SGD: العقوبات#

مخططات توضح حيث تكون العقوبة تساوي 1 للعقوبات الثلاثة L1 وL2 وelastic-net.

جميع ما سبق مدعوم من قبل SGDClassifier و SGDRegressor.

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

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

l1_color = "navy"
l2_color = "c"
elastic_net_color = "darkorange"

line = np.linspace(-1.5, 1.5, 1001)
xx, yy = np.meshgrid(line, line)

l2 = xx**2 + yy**2
l1 = np.abs(xx) + np.abs(yy)
rho = 0.5
elastic_net = rho * l1 + (1 - rho) * l2

plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)
ax = plt.gca()

elastic_net_contour = plt.contour(
    xx, yy, elastic_net, levels=[1], colors=elastic_net_color
)
l2_contour = plt.contour(xx, yy, l2, levels=[1], colors=l2_color)
l1_contour = plt.contour(xx, yy, l1, levels=[1], colors=l1_color)
ax.set_aspect("equal")
ax.spines["left"].set_position("center")
ax.spines["right"].set_color("none")
ax.spines["bottom"].set_position("center")
ax.spines["top"].set_color("none")

plt.clabel(
    elastic_net_contour,
    inline=1,
    fontsize=18,
    fmt={1.0: "elastic-net"},
    manual=[(-1, -1)],
)
plt.clabel(l2_contour, inline=1, fontsize=18, fmt={1.0: "L2"}, manual=[(-1, -1)])
plt.clabel(l1_contour, inline=1, fontsize=18, fmt={1.0: "L1"}, manual=[(-1, -1)])

plt.tight_layout()
plt.show()

Total running time of the script: (0 minutes 0.256 seconds)

Related examples

مثال على هوامش SVM

مثال على هوامش SVM

SGD: العينات المرجحة

SGD: العينات المرجحة

توضيح تصنيف العملية الغاوسية (GPC) على مجموعة بيانات XOR

توضيح تصنيف العملية الغاوسية (GPC) على مجموعة بيانات XOR

عرض استراتيجيات KBinsDiscretizer المختلفة

عرض استراتيجيات KBinsDiscretizer المختلفة

Gallery generated by Sphinx-Gallery