MModel Ledger
AIコーディングワークスペース

機械学習データの分割

集合間で情報が漏れうるエンティティごとに学習データを分割します。

● ● ●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)
✳集合間で情報が漏れうるエンティティごとに学習データを分割します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ
01

モデル

OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。

02

プロジェクト

グループを片側に保ち、前処理は訓練データだけで適合させます。

03

適用前に確認

実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。

ワークフロー

機械学習データの分割

ワークフロー ↗
ワークフロー
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)
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