT 392,82900,362,6417,2000,15.5,2,5
Audi,S6 cod Avant,80150,331,3993,2035,9.4,5,5
Mercedes,E 43 AMG T-Modell,78177,295,2996,1930,8.6,5,5
Porsche,718 Boxster GTS,78160,269,2497,1450,9,2,5
Audi,S6 cod,77650,331,3993,1970,9.2,4,5
Mercedes,GLE Coupee 43 AMG,77469,270,2996,2240,8.9,5,5
Porsche,718 Cayman GTS,76137,269,2497,1450,9,2,5
Maserati,Levante,76000,257,2979,2109,10.7,4,5
Mercedes,E 43 AMG,75387,295,2996,1840,8.2,4,5
Porsche,Cayenne,74828,250,2995,1985,9,5,5
BMW,X6 xDrive35i,72000,225,2979,2100,8.5,5,5
Mercedes,GLE 43 AMG,70746,270,2996,2180,8.6,5,5
Maserati,Ghibli,70250,257,2979,1810,8.9,4,5
Maserati,Ghibli,69200,243,2979,1810,8.9,4,5
Mercedes,GLE Coupee 400,68306,245,2996,2180,8.7,5,5
BMW,X5 xDrive35i,66400,225,2979,2105,8.5,5,5
Jaguar,F-Type Cabriolet P300,66200,221,1997,1545,7.2,2,5
Mercedes,CLS 400 Shooting Brake,65212,245,3498,1845,7.3,5,5
Mercedes,CLS 400 Coupee,63427,245,3498,1775,7.4,4,5
BMW,630i Gran Turismo,62300,190,1998,1720,6.2,5,5
Dodge,RAM 1500 Quad Cab 5.7 V8,61900,295,5700,2556,12.8,4,5
Mercedes,GLE 400,61583,245,2996,2130,8.5,5,5
Infiniti,Q70 3.7,60750,235,3696,1826,10.8,4,5
Volvo,XC90 T5,59850,184,1969,2112,7.8,5,5
Jaguar,F-Type Coupee P300,59200,221,1997,1525,7.2,3,5
Volvo,V90 Cross Country T5,57800,184,1969,1937,7.3,5,5
Porsche,718.,54717,220,1988,1410,7.4,2,5
Land Rover,Discovery Si4,54700,221,1997,2093,9.4,5,5
Mercedes,E 200 Cabriolet,54228,135,1991,1755,6.2,3,5
Infiniti,QX70 3.7,53800,235,3696,2012,12.1,5,5
Porsche,718.,52694,220,1988,1410,7.4,2,5
Jeep,Grand Cherokee 3.6 V6,51900,213,3604,2266,10,5,5
Jaguar,XF Sportbrake 25t,51060,184,1997,1760,6.8,5,5
Lexus,RX 200t,49900,175,1998,1885,7.8,5,5
Cadillac,XT5 3.6 V6,49300,231,3649,1954,10,5,5
BMW,520i Touring,49100,135,1998,1705,5.8,5,5
Mercedes,E 200 T-Modell,48903,135,1991,1705,6.2,5,5
Chevrolet,Camaro Cabriolet 2.0 Turbo,48000,202,1998,1659,8.1,2,5
BMW,520i,46600,135,1998,1605,5.4,4,5
Mercedes,E 200 Coupee,46494,135,1991,1645,6.5,3,5
Cadillac,CTS 2.0 Turbo,45350,203,1998,1659,7.8,4,5
Audi,A6 Avant 1.8 TFSI ultra,45200,140,1798,1710,5.9,5,5
Jaguar,XF 20t,45060,147,1997,1635,6.8,4,5
Volvo,V90 T4,44900,140,1969,1851,6.9,5,5
VW,T6 California 2.0 TSI BMT,44833,110,1984,2264,9.5,4,5
Ford,Mustang Convertible 2.3 EcoBoost,43500,213,2261,1715,9.1,2,5
Volvo,S90 T4,43450,140,1969,1800,6.7,4,5
Mercedes,E 200,43019,135,1991,1575,6.1,4,5
Audi,A6 1.8 TFSI ultra,42700,140,1798,1645,5.7,4,5
Ford,Mustang Convertible 2.3 EcoBoost,42500,233,2261,1715,8.2,2,5
Chevrolet,Camaro Coupee 2.0 Turbo,40400,202,1998,1539,8,2,5
