Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Ürün
Program özellikleri · Sınıflandırma karışıklık matrisleri
01
Farklı uzunlukları ve bilinmeyen etiketleri reddederken hiç gözlenmeyen sınıfların sayısını sıfır tutun.
Proje
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
Değişiklikler
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
Sınıflandırma karışıklık matrisleri
● ● ●MatrixTern●
İş akışları · Sınıflandırma karışıklık matrisleri ×
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✳Beklenen ve tahmin edilen etiketlerden bir karışıklık matrisi oluşturun.
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
