Evals 是一个评估 OpenAI 模型的框架和一个开源的基准测试注册表，你可以使用 Evals 来创建和运行评估：
- 使用数据集来生成提示信息
- 衡量 OpenAI 模型所提供的完成度的质量
- 比较不同数据集和模型的性能
Evals 的目标是使建立一个评估尽可能简单，同时编写尽可能少的代码。要开始使用，建议你依次按照以下步骤进行：
- 通读本文档，并遵循下面的设置说明。
- 了解如何运行现有的评价：run-evals.md
- 熟悉现有的评估模板：eval-templates.md
- 了解构建评估的过程：build-eval.md
- 看一个实现自定义评价逻辑的例子：custom-eval.md。
设置
要运行评估，需要设置并指定您的 OpenAI API 密钥。获取 API 密钥后，使用 OPENAI_API_KEY环境变量指定它。
下载评估
Evals 注册表使用 Git-LFS 存储，下载并安装 LFS 后，可以通过以下方式获取评估：
git lfs fetch --all git lfs pull
你可能只想为选择的评估获取数据，则可以通过以下方式实现：
git lfs fetch --include=evals/registry/data/${your eval}
git lfs pull
进行评估
如果您要创建评估，建议直接从 GitHub 克隆此仓库并使用以下命令安装要求：
pip install -e .
使用 -e，对 eval 所做的更改将立即反映出来，而无需重新安装。
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%matplotlib inline 本专栏所有例题数据放在 网址[https://download.csdn.net/download/u012338969/85439555(https://download.csdn.net/download/u012338969/85439555) This script demonstrate how to access the eval metrics
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模型在训练集上的误差通常称为 “训练误差” 或 “经验误差”，而在新样本上的误差称为 “泛化误差”。显然，机器学习的目的是得到泛化误差小的学习器。然而，在实际应用中，新样本是未知的，所以只能使训练误差尽量小。 当模型在训练集上表现很好而在新样本上误差很大时，称为 “过拟合”；反之，模型在训练集上误差就很大时，称为 “欠拟合”。 欠拟合通常容易解决，如 增加数据、增大训练次数、增大学习率或使用更复杂
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问题内容： 我如何创建一些简单的ajax评级，如本页http://watir.com/documentation/所示？每个访问者都应该能够评分，我不需要设置权限。我想将评级存储在列中。因此，用户可以按评分排序。请举一个详细的例子。我不是JavaScript专家。 我找到了一个从头开始创建评分的示例。但是它授权用户。有人可以向我显示创建没有评分者（用户）的评分的指南吗？它不仅应存储值，还应计算票数
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我使用自定义的Thymeleaf属性处理器将动态内容包含到视图中，该属性处理器只是在处理属性本身的同时添加额外的节点。 我使用的代码与下面的代码非常相似： 这工作得很好，但当包含的节点包含使用th：object和th：field的窗体时会中断。 我将需要的模型放在节点变量映射中，实际上th：object确实会查找并检索对象，但th：field似乎并不在意，并用一个 提前谢谢你。
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3.1. 交叉验证：评估估算器的表现 3.1.1. 计算交叉验证的指标 3.1.1.1. cross_validate 函数和多度量评估 3.1.1.2. 通过交叉验证获取预测 3.1.2. 交叉验证迭代器 3.1.3. 交叉验证迭代器–循环遍历数据 3.1.3.1. K 折 3.1.3.2. 重复 K-折交叉验证 3.1.3.3. 留一交叉验证 (LOO) 3.1.3.4. 留 P 交叉验证 (
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本文转载自 developers.google.com 作者：Meggin Kearney 原文链接：使用 RAIL 模型评估性能 RAIL 是一种以用户为中心的性能模型。每个网络应用均具有与其生命周期有关的四个不同方面，且这些方面以不同的方式影响着性能： TL;DR 以用户为中心；最终目标不是让您的网站在任何特定设备上都能运行很快，而是使用户满意。 立即响应用户；在 100 毫秒以内确认用户输入
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我正在尝试使用线性回归解决WEKA中数字属性的数字分类问题，然后我想在现有数据集上测试我的模型，并在当前测试数据集上重新评估模型。 作为评估的结果，我得到了总结： 相关系数0.9924平均绝对误差1.1017均方根误差1.2445实例总数17 但我没有这里显示的结果：http://weka.wikispaces.com/Making预言 如何让WEKA达到我需要的结果？ 非常感谢。 要回答我的问题
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校验者: @飓风 @小瑶 @FAME @v 翻译者: @小瑶 @片刻 @那伊抹微笑 有 3 种不同的 API 用于评估模型预测的质量: Estimator score method（估计器得分的方法）: Estimators（估计器）有一个 score（得分） 方法，为其解决的问题提供了默认的 evaluation criterion （评估标准）。 在这个页面上没有相关讨论，但是在每个 esti
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提交时不调用initBinder。仅在页面加载时。因此，我的控制器无法获得userTypes对象。少了什么？谢谢！