.. DO NOT EDIT.
.. THIS FILE WAS AUTOMATICALLY GENERATED BY SPHINX-GALLERY.
.. TO MAKE CHANGES, EDIT THE SOURCE PYTHON FILE:
.. "auto_examples/linear_model/plot_ols_ridge_variance.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_ols_ridge_variance.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_ols_ridge_variance.py:


===============================================
الانحدار الخطي العادي وانحدار ريدج والتباين
===============================================

بسبب قلة النقاط في كل بُعد والخط المستقيم الذي يستخدمه الانحدار الخطي لمتابعة هذه النقاط بأفضل ما يمكن، فإن الضوضاء على الملاحظات ستسبب تباينًا كبيرًا كما هو موضح في الرسم البياني الأول. يمكن أن يختلف ميل كل خط بشكل كبير لكل توقع بسبب الضوضاء في الملاحظات.

انحدار ريدج هو في الأساس تقليل نسخة مُعاقبة من دالة المربعات الصغرى. هذه العقوبة "تقلص" قيمة معاملات الانحدار.
على الرغم من قلة نقاط البيانات في كل بُعد، فإن ميل التوقع أكثر استقرارًا، والتباين في الخط نفسه يقل بشكل كبير، مقارنة بالانحدار الخطي القياسي.

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 11-51



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


    *

      .. image-sg:: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_ols_ridge_variance_001.png
         :alt: ols
         :srcset: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_ols_ridge_variance_001.png
         :class: sphx-glr-multi-img

    *

      .. image-sg:: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_ols_ridge_variance_002.png
         :alt: ridge
         :srcset: /auto_examples/linear_model/images/sphx_glr_plot_ols_ridge_variance_002.png
         :class: sphx-glr-multi-img





.. code-block:: Python

    # المؤلفون: مطوري سكايلرن
    # معرف الترخيص: BSD-3-Clause

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    from sklearn import linear_model

    X_train = np.c_[0.5, 1].T
    y_train = [0.5, 1]
    X_test = np.c_[0, 2].T

    np.random.seed(0)

    classifiers = dict(
        ols=linear_model.LinearRegression(), ridge=linear_model.Ridge(alpha=0.1)
    )

    for name, clf in classifiers.items():
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))

        for _ in range(6):
            this_X = 0.1 * np.random.normal(size=(2, 1)) + X_train
            clf.fit(this_X, y_train)

            ax.plot(X_test, clf.predict(X_test), color="gray")
            ax.scatter(this_X, y_train, s=3, c="gray", marker="o", zorder=10)

        clf.fit(X_train, y_train)
        ax.plot(X_test, clf.predict(X_test), linewidth=2, color="blue")
        ax.scatter(X_train, y_train, s=30, c="red", marker="+", zorder=10)

        ax.set_title(name)
        ax.set_xlim(0, 2)
        ax.set_ylim((0, 1.6))
        ax.set_xlabel("X")
        ax.set_ylabel("y")

        fig.tight_layout()

    plt.show()

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

   **Total running time of the script:** (0 minutes 0.347 seconds)


.. _sphx_glr_download_auto_examples_linear_model_plot_ols_ridge_variance.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_ols_ridge_variance.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_ols_ridge_variance.ipynb
        :alt: Launch JupyterLite
        :width: 150 px

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

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

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

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

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

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


.. include:: plot_ols_ridge_variance.recommendations


.. only:: html

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

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