Score — การให้คะแนนตามเกณฑ์ใน Jev
Score เป็นหนึ่งในสามชนิดคำถามของโมเดล Jev จาก TypeSafe มันให้คะแนนอินพุตตามระดับที่เรียงลำดับซึ่งคุณเขียนเอง แล้วคืนค่าที่ถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็น ซึ่งตกอยู่ระหว่างสองระดับได้
Score คือเกณฑ์ คุณเขียนระดับต่าง ๆ เรียงตามลำดับ เริ่มจากต่ำสุด เป็นถ้อยคำ และคำตอบคือตำแหน่งบนสเกลนั้น นับหมายเลขจาก 0 เนื่องจากมันเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นของระดับต่าง ๆ มันจึงตกอยู่ระหว่างสองระดับได้ และมักเป็นเช่นนั้น
ให้บรรยายระดับแทนการใส่หมายเลข เอกสารของ TypeSafe เองแสดงว่าอินพุตเดียวกันได้คะแนนชัดเจนเมื่อเทียบกับสามระดับที่มีคำบรรยาย แต่กระจายความน่าจะเป็นออกเมื่อได้รับเพียงตัวเลขเปล่า ๆ เมื่อไม่มีอะไรให้จับคู่ด้วย โมเดลก็ไม่มีอะไรให้ใช้คิด
คำตอบจริง
ส่งไปยัง jev-1.13.0 ตัวเลขด้านล่างคือสิ่งที่กลับมา
การส่งออก CSV ตัดข้อมูลเงียบ ๆ ที่ 1000 แถวมาตั้งแต่ 4.2.0 ไม่มีข้อผิดพลาดแสดง การลดเวอร์ชันลงแก้ได้ ทำซ้ำได้บนสองบัญชี เรื่องนี้ทำให้การปิดบัญชีสิ้นเดือนของเราพัง
ปัญหานี้ร้ายแรงแค่ไหน
- 0 แค่เรื่องความสวยงาม 0%
- 1 เล็กน้อย มีทางเลี่ยง 0%
- 2 ใหญ่ กระบวนการทำงานหนึ่งพัง 77%
- 3 วิกฤต ฟังก์ชันหลักใช้งานไม่ได้ 10%
- 4 หายนะ ข้อมูลสูญหายหรือมีช่องโหว่ความปลอดภัย 13%
2.35 อยู่ถัดจาก “กระบวนการทำงานหนึ่งพัง” ไปนิดเดียว แต่ให้อ่านการแจกแจงแทนตัวเลข 77% อยู่ที่ระดับ 2 แต่ยังมี 13% ขึ้นไปอยู่ถึงระดับ 4 เพราะการตัดข้อมูลเงียบ ๆ เป็นการสูญหายของข้อมูลได้จริง ค่าเฉลี่ย 2.35 กับยอดแหลมแคบที่ 2.35 เป็นคำตอบคนละแบบ และมีเพียง `probabilities` เท่านั้นที่แยกมันออก
คำขอและการตอบกลับ ตามตัวอักษร
{
"state": "CSV export silently truncates at 1000 rows since 4.2.0. No error shown. Downgrading fixes it. Reproduced on two accounts. This breaks our month-end close.",
"model": "jev-latest",
"questions": {
"severity": {
"type": "score",
"instructions": "How severe is this issue?",
"criteria": [
"Cosmetic",
"Minor, has a workaround",
"Major, a workflow is broken",
"Critical, core functionality is unusable",
"Catastrophic, data loss or a security hole"
]
}
}
}{
"model": "jev-1.13.0",
"answers": {
"severity": {
"type": "score",
"score": 2.35,
"confidence": 0.7,
"legend": {
"0": "Cosmetic",
"1": "Minor, has a workaround",
"2": "Major, a workflow is broken",
"3": "Critical, core functionality is unusable",
"4": "Catastrophic, data loss or a security hole"
},
"probabilities": {
"0": 0,
"1": 0,
"2": 0.77,
"3": 0.1,
"4": 0.13
}
}
}
}คำตอบมีอะไรอยู่ข้างใน
- type "score"
- ตรงกับชนิดของคำถาม
- score number
- ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นของหมายเลขระดับ สำหรับห้าระดับมันวิ่งจาก 0 ถึง 4 และตกอยู่ระหว่างระดับได้
- legend map<string, string>
- หมายเลขระดับแต่ละอันจับคู่กลับไปยังคำบรรยายที่คุณเขียน
- probabilities map<string, number>
- แต่ละระดับจับคู่กับความน่าจะเป็นของมัน รวมกันได้ 1
- confidence number
- 0 ถึง 1 ยอดแหลมเดียวบนระดับเดียวคือสูง ความน่าจะเป็นที่กระจายข้ามหลายระดับคือต่ำ
กฎและข้อจำกัด
-
criteriaเป็นอาร์เรย์เรียงลำดับของคำบรรยายระดับ โดยปลายต่ำสุดมาก่อน ต้องมี อย่างน้อยสองระดับ และรับได้ถึงสิบ - หมายเลขของระดับคือตำแหน่งของมันในอาร์เรย์ เริ่มนับที่ 0
- การแจกแจงต่างกันให้คะแนนเท่ากันได้ ค่า 1.0 อาจหมายถึงความน่าจะเป็นทั้งหมดอยู่ที่ระดับ 1 หรือแบ่งเท่า ๆ กันระหว่างระดับ 0 กับ 2 ให้อ่าน
probabilitiesและconfidenceควบคู่ไปด้วย
หยิบ Score มาใช้เมื่อ
- คำตอบเป็นขั้นบนบันไดเดียวกัน เช่น ความร้ายแรง ความเร่งด่วน ความหงุดหงิด คุณภาพ ความเสี่ยง
- การตกอยู่ระหว่างสองระดับเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ ไม่ใช่ปัญหา
- คุณอยากรวมหลายคะแนนเข้าด้วยกันด้วยน้ำหนักที่คุณควบคุมเอง แทนที่จะถามคำถามคลุมเครือข้อเดียวเกี่ยวกับคุณภาพโดยรวม
ใช้อย่างอื่นเมื่อ
- ตัวเลือกไม่ได้เรียงลำดับ Choice คือรูปแบบที่ซื่อตรงสำหรับหมวดหมู่ที่ไม่เรียงลำดับ
- คุณบรรยายระดับให้แตกต่างกันชัดเจนไม่ได้ ให้ใช้เท่าที่คุณบรรยายได้และไม่มากกว่านั้น ระดับที่ไม่มีคำบรรยายไม่ได้ให้อะไรแก่โมเดลไว้จับคู่เลย
อีกสองแบบ
Noul
Noul เป็นหนึ่งในสามชนิดคำถามของโมเดล Jev จาก TypeSafe มันถามคำถามใช่/ไม่ใช่หนึ่งข้อ แล้วตอบด้วยความน่าจะเป็นที่คำตอบคือใช่ ในรูปตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1
Choice
Choice เป็นหนึ่งในสามชนิดคำถามของโมเดล Jev จาก TypeSafe มันเลือกตัวเลือกเพียงหนึ่งเดียวจากชุดที่คุณกำหนด แล้วคืนผู้ชนะ ความน่าจะเป็นของทุกตัวเลือก และค่าความมั่นใจ
ถาม Score กับข้อความของคุณเอง
สนามทดลองส่งทุกอย่างที่คุณวางไปให้ Jev แล้ววาดทุกคำตอบออกมา ไม่ต้องมีบัญชี ไม่ต้องมีคีย์
เปิดสนามทดลอง