مفكك KNN

يشرح مفكك KNN قرارات النموذج بإظهار كيف يتوضع متجه الاستعلام بالنسبة لنقاط البيانات الموسومة. يقبل متجه السمات، مجموعة بيانات موسومة، قيمة k، ومقياس المسافة، ويعيد k أقرب جيران مع تقييماتهم، مسافاتهم، وأوزان اختيارية. يتيح ذلك للمطورين، علماء البيانات ومهندسي ML فحص العوامل المحلّية التي تقود التصنيفات أو الانحدار. يدعم الأداة التصويت المستند إلى المسافة والتصويت المسطح، ويمكنه العمل مع embeddings رقمية أو مصفوفات سمات مهيأة. بنيوياً، يبني الأداة مجموعة جيران عبر حساب المسافات بين الاستعلام وكل نقطة بيانات ثم فرزها حسب المسافة. يجمع الإشارات لاستخراج الفئات المهيمنة، القرارات المختلطة أو التعادل. للوضوح، يعرض إحصاءات مثل المسافة المتوسطة لكل فئة، ودرجة التآلف وثقة التوقع. يهدف إلى مساعدة المستخدمين في التحقق من سلوك النموذج، مقارنة مقاييس المسافة، وتصحيح الأمثلة ذات الملصقات الخاطئة دون تعديل كود النموذج. القيمة الأساسية هي الشفافية وإمكانية التكرار والتصحيح السريع. تشمل الميزات تحقق الإدخال، التطبيع الاختياري، دعم لعدة مجموعات بيانات، فك ترميز دفعي وتصدير النتائج كـ JSON أو CSV. أمثلة الاستخدام تشمل تقييم هندسة السمات، تدقيق النموذج في خطوط أنابيب التصنيف ونمذجة سريعة لمهام الاسترجاع المعتمدة على المسافة. الميزة الفارقة هي تدفق عمل فك ترميز مدمج يركّز على الشفافية والتدقيق للممارسين ML العاملين في فضاءات embed وقرارات قائمة على KNN.