Charger des mesures avec evaluate
Les mesures sont nécessaires pour évaluer la performance des LLM, tout comme pour les modèles classiques de Machine Learning. La bibliothèque evaluate aide à comprendre les complexités des LLM. Commencez par charger les mesures qui peuvent servir à évaluer les modèles de classification.
La bibliothèque evaluate a déjà été chargée pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Introduction aux LLM avec Python
Instructions de l’exercice
- Chargez les mesures accuracy, precision, recall et F1 score.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Load the metrics
accuracy = ____
precision = ____
recall = ___
f1 = ____