Ford,Mustang Fastback 2.3 EcoBoost,39000,213,2261,1655,9,2,5
VW,T6 Caravelle 2.0 TSI BMT,38645,110,1984,1862,9.1,4,5
Ford,Mustang Fastback 2.3 EcoBoost,38000,233,2261,1655,8,2,5
VW,T6 Multivan 2.0 TSI BMT,36902,110,1984,2007,9.2,4,5
VW,Arteon 1.5 TSI ACT,35325,110,1498,1504,5.1,5,5
VW,T6 Transporter Kombi 2.0 TSI BMT Normaldach,33832,110,1984,1862,9.1,4,5
Skoda,Superb Combi 1.4 TSI,26750,92,1395,1395,5.6,5,5
Skoda,Superb 1.4 TSI,25750,92,1395,1375,5.6,5,5
Mercedes,Maybach G 650,749700,463,5980,2580,17,5,6
Ford,GT,500000,475,3497,1385,14.9,2,6
Rolls-Royce,Phantom 6.8 V12,446250,420,6749,2560,13.9,4,6
Lamborghini,Aventador S Roadster LP740-4,373262,544,6498,1625,16.9,2,6
Mercedes,Maybach S 650 Cabriolet,357000,463,5980,2115,12,2,6
Lamborghini,Aventador S LP740-4,335055,544,6498,1575,16.9,2,6
Rolls-Royce,Dawn 6.6 V12,329630,420,6592,2560,14.2,2,6
Bentley,Mulsanne,297191,377,6752,2685,15,4,6
Bentley,Continental Supersports Convertible,291253,522,5998,2455,15.9,2,6
Rolls-Royce,Wraith 6.6 V12,285898,465,6592,2435,14.3,2,6
Porsche,911 GT2 RS,285220,515,3800,1545,11.8,2,6
Ferrari,812.,282934,588,6496,1630,14.9,2,6
Rolls-Royce,Ghost 6.6 V12,277657,420,6592,2435,14.3,4,6
Aston Martin,Vanquish Volante,268995,424,5935,1919,12.8,3,6
Bentley,Continental Supersports,264775,522,5998,2280,15.7,2,6
Mercedes,S 65 AMG Cabriolet,257457,463,5980,2255,12,2,6
Aston Martin,Vanquish,253995,424,5935,1814,12.8,3,6
McLaren,720S,247350,527,3994,1322,10.7,2,6
Ferrari,F488 Spider,236750,493,3902,1525,11.4,2,6
Mercedes,G 500 4x4,231693,310,3982,3021,13.8,5,6
Ferrari,GTC4Lusso T,226246,449,3855,1870,11.6,2,6
Ferrari,F488 GTB,212653,493,3902,1475,11.4,2,6
McLaren,570S Spider,208975,419,3799,1573,10.7,2,6
Bentley,Bentayga W12,208488,447,5950,2440,12.8,5,6
Lamborghini,Urus,204000,478,3996,2200,12.7,5,6
Aston Martin,DB11 Volante V8,199000,375,3982,1870,9.9,3,6
Bentley,Continental GT W12,198492,467,5950,2244,12.2,2,6
Lamborghini,Huracn Spyder LP580-2,196350,426,5204,1509,12.1,2,6
McLaren,570GT,195350,419,3799,1515,10.7,2,6
Aston Martin,Rapide S,193995,411,5935,2065,12.9,5,6
Aston Martin,V12 Vantage S Roadster,192741,421,5935,1745,14.7,3,6
Bentley,Continental GT Convertible V8,192066,373,3993,2470,10.9,2,6
Porsche,911 Turbo Cabriolet,190020,397,3800,1740,9.3,2,6
Mercedes,S 63 AMG Cabriolet,190013,430,5461,2185,10.4,2,6
Porsche,911.,189544,368,3996,1445,13.3,2,6
McLaren,570S,185400,419,3799,1515,10.7,2,6
Ferrari,California T,184689,412,3855,1730,10.7,2,6
Aston Martin,DB11 V8,184000,375,3982,1760,9.9,3,6
Bentley,Flying Spur V8,183855,373,3993,2417,10.9,4,6
