메인 콘텐츠로 건너뛰기
weave / Evaluation scorer 집합과 데이터셋을 포함하는 Evaluation을 설정합니다. evaluation.evaluate(model)을 호출하면 데이터셋의 각 행이 모델에 전달되며, 데이터셋의 column 이름이 model.predict의 argument 이름에 맞게 매핑됩니다. 그런 다음 모든 scorer를 호출하고 결과를 weave에 저장합니다. 예시

타입 매개변수

이름유형
Rextends DatasetRow
Eextends DatasetRow
MM

계층

목차

생성자

속성

접근자

메서드

생성자

생성자

new Evaluation<R, E, M>(parameters): Evaluation<R, E, M>

타입 매개변수

이름유형
Rextends DatasetRow
Eextends DatasetRow
MM

매개변수

이름유형
parametersEvaluationParameters<R, E, M>

반환값

Evaluation<R, E, M>

오버라이드

WeaveObject.constructor

정의 위치

src/evaluation.ts:150

속성

__savedRef

선택 __savedRef: ObjectRef | Promise<ObjectRef>

상속 출처

WeaveObject.__savedRef

정의 위치

src/weaveObject.ts:71

접근자

설명

get 설명(): undefined | string

반환값

undefined | string

상속 출처

WeaveObject.description

정의 위치

src/weaveObject.ts:98

이름

get name(): string

반환값

string

상속 출처

WeaveObject.name

정의 위치

src/weaveObject.ts:94

메서드

evaluate

evaluate(«destructured»): Promise<Record<string, any>>

매개변수

이름유형기본값
«destructured»객체undefined
› maxConcurrency?number5
› modelWeaveCallable<(…args: [{ datasetRow: R }]) => Promise<M>>undefined
› nTrials?number1

반환값

Promise<Record<string, any>>

정의 위치

src/evaluation.ts:165

predictAndScore

predictAndScore(«destructured»): Promise<{ model_latency: number = modelLatency; model_output: any = modelOutput; model_success: boolean = !modelError; scores: { [key: string]: any; } }>

매개변수

이름유형
«destructured»객체
› columnMapping?ColumnMapping<R, E>
› exampleR
› modelWeaveCallable<(…args: [{ datasetRow: E }]) => Promise<M>>

반환값

Promise<{ model_latency: number = modelLatency; model_output: any = modelOutput; model_success: boolean = !modelError; scores: { [key: string]: any; } }>

정의 위치

src/evaluation.ts:244

saveAttrs

saveAttrs(): 객체

반환값

객체

상속 출처

WeaveObject.saveAttrs

정의 위치

src/weaveObject.ts:75