تمرين SVM#

تمرين تعليمي لاستخدام نوى SVM المختلفة.

يتم استخدام هذا التمرين في جزء using_kernels_tut من قسم supervised_learning_tut من stat_learn_tut_index.

  • linear
  • rbf
  • poly
# Authors: The scikit-learn developers
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn import datasets, svm

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X = X[y != 0, :2]
y = y[y != 0]

n_sample = len(X)

np.random.seed(0)
order = np.random.permutation(n_sample)
X = X[order]
y = y[order].astype(float)

X_train = X[: int(0.9 * n_sample)]
y_train = y[: int(0.9 * n_sample)]
X_test = X[int(0.9 * n_sample):]
y_test = y[int(0.9 * n_sample):]

# ملاءمة النموذج
for kernel in ("linear", "rbf", "poly"):
    clf = svm.SVC(kernel=kernel, gamma=10)
    clf.fit(X_train, y_train)

    plt.figure()
    plt.clf()
    plt.scatter(
        X[:, 0], X[:, 1], c=y, zorder=10, cmap=plt.cm.Paired, edgecolor="k", s=20
    )

    # ضع دائرة حول بيانات الاختبار
    plt.scatter(
        X_test[:, 0], X_test[:, 1], s=80, facecolors="none", zorder=10, edgecolor="k"
    )

    plt.axis("tight")
    x_min = X[:, 0].min()
    x_max = X[:, 0].max()
    y_min = X[:, 1].min()
    y_max = X[:, 1].max()

    XX, YY = np.mgrid[x_min:x_max:200j, y_min:y_max:200j]
    Z = clf.decision_function(np.c_[XX.ravel(), YY.ravel()])

    # ضع النتيجة في مخطط ألوان
    Z = Z.reshape(XX.shape)
    plt.pcolormesh(XX, YY, Z > 0, cmap=plt.cm.Paired)
    plt.contour(
        XX,
        YY,
        Z,
        colors=["k", "k", "k"],
        linestyles=["--", "-", "--"],
        levels=[-0.5, 0, 0.5],
    )

    plt.title(kernel)
plt.show()

Total running time of the script: (0 minutes 5.811 seconds)

Related examples

تصنيف العملية الغاوسية (GPC) على مجموعة بيانات iris

تصنيف العملية الغاوسية (GPC) على مجموعة بيانات iris

مثال على هوامش SVM

مثال على هوامش SVM

حدود القرار للمصنفات شبه المُشرفة مقابل SVM على مجموعة بيانات Iris

حدود القرار للمصنفات شبه المُشرفة مقابل SVM على مجموعة بيانات Iris

SGD: العينات المرجحة

SGD: العينات المرجحة

Gallery generated by Sphinx-Gallery