هو اي الفرق مابين الconfusion_matrix ويبن الConfusionMatrixDisplay ؟

الفرق هو أن confusion_matrix تستخدم لحساب مصفوفة الالتباس فقط، بينما ConfusionMatrixDisplay تستخدم لعرضها بصريا، أي أن confusion_matrix ترجع مصفوفة من القيم العددية توضح أداء النموذج في تصنيف البيانات، لكنها لا تعرضها بشكل رسومي، أما ConfusionMatrixDisplay فهي أداة تأخذ هذه المصفوفة كمدخلات وتقوم برسمها كمخطط بياني باستخدام Matplotlib، مما يسهل تحليل الأخطاء وفهم أداء النموذج بصريا.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

يكمن الفرق بينهما في وظيفة كل منهما .

confusion_matrix : هي دالة تقوم بحساب مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) بناء على التوقعات الفعلية والتوقعات المتوقعة.و تعطيك المصفوفة نفسها في شكل مصفوفة من الأعداد حيث يتم عرض النتائج على شكل مصفوفة 2x2 .

فمثلا إذا كان لديك 2 فئة (صحيح/خطأ) فسيتم عرض المصفوفة على النحو التالي:

[[TN, FP],
 [FN, TP]]

حيث:

• TN (True Negative) هو عدد الحالات التي تم تصنيفها بشكل صحيح ك "سلبية".
• FP (False Positive) هو عدد الحالات التي تم تصنيفها بشكل غير صحيح ك "إيجابية".
• FN (False Negative) هو عدد الحالات التي تم تصنيفها بشكل غير صحيح ك "سلبية".
• TP (True Positive) هو عدد الحالات التي تم تصنيفها بشكل صحيح ك "إيجابية".

ولمزيد من التفاصيل حولها يمكنك قراءة الإجابة التالية والدرس التالي :

ConfusionMatrixDisplay : هي أداة لعرض المصفوفة بشكل مرئي كرسومات وهي تستخدم لعرض المصفوفة الناتجة من confusion_matrix بطريقة رسومية مع إضافة بعض التحسينات مثل تسميات المحاور وتلوين الخلايا لمساعدتك في فهم أفضل لأداء النموذج.ليكون الناتج شئ كهذا :

ويمكنك قراءة مزيد من التفاصيل وكيفية الإستخدام من خلال التوثيق الرسمي لها :

• https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.html

إذا الفرق الرئيسي هو أن confusion_matrix تستخدم لحساب مصفوفة الالتباس فقط أما ConfusionMatrixDisplay تستخدم لرسم المصفوفة .

الفرق يتلخص في الوظيفة التي يؤديها كل منهما.، حيث أن confusion_matrix هي أداة تستخدم لحساب مصفوفة الارتباك بناء على التوقعات الفعلية والمتوقعة للنموذج، و تعرض هذه المصفوفة عدد التصنيفات الصحيحة والخاطئة، مما يساعد في تقييم أداء النموذج، بينما ConfusionMatrixDisplay هي أداة تستخدم لتصور مصفوفة الارتباك بشكل رسومي، مما يسهل فهم الأداء وتفسير النتائج بطريقة مرئية.

بالنسبة ل confusion_matrix تستخدم لحساب مصفوفة الارتباك  بناء على التوقعات الفعلية والمتوقعة للنموذج، و المخرجات ترجع مصفوفة من الأعداد، أما ConfusionMatrixDisplay تستخدم لتصور مصفوفة الارتباك بشكل رسومي بدلا من مجرد عرض الأرقام، و ترجع رسما بيانيا يوضح مصفوفة الارتباك بشكل مرئي، مما يسهل فهم أداء النموذج.
يمكنك أن تطلع على هذا السؤال حيث ستجد كود تجريبي هنا:

تمام جدا

الف شكراا جدا لحضرتكم

جزاكم الله كل خير