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[T4] Model B: test-set evaluation (accuracy, confusion matrix, precision, recall)

Chiusa Adatta ai principianti
  • Qualcosa non va?
#64 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@snehal1931 ci sta già lavorando.

Dal 19/10/2026.

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
74/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
jupyter-notebook, python, scikit-learn
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Apri ModelB.ipynb ed esamina il set di test e le predizioni prodotte dal lavoro in #63. Calcola e stampa l’accuratezza sul set di test e precisione, recall e punteggio F1 per classe e macro usando classification_report; genera matrici di confusione con i conteggi e normalizzate per riga e salva la figura in figures/model_b_confusion.png. Concludi con una breve discussione sulle classi che vengono confuse e sul perché.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

task-4 ws2-model-b

Assignment task 4 – evaluation part. The test set is used only once, here.

File: ModelB.ipynb

Tasks
  • Test accuracy
  • Per-class and macro precision, recall (and F1) with classification_report
  • Confusion matrix (counts and row-normalised) → figures/model_b_confusion.png
  • Short discussion: which classes are confused (e.g. cats ↔ dogs) and why
Done when

All metrics printed and the confusion-matrix figure saved.

Depends on

#63

Branch: feat/64-model-b-evaluate · open a PR into main with Closes #64 in the description.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
0
Fork
0
Merge medio
2h 30m
PR unite (30g)
23

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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