Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Produto
Recursos do programa · Divisão de dados de aprendizado de máquina
01
Separe dados de aprendizado pela entidade que poderia vazar entre conjuntos. Mantenha cada grupo de um lado e ajuste o pré-processamento no treino antes de aplicar aos dados reservados.
Projeto
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Alterações
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
Divisão de dados de aprendizado de máquina
● ● ●Model Ledger●
Fluxos de trabalho · Divisão de dados de aprendizado de máquina ×
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)✳Separe dados de aprendizado pela entidade que poderia vazar entre conjuntos.
✓ AlteraçõesRevise antes de aplicar ↗
Ilustração do ambiente