`evaluate` 库使用指南

evaluate 是一个强大的 Python 库，用于计算和可视化机器学习模型的评估指标。本教程将带你逐步了解如何使用该库，包括加载评估函数、计算指标以及可视化结果。

1. 查看支持的评估函数

evaluate 库支持多种评估指标，例如 accuracy（准确率）、f1（F1 分数）、precision（精确率）和 recall（召回率）。你可以通过以下方式查看支持的评估函数：

import evaluate

# 查看支持的评估函数列表
evaluate.list_evaluation_modules()

注意：截至 2024-01-11，list_evaluation_modules() 可能无法完整显示所有支持的指标，但这不影响使用。你可以在 Hugging Face 官网查看完整的评估函数列表。

2. 加载评估函数

要使用某个评估指标，首先需要加载它。例如，加载 accuracy 指标：

accuracy = evaluate.load("accuracy")

这个加载很容易由于网络问题不能加载

这会返回一个评估对象，你可以用它来计算准确率。

3. 查看函数说明

加载评估函数后，可以查看其描述和输入要求：

# 查看指标的描述
print(accuracy.description)

# 查看输入参数的说明
print(accuracy.inputs_description)

# 查看评估对象的详细信息
print(accuracy)

输出将告诉你该指标的作用以及它期望的输入格式。例如，accuracy 需要 references（真实标签）和 predictions（预测标签）。

4. 评估指标计算

4.1 全局计算

你可以一次性计算整个数据集的指标：

accuracy = evaluate.load("accuracy")
results = accuracy.compute(references=[0, 1, 2, 0, 1, 2], predictions=[0, 1, 1, 2, 1, 0])
print(results)

输出示例：

{'accuracy': 0.5}

这里，references 是真实标签，predictions 是模型预测结果。结果显示准确率为 50%。

4.2 迭代计算

如果数据量很大，可以通过迭代的方式逐步添加数据：

单样本迭代

accuracy = evaluate.load("accuracy")
for ref, pred in zip([0, 1, 0, 1], [1, 0, 0, 1]):
    accuracy.add(references=ref, predictions=pred)
result = accuracy.compute()
print(result)

批量迭代

accuracy = evaluate.load("accuracy")
for refs, preds in zip([[0, 1], [0, 1]], [[1, 0], [0, 1]]):
    accuracy.add_batch(references=refs, predictions=preds)
result = accuracy.compute()
print(result)

两种方法都适合处理流式数据或大数据集。

5. 多个评估指标计算

你可以使用 evaluate.combine 同时加载多个指标：

clf_metrics = evaluate.combine(["accuracy", "f1", "recall", "precision"])
print(clf_metrics)

然后一次性计算所有指标：

results = clf_metrics.compute(predictions=[0, 1, 0], references=[0, 1, 1])
print(results)

输出示例：

{'accuracy': 0.6667, 'f1': 0.6667, 'recall': 0.5, 'precision': 1.0}

这对于分类任务非常有用，可以全面评估模型性能。

6. 评估结果对比可视化

evaluate 提供了可视化工具，目前支持雷达图（radar_plot）：

from evaluate.visualization import radar_plot

# 准备数据
data = [
    {"accuracy": 0.99, "precision": 0.8, "f1": 0.95, "latency_in_seconds": 33.6},
    {"accuracy": 0.98, "precision": 0.87, "f1": 0.91, "latency_in_seconds": 11.2},
    {"accuracy": 0.98, "precision": 0.78, "f1": 0.88, "latency_in_seconds": 87.6}, 
    {"accuracy": 0.88, "precision": 0.78, "f1": 0.81, "latency_in_seconds": 101.6}
]
model_names = ["Model 1", "Model 2", "Model 3", "Model 4"]

# 生成雷达图
plot = radar_plot(data=data, model_names=model_names)

这将生成一个雷达图，比较不同模型在多个指标上的表现。每个模型用一条线表示，指标（如 accuracy、f1 等）分布在图的轴上。

总结

通过本教程，你学会了如何：

查看和加载 evaluate 库支持的评估指标。
使用全局或迭代方法计算单个指标。
组合多个指标进行综合评估。
可视化评估结果以对比模型性能。

evaluate 库简单易用，特别适合机器学习从业者和研究人员快速评估模型。更多信息可参考官方文档。

evaluate 库使用指南