Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Test-set evaluation metrics

オープン
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評価

難易度
3/5
見積もり時間
半日
初心者へのやさしさ
55/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
python, scikit-learn
領域
machine-learning

調査の方向性

Work goes in src/metrics.py, where evaluate(model, loader) should wrap scikit-learn metrics for accuracy, macro precision/recall/F1, per-class scores and the confusion matrix. Check issue #19 first, since the model and loader interface this depends on may not exist yet. Done means the returned dict is JSON-serialisable for a trained model and classification_report prints with class names.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

evaluation

Accuracy, per-class and macro precision/recall/F1, confusion matrix.

Files: src/metrics.py

Tasks
  • evaluate(model, loader) using scikit-learn
  • Return dict: accuracy, precision_macro, recall_macro, f1_macro, per_class, confusion
  • Print classification_report with class names
Done when

Metrics dict for a trained model is JSON-serialisable.

Depends on

#19

Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.

主要言語
Jupyter Notebook
スター
0
フォーク
0
平均マージ
5時間 32分
マージ済み PR（30日）
5

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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