Modellen
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Product
Functies van de software · Verwarringsmatrices voor classificatie
01
Weiger verschillende lengtes en onbekende labels en behoud nulwaarden voor nooit waargenomen klassen.
Project
Selecteer een map en laat de assistent de relevante bestanden lezen voordat hij ze wijzigt. Benoem het doel en de grenzen van je opdracht.
Wijzigingen
Controleer wijzigingen en uitvoer van opdrachten. Voer de projectcontroles uit voordat je het resultaat overneemt; gegenereerde code is niet automatisch getest.
Verwarringsmatrices voor classificatie
● ● ●MatrixTern●
Werkprocessen · Verwarringsmatrices voor classificatie ×
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✳Bouw een verwarringsmatrix uit verwachte en voorspelde labels.
✓ WijzigingenControleer vóór het toepassen ↗
Illustratie van de werkruimte
