Uygulamayı indirin
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
İş akışları
Kodlama iş akışları · Sınıflandırma karışıklık matrisleri
03
İş akışları
Beklenen ve tahmin edilen etiketlerden bir karışıklık matrisi oluşturun. Farklı uzunlukları ve bilinmeyen etiketleri reddederken hiç gözlenmeyen sınıfların sayısını sıfır tutun.
Proje klasörünü açın
Uyumlu bir endpoint seçin. Kullanılabilir araçlar ve yanıt kalitesi, yapılandırılan modele ve sunucuya bağlıdır.
Modeli bağlayıp test edin
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
Değişiklikleri inceleyip testleri çalıştırın
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
Sınıflandırma karışıklık matrisleri
İş akışları
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 matrixUygulamadan önce inceleyin. Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
