Откройте контекст
Выберите папку проекта и обозначьте нужные файлы или поведение.
Сценарии
Сценарии работы с кодом · Матрицы ошибок классификации
03
Конкретная отправная точка
Постройте матрицу ошибок по ожидаемым и предсказанным меткам. Отклоняйте разную длину списков и неизвестные метки, сохраняя нулевые счётчики для классов без наблюдений.
Опишите изменение
Укажите входные данные, ожидаемый результат и границы, которые нужно сохранить.
Изучите работу
Проверьте предлагаемые изменения и команды, прежде чем полагаться на результат.
Проверьте результат
Сравните фактическое поведение с ожидаемым. Если проверка не проходит, разберитесь в причине перед следующими изменениями.
Матрицы ошибок классификации
Конкретная отправная точка
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 matrixПример — отправная точка для реального проекта, а не утверждение, что сгенерированный код уже протестирован. Адаптируйте пути, зависимости и ожидаемое поведение к своему приложению.
