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
| 이름 | 유형 |
|---|---|
R | extends DatasetRow |
E | extends DatasetRow |
M | M |
계층
-
WeaveObject↳Evaluation
목차
생성자
속성
접근자
메서드
생성자
생성자
R, E, M>(parameters): Evaluation<R, E, M>
타입 매개변수
| 이름 | 유형 |
|---|---|
R | extends DatasetRow |
E | extends DatasetRow |
M | M |
매개변수
| 이름 | 유형 |
|---|---|
parameters | EvaluationParameters<R, E, M> |
반환값
Evaluation<R, E, M>
오버라이드
정의 위치
속성
__savedRef
선택 __savedRef: ObjectRef | Promise<ObjectRef>
상속 출처
정의 위치
접근자
설명
get 설명(): undefined | string
반환값
undefined | string
상속 출처
정의 위치
이름
get name(): string
반환값
string
상속 출처
정의 위치
메서드
evaluate
«destructured»): Promise<Record<string, any>>
매개변수
| 이름 | 유형 | 기본값 |
|---|---|---|
«destructured» | 객체 | undefined |
› maxConcurrency? | number | 5 |
› model | WeaveCallable<(…args: [{ datasetRow: R }]) => Promise<M>> | undefined |
› nTrials? | number | 1 |
반환값
Promise<Record<string, any>>
정의 위치
predictAndScore
«destructured»): Promise<{ model_latency: number = modelLatency; model_output: any = modelOutput; model_success: boolean = !modelError; scores: { [key: string]: any; } }>
매개변수
| 이름 | 유형 |
|---|---|
«destructured» | 객체 |
› columnMapping? | ColumnMapping<R, E> |
› example | R |
› model | WeaveCallable<(…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
saveAttrs
객체
반환값
객체