评估: 用于轻松评估 机器学习 模型和数据集的库。
> **提示：**对于较新的评估方法，例如用于评估 LLM，我们建议使用我们更新且更积极维护的库 [LightEval](https://github.com/huggingface/lighteval)。 Evaluate 是一款库,可使模型的评估和比较以及对其性能的报告变得更加简单和标准化。 目前包含: - **数十种流行指标的实现**: 现有的指标涵盖了从 NLP 到计算机视觉的各种任务,其中包括针对数据集的数据集特定指标。通过简单的命令 `accuracy = load("accuracy")`, 即可在任何框架(NumPy/Pandas/PyTorch/TensorFlow/JAX)中获取这些指标,用于评估 ML 模型。 **在 Hub 上找到 [度量值](https://huggingface.co/evaluate-metric)、[比较值](https://huggingface.co/evaluate-comparison) 和 [测量值](https://huggingface.co/evaluate-measurement) [ **Documentation**](https://huggingface.co/docs/evaluate/) [ **Add a new evaluation module**](https://huggingface.co/docs/evaluate/)
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