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フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。
ワークフロー
コーディングのワークフロー · 分類の混同行列
03
ワークフロー
正解ラベルと予測ラベルから混同行列を作ってください。長さの不一致や未知のラベルを拒否し、一度も現れないクラスの件数はゼロのまま残してください。
プロジェクトフォルダーを開く
対応するエンドポイントを選択します。利用できるツールや回答品質は、設定したモデルとサーバーに依存します。
モデルを接続してテスト
変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
変更を確認しテストを実行
実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。
分類の混同行列
ワークフロー
def confusion(expected, predicted, labels):
if len(expected) != len(predicted) or len(set(labels)) != len(labels):
raise ValueError("labels or lengths")
index = {label: i for i, label in enumerate(labels)}
matrix = [[0] * len(labels) for _ in labels]
for actual, guess in zip(expected, predicted):
if actual not in index or guess not in index:
raise ValueError("unknown label")
matrix[index[actual]][index[guess]] += 1
return matrix適用前に確認. 変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
