evaluation.evaluate(model) transmet des lignes d’un jeu de données à un modèle, en faisant correspondre
les noms des colonnes du jeu de données aux noms des arguments dans model.predict.
Il appelle ensuite tous les évaluateurs et enregistre les résultats dans weave.
Exemple
Paramètres de type
| Nom | Type |
|---|---|
R | extends DatasetRow |
E | extends DatasetRow |
M | M |
Hiérarchie
-
WeaveObject↳Evaluation
Table des matières
Constructeurs
Propriétés
Accesseurs
Méthodes
Constructeurs
constructeur
R, E, M>(parameters): Evaluation<R, E, M>
Paramètres de type
| Nom | Type |
|---|---|
R | extends DatasetRow |
E | extends DatasetRow |
M | M |
Paramètres
| Nom | Type |
|---|---|
parameters | EvaluationParameters<R, E, M> |
Renvoie
Evaluation<R, E, M>
Redéfinitions
Défini dans
Propriétés
__savedRef
Facultatif __savedRef: ObjectRef | Promise<ObjectRef>
Hérité de
Défini dans
Accesseurs
description
get description(): undefined | string
Renvoie
undefined | string
Hérité de
Défini dans
nom
get nom(): string
Renvoie
string
Hérité de
Défini dans
Méthodes
evaluate
«destructured»): Promise<Record<string, any>>
Paramètres
| Nom | Type | Valeur par défaut |
|---|---|---|
«destructured» | Object | undefined |
› maxConcurrency? | number | 5 |
› model | WeaveCallable<(…args: [{ datasetRow: R }]) => Promise<M>> | undefined |
› nTrials? | number | 1 |
Renvoie
Promise<Record<string, any>>
Défini dans
predictAndScore
«destructured»): Promise<{ model_latency: number = modelLatency; model_output: any = modelOutput; model_success: boolean = !modelError; scores: { [key: string]: any; } }>
Paramètres
| Nom | Type |
|---|---|
«destructured» | Object |
› columnMapping? | ColumnMapping<R, E> |
› example | R |
› model | WeaveCallable<(…args: [{ datasetRow: E }]) => Promise<M>> |
Renvoie
Promise<{ model_latency: number = modelLatency; model_output: any = modelOutput; model_success: boolean = !modelError; scores: { [key: string]: any; } }>
Défini dans
saveAttrs
Object
Renvoie
Object