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.
Producto
Funciones del programa · División de datos de aprendizaje automático
01
Divide datos de aprendizaje por la entidad que puede filtrar información entre conjuntos. Mantén cada grupo en un lado y ajusta el preprocesado con entrenamiento antes de aplicarlo a filas reservadas.
Proyecto
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Cambios
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
División de datos de aprendizaje automático
● ● ●Model Ledger●
Flujos de trabajo · División de datos de aprendizaje automático ×
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