Donkervoort,D8 GTO-RS,182070,284,2480,695,8,2,6
Aston Martin,V12 Vantage S,179950,421,5935,1680,17,3,6
Lamborghini,Huracn LP580-2,178500,426,5204,1389,11.9,2,6
Mercedes,S 63 AMG Coupee,177310,450,3982,2080,9.3,2,6
Porsche,911 Turbo Coupee,176930,397,3800,1670,9.1,2,6
Mercedes,S 63 AMG Coupee,175436,430,5461,2070,10.1,2,6
Bentley,Continental GT V8,174573,373,3993,2370,10.6,2,6
McLaren,540C,163200,397,3799,1446,10.7,2,6
Mercedes,SL 63 AMG,161959,430,5461,1845,9.8,2,6
Mercedes,S 63 AMG,160293,450,3982,2070,8.9,4,6
Porsche,Panamera Sport Turismo Turbo,158604,404,3996,2110,9.4,5,6
Porsche,Panamera Turbo,155748,404,3996,2070,9.3,5,6
Audi,R8 Spyder 5.2 FSI V10,153000,397,5204,1755,12.6,2,6
Porsche,911.,152416,368,3996,1488,12.9,2,6
BMW Alpina,B7 Bi-Turbo,149400,447,4395,2110,10.4,4,6
Porsche,911.,146228,331,2981,1660,9.7,2,6
Mercedes,G 63 AMG,145359,420,5461,2550,13.8,5,6
Maserati,GranCabrio Sport,144320,338,4691,1980,14.5,2,6
Jaguar,XJR575,143900,423,5000,1875,11.1,4,6
Mercedes,S 500 Cabriolet,140545,335,4663,2115,8.5,2,6
Audi,R8 Coupee 5.2 FSI V10,140000,397,5204,1665,12.4,2,6
Mercedes,Maybach S 560,139700,345,3982,2240,8.8,4,6
Porsche,911 Carrera Cabriolet,138850,331,2981,1595,9.4,2,6
Donkervoort,D8 GTO-S,138040,254,2480,740,8,2,6
BMW,M6 Cabrio,137200,412,4395,2055,10.3,2,6
BMW Alpina,B6 Bi-Turbo Cabriolet,137200,441,4395,2095,9.6,2,6
BMW Alpina,B6 Bi-Turbo Gran Coupee,135800,441,4395,2030,10.4,4,6
Aston Martin,V8 Vantage S Roadster,135520,321,4735,1710,13.8,2,6
Mercedes,GLS 63 AMG,135482,430,5461,2580,12.3,5,6
BMW,M6 Gran Coupee,134500,412,4395,1950,9.9,4,6
Land Rover,Range Rover Sport SVR,132200,423,5000,2310,12.8,5,6
BMW,M6 Coupee,129600,412,4395,1925,9.9,2,6
Land Rover,Range Rover Sport SVR,129600,405,5000,2330,12.8,5,6
BMW Alpina,B6 Bi-Turbo Coupee,129200,441,4395,1940,9.4,2,6
Mercedes,AMG GT Roadster,129180,350,3982,1670,9.4,2,6
Maserati,GranTurismo Sport,129020,338,4691,1880,14.3,2,6
Aston Martin,V8 Vantage AMR,126995,320,4735,1610,13.8,3,6
Porsche,911 Carrera Coupee,125760,331,2981,1525,9.4,2,6
Chevrolet,Corvette Z06 Cabriolet,124700,485,6162,1734,12.7,2,6
Land Rover,Range Rover 5.0 V8 SC,121800,375,5000,2336,12.8,5,6
Chevrolet,Corvette Z06 Coupee,119700,485,6162,1734,12.7,3,6
Audi,S8 cod,118500,382,3993,2050,9.4,4,6
Porsche,911.,118382,272,2981,1645,8.9,2,6
Mercedes,AMG GT Coupee,117280,350,3982,1615,9.3,2,6
Porsche,911 Carrera Cabriolet,111004,272,2981,1575,8.5,2,6
Porsche,911 Carrera T Coupee,107553,272,2981,1500,9.5,2,6
Mercedes,G 500,106701,310,3982,2595,12.3,5,6
