Pobierz aplikację
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sposoby pracy
Praca z kodem · Macierze pomyłek klasyfikacji
03
Sposoby pracy
Zbuduj macierz pomyłek z etykiet oczekiwanych i przewidzianych. Odrzuć różne długości oraz nieznane etykiety, pozostawiając zera dla klas, które nie wystąpiły.
Otwórz folder projektu
Wybierz zgodny endpoint. Dostępne narzędzia i jakość odpowiedzi zależą od skonfigurowanego modelu i serwera.
Podłącz i sprawdź model
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
Przejrzyj zmiany i uruchom testy
Porównaj rzeczywiste zachowanie z oczekiwanym wynikiem. Jeśli sprawdzenie się nie powiedzie, wyjaśnij przyczynę przed kolejnymi zmianami.
Macierze pomyłek klasyfikacji
Sposoby pracy
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 matrixSprawdź przed zastosowaniem. Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
