Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Produkt
Funkcje programu · Macierze pomyłek klasyfikacji
01
Odrzuć różne długości oraz nieznane etykiety, pozostawiając zera dla klas, które nie wystąpiły.
Projekt
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Zmiany
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
Macierze pomyłek klasyfikacji
● ● ●MatrixTern●
Sposoby pracy · Macierze pomyłek klasyfikacji ×
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✳Zbuduj macierz pomyłek z etykiet oczekiwanych i przewidzianych.
✓ ZmianySprawdź przed zastosowaniem ↗
Ilustracja środowiska
