.. DO NOT EDIT. .. THIS FILE WAS AUTOMATICALLY GENERATED BY SPHINX-GALLERY. .. TO MAKE CHANGES, EDIT THE SOURCE PYTHON FILE: .. "auto_examples/model_selection/plot_grid_search_digits.py" .. LINE NUMBERS ARE GIVEN BELOW. .. only:: html .. note:: :class: sphx-glr-download-link-note :ref:`Go to the end ` 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_model_selection_plot_grid_search_digits.py: ============================================================ استراتيجية إعادة الضبط المخصصة للبحث الشبكي مع التحقق المتقاطع ============================================================ يُظهر هذا المثال كيفية تحسين التصنيف من خلال التحقق المتقاطع، والذي يتم باستخدام كائن :class:`~sklearn.model_selection.GridSearchCV` على مجموعة تطوير تتكون من نصف بيانات التصنيف المتاحة فقط. يتم بعد ذلك قياس أداء المعلمات فائقة التحديد والنموذج المدرب على مجموعة تقييم مخصصة لم يتم استخدامها أثناء خطوة اختيار النموذج. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول الأدوات المتاحة لاختيار النموذج في الأقسام الخاصة بـ :ref:`cross_validation` و :ref:`grid_search`. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 17-21 .. code-block:: Python # المؤلفون: مطوري scikit-learn # معرف SPDX-License: BSD-3-Clause .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 22-27 مجموعة البيانات ----------- سنعمل مع مجموعة بيانات `digits`. الهدف هو تصنيف صور الأرقام المكتوبة بخط اليد. نحن نحول المشكلة إلى تصنيف ثنائي من أجل الفهم الأسهل: الهدف هو تحديد ما إذا كان الرقم هو `8` أم لا. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 27-31 .. code-block:: Python from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 32-35 من أجل تدريب مصنف على الصور، نحتاج إلى تسطيحها إلى متجهات. تحتاج كل صورة من 8 بكسل في 8 بكسل إلى تحويلها إلى متجه من 64 بكسل. وبالتالي، سنحصل على مصفوفة بيانات نهائية ذات شكل `(n_images, n_pixels)`. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 35-42 .. code-block:: Python n_samples = len(digits.images) X = digits.images.reshape((n_samples, -1)) y = digits.target == 8 print( f"عدد الصور هو {X.shape[0]} وتحتوي كل صورة على {X.shape[1]} بكسل" ) .. rst-class:: sphx-glr-script-out .. code-block:: none عدد الصور هو 1797 وتحتوي كل صورة على 64 بكسل .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 43-45 كما هو موضح في المقدمة، سيتم تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار بنفس الحجم. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 45-49 .. code-block:: Python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0) .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 50-56 تحديد استراتيجية البحث الشبكي ------------------------------- سنختار مصنفًا من خلال البحث عن أفضل المعلمات فائقة التحديد على طيات مجموعة التدريب. للقيام بذلك، نحتاج إلى تحديد الدرجات لاختيار أفضل مرشح. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 56-59 .. code-block:: Python scores = ["precision", "recall"] .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 60-70 يمكننا أيضًا تحديد دالة لتمريرها إلى معلمة `refit` الخاصة بـ :class:`~sklearn.model_selection.GridSearchCV`. ستقوم بتنفيذ الاستراتيجية المخصصة لاختيار أفضل مرشح من سمة `cv_results_` الخاصة بـ :class:`~sklearn.model_selection.GridSearchCV`. بمجرد اختيار المرشح، يتم إعادة ضبطه تلقائيًا بواسطة :class:`~sklearn.model_selection.GridSearchCV`. هنا، الاستراتيجية هي وضع قائمة مختصرة للنماذج التي تكون الأفضل من حيث الدقة والاستدعاء. من النماذج المختارة، نختار أخيرًا النموذج الأسرع في التنبؤ. لاحظ أن هذه الخيارات المخصصة تعسفية تمامًا. