Improve confusion matrix and score distributions
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
定位构建混淆矩阵和分数分布图的代码，然后追踪如何从训练集和测试集中收集人工评分。更新图表，使其评分类别使用两个数据集的并集，并验证仅存在于训练集中的评分仍会出现在两种可视化中。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Right now, the confusion matrix and the score distribution plots rely entirely on the test set human scores. This means that if there are, say, 6s in the training data but none in the test data, the confusion matrix will only be 5x5 and the score distribution plot will only show 5 bars. Perhaps it would be better to take the union of the human scores from both the training and the test sets?
- 主要语言
- Python
- 星标
- 71
- 派生
- 21
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
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