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NLP-transformer学习：（7）evaluate实践

news 来源：原创 2024/9/27 2:19:43

NLP-transformer学习：（7）evaluate 使用方法

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打好基础，为了后面学习走得更远。
本章节是单独的 NLP-transformer学习章节，主要实践了evaluate。同时，最近将学习代码传到：https://github.com/MexWayne/mexwayne_transformers-code，作者的代码版本有些细节我发现到目前不能完全行的通，为了尊重原作者，我这里保持了大部分的内容，并表明了来源，欢迎大家一起学习。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

1 evaluate是什么？

evaluate库就是一个非常简单的机器学习评估库函数，封装了很多我们平差给你评估模型的函数。
地址：https://huggingface.co/evaluate-metric
我们可以在这个链接下看到有很多指标，比如 bleu sari precision
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2 evaluate基本用法？

首先需要安装：
pip install evaluate

2.1 evaluate 调用与输入参数

代码：

import evaluateif __name__ == "__main__":# see the evalution function that evaluate supportprint(evaluate.list_evaluation_modules())#print(evaluate.list_evaluation_modules(include_community=False, with_details=True))# load the accuracy class accuracy = evaluate.load("accuracy")# introduce the accuracy functionsprint(accuracy.description)

结果：
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但是看到这介绍内容太少，我么不清楚输入怎么做

import evaluateif __name__ == "__main__":# load the accuracy class accuracy = evaluate.load("accuracy")# introduce the accuracy functions#print(accuracy.description)# the inputs help guide print(accuracy.inputs_description)

结果：
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这样就会有很多详细，比如

这里，需要是 list of int 的预测值（predictions）和真值（references），因为总共有6个，reference 和 predictions对的上的就3个，所以accuracy 是 0.5。

如果权重不同的还可以增加权证欧冠你，这样 accurarcy
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2.2 evaluate 几种计算方式

（1）全局计算

import evaluateif __name__ == "__main__":######################################################## inputs and call # global accuracyaccuracy = evaluate.load("accuracy")results = accuracy.compute(references=[0,1,2,0,1,2], predictions=[0,1,1,2,1,0])print(results)# iterate accurarcyaccuracy = evaluate.load("accuracy")# for refs, preds in zip([[0,1],[0,1]],[2,8],[4,1], [[1,0],[0,1],[3,8],[4,1]]):for refs, preds in zip([0,1,2,3,4],[0,1,2,3,3]):accuracy.add(references=refs, precitions=preds)print(accuracy.compute())

第一个打印结果：
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（2）全局计算

import evaluateif __name__ == "__main__":######################################################## inputs and call # global accuracyaccuracy = evaluate.load("accuracy")results = accuracy.compute(references=[0,1,2,0,1,2], predictions=[0,1,1,2,1,0])print(results)

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（2）迭代计算：

import evaluateif __name__ == "__main__":# iterate accurarcyaccuracy = evaluate.load("accuracy")for refs, preds in zip([0,1,2,3,4],[0,1,2,3,3]):accuracy.add(references=refs, predictions=preds)print("iterate way:")print(accuracy.compute())

结果
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（3）batch 迭代计算

import evaluateif __name__ == "__main__":# batch iterate accurarcyaccuracy = evaluate.load("accuracy")for refs, preds in zip([[0,1,2,3,4], [0,1,2,3,3], [8,8,8,8,8]],  # refs batches[[0,1,2,3,4], [0,1,2,3,5], [8,8,8,8,8]]):  # preds batchesaccuracy.add_batch(references=refs, predictions=preds)print("batch iterate way:")print(accuracy.compute())

结果：
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（4）多指标
这里我们选择 accuracy，precsion， f1, recall
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import evaluateif __name__ == "__main__":# multiple labelsclf_metrics = evaluate.combine(["accuracy", "f1", "recall", "precision", "XNLI", "SARI"])print(clf_metrics.compute(predictions=[0, 1, 1, 1, 1], references=[0, 1, 0, 1, 1]))

运行结果：
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3 评估可视化

有多个模型，然后都去做预测，我们需要可视化比较

import evaluateif __name__ == "__main__":##################################################### visualfrom evaluate.visualization import radar_plotdata = [{"accuracy": 0.99, "precision": 0.80, "f1": 0.95, "latency_in_seconds": 33.6 , "recall":0.5},{"accuracy": 0.98, "precision": 0.87, "f1": 0.91, "latency_in_seconds": 11.2 , "recall":0.5},{"accuracy": 0.98, "precision": 0.78, "f1": 0.88, "latency_in_seconds": 87.6 , "recall":0.6}, {"accuracy": 0.88, "precision": 0.78, "f1": 0.81, "latency_in_seconds": 101.6, "recall":0.7},{"accuracy": 0.78, "precision": 0.78, "f1": 0.81, "latency_in_seconds": 100.0, "recall":0.9}]model_names = ["Model 1", "Model 2", "Model 3", "Model 4", "Model 5"]plot = radar_plot(data=data, model_names=model_names)print(type(plot))plot.show()plot.savefig('radar.png')