تحليل درجات الدقة لتصنيف الفئات

بالتأكيد، في مكتبة Scikit-learn يمكن الحصول على درجات الدقة لكل فئة بشكل منفصل. على الرغم من أنه لا يوجد دالة مباشرة لذلك مثل دالة accuracy_score، إلا أنه يمكن الحصول على هذه الدرجات باستخدام بعض التقنيات والوظائف المدمجة في المكتبة.

في هذا السياق، يمكن استخدام دالة classification_report للحصول على تقرير شامل حول أداء النموذج، ولكن يمكن أيضًا استخدامها بشكل معدل للحصول على المعلومات التي تركز على درجات الدقة لكل فئة على حدة.

للقيام بذلك، يمكن تمرير البارامتر output_dict=True إلى دالة classification_report، ثم الوصول إلى القيم المرتبة في القاموس المُنشأ. يمكن ذلك بالقيام بشيء مماثل للتالي:

pythonCopy code
from sklearn.metrics import classification_report

report_dict = classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, digits=4, output_dict=True)

class_accuracy = {}
for class_name in target_names:
    class_accuracy[class_name] = report_dict[class_name]['precision']  # يمكن استخدام أي مقياس آخر مثل recall أو f1-score

بهذا الشكل، ستحصل على قيم دقة كل فئة بشكل منفصل مع التقرير الكامل لأداء النموذج. هذا النهج يضمن الحصول على المعلومات التي تحتاجها بشكل دقيق ومنظم، وتمكنك من تحليل أداء النموذج بشكل أفضل وفهم الأمور التي يجب تحسينها أو التركيز عليها.

بالطبع، يمكننا الآن أن نكمل المقال بتوسيع النقاش حول كيفية استخدام هذه المعلومات لتحسين أداء نموذج التصنيف.

باستخدام الدقة لكل فئة، يمكن للمطورين والباحثين فهم أي فئات تعاني من أداء ضعيف والعمل على تحسينها. على سبيل المثال، إذا كانت فئة معينة تظهر دقة منخفضة، فقد يكون ذلك نتيجة لاختلاف توزيع البيانات أو عدم كفاية البيانات التدريبية المتاحة لهذه الفئة. في هذه الحالة، يمكن إما جمع المزيد من البيانات لهذه الفئة أو استخدام تقنيات التعديل الذكي لتوازن توزيع البيانات.

علاوة على ذلك، يمكن استخدام هذه المعلومات لاختيار النماذج الأكثر فعالية لمعالجة مشكلة التصنيف. بدلاً من الاعتماد على دقة النموذج الكلية فقط، يمكن أيضًا مراجعة الأداء الخاص بكل فئة لتقييم أي نموذج يعمل بشكل أفضل عندما يتعلق الأمر بفئات معينة. يمكن تحقيق هذا من خلال اختيار النموذج الذي يحقق أعلى درجة دقة للفئات ذات الأهمية الكبيرة، مما يؤدي إلى تحسين أداء النظام بشكل عام.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام درجات الدقة لتحديد الخطوات التالية في عملية تحسين النموذج. فعلى سبيل المثال، إذا كانت هناك فئة تظهر درجة دقة منخفضة بشكل مستمر، فقد يتعين على المطورين استكشاف أسباب ذلك بمزيد من التحليل والاختبارات. يمكن أن تشمل هذه الخطوات تحسين معالجة البيانات، أو اعتماد تقنيات تعديل أو تحسين النموذج، أو تطبيق مجموعة مختلفة من المعلمات أو خوارزميات التصنيف.

بهذه الطريقة، يمكن استخدام درجات الدقة لكل فئة لتوجيه عملية التحسين وتحسين أداء نموذج التصنيف بشكل شامل وفعال. من خلال فهم أداء النموذج على مستوى الفئات، يمكن للمطورين تحسين الأداء وزيادة دقة التصنيف وفقاً لاحتياجات التطبيقات الفردية والمتطلبات.