ملاحظة

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

التصورات باستخدام كائنات العرض#

في هذا المثال، سنقوم بإنشاء كائنات عرض، ConfusionMatrixDisplay، RocCurveDisplay، و PrecisionRecallDisplay مباشرة من مقاييسها الخاصة. هذا بديل لاستخدام وظائف الرسم الخاصة بها عندما تكون تنبؤات النموذج محسوبة بالفعل أو مكلفة في الحساب. لاحظ أن هذا استخدام متقدم، ونحن نوصي عمومًا باستخدام وظائف الرسم الخاصة بها.

# المؤلفون: مطوري scikit-learn
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause

تحميل البيانات وتدريب النموذج#

في هذا المثال، نقوم بتحميل مجموعة بيانات مركز خدمة نقل الدم من OpenML. هذه مشكلة تصنيف ثنائي حيث الهدف هو ما إذا كان الفرد قد تبرع بالدم. ثم يتم تقسيم البيانات إلى مجموعة بيانات تدريب واختبار ويتم تثبيت الانحدار اللوجستي باستخدام مجموعة بيانات التدريب.

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X, y = fetch_openml(data_id=1464, return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y)

clf = make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(random_state=0))
clf.fit(X_train, y_train)

Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler()),
                ('logisticregression', LogisticRegression(random_state=0))])

In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.

إنشاء `ConfusionMatrixDisplay`#

باستخدام النموذج المدرب، نقوم بحساب تنبؤات النموذج على مجموعة الاختبار. يتم استخدام هذه التنبؤات لحساب مصفوفة الارتباك التي يتم رسمها باستخدام ConfusionMatrixDisplay

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay, confusion_matrix

y_pred = clf.predict(X_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

cm_display = ConfusionMatrixDisplay(cm).plot()

إنشاء `RocCurveDisplay`#

يتطلب منحنى ROC إما الاحتمالات أو قيم القرار غير المحددة من المقدر. نظرًا لأن الانحدار اللوجستي يوفر دالة قرار، فسنستخدمها لرسم منحنى ROC:

from sklearn.metrics import RocCurveDisplay, roc_curve

y_score = clf.decision_function(X_test)

fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_score, pos_label=clf.classes_[1])
roc_display = RocCurveDisplay(fpr=fpr, tpr=tpr).plot()

/project/workspace/sklearn/metrics/_plot/roc_curve.py:179: UserWarning:

No artists with labels found to put in legend.  Note that artists whose label start with an underscore are ignored when legend() is called with no argument.

إنشاء `PrecisionRecallDisplay`#

وبالمثل، يمكن رسم منحنى الدقة والاستدعاء باستخدام y_score من أقسام التقدير السابقة.

from sklearn.metrics import PrecisionRecallDisplay, precision_recall_curve

prec, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, y_score, pos_label=clf.classes_[1])
pr_display = PrecisionRecallDisplay(precision=prec, recall=recall).plot()

دمج كائنات العرض في رسم واحد#

تقوم كائنات العرض بتخزين القيم المحسوبة التي تم تمريرها كحجج. يسمح هذا بدمج التصورات بسهولة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Matplotlib. في المثال التالي، نقوم بوضع العروض بجانب بعضها البعض في صف.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 8))

roc_display.plot(ax=ax1)
pr_display.plot(ax=ax2)
plt.show()

/project/workspace/sklearn/metrics/_plot/roc_curve.py:179: UserWarning:

No artists with labels found to put in legend.  Note that artists whose label start with an underscore are ignored when legend() is called with no argument.

Total running time of the script: (0 minutes 0.748 seconds)