[T4] Model B: test-set evaluation (accuracy, confusion matrix, precision, recall)
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 74/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- jupyter-notebook, python, scikit-learn
调研方向
打开 ModelB.ipynb，检查 #63 中的工作所生成的测试集和预测结果。使用 classification_report 计算并打印测试准确率，以及各类别和宏平均的精确率、召回率和 F1 分数；生成按数量统计和按行归一化的混淆矩阵，并将图保存到 figures/model_b_confusion.png。最后简要讨论哪些类别会被混淆以及原因。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 0
- 派生
- 0
- 平均合并
- 2 小时 25 分钟
- 30 天内合并 PR
- 16
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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