fullseye

failure_confusion — DRIVE pegfail op

• データ種: any × any → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.failure_confusion(true_cls, pred_cls, classes=('nominal', 'chamfer_sliding', 'missed_hole', 'wrong_hole', 'wedging', 'jamming', 'blocked_hole', 'seated', 'unknown')) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import pegfail; pegfail.failure_confusion(true_cls, pred_cls, classes=('nominal', 'chamfer_sliding', 'missed_hole', 'wrong_hole', 'wedging', 'jamming', 'blocked_hole', 'seated', 'unknown')) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("failure_confusion"))

使い方

混同行列と正答率: 行 = 注入(真)のクラス、列 = 分類。classes の外の名は ValueError(綴り壊し)。 返り: matrix(n, n) int、classes、accuracy、n、per_class_recall(真の各クラスの再現率、無い行は nan)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_peg_failure_recovery — py -3.11 examples/poc_peg_failure_recovery.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(pegfail)

insertion_failure_table · insertion_failure_validate · insertion_signature · insertion_failure_classify · insertion_recovery_primitive · jamming_parallelogram_planar · jamming_force_check · wedging_risk

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Provenance: pegfail.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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