Praktická úloha
Umělá inteligence vygenerovala kód pro rozhodnutí o vydání nového LLM. Proveďte revizi: upravte ho tak, aby editor mohl porovnat kvalitu verzí podle tematických segmentů, vidět rozptyl hodnocení a zaznamenat riziko zhoršení na malé skupině dat.
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
scores = pd.read_csv('model_scores.csv')
summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean()
plt.bar(summary.index, summary.values)
plt.title('Kvalita modelů')
plt.ylabel('Průměrné hodnocení')
plt.show()
print('Nejlepší verze:', summary.idxmax())
---
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
scores = pd.read_csv('model_scores.csv')
stats = (
scores.groupby(["topic", "model_version"])["score"]
.agg(["mean", "std", "count"])
.reset_index()
)
print(stats)
for topic, group in scores.groupby("topic"):
group.boxplot(column="score", by="model_version")
plt.title(f"Téma: {topic}")
plt.suptitle("")
plt.ylabel("Hodnocení")
plt.show()
small_groups = stats[stats["count"] < 30]
print("Malé skupiny - závěry nejsou spolehlivé:")
print(small_groups)
