Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Produs
Funcțiile programului · Matrice de confuzie pentru clasificare
01
Respingeți lungimi diferite și etichete necunoscute, păstrând zerouri pentru clasele neobservate.
Proiect
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Modificări
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
Matrice de confuzie pentru clasificare
● ● ●MatrixTern●
Fluxuri de lucru · Matrice de confuzie pentru clasificare ×
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✳Construiți o matrice de confuzie din etichetele așteptate și prezise.
✓ ModificăriVerifică înainte de aplicare ↗
Ilustrarea spațiului de lucru
