.. DO NOT EDIT. .. THIS FILE WAS AUTOMATICALLY GENERATED BY SPHINX-GALLERY. .. TO MAKE CHANGES, EDIT THE SOURCE PYTHON FILE: .. "auto_examples/model_selection/plot_precision_recall.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_precision_recall.py: ============= دقة-استدعاء ============= مثال على مقياس دقة-استدعاء لتقييم جودة ناتج التصنيف. دقة-استدعاء هي مقياس مفيد لنجاح التنبؤ عندما تكون الفئات غير متوازنة للغاية. في استرجاع المعلومات، الدقة هي مقياس لجزء العناصر ذات الصلة من العناصر التي تم إرجاعها بالفعل، في حين أن الاستدعاء هو مقياس لجزء العناصر التي تم إرجاعها من بين جميع العناصر التي كان ينبغي إرجاعها. تشير "الصلة" هنا إلى العناصر التي تم تصنيفها بشكل إيجابي، أي الإيجابيات الحقيقية والسلبيات الخاطئة. الدقة (P) معرفة على أنها عدد الإيجابيات الحقيقية (T_p) على عدد الإيجابيات الحقيقية بالإضافة إلى عدد الإيجابيات الخاطئة (F_p). .. math:: P = \frac{T_p}{T_p+F_p} الاستدعاء (R) معرف على أنه عدد الإيجابيات الحقيقية (T_p) على عدد الإيجابيات الحقيقية بالإضافة إلى عدد السلبيات الخاطئة (F_n). .. math:: R = \frac{T_p}{T_p + F_n} يظهر منحنى الدقة-الاستدعاء المقايضة بين الدقة والاستدعاء لعتبات مختلفة. يمثل المساحة العالية تحت المنحنى كلاً من الاستدعاء العالي والدقة العالية. يتم تحقيق الدقة العالية عن طريق وجود عدد قليل من الإيجابيات الخاطئة في النتائج التي تم إرجاعها، ويتم تحقيق الاستدعاء العالي عن طريق وجود عدد قليل من السلبيات الخاطئة في النتائج ذات الصلة. تشير الدرجات العالية لكل من الدقة والاستدعاء إلى أن المصنف يعيد النتائج الدقيقة (دقة عالية)، بالإضافة إلى إعادة غالبية جميع النتائج ذات الصلة (استدعاء عالي). النظام ذو الاستدعاء العالي ولكن الدقة المنخفضة يعيد معظم العناصر ذات الصلة، ولكن نسبة النتائج التي تم إرجاعها والتي تم تصنيفها بشكل خاطئ مرتفعة. النظام ذو الدقة العالية ولكن الاستدعاء المنخفض هو العكس تماماً، حيث يعيد عددًا قليلًا جدًا من العناصر ذات الصلة، ولكن معظم التصنيفات المتوقعة صحيحة عند مقارنتها بالتصنيفات الفعلية. النظام المثالي ذو الدقة العالية والاستدعاء العالي سيعيد معظم العناصر ذات الصلة، مع تصنيف معظم النتائج بشكل صحيح. يظهر تعريف الدقة (\frac{T_p}{T_p + F_p}) أن خفض عتبة المصنف قد يزيد من البسط، عن طريق زيادة عدد النتائج التي تم إرجاعها. إذا تم تعيين العتبة مسبقًا بشكل مرتفع للغاية، فقد تكون النتائج الجديدة جميعها إيجابيات حقيقية، مما يزيد من الدقة. إذا كانت العتبة السابقة مناسبة أو منخفضة للغاية، فإن خفض العتبة أكثر من ذلك سيعرض الإيجابيات الخاطئة، مما يقلل من الدقة. الاستدعاء معرف على أنه \frac{T_p}{T_p+F_n}، حيث لا يعتمد T_p+F_n على عتبة المصنف. لا يمكن لتغيير عتبة المصنف إلا تغيير البسط، T_p. قد يزيد خفض عتبة المصنف من الاستدعاء، عن طريق زيادة عدد نتائج الإيجابيات الحقيقية. من الممكن أيضًا أن يترك خفض العتبة الاستدعاء دون تغيير، بينما تتقلب الدقة. وبالتالي، فإن الدقة لا تنخفض بالضرورة مع الاستدعاء. يمكن ملاحظة العلاقة بين الاستدعاء والدقة في منطقة الدرج في الرسم البياني - عند حواف هذه الخطوات، يؤدي التغيير الصغير في العتبة إلى تقليل الدقة بشكل كبير، مع مكسب بسيط في الاستدعاء. **الدقة المتوسطة** (AP) تلخص مثل هذا الرسم البياني على أنه المتوسط المرجح للدقة التي تم تحقيقها عند كل عتبة، مع استخدام الزيادة في الاستدعاء من العتبة السابقة كوزن: :math:`\text{AP} = \sum_n (R_n - R_{n-1}) P_n` حيث P_n وR_n هي الدقة والاستدعاء عند العتبة nth. يشار إلى زوج (R_k, P_k) على أنه *نقطة تشغيل*. AP والمساحة المثلثية تحت نقاط التشغيل (:func:`sklearn.metrics.auc`) هي طرق شائعة لتلخيص منحنى دقة-استدعاء تؤدي إلى نتائج مختلفة. اقرأ المزيد في: :ref:`دليل المستخدم `. تستخدم منحنيات دقة-استدعاء عادةً في التصنيف الثنائي لدراسة ناتج المصنف. من أجل تمديد منحنى دقة-استدعاء والدقة المتوسطة إلى التصنيف متعدد الفئات أو متعدد التصنيفات، من الضروري جعل الناتج ثنائي القيمة. يمكن رسم منحنى واحد لكل تصنيف، ولكن يمكن أيضًا رسم منحنى دقة-استدعاء عن طريق اعتبار كل عنصر من مصفوفة مؤشر التصنيف على أنه تنبؤ ثنائي القيمة (:ref:`المتوسط الدقيق `). .. note:: راجع أيضًا: :func:`sklearn.metrics.average_precision_score`، :func:`sklearn.metrics.recall_score`، :func:`sklearn.metrics.precision_score`، :func:`sklearn.metrics.f1_score` .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 44-47 .. code-block:: Python # المؤلفون: مطوري scikit-learn # معرف SPDX-License: BSD-3-Clause .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 48-55 في إعدادات التصنيف الثنائي --------------------------------- مجموعة البيانات والنموذج ................. سنستخدم مصنف Linear SVC للتمييز بين نوعين من زهرة السوسن. