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Configure une évaluation qui comprend un ensemble d’évaluateurs et un jeu de données. L’appel à 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

Étend

Paramètres de type

extends DatasetRow
extends DatasetRow

Constructeur

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

Paramètres

object
requis

Renvoie

Evaluation<R, E, M>

Redéfinit

WeaveObject.constructor

Propriétés

__savedRef

facultatif __savedRef : ObjectRef | Promise<ObjectRef>

Hérité de

WeaveObject.__savedRef

Accesseurs

description

Signature d’obtention

get description(): string | undefined
Renvoie
string | undefined

Hérité de

WeaveObject.description

nom

Signature d’obtention

get name(): string
Renvoie
string

Hérité de

WeaveObject.name

Méthodes

evaluate()

evaluate(__namedParameters) : Promise<Record<string, any>>

Paramètres

object
requis

Renvoie

Promise<Record<string, any>>

predictAndScore()

predictAndScore(__namedParameters) : Promise<{ model_latency : number; model_output : any; model_success : boolean; scores : {[key : string] : any; }; }>

Paramètres

object
requis

Renvoie

Promise<{ model_latency: number; model_output: any; model_success: boolean; scores: {[key: string]: any; }; }>

saveAttrs()

saveAttrs(): objet

Renvoie

objet

Hérité de

WeaveObject.saveAttrs