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


================================================================
استخدام KBinsDiscretizer لتقسيم الخصائص المستمرة
================================================================

يقارن المثال نتيجة التنبؤ بالانحدار الخطي (النموذج الخطي)
وشجرة القرار (النموذج القائم على الشجرة) مع وبدون تقسيم الخصائص
ذات القيم الحقيقية.

كما هو موضح في النتيجة قبل التقسيم، فإن النموذج الخطي سريع البناء وسهل التفسير نسبيًا، ولكنه لا يمكنه سوى نمذجة
العلاقات الخطية، في حين يمكن لشجرة القرار بناء نموذج أكثر تعقيدًا بكثير
للبيانات. إحدى طرق جعل النموذج الخطي أكثر قوة على البيانات المستمرة
هي استخدام التقسيم (المعروف أيضًا باسم التصنيف). في المثال، نقوم بتقسيم الخاصية
ونقوم بترميز البيانات المحولة بطريقة "one-hot". لاحظ أنه إذا لم تكن الفئات واسعة بشكل معقول،
فسيبدو أن هناك زيادة كبيرة في خطر الإفراط في التخصيص، لذلك يجب عادةً ضبط معلمات التقسيم
تحت التحقق المتقاطع.

بعد التقسيم، يقوم الانحدار الخطي وشجرة القرار بالتنبؤ بنفس
الطريقة تمامًا. حيث أن الخصائص ثابتة داخل كل فئة، يجب على أي نموذج
أن يتنبأ بنفس القيمة لجميع النقاط داخل الفئة. مقارنة بالنتيجة
قبل التقسيم، يصبح الانحدار الخطي أكثر مرونة بكثير بينما تصبح شجرة القرار أقل مرونة بكثير.
لاحظ أن تقسيم الخصائص بشكل عام ليس له تأثير مفيد على النماذج القائمة على الشجرة،
حيث يمكن لهذه النماذج أن تتعلم تقسيم البيانات في أي مكان.

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 26-87



.. image-sg:: /auto_examples/preprocessing/images/sphx_glr_plot_discretization_001.png
   :alt: Result before discretization, Result after discretization
   :srcset: /auto_examples/preprocessing/images/sphx_glr_plot_discretization_001.png
   :class: sphx-glr-single-img





.. code-block:: Python


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

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
    from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

    # إنشاء مجموعة البيانات
    rnd = np.random.RandomState(42)
    X = rnd.uniform(-3, 3, size=100)
    y = np.sin(X) + rnd.normal(size=len(X)) / 3
    X = X.reshape(-1, 1)

    # تحويل مجموعة البيانات باستخدام KBinsDiscretizer
    enc = KBinsDiscretizer(n_bins=10, encode="onehot")
    X_binned = enc.fit_transform(X)

    # التنبؤ بمجموعة البيانات الأصلية
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, sharey=True, figsize=(10, 4))
    line = np.linspace(-3, 3, 1000, endpoint=False).reshape(-1, 1)
    reg = LinearRegression().fit(X, y)
    ax1.plot(line, reg.predict(line), linewidth=2, color="green", label="linear regression")
    reg = DecisionTreeRegressor(min_samples_split=3, random_state=0).fit(X, y)
    ax1.plot(line, reg.predict(line), linewidth=2, color="red", label="decision tree")
    ax1.plot(X[:, 0], y, "o", c="k")
    ax1.legend(loc="best")
    ax1.set_ylabel("Regression output")
    ax1.set_xlabel("Input feature")
    ax1.set_title("Result before discretization")

    # التنبؤ بمجموعة البيانات المحولة
    line_binned = enc.transform(line)
    reg = LinearRegression().fit(X_binned, y)
    ax2.plot(
        line,
        reg.predict(line_binned),
        linewidth=2,
        color="green",
        linestyle="-",
        label="linear regression",
    )
    reg = DecisionTreeRegressor(min_samples_split=3, random_state=0).fit(X_binned, y)
    ax2.plot(
        line,
        reg.predict(line_binned),
        linewidth=2,
        color="red",
        linestyle=":",
        label="decision tree",
    )
    ax2.plot(X[:, 0], y, "o", c="k")
    ax2.vlines(enc.bin_edges_[0], *plt.gca().get_ylim(), linewidth=1, alpha=0.2)
    ax2.legend(loc="best")
    ax2.set_xlabel("Input feature")
    ax2.set_title("Result after discretization")

    plt.tight_layout()
    plt.show()

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

   **Total running time of the script:** (0 minutes 0.289 seconds)


.. _sphx_glr_download_auto_examples_preprocessing_plot_discretization.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/preprocessing/plot_discretization.ipynb
        :alt: Launch binder
        :width: 150 px

    .. container:: lite-badge

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

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

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

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

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

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

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


.. include:: plot_discretization.recommendations


.. only:: html

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

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