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 55-72 .. code-block:: Python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = load_iris(return_X_y=True) # إضافة ميزات عشوائية random_state = np.random.RandomState(0) n_samples, n_features = X.shape X = np.concatenate([X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)], axis=1) # تقييد الفئتين الأوليين، وتقسيمهما إلى تدريب واختبار X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X[y < 2], y[y < 2], test_size=0.5, random_state=random_state ) .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 73-75 يتوقع Linear SVC أن يكون لكل ميزة نطاقًا مماثلاً من القيم. لذلك، سنقوم أولاً بضبط البيانات باستخدام :class:`~sklearn.preprocessing.StandardScaler`. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 75-82 .. code-block:: Python from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import LinearSVC classifier = make_pipeline(StandardScaler(), LinearSVC(random_state=random_state)) classifier.fit(X_train, y_train) .. raw:: html 
Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler()),
                    ('linearsvc',
                     LinearSVC(random_state=RandomState(MT19937) at 0x7F5D4E1E4C40))])
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 83-92 رسم منحنى دقة-استدعاء ............................... لرسم منحنى دقة-استدعاء، يجب استخدام :class:`~sklearn.metrics.PrecisionRecallDisplay`. في الواقع، هناك طريقتان متاحتان اعتمادًا على ما إذا كنت قد حسبت تنبؤات المصنف أم لا. دعنا نرسم أولاً منحنى دقة-استدعاء بدون تنبؤات المصنف. نستخدم :func:`~sklearn.metrics.PrecisionRecallDisplay.from_estimator` الذي يحسب التنبؤات لنا قبل رسم المنحنى. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 92-99 .. code-block:: Python from sklearn.metrics import PrecisionRecallDisplay display = PrecisionRecallDisplay.from_estimator( classifier, X_test, y_test, name="LinearSVC", plot_chance_level=True ) _ = display.ax_.set_title("منحنى دقة-استدعاء من فئتين") .. image-sg:: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_001.png :alt: منحنى دقة-استدعاء من فئتين :srcset: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_001.png :class: sphx-glr-single-img .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 100-103 إذا حصلنا بالفعل على الاحتمالات أو الدرجات المقدرة لنموذجنا، فيمكننا استخدام :func:`~sklearn.metrics.PrecisionRecallDisplay.from_predictions`. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 103-110 .. code-block:: Python y_score = classifier.decision_function(X_test) display = PrecisionRecallDisplay.from_predictions( y_test, y_score, name="LinearSVC", plot_chance_level=True ) _ = display.ax_.set_title("منحنى دقة-استدعاء من فئتين") .. image-sg:: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_002.png :alt: منحنى دقة-استدعاء من فئتين :srcset: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_002.png :class: sphx-glr-single-img .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 111-122 في إعدادات متعددة التصنيفات ----------------------- لا يدعم منحنى دقة-استدعاء إعداد التصنيف متعدد التصنيفات. ومع ذلك، يمكن للمرء أن يقرر كيفية التعامل مع هذه الحالة. نعرض مثل هذا المثال أدناه. إنشاء بيانات متعددة التصنيفات، والتدريب، والتنبؤ ......................................... ننشئ مجموعة بيانات متعددة التصنيفات، لتوضيح دقة-استدعاء في إعدادات متعددة التصنيفات. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 122-134 .. code-block:: Python from sklearn.preprocessing import label_binarize # استخدام label_binarize ليكون مثل إعدادات متعددة التصنيفات Y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2]) n_classes = Y.shape[1] # تقسيمها إلى تدريب واختبار X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X, Y, test_size=0.5, random_state=random_state ) .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 135-136 نستخدم :class:`~sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier` للتنبؤ متعدد التصنيفات. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 136-145 .. code-block:: Python from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier classifier = OneVsRestClassifier( make_pipeline(StandardScaler(), LinearSVC(random_state=random_state)) ) classifier.fit(X_train, Y_train) y_score = classifier.decision_function(X_test) .