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
확장
Type Parameters
extends DatasetRow
extends DatasetRow
생성자
new Evaluation<R,E,M>(parameters):Evaluation<R,E,M>
매개변수
object
필수
반환값
Evaluation<R, E, M>
재정의
WeaveObject.constructor
속성
__savedRef
선택__savedRef:ObjectRef|Promise<ObjectRef>
상속됨
WeaveObject.__savedRef
접근자
설명
조회 시그니처
get description():string|undefined
반환값
string | undefined
상속됨
WeaveObject.description
이름
조회 시그니처
get name(): string
반환값
string
상속됨
WeaveObject.name
메서드
evaluate()
evaluate(__namedParameters):Promise<Record<string,any>>
매개변수
object
필수
반환값
Promise<Record<string, any>>
predictAndScore()
predictAndScore(__namedParameters):Promise<{model_latency:number;model_output:any;model_success:boolean;scores: {[key:string]:any; }; }>
매개변수
object
필수
반환값
Promise<{ model_latency: number; model_output: any; model_success: boolean; scores: {[key: string]: any; }; }>
saveAttrs()
saveAttrs(): object
반환값
object
상속됨
WeaveObject.saveAttrs