Descarga la aplicación
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.
Flujos de trabajo
Flujos de programación · División de datos de aprendizaje automático
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Flujos de trabajo
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.
Abre la carpeta del proyecto
Elige un endpoint compatible. Las herramientas disponibles y la calidad de las respuestas dependen del modelo y del servidor configurados.
Conecta y prueba el modelo
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.
Revisa los cambios y ejecuta las pruebas
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
División de datos de aprendizaje automático
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)Revisa antes de aplicar. 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.