Audi,A8 4.0 TFSI cod,104400,320,3993,1955,8.9,4,6
Mercedes,S 450 Coupee,101656,270,2996,2050,8.9,2,6
Chevrolet,Corvette Grand Sport Cabriolet 6.2 V8,100900,343,6162,1614,12.3,2,6
Mercedes,S 400 Coupee,100561,270,2996,2035,8.3,2,6
Cadillac,Escalade 6.2 V8,99900,313,6162,2710,12.6,5,6
Mercedes,SL 400,99341,270,2996,1735,7.7,2,6
Porsche,911 Carrera Coupee,97914,272,2981,1505,8.3,2,6
Porsche,Panamera Sport Turismo 4,97557,243,2995,1955,7.8,5,6
Maserati,Quattroporte,97430,257,2979,1860,9.1,4,6
Chevrolet,Corvette Grand Sport Coupe 6.2 V8,95900,343,6162,1588,12.3,3,6
Land Rover,Range Rover Sport 5.0 V8 SC,94900,375,5000,2306,12.8,5,6
Jaguar,XJ 3.0 V6 Kompressor,93800,250,2995,1865,9.8,4,6
BMW,740i,93000,240,2998,1800,6.8,4,6
Mercedes,S 450,92255,270,2987,1995,6.6,4,6
Porsche,Panamera,90655,243,2995,1890,7.5,5,6
BMW,640i Cabrio,90600,235,2979,1895,7.7,2,6
Chevrolet,Corvette Stingray Cabriolet 6.2 V8,85400,343,6162,1664,12.3,2,6
BMW,640i Gran Coupe,83900,235,2979,1825,7.6,4,6
BMW,640i Coupe,81900,235,2979,1760,7.6,2,6
Chevrolet,Corvette Stingray Coupe 6.2 V8,80400,343,6162,1614,12.3,3,6
Mercedes,GLS 400,77029,245,2996,2435,8.9,5,6
Cadillac,CT6 3.0 V6,73500,307,2997,1879,9.6,4,6
Land Rover,Range Rover Sport 2.0 Si4,65600,221,1997,2083,9.2,5,6
Land Rover,Range Rover Evoque Coupe Si4,62200,213,1998,1833,7.6,3,3
BMW,M2 Coupe,59500,272,2979,1570,8.5,2,3
Mercedes,CLA 45 AMG Shooting Brake,57804,280,1991,1615,6.9,5,3
Mercedes,CLA 45 AMG,57209,280,1991,1585,6.9,4,3
Mercedes,GLA 45 AMG,56852,280,1991,1585,7.4,5,3
Audi,RS3 Limousine,55900,294,2480,1590,8.3,4,3
Land Rover,Range Rover Evoque Cabriolet Si4,55300,177,1998,2013,8.2,2,3
Audi,RS3 Sportback,54600,294,2480,1585,8.3,5,3
Mercedes,A 45 AMG,51527,280,1991,1555,6.9,5,3
Audi,S3 Cabriolet,51150,228,1984,1710,6.7,2,3
VW,Golf R Variant,45350,228,1984,1593,7.1,5,3
Subaru,Impreza WRX STi 2.5,44500,221,2457,1527,10.9,4,3
Land Rover,Range Rover Evoque Si4,43850,177,1998,1752,8.2,5,3
Audi,S3 Limousine,43250,228,1984,1505,7,4,3
Audi,S3 Sportback,42350,228,1984,1505,7,5,3
Jaguar,E-Pace P250,42350,183,1998,1832,7.7,5,3
Subaru,Impreza WRX STi 2.5,41550,221,2457,1575,10.4,4,3
Audi,S3,41450,228,1984,1480,7,3,3
VW,Golf R,41175,228,1984,1483,7.8,3,3
Ford,Focus RS,40675,257,2261,1560,7.7,5,3
Infiniti,QX30 2.0t,40150,155,1991,1542,6.7,5,3
Lotus,Elise,39900,100,1598,876,6.3,2,3
MINI,John Cooper Works Countryman,39500,170,1998,1615,7.4,5,3
BMW,X2 sDrive20i,39200,141,1998,1535,5.5,5,3
MINI,John Cooper Works Clubman,36800,170,1998,1550,7.4,5,3
Opel,Astra OPC,36360,206,1998,1550,7.8,3,3
