Download de toepassing
Selecteer een map en laat de assistent de relevante bestanden lezen voordat hij ze wijzigt. Benoem het doel en de grenzen van je opdracht.
Werkprocessen
Werkprocessen voor code · Verwarringsmatrices voor classificatie
03
Werkprocessen
Bouw een verwarringsmatrix uit verwachte en voorspelde labels. Weiger verschillende lengtes en onbekende labels en behoud nulwaarden voor nooit waargenomen klassen.
Open de projectmap
Kies een compatibel endpoint. Beschikbare hulpmiddelen en de kwaliteit van antwoorden hangen af van het ingestelde model en de server.
Verbind en test het model
Controleer wijzigingen en uitvoer van opdrachten. Voer de projectcontroles uit voordat je het resultaat overneemt; gegenereerde code is niet automatisch getest.
Controleer wijzigingen en voer tests uit
Vergelijk het werkelijke gedrag met het verwachte resultaat. Onderzoek een mislukte controle voordat je verdergaat met wijzigingen.
Verwarringsmatrices voor classificatie
Werkprocessen
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 matrixControleer vóór het toepassen. Controleer wijzigingen en uitvoer van opdrachten. Voer de projectcontroles uit voordat je het resultaat overneemt; gegenereerde code is niet automatisch getest.
