failure_confusion — DRIVE pegfail op

• 데이터 종류: any × any → table

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 import pegfail; pegfail.failure_confusion(true_cls, pred_cls, classes=('nominal', 'chamfer_sliding', 'missed_hole', 'wrong_hole', 'wedging', 'jamming', 'blocked_hole', 'seated', 'unknown')) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("failure_confusion"))

사용법

혼동 행렬과 정답률: 행 = 주입(참) 클래스, 열 = 분류. classes 밖의 이름은 ValueError(철자 오류). 반환: matrix(n, n) int, classes, accuracy, n, per_class_recall(참 클래스별 재현율, 없는 행은 nan).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_peg_failure_recovery — py -3.11 examples/poc_peg_failure_recovery.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(pegfail)

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

*Provenance: pegfail.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.