Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Продукт
Можливості програми · Матриці помилок класифікації
01
Відхиляйте різні довжини та невідомі мітки, зберігаючи нульові лічильники для класів без спостережень.
Проєкт
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Зміни
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
Матриці помилок класифікації
● ● ●MatrixTern●
Сценарії · Матриці помилок класифікації ×
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✳Побудуйте матрицю помилок за очікуваними й передбаченими мітками.
✓ ЗміниПеревірте перед застосуванням ↗
Ілюстрація робочого середовища
