Modelli
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Prodotto
Funzioni del software · Divisione dei dati di apprendimento automatico
01
Dividi i dati per l’entità che potrebbe causare contaminazione tra insiemi. Tieni ogni gruppo su un lato e adatta il pretrattamento al training prima di applicarlo ai dati riservati.
Progetto
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Modifiche
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
Divisione dei dati di apprendimento automatico
● ● ●Model Ledger●
Flussi di lavoro · Divisione dei dati di apprendimento automatico ×
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)✳Dividi i dati per l’entità che potrebbe causare contaminazione tra insiemi.
✓ ModificheControlla prima di applicare ↗
Illustrazione dell’ambiente