📋 المحتوى المنظم
📖 محتوى تعليمي مفصّل
نوع: محتوى تعليمي
كما هو متوقع، يقدم نموذج التنبؤ سلبياً مؤكداً بدرجة كبيرة في هذا المثال البسيط.
نوع: محتوى تعليمي
# explain the prediction for this example.
exp = explainer_v1.explain_instance(easy_example.lower(),
prediction_pipeline_v1.predict_proba,
num_features=10)
نوع: محتوى تعليمي
# print the words with the strongest influence on the prediction.
exp.as_list()
نوع: محتوى تعليمي
[('terrible', -0.07046118794796816),
('horrible', -0.06841672591649835),
('boring', -0.05909016205135171),
('plot', -0.024063095577996376),
('was', -0.01443607162474861),
('movie', -0.011956911011210977),
('actors', -0.011682594571408675),
('this', -0.009712387273986628),
('very', 0.008956707731803237),
('were', -0.008897098392433257)]
الخصائص العشرة الأكثر تأثيراً.
نوع: محتوى تعليمي
الخصائص العشرة الأكثر تأثيراً.
الدرجة المقابلة لكل كلمة تمثل معاملًا في نموذج الانحدار الخطي البسيط المستخدم لتقديم التفسير.
نوع: محتوى تعليمي
الدرجة المقابلة لكل كلمة تمثل معاملًا في نموذج الانحدار الخطي البسيط المستخدم لتقديم التفسير.
نوع: محتوى تعليمي
يمكن الحصول على تصور مرئي أكثر دقة على النحو التالي:
نوع: محتوى تعليمي
# visualize the impact of the most influential words.
fig = exp.as_pyplot_figure()
نوع: FIGURE_REFERENCE
شكل 3.9: الكلمات الأعلى تأثيراً في القيام بالتنبؤات
نوع: METADATA
وزارة التعليم
143
Ministry of Education
2025 - 1447
🔍 عناصر مرئية
Local explanation for class pos
Horizontal bar chart showing the local explanation for a positive class prediction. It illustrates the influence (coefficient) of different words on the prediction. Words with negative coefficients (red bars) decrease the likelihood of a positive prediction, while words with positive coefficients (green bars) increase it.
📄 النص الكامل للصفحة
كما هو متوقع، يقدم نموذج التنبؤ سلبياً مؤكداً بدرجة كبيرة في هذا المثال البسيط.# explain the prediction for this example.
exp = explainer_v1.explain_instance(easy_example.lower(),
prediction_pipeline_v1.predict_proba,
num_features=10)# print the words with the strongest influence on the prediction.
exp.as_list()[('terrible', -0.07046118794796816),
('horrible', -0.06841672591649835),
('boring', -0.05909016205135171),
('plot', -0.024063095577996376),
('was', -0.01443607162474861),
('movie', -0.011956911011210977),
('actors', -0.011682594571408675),
('this', -0.009712387273986628),
('very', 0.008956707731803237),
('were', -0.008897098392433257)]--- SECTION: الخصائص العشرة الأكثر تأثيراً. --- الخصائص العشرة الأكثر تأثيراً.--- SECTION: الدرجة المقابلة لكل كلمة تمثل معاملًا في نموذج الانحدار الخطي البسيط المستخدم لتقديم التفسير. --- الدرجة المقابلة لكل كلمة تمثل معاملًا في نموذج الانحدار الخطي البسيط المستخدم لتقديم التفسير.يمكن الحصول على تصور مرئي أكثر دقة على النحو التالي:# visualize the impact of the most influential words.
fig = exp.as_pyplot_figure()شكل 3.9: الكلمات الأعلى تأثيراً في القيام بالتنبؤات2025 - 1447--- VISUAL CONTEXT ---
**BAR_CHART**: Local explanation for class pos Description: Horizontal bar chart showing the local explanation for a positive class prediction. It illustrates the influence (coefficient) of different words on the prediction. Words with negative coefficients (red bars) decrease the likelihood of a positive prediction, while words with positive coefficients (green bars) increase it.
X-axis: Coefficient Y-axis: Word Data: The chart displays 10 words and their corresponding coefficients. 'terrible', 'horrible', and 'boring' have the strongest negative influence. 'very' is the only word with a positive influence, albeit small. The remaining words ('plot', 'was', 'movie', 'actors', 'this', 'were') have varying degrees of negative influence.
Key Values: terrible: -0.07046118794796816, horrible: -0.06841672591649835, boring: -0.05909016205135171, plot: -0.024063095577996376, was: -0.01443607162474861, movie: -0.011956911011210977, actors: -0.011682594571408675, this: -0.009712387273986628, very: 0.008956707731803237, were: -0.008897098392433257
Context: This bar chart visually represents the local explanation of a model's prediction, showing which words contribute positively or negatively to the classification of a text as 'positive'. It helps in understanding the model's decision-making process for a specific instance by highlighting the most influential features (words).