5. التصورات المرئية

يُعرّف Scikit-learn واجهة برمجة تطبيقات بسيطة لإنشاء تصورات مرئية للتعلم الآلي. الميزة الرئيسية لواجهة برمجة التطبيقات هذه هي السماح بالتخطيط السريع والتعديلات المرئية دون إعادة الحساب. نحن نقدم فئات Display التي تعرض طريقتين لإنشاء الرسوم البيانية: from_estimator و from_predictions. ستأخذ طريقة from_estimator مقدرًا مناسبًا وبعض البيانات (X و y) وتنشئ كائن Display. في بعض الأحيان، نرغب في حساب التنبؤات مرة واحدة فقط ويجب على المرء استخدام from_predictions بدلاً من ذلك. في المثال التالي، نرسم منحنى ROC لجهاز متجه دعم مناسب:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import RocCurveDisplay
from sklearn.datasets import load_wine

X, y = load_wine(return_X_y=True)
y = y == 2  # جعل ثنائي
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
svc = SVC(random_state=42)
svc.fit(X_train, y_train)

svc_disp = RocCurveDisplay.from_estimator(svc, X_test, y_test)

يسمح لنا الكائن svc_disp الذي تم إرجاعه بمواصلة استخدام منحنى ROC المحسوب بالفعل لـ SVC في الرسوم البيانية المستقبلية. في هذه الحالة، يكون svc_disp هو RocCurveDisplay الذي يخزن القيم المحسوبة كسمات تسمى roc_auc و fpr و tpr. انتبه إلى أنه يمكننا الحصول على التنبؤات من جهاز متجه الدعم ثم استخدام from_predictions بدلاً من from_estimator. بعد ذلك، نقوم بتدريب مصنف غابة عشوائي ورسم منحنى roc المحسوب مسبقًا مرة أخرى باستخدام طريقة plot لكائن Display.

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

ax = plt.gca()
rfc_disp = RocCurveDisplay.from_estimator(rfc, X_test, y_test, ax=ax, alpha=0.8)
svc_disp.plot(ax=ax, alpha=0.8)

لاحظ أننا نمرر alpha=0.8 إلى وظائف التخطيط لضبط قيم ألفا للمنحنيات.

أمثلة

• منحنى ROC مع واجهة برمجة التطبيقات للتصور

• الرسم المتقدم باستخدام الاعتمادية الجزئية

• التصورات باستخدام كائنات العرض

• مقارنة معايرة المصنفات

5.1. أدوات التخطيط المتاحة

5.1.1. عرض الكائنات

calibration.CalibrationDisplay(prob_true, ...)	Calibration curve (also known as reliability diagram) visualization.
inspection.PartialDependenceDisplay(...[, ...])	Partial Dependence Plot (PDP).
inspection.DecisionBoundaryDisplay(*, xx0, ...)	Decisions boundary visualization.
metrics.ConfusionMatrixDisplay(...[, ...])	Confusion Matrix visualization.
metrics.DetCurveDisplay(*, fpr, fnr[, ...])	DET curve visualization.
metrics.PrecisionRecallDisplay(precision, ...)	Precision Recall visualization.
metrics.PredictionErrorDisplay(*, y_true, y_pred)	Visualization of the prediction error of a regression model.
metrics.RocCurveDisplay(*, fpr, tpr[, ...])	ROC Curve visualization.
model_selection.LearningCurveDisplay(*, ...)	Learning Curve visualization.
model_selection.ValidationCurveDisplay(*, ...)	Validation Curve visualization.