EducationalTestingService / EducationalTestingService/rsmtool
Generate predictions for responses with non-numeric human scores
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 71
- Forks
- 21
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
[by @aoifecahill ] It would be nice if it was possible to automatically generate predictions for data that has non-numeric human scores. Obviously these predictions can't be used in most of the evaluations, but they could be useful in a confusion matrix for example.
I know RSMPredict does predictions, but that's not quite what I was looking for. It would be nice if there was just one tool that trained a model using the training file and then ran RSMPredict on the test file. I don't think anything like that already exists? I don't really care much about the evaluation (though the confusion matrix would be interesting), rather just would like the convenience of being able to do train+predict in one step rather than multiple with hacks (since I don't know of a way to just train a model without having a fake test file for rsmtool?)
This is a nice-to-have issue.
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Rechercherichtung
Beginne damit, den vorhandenen RSMPredict-Einstiegspunkt und den Ablauf der Trainingsdatei zu lesen, um zu verstehen, wie Modelle derzeit trainiert und Vorhersagen erzeugt werden. Definiere einen einzigen train-then-predict-Pfad für nichtnumerische menschliche Bewertungen, wobei die Verwendung einer confusion-matrix als relevante Abschlussprüfung dient und gleichzeitig die angegebene Einschränkung hinsichtlich der meisten Evaluierungen erhalten bleibt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python, scikit-learn
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100