ملاحظة

Go to the end to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder

`__sklearn_is_fitted__` كـ API للمطورين#

طريقة __sklearn_is_fitted__ هي اتفاقية مستخدمة في scikit-learn للتحقق مما إذا كان كائن المُقدر (estimator) قد تم تكييفه (fitted) أم لا. هذه الطريقة يتم تنفيذها عادةً في فئات المُقدرات المخصصة التي يتم بناؤها على فئات القاعدة في scikit-learn مثل BaseEstimator أو فئاتها الفرعية.

يجب على المطورين استخدام check_is_fitted في بداية جميع الطرق باستثناء fit. إذا كانوا بحاجة إلى تخصيص أو تسريع عملية التحقق، يمكنهم تنفيذ طريقة __sklearn_is_fitted__ كما هو موضح أدناه.

في هذا المثال، يُظهر المُقدر المخصص استخدام طريقة __sklearn_is_fitted__ ووظيفة فائدة check_is_fitted كـ APIs للمطورين. طريقة __sklearn_is_fitted__ تتحقق من حالة التكييف (fitted) من خلال التحقق من وجود الخاصية _is_fitted.

# %% # مثال على مُقدر مخصص ينفذ مُصنف بسيط # ------------------------------------------------------------ # هذا الجزء من الكود يُعرّف فئة مُقدر مخصص تسمى CustomEstimator # والتي تمدد كلاً من BaseEstimator و ClassifierMixin من # scikit-learn وتُظهر استخدام طريقة __sklearn_is_fitted__ # ووظيفة فائدة check_is_fitted.

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

from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
from sklearn.utils.validation import check_is_fitted


class CustomEstimator(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    def __init__(self, parameter=1):
        self.parameter = parameter

    def fit(self, X, y):
        """
        تكييف المُقدر مع بيانات التدريب.
        """
        self.classes_ = sorted(set(y))
        # خاصية مخصصة لتتبع ما إذا كان المُقدر مُكيّفاً
        self._is_fitted = True
        return self

    def predict(self, X):
        """
        إجراء التوقعات

        إذا لم يكن المُقدر مُكيّفاً، فيتم إثارة خطأ NotFittedError
        """
        check_is_fitted(self)
        # منطق التوقع
        predictions = [self.classes_[0]] * len(X)
        return predictions

    def score(self, X, y):
        """
        حساب النتيجة

        إذا لم يكن المُقدر مُكيّفاً، فيتم إثارة خطأ NotFittedError
        """
        check_is_fitted(self)
        # منطق حساب النتيجة
        return 0.5

    def __sklearn_is_fitted__(self):
        """
        التحقق من حالة التكييف وإرجاع قيمة منطقية.
        """
        return hasattr(self, "_is_fitted") and self._is_fitted