Honda,Civic Type R,36050,235,1996,1380,7.7,5,3
SEAT,Leon ST Cupra 300,35930,221,1984,1440,7,5,3
Peugeot,308.,35350,200,1598,1280,6,5,3
SEAT,Leon Cupra 300,34730,221,1984,1395,6.9,5,3
SEAT,Leon SC Cupra 300,34340,221,1984,1375,6.9,3,3
VW,Touran 1.2 TSI BMT,34300,81,1197,1436,5.5,5,3
BMW,218i Cabrio,34200,100,1499,1575,5.5,2,3
VW,Golf Alltrack 1.8 TSI BMT,34125,132,1798,1537,6.7,5,3
Mazda,CX-5 SKYACTIV-G 160,32190,118,1998,1495,6.8,5,3
BMW,X1 sDrive18i,31700,103,1499,1475,5.5,5,3
Audi,A3 Cabriolet 1.4 TFSI,31450,85,1395,1430,5.3,2,3
Volvo,XC40 T3,31350,114,1498,1725,6.8,5,3
Ford,Focus Turnier ST 2.0 EcoBoost Start/Stopp,30550,184,1999,1461,6.8,5,3
VW,Golf GTI,30425,169,1984,1364,6.4,3,3
Mercedes,CLA 180 Shooting Brake,30274,90,1595,1430,5.5,5,3
Mazda,MX-5 RF SKYACTIV-G 160,29890,118,1998,1120,6.9,2,3
BMW,218i Coupe,29750,100,1499,1420,5.1,2,3
Hyundai,i30 N,29700,184,1998,1475,7,5,3
Mercedes,CLA 180,29679,90,1595,1395,5.4,4,3
Ford,Focus ST 2.0 EcoBoost Start/Stopp,29600,184,1999,1437,6.8,5,3
Mercedes,GLA 180,28941,90,1595,1395,5.7,5,3
Audi,Q3 1.4 TFSI,28700,92,1395,1460,5.8,5,3
BMW,216i Gran Tourer,28600,75,1499,1475,5.3,5,3
Volvo,V40 Cross Country T3,28280,112,1969,1569,5.6,5,3
BMW,216i Active Tourer,27350,75,1499,1415,5.4,5,3
VW,Tiguan 1.4 TSI,26975,92,1395,1490,6.1,5,3
Mercedes,B 160,26638,75,1595,1395,5.5,5,3
Audi,A3 Limousine 1.0 TFSI,25550,85,999,1260,4.4,4,3
Honda,Civic Limousine 1.5 Turbo,25520,134,1498,1321,5.7,4,3
DS Automobiles,DS 4 Crossback PureTech 130 Stop&Start,25490,96,1199,1330,4.9,5,3
KIA,pro_ceed GT,25390,150,1591,1395,7.4,3,3
KIA,ceed GT,25390,150,1591,1382,7.4,5,3
Fiat,124 Spider 1.4 Multiair Turbo,24990,103,1368,1125,6.4,2,3
Fiat,124 Spider 1.4 Multiair Turbo,24990,103,1368,1125,6.4,2,3
Hyundai,Veloster 1.6 Turbo,24990,137,1591,1333,6.9,4,3
SEAT,Leon X-PERIENCE 1.4 TSI Start&Stop,24950,92,1395,1263,5.3,5,3
VW,Scirocco 1.4 TSI BMT,24950,92,1395,1280,5.4,3,3
Jeep,Compass 1.4 Multiair 140,24900,103,1368,1505,6.2,5,3
Volvo,V40 T2,24850,90,1969,1546,5.6,5,3
VW,Caddy Alltrack 1.2 TSI BMT,24782,62,1197,1350,6.1,5,3
BMW,116i,24700,80,1499,1375,5.3,3,3
Mercedes,A 160,24681,75,1595,1370,5.4,5,3
Audi,A3 Sportback 1.0 TFSI,24650,85,999,1255,4.5,5,3
Honda,Civic Tourer 1.8,24590,104,1798,1355,6.2,5,3
Skoda,Karoq 1.0 TSI,24290,85,999,1340,5.1,5,3
Infiniti,Q30 1.6t,24200,90,1595,1407,5.7,5,3
MINI,One Countryman,24000,75,1499,1440,5.5,5,3
DS Automobiles,DS 4 PureTech 130 Stop&Start,23990,96,1199,1330,4.9,5,3
KIA,pro_ceed 1.0 T-GDI 120 ISG,23990,88,998,1271,4.9,3,3
Opel,Zafira 1.4 Turbo,23950,88,1364,1628,6.8,5,3
