Valutazione: metriche e grafici in DVC

Introduzione al versionamento dei dati con DVC

Ravi Bhadauria

Machine Learning Engineer

Metriche: modifiche in dvc.yaml

Configura il file YAML di DVC per tracciare metriche tra esperimenti
Cambia da outs

stages:
  train_and_evaluate:
    outs:
    - metrics.json
    - plots.png

$$ $$

A metrics

stages:
  train_and_evaluate:
    outs:
    - plots.png
    metrics:
      - metrics.json:
        cache: false

Stampare le metriche DVC

$ dvc metrics show

Path          accuracy    f1_score    precision    recall             
metrics.json  0.947       0.8656      0.988        0.7702

Confrontare le metriche tra run

Modifica un iperparametro e riesegui dvc repro

$ dvc metrics diff

Path          Metric     HEAD    workspace    Change                  
metrics.json  accuracy   0.947   0.9995       0.0525
metrics.json  f1_score   0.8656  0.9989       0.1333
metrics.json  precision  0.988   0.9993       0.0113
metrics.json  recall     0.7702  0.9986       0.2284

Grafici: modifiche in dvc.yaml

stages:
  train_and_evaluate:
    ...
    plots:
    - predictions.csv: # Nome del file con le predizioni
        template: confusion # Stile del grafico

        x: predicted_label # Nome colonna X nel file csv 
        y: true_label # Nome colonna Y nel file csv
        x_label: 'Predicted label'
        y_label: 'True label'
        title: Confusion matrix

        cache: false # Salva in Git

¹ https://dvc.org/doc/user-guide/experiment-management/visualizing-plots#plot-templates-data-series-only

Esportare i grafici DVC su file

$ dvc plots show predictions.csv

file:///path/to/index.html

Grafico della matrice di confusione generato da DVC

Confrontare i grafici DVC

# confronta il grafico in predictions.csv con il branch main
$ dvc plots diff --target predictions.csv <branch name or commit SHA>

Grafico diff della matrice di confusione generato da DVC

Ayo berlatih!

Introduzione al versionamento dei dati con DVC