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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

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