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 146-148 متوسط درجة الدقة في إعدادات متعددة التصنيفات ................................................... .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 148-164 .. code-block:: Python from sklearn.metrics import average_precision_score, precision_recall_curve # لكل فئة precision = dict() recall = dict() average_precision = dict() for i in range(n_classes): precision[i], recall[i], _ = precision_recall_curve(Y_test[:, i], y_score[:, i]) average_precision[i] = average_precision_score(Y_test[:, i], y_score[:, i]) # "متوسط دقيق": تحديد درجة على جميع الفئات بشكل مشترك precision["micro"], recall["micro"], _ = precision_recall_curve( Y_test.ravel(), y_score.ravel() ) average_precision["micro"] = average_precision_score(Y_test, y_score, average="micro") .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 165-167 رسم منحنى دقة-استدعاء متوسط دقيق .............................................. .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 167-178 .. code-block:: Python from collections import Counter display = PrecisionRecallDisplay( recall=recall["micro"], precision=precision["micro"], average_precision=average_precision["micro"], prevalence_pos_label=Counter(Y_test.ravel())[1] / Y_test.size, ) display.plot(plot_chance_level=True) _ = display.ax_.set_title("متوسط دقيق على جميع الفئات") .. image-sg:: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_003.png :alt: متوسط دقيق على جميع الفئات :srcset: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_003.png :class: sphx-glr-single-img .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 179-181 رسم منحنى دقة-استدعاء لكل فئة ومنحنيات f1-iso ............................................................ .. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 181-223 .. code-block:: Python from itertools import cycle import matplotlib.pyplot as plt # إعداد تفاصيل الرسم colors = cycle(["navy", "turquoise", "darkorange", "cornflowerblue", "teal"]) _, ax = plt.subplots(figsize=(7, 8)) f_scores = np.linspace(0.2, 0.8, num=4) lines, labels = [], [] for f_score in f_scores: x = np.linspace(0.01, 1) y = f_score * x / (2 * x - f_score) (l,) = plt.plot(x[y >= 0], y[y >= 0], color="gray", alpha=0.2) plt.annotate("f1={0:0.1f}".format(f_score), xy=(0.9, y[45] + 0.02)) display = PrecisionRecallDisplay( recall=recall["micro"], precision=precision["micro"], average_precision=average_precision["micro"], ) display.plot(ax=ax, name="متوسط دقيق دقة-استدعاء", color="gold") for i, color in zip(range(n_classes), colors): display = PrecisionRecallDisplay( recall=recall[i], precision=precision[i], average_precision=average_precision[i], ) display.plot( ax=ax, name=f"دقة-استدعاء للفئة {i}", color=color ) # إضافة الأسطورة لمنحنيات f1-iso handles, labels = display.ax_.get_legend_handles_labels() handles.extend([l]) labels.extend(["منحنيات f1-iso"]) # تعيين الأسطورة والمحاور ax.legend(handles=handles, labels=labels, loc="best") ax.set_title("توسيع منحنى دقة-استدعاء إلى التصنيف متعدد الفئات") plt.show() .. image-sg:: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_004.png :alt: توسيع منحنى دقة-استدعاء إلى التصنيف متعدد الفئات :srcset: /auto_examples/model_selection/images/sphx_glr_plot_precision_recall_004.png :class: sphx-glr-single-img .. rst-class:: sphx-glr-timing **Total running time of the script:** (0 minutes 0.433 seconds) .. _sphx_glr_download_auto_examples_model_selection_plot_precision_recall.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_precision_recall.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_precision_recall.ipynb :alt: Launch JupyterLite :width: 150 px .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-jupyter :download:`Download Jupyter notebook: plot_precision_recall.ipynb ` .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-python :download:`Download Python source code: plot_precision_recall.py ` .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-zip :download:`Download zipped: plot_precision_recall.zip ` .. include:: plot_precision_recall.recommendations .. only:: html .. rst-class:: sphx-glr-signature `Gallery generated by Sphinx-Gallery `_