🚀 功能
添加跟踪1维、2维数组并将其显示为度量的功能,例如精确度/召回率曲线、混淆矩阵、ROCAUC等。
动机
在常见的数据集指标(精确度/召回率曲线、ROCAUC等)的情况下,将整个数组保存在一个命令中是有意义的,如下所示:
run.track(aim.Vector(np.random.rand(10)), name='RandomMetric', context={'a': 3})
而不是这样:
[run.track(v, name='RandomMetric', context={'a': 3}) for v in np.random.rand(10)]
1条答案
按热度按时间6tr1vspr1#
我对此表示赞同。当我使用Aim记录sklearn的分类报告和混淆矩阵时,也遇到了同样的问题。这些都是用于分类的常见指标,因此在Aim中对这些指标提供原生官方支持将会非常有帮助。