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 70-167 .. code-block:: Python import pandas as pd def print_dataframe(filtered_cv_results): """طباعة جميلة لمصفوفة البيانات المفلترة""" for mean_precision, std_precision, mean_recall, std_recall, params in zip( filtered_cv_results["mean_test_precision"], filtered_cv_results["std_test_precision"], filtered_cv_results["mean_test_recall"], filtered_cv_results["std_test_recall"], filtered_cv_results["params"], ): print( f"الدقة: {mean_precision:0.3f} (±{std_precision:0.03f})," f" الاستدعاء: {mean_recall:0.3f} (±{std_recall:0.03f})," f" للـ {params}" ) print() def refit_strategy(cv_results): """تحديد الاستراتيجية لاختيار أفضل مقدر. الاستراتيجية المحددة هنا هي استبعاد جميع النتائج التي تقل عن عتبة دقة تبلغ 0.98، وترتيب النتائج المتبقية حسب الاستدعاء والاحتفاظ بجميع النماذج مع انحراف معياري واحد من الأفضل من حيث الاستدعاء. بمجرد اختيار هذه النماذج، يمكننا اختيار النموذج الأسرع في التنبؤ. المعلمات ---------- cv_results : dict of numpy (masked) ndarrays نتائج CV كما أعادتها `GridSearchCV`. الإرجاع ------- best_index : int فهرس أفضل مقدر كما يظهر في `cv_results`. """ # طباعة المعلومات حول البحث الشبكي للدرجات المختلفة precision_threshold = 0.98 cv_results_ = pd.DataFrame(cv_results) print("جميع نتائج البحث الشبكي:") print_dataframe(cv_results_) # استبعاد جميع النتائج التي تقل عن العتبة high_precision_cv_results = cv_results_[ cv_results_["mean_test_precision"] > precision_threshold ] print(f"النماذج ذات الدقة الأعلى من {precision_threshold}:") print_dataframe(high_precision_cv_results) high_precision_cv_results = high_precision_cv_results[ [ "mean_score_time", "mean_test_recall", "std_test_recall", "mean_test_precision", "std_test_precision", "rank_test_recall", "rank_test_precision", "params", ] ] # اختيار النماذج الأكثر أداءً من حيث الاستدعاء # (ضمن انحراف معياري واحد من الأفضل) best_recall_std = high_precision_cv_results["mean_test_recall"].std() best_recall = high_precision_cv_results["mean_test_recall"].max() best_recall_threshold = best_recall - best_recall_std high_recall_cv_results = high_precision_cv_results[ high_precision_cv_results["mean_test_recall"] > best_recall_threshold ] print( "من النماذج المختارة ذات الدقة العالية، نحتفظ بجميع\n" "النماذج ضمن انحراف معياري واحد من النموذج الأعلى استدعاءً:" ) print_dataframe(high_recall_cv_results) # من بين أفضل المرشحين، اختيار النموذج الأسرع في التنبؤ fastest_top_recall_high_precision_index = high_recall_cv_results[ "mean_score_time" ].idxmin() print( "\nالنموذج المختار النهائي هو الأسرع في التنبؤ من بين\n" "المجموعة الفرعية المختارة مسبقًا من أفضل النماذج بناءً على الدقة والاستدعاء.\n" "وقت تسجيله هو:\n\n" f"{high_recall_cv_results.loc[fastest_top_recall_high_precision_index]}" ) return fastest_top_recall_high_precision_index .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 168-173 ضبط المعلمات فائقة التحديد ----------------------- بمجرد تحديد استراتيجيتنا لاختيار أفضل نموذج، نقوم بتحديد قيم المعلمات فائقة التحديد وإنشاء مثيل البحث الشبكي: .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 174-187 .. code-block:: Python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC tuned_parameters = [ {"kernel": ["rbf"], "gamma": [1e-3, 1e-4], "C": [1, 10, 100, 1000]}, {"kernel": ["linear"], "C": [1, 10, 100, 1000]}, ] grid_search = GridSearchCV( SVC(), tuned_parameters, scoring=scores, refit=refit_strategy ) grid_search.fit(X_train, y_train) .. rst-class:: sphx-glr-script-out .. code-block:: none جميع نتائج البحث الشبكي: الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.854 (±0.063), للـ {'C': 1, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.257 (±0.061), للـ {'C': 1, 'gamma': 0.0001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 10, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 0.968 (±0.039), الاستدعاء: 0.780 (±0.083), للـ {'C': 10, 'gamma': 0.0001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 100, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 0.905 (±0.058), الاستدعاء: 0.889 (±0.074), للـ {'C': 100, 'gamma': 0.0001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 1000, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 0.904 (±0.058), الاستدعاء: 0.890 (±0.073), للـ {'C': 1000, 'gamma': 0.0001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 0.695 (±0.073), الاستدعاء: 0.743 (±0.065), للـ {'C': 1, 'kernel': 'linear'} الدقة: 0.643 (±0.066), الاستدعاء: 0.757 (±0.066), للـ {'C': 10, 'kernel': 'linear'} الدقة: 0.611 (±0.028), الاستدعاء: 0.744 (±0.044), للـ {'C': 100, 'kernel': 'linear'} الدقة: 0.618 (±0.039), الاستدعاء: 0.744 (±0.044), للـ {'C': 1000, 'kernel': 'linear'} النماذج ذات الدقة الأعلى من 0.98: الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.854 (±0.063), للـ {'C': 1, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.257 (±0.061), للـ {'C': 1, 'gamma': 0.0001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 10, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 100, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 1000, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} من النماذج المختارة ذات الدقة العالية، نحتفظ بجميع النماذج ضمن انحراف معياري واحد من النموذج الأعلى استدعاءً: الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.854 (±0.063), للـ {'C': 1, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 10, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 100, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} الدقة: 1.000 (±0.000), الاستدعاء: 0.877 (±0.069), للـ {'C': 1000, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} النموذج المختار النهائي هو الأسرع في التنبؤ من بين المجموعة الفرعية المختارة مسبقًا من أفضل النماذج بناءً على الدقة والاستدعاء. وقت تسجيله هو: mean_score_time 0.005914 mean_test_recall 0.853676 std_test_recall 0.063184 mean_test_precision 1.0 std_test_precision 0.0 rank_test_recall 6 rank_test_precision 1 params {'C': 1, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} Name: 0, dtype: object .. raw:: html 
GridSearchCV(estimator=SVC(),
                 param_grid=[{'C': [1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.0001],
                              'kernel': ['rbf']},
                             {'C': [1, 10, 100, 1000], 'kernel': ['linear']}],
                 refit=<function refit_strategy at 0x7fe487962290>,
                 scoring=['precision', 'recall'])
In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.


.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 188-189 المعلمات التي اختارها البحث الشبكي باستراتيجيتنا المخصصة هي: .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 190-192 .. code-block:: Python grid_search.best_params_ .. rst-class:: sphx-glr-script-out .. code-block:: none {'C': 1, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 193-198 أخيرًا، نقوم بتقييم النموذج المضبوط بدقة على مجموعة التقييم المتبقية: تم إعادة ضبط كائن `grid_search` **تلقائيًا** على مجموعة التدريب الكاملة بالمعلمات التي اختارتها استراتيجية إعادة الضبط المخصصة لدينا. يمكننا استخدام تقرير التصنيف لحساب مقاييس التصنيف القياسية على المجموعة المتبقية: .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 199-204 .. code-block:: Python from sklearn.metrics import classification_report y_pred = grid_search.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) .. rst-class:: sphx-glr-script-out .. code-block:: none precision recall f1-score support False 0.98 1.00 0.99 807 True 1.00 0.85 0.92 92 accuracy 0.98 899 macro avg 0.99 0.92 0.95 899 weighted avg 0.98 0.98 0.98 899 .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 205-208 .. note:: المشكلة سهلة للغاية: هضبة المعلمات فائقة التحديد مسطحة للغاية والنموذج الناتج هو نفسه بالنسبة للدقة والاستدعاء مع تعادلات في الجودة. .. rst-class:: sphx-glr-timing **Total running time of the script:** (0 minutes 9.405 seconds) .. _sphx_glr_download_auto_examples_model_selection_plot_grid_search_digits.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/model_selection/plot_grid_search_digits.ipynb :alt: Launch binder :width: 150 px .. container:: lite-badge .. image:: images/jupyterlite_badge_logo.svg :target: ../../lite/lab/index.html?path=auto_examples/model_selection/plot_grid_search_digits.ipynb :alt: Launch JupyterLite :width: 150 px .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-jupyter :download:`Download Jupyter notebook: plot_grid_search_digits.ipynb ` .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-python :download:`Download Python source code: plot_grid_search_digits.py ` .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-zip :download:`Download zipped: plot_grid_search_digits.zip ` .. include:: plot_grid_search_digits.recommendations .. only:: html .. rst-class:: sphx-glr-signature `Gallery generated by Sphinx-Gallery `_