Audi,A3 1.0 TFSI,23750,85,999,1225,4.5,3,3
Opel,Grandland X 1.2 DI Turbo Start&Stop,23700,96,1199,1350,5.4,5,3
Renault,Grand Sconic ENERGY TCe 115,23690,85,1197,1505,6.1,5,3
VW,Beetle Cabriolet 1.2 TSI BMT,23450,77,1197,1395,5.4,2,3
Audi,Q2 1.0 TFSI ultra,23400,85,999,1280,5.1,5,3
Ford,Kuga 1.5 EcoBoost Start/Stopp,23300,88,1498,1579,6.3,5,3
Peugeot,3008 1.2 PureTech 130,23250,96,1199,1325,5.1,5,3
Mazda,MX-5 SKYACTIV-G 131,22990,96,1496,1050,6,2,3
Subaru,XV 1.6i,22980,84,1600,1408,6.4,5,3
VW,Caddy Beach 1.2 TSI BMT,22943,62,1197,1350,6.1,5,3
MINI,One Clubman,22850,75,1499,1375,5.1,5,3
Hyundai,Tucson 1.6 GDI blue ,22740,97,1591,1454,6.3,5,3
Hyundai,i30 Fastback 1.0 T-GDI,22200,88, 998,1460,5.2,5,3
Toyota,C-HR 1.2 T,21990,85,1197,1320,5.9,5,3
Subaru,Impreza 1.6i,21980,84,1600,1359,6.2,5,3
VW,Golf Variant 1.0 TSI BMT,21850,81,999,1295,4.9,5,3
Mazda,3 SKYACTIV-G 120,21790,88,1998,1280,5.1,4,3
Toyota,Verso 1.6,21765,97,1598,1505,6.8,5,3
Alfa Romeo,Giulietta 1.4 TB 16V,21500,88,1368,1355,6.2,5,3
Opel,Astra GTC 1.4 Turbo,21360,88,1364,1437,6.3,3,3
Toyota,Corolla 1.6,21220,97,1598,1270,6,4,3
Citroen,Grand C4 Picasso PureTech 130 Stop&Start,20990,96,1199,1370,5,5,3
Ford,Grand C-MAX 1.0 EcoBoost Start/Stopp,20850,74,998,1493,5.2,5,3
Nissan,Qashqai 1.2 DIG-T,20490,85,1197,1350,5.6,5,3
VW,Golf Sportsvan 1.0 TSI,20475,63,999,1335,4.9,5,3
VW,Golf Sportsvan 1.2 TSI BMT,20475,63,1197,1320,5,5,3
VW,T-Roc 1.0 TSI,20390,85,999,1270,5.1,5,3
Ford,Tourneo Connect 1.0 EcoBoost Start/Stopp,20249,74,998,1474,5.6,5,3
Opel,Astra 1.6,20220,85,1598,1405,6.8,4,3
Honda,Civic 1.0 Turbo,19990,95,988,1229,4.8,5,3
KIA,Carens 1.6 GDI,19990,99,1591,1458,6.5,5,3
KIA,Sportage 1.6 GDI,19990,97,1591,1397,6.7,5,3
Mercedes,Citan Tourer lang 112,19990,84,1192,1440,6.2,5,3
Renault,Sconic ENERGY TCe 115,19990,85,1197,1503,5.8,5,3
Renault,Kadjar ENERGY TCe 130,19990,96,1197,1381,5.7,5,3
SEAT,Ateca 1.0 TSI Ecomotive,19990,85,999,1280,5.2,5,3
SsangYong,Korando 2.0 e-XGi 200,19990,110,1998,1612,7.5,5,3
Subaru,XV 1.6i,19990,84,1600,1370,6.5,5,3
Peugeot,308 SW 1.2 PureTech 110,19800,81,1199,1265,4.7,5,3
Suzuki,SX4 S-Cross 1.0 Boosterjet,19790,82,998,1165,5,5,3
Citroen,C4 Picasso PureTech 110 Stop&Start,18990,81,1199,1355,5.1,5,3
Mitsubishi,ASX 1.6 ClearTec,18990,86,1590,1335,5.7,5,3
Ford,Focus 1.0 EcoBoost Start/Stopp,18700,74,998,1303,4.8,4,3
Peugeot,308 1.2 PureTech 110,18700,81,1199,1155,4.6,5,3
Subaru,Impreza 1.6i,18600,84,1600,1380,6.2,5,3
Opel,Astra Sports Tourer 1.4,18550,74,1399,1273,5.7,5,3
VW,Caddy 1.2 TSI BMT,18528,62,1197,1350,6.1,4,3
