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


=================================================
SVM: المستوي الفاصل للطبقات غير المتوازنة
=================================================

ابحث عن المستوي الفاصل الأمثل باستخدام SVC للطبقات غير المتوازنة.

نحن نجد أولاً المستوي الفاصل باستخدام SVC العادي، ثم نرسم (بخط متقطع) المستوي الفاصل مع تصحيح تلقائي للطبقات غير المتوازنة.

.. currentmodule:: sklearn.linear_model

.. note::

    يمكن أيضاً تنفيذ هذا المثال عن طريق استبدال ``SVC(kernel="linear")``
    بـ ``SGDClassifier(loss="hinge")``. حيث أن تعيين معلمة "loss"
    في :class:`SGDClassifier` إلى "hinge" سيؤدي إلى سلوك مشابه
    لتصنيف SVC مع نواة خطية.

    على سبيل المثال، جرب بدلاً من SVC::

        clf = SGDClassifier(n_iter=100, alpha=0.01)

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 24-92



.. image-sg:: /auto_examples/svm/images/sphx_glr_plot_separating_hyperplane_unbalanced_001.png
   :alt: plot separating hyperplane unbalanced
   :srcset: /auto_examples/svm/images/sphx_glr_plot_separating_hyperplane_unbalanced_001.png
   :class: sphx-glr-single-img





.. code-block:: Python


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

    import matplotlib.lines as mlines
    import matplotlib.pyplot as plt

    from sklearn import svm
    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.inspection import DecisionBoundaryDisplay

    # نقوم بإنشاء مجموعتين من النقاط العشوائية
    n_samples_1 = 1000
    n_samples_2 = 100
    centers = [[0.0, 0.0], [2.0, 2.0]]
    clusters_std = [1.5, 0.5]
    X, y = make_blobs(
        n_samples=[n_samples_1, n_samples_2],
        centers=centers,
        cluster_std=clusters_std,
        random_state=0,
        shuffle=False,
    )

    # نقوم بضبط النموذج والحصول على المستوي الفاصل
    clf = svm.SVC(kernel="linear", C=1.0)
    clf.fit(X, y)

    # نقوم بضبط النموذج والحصول على المستوي الفاصل باستخدام الطبقات المرجحة
    wclf = svm.SVC(kernel="linear", class_weight={1: 10})
    wclf.fit(X, y)

    # رسم العينات
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired, edgecolors="k")

    # رسم دالات القرار لكل من المصنفين
    ax = plt.gca()
    disp = DecisionBoundaryDisplay.from_estimator(
        clf,
        X,
        plot_method="contour",
        colors="k",
        levels=[0],
        alpha=0.5,
        linestyles=["-"],
        ax=ax,
    )

    # رسم حدود القرار والهوامش للطبقات المرجحة
    wdisp = DecisionBoundaryDisplay.from_estimator(
        wclf,
        X,
        plot_method="contour",
        colors="r",
        levels=[0],
        alpha=0.5,
        linestyles=["-"],
        ax=ax,
    )

    plt.legend(
        [
            mlines.Line2D([], [], color="k", label="non weighted"),
            mlines.Line2D([], [], color="r", label="weighted"),
        ],
        ["غير مرجح", "مرجح"],
        loc="upper right",
    )
    plt.show()

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

   **Total running time of the script:** (0 minutes 0.160 seconds)


.. _sphx_glr_download_auto_examples_svm_plot_separating_hyperplane_unbalanced.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/svm/plot_separating_hyperplane_unbalanced.ipynb
        :alt: Launch binder
        :width: 150 px

    .. container:: lite-badge

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

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

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

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

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

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

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


.. include:: plot_separating_hyperplane_unbalanced.recommendations


.. only:: html

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

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