ملاحظة
Go to the end to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder
رسم حدود القرار لـ VotingClassifier#
رسم حدود القرار لـ VotingClassifier
لميزتين من مجموعة بيانات Iris.
رسم احتمالات الفئة للعينة الأولى في مجموعة بيانات تجريبية تم التنبؤ بها بواسطة
ثلاثة مصنفات مختلفة وتم حساب متوسطها بواسطة
VotingClassifier
.
أولاً، يتم تهيئة ثلاثة مصنفات نموذجية
(DecisionTreeClassifier
،
KNeighborsClassifier
، و SVC
) وتستخدم
لتهيئة VotingClassifier
للتصويت الناعم مع أوزان [2،
1، 2]
، مما يعني أن الاحتمالات المتوقعة لـ
DecisionTreeClassifier
و SVC
يتم احتساب كل منها مرتين
بقدر أوزان مصنف KNeighborsClassifier
عندما يتم حساب الاحتمال المتوسط.

# Authors: The scikit-learn developers
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause
from itertools import product
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.inspection import DecisionBoundaryDisplay
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# تحميل بعض بيانات المثال
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, [0, 2]]
y = iris.target
# تدريب المصنفات
clf1 = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
clf2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)
clf3 = SVC(gamma=0.1, kernel="rbf", probability=True)
eclf = VotingClassifier(
estimators=[("dt", clf1), ("knn", clf2), ("svc", clf3)],
voting="soft",
weights=[2, 1, 2],
)
clf1.fit(X, y)
clf2.fit(X, y)
clf3.fit(X, y)
eclf.fit(X, y)
# رسم مناطق القرار
f, axarr = plt.subplots(2, 2, sharex="col", sharey="row", figsize=(10, 8))
for idx, clf, tt in zip(
product([0, 1], [0, 1]),
[clf1, clf2, clf3, eclf],
["شجرة القرار (العمق = 4)", "KNN (k = 7)", "Kernel SVM", "التصويت الناعم"],
):
DecisionBoundaryDisplay.from_estimator(
clf, X, alpha=0.4, ax=axarr[idx[0], idx[1]], response_method="predict"
)
axarr[idx[0], idx[1]].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor="k")
axarr[idx[0], idx[1]].set_title(tt)
plt.show()
Total running time of the script: (0 minutes 0.848 seconds)
Related examples

رسم احتمالات الفئات المحسوبة بواسطة VotingClassifier

رسم سطح القرار لأشجار القرار المدربة على مجموعة بيانات الزهرة الآرغوانية

رسم مخططات لمصنفات SVM المختلفة في مجموعة بيانات الزهرة