Подключение
Базовый URL, учётные данные и доступный сервер.
Продукт
Возможности программы · Матрицы ошибок классификации
01
Отклоняйте разную длину списков и неизвестные метки, сохраняя нулевые счётчики для классов без наблюдений.
Выбор
Модель, которую предоставляет настроенный endpoint.
Возможности
Объём контекста и поддержка инструментов определяются моделью и сервером.
Матрицы ошибок классификации
● ● ●MatrixTern●
Конкретная отправная точка · Матрицы ошибок классификации ×
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✳Постройте матрицу ошибок по ожидаемым и предсказанным меткам.
✓ ИзмененияПроверьте перед применением ↗
Иллюстрация рабочей среды