Mitsubishi,Lancer 1.6 ClearTec,18490,86,1590,1305,5.5,4,3
Mitsubishi,Lancer Sportback 1.6 ClearTec,18490,86,1590,1345,5.5,5,3
Renault,Megane Grandtour ENERGY TCe 100,18490,74,1197,1366,5.4,5,3
Hyundai,i30 Kombi 1.4,18450,74,1368,1285,5.6,5,3
VW,Caddy Kombi 1.2 TSI BMT,18445,62,1197,1350,6.1,4,3
Nissan,Pulsar 1.2 DIG-T,18270,85,1197,1265,5,5,3
Ford,C-MAX 1.6 Ti-VCT,18250,63,1596,1374,6.4,5,3
Mazda,3 SKYACTIV-G 100,18190,74,1496,1260,5.1,5,3
VW,Golf 1.0 TSI BMT,18075,63,999,1206,4.8,3,3
Fiat,DoblKombi 1.4 16V,17990,70,1368,1370,7.4,5,3
SEAT,Toledo 1.2 TSI,17990,66,1197,1156,4.7,5,3
Citroen,Berlingo Kombi VTi 95,17850,72,1598,1395,6.4,4,3
Peugeot,Partner Tepee VTi 98,17850,72,1598,1550,6.4,4,3
Ford,Focus Turnier 1.6 Ti-VCT,17700,63,1596,1300,6,5,3
Toyota,Auris Touring Sports 1.33,17690,73,1329,1250,5.6,5,3
Opel,Astra 1.4,17550,74,1399,1244,5.5,5,3
Renault,Megane ENERGY TCe 100,17490,74,1197,1280,5.4,5,3
SsangYong,XLV 1.6 e-XGi 160,17490,94,1597,1390,7.1,5,3
Hyundai,i30 1.4,17450,74,1368,1244,5.4,5,3
Citroen,C4 PureTech 110,17240,81,1199,1275,4.8,5,3
Renault,Kangoo ENERGY TCe 115,17150,84,1197,1395,6.2,4,3
SEAT,Leon ST 1.2 TSI,16640,63,1197,1233,5.1,5,3
Toyota,Auris 1.33,16490,73,1329,1225,5.5,5,3
Fiat,Tipo Kombi 1.4 16V,16450,70,1368,1280,5.7,5,3
Ford,Focus 1.6 Ti-VCT,16450,63,1596,1264,5.9,5,3
KIA,ceed Sportswagon 1.4,16190,73,1368,1279,6,5,3
Skoda,Rapid 1.0 TSI,15890,70,999,1170,4.4,5,3
Skoda,Rapid Spaceback 1.0 TSI,15790,70,999,1165,4.4,5,3
SEAT,Leon 1.2 TSI,15490,63,1197,1188,5.1,5,3
Fiat,Tipo 1.4 16V,15450,70,1368,1270,5.7,5,3
Opel,Combo Combi 1.4,15110,70,1364,1445,7.4,5,3
SEAT,Leon SC 1.2 TSI,14990,63,1197,1168,5.1,3,3
KIA,ceed 1.4,14490,73,1368,1254,6,5,3
Fiat,Tipo 1.4 16V,14450,70,1368,1225,5.7,4,3
Dacia,Lodgy Stepway TCe 115 Start&Stop,14200,85,1197,1278,5.6,5,3
Dacia,Dokker Stepway TCe 115 Start&Stop,13600,85,1197,1280,5.7,5,3
Citroen,C-Elysee PureTech 82,12990,60,1199,1055,4.8,4,3
Lada,Vesta 1.6 16V,12740,78,1596,1250,6.1,4,3
Dacia,Logan MCV Stepway TCe 90 Start&Stop,12200,66,898,1165,5.1,5,3
Lada,Urban 1.7,11990,61,1690,1285,9.5,3,3
Dacia,Duster SCe 115,11290,84,1598,1262,6.6,5,3
Lada,Taiga 1.7,10790,61,1690,1285,9.5,3,3
Dacia,Duster SCe 115 Start&Stop,10690,84,1598,1165,6.4,5,3
Dacia,Lodgy SCe 100 Start&Stop,9990,75,1598,1211,6.1,5,3
Dacia,Dokker SCe 100 Start&Stop,8990,75,1598,1239,6.2,4,3
Lada,Granta 1.6 8V,8500,64,1596,1080,6.6,5,3
Dacia,Logan MCV SCe 75,7990,54,998,1091,5.4,5,3
Lada,Granta 1.6 8V,7260,64,1596,1080,6.6,4,3
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