.. DO NOT EDIT.
.. THIS FILE WAS AUTOMATICALLY GENERATED BY SPHINX-GALLERY.
.. TO MAKE CHANGES, EDIT THE SOURCE PYTHON FILE:
.. "auto_examples/linear_model/plot_multi_task_lasso_support.py"
.. LINE NUMBERS ARE GIVEN BELOW.

.. only:: html

    .. note::
        :class: sphx-glr-download-link-note

        :ref:`Go to the end <sphx_glr_download_auto_examples_linear_model_plot_multi_task_lasso_support.py>`
        to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder

.. rst-class:: sphx-glr-example-title

.. _sphx_glr_auto_examples_linear_model_plot_multi_task_lasso_support.py:


=============================================
الاختيار المشترك للميزات باستخدام Lasso متعدد المهام
=============================================

يسمح Lasso متعدد المهام بتناسب مشاكل الانحدار المتعددة
فرض اختيار الميزات نفسها عبر
المهام. يحاكي هذا المثال القياسات التسلسلية، حيث تمثل كل مهمة لحظة زمنية، وتختلف الميزات ذات الصلة في السعة
بمرور الوقت مع بقائها نفسها. يفرض Lasso متعدد المهام أن
الميزات التي يتم اختيارها في لحظة زمنية واحدة يتم اختيارها لجميع اللحظات الزمنية. وهذا يجعل اختيار الميزات بواسطة Lasso أكثر استقرارًا.

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 13-17

.. code-block:: Python


    # المؤلفون: مطوري scikit-learn
    # معرف الترخيص: BSD-3-Clause








.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 18-20

توليد البيانات
-------------

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 20-36

.. code-block:: Python


    import numpy as np

    rng = np.random.RandomState(42)

    # توليد بعض معاملات ثنائية الأبعاد مع موجات الجيب ذات التردد العشوائي والطور
    n_samples, n_features, n_tasks = 100, 30, 40
    n_relevant_features = 5
    coef = np.zeros((n_tasks, n_features))
    times = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_tasks)
    for k in range(n_relevant_features):
        coef[:, k] = np.sin((1.0 + rng.randn(1)) * times + 3 * rng.randn(1))

    X = rng.randn(n_samples, n_features)
    Y = np.dot(X, coef.T) + rng.randn(n_samples, n_tasks)








.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 37-39

ملاءمة النماذج
----------

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 39-45

.. code-block:: Python


    from sklearn.linear_model import Lasso, MultiTaskLasso

    coef_lasso_ = np.array([Lasso(alpha=0.5).fit(X, y).coef_ for y in Y.T])
    coef_multi_task_lasso_ = MultiTaskLasso(alpha=1.0).fit(X, Y).coef_








.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 46-48

رسم الدعم والسلاسل الزمنية
----------------------------

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 48-80

.. code-block:: Python


    import matplotlib.pyplot as plt

    fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.spy(coef_lasso_)
    plt.xlabel("الميزة")
    plt.ylabel("الوقت (أو المهمة)")
    plt.text(10, 5, "Lasso")
    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.spy(coef_multi_task_lasso_)
    plt.xlabel("الميزة")
    plt.ylabel("الوقت (أو المهمة)")
    plt.text(10, 5, "MultiTaskLasso")
    fig.suptitle("موقع المعامل غير الصفري")

    feature_to_plot = 0
    plt.figure()
    lw = 2
    plt.plot(coef[:, feature_to_plot], color="seagreen", linewidth=lw, label="الحقيقة الأرضية")
    plt.plot(
        coef_lasso_[:, feature_to_plot], color="cornflowerblue", linewidth=lw, label="Lasso"
    )
    plt.plot(
        coef_multi_task_lasso_[:, feature_to_plot],
        color="gold",
        linewidth=lw,
        label="MultiTaskLasso",
    )
    plt.legend(loc="upper center")
    plt.axis("tight")
    plt.ylim([-1.1, 1.1])
    plt.show()


.. rst-class:: sphx-glr-horizontal


    *

      .. image-sg:: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_multi_task_lasso_support_001.png
         :alt: موقع المعامل غير الصفري
         :srcset: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_multi_task_lasso_support_001.png
         :class: sphx-glr-multi-img

    *

      .. image-sg:: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_multi_task_lasso_support_002.png
         :alt: plot multi task lasso support
         :srcset: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_multi_task_lasso_support_002.png
         :class: sphx-glr-multi-img






.. rst-class:: sphx-glr-timing

   **Total running time of the script:** (0 minutes 0.295 seconds)


.. _sphx_glr_download_auto_examples_linear_model_plot_multi_task_lasso_support.py:

.. only:: html

  .. container:: sphx-glr-footer sphx-glr-footer-example

    .. container:: binder-badge

      .. image:: images/binder_badge_logo.svg
        :target: https://mybinder.org/v2/gh/scikit-learn/scikit-learn/main?urlpath=lab/tree/notebooks/auto_examples/linear_model/plot_multi_task_lasso_support.ipynb
        :alt: Launch binder
        :width: 150 px

    .. container:: lite-badge

      .. image:: images/jupyterlite_badge_logo.svg
        :target: ../../lite/lab/index.html?path=auto_examples/linear_model/plot_multi_task_lasso_support.ipynb
        :alt: Launch JupyterLite
        :width: 150 px

    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-jupyter

      :download:`Download Jupyter notebook: plot_multi_task_lasso_support.ipynb <plot_multi_task_lasso_support.ipynb>`

    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-python

      :download:`Download Python source code: plot_multi_task_lasso_support.py <plot_multi_task_lasso_support.py>`

    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-zip

      :download:`Download zipped: plot_multi_task_lasso_support.zip <plot_multi_task_lasso_support.zip>`


.. include:: plot_multi_task_lasso_support.recommendations


.. only:: html

 .. rst-class:: sphx-glr-signature

    `Gallery generated by Sphinx-Gallery <https://sphinx-gallery.github.io>`_