Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Espacio de programación con IA
División de datos de aprendizaje automático
Divide datos de aprendizaje por la entidad que puede filtrar información entre conjuntos.
● ● ●Model Ledger●
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train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)✳Divide datos de aprendizaje por la entidad que puede filtrar información entre conjuntos.
✓ CambiosRevisa antes de aplicar ↗
Vista ilustrativa
Proyecto
Mantén cada grupo en un lado y ajusta el preprocesado con entrenamiento antes de aplicarlo a filas reservadas.
Revisa antes de aplicar
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
Flujos de trabajo
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)