DS-1000: 数据科学代码生成的自然可靠基准
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ds/DS-1000 1. 项目基础介绍与主要编程语言
DS-1000 是一个针对数据科学代码生成的自然且可靠的基准，旨在为数据科学领域提供一个统一的评估平台。该项目的核心是一个包含1000个数据科学问题的数据集，这些问题涵盖了从数据预处理到模型训练的各种场景。项目的主要编程语言是 Python，这也是数据科学领域最流行的编程语言。
2. 项目的核心功能
项目的核心功能是提供一个标准化的测试平台，用于评估不同代码生成模型在数据科学任务上的表现。它包括以下关键组件：
- 数据集：包含1000个真实世界的数据科学问题，每个问题都有上下文、代码上下文和参考代码。
- 评估框架：提供了一套测试执行和字符串测试的方法，用于验证生成代码的正确性。
- 问题编辑工具：允许用户编辑数据集中的问题，并通过提供的脚本重新生成数据集。
3. 项目最近更新的功能
最近的更新主要包括以下几个方面的改进：
- 数据集格式简化：为了提高数据集的可操作性，对数据集的格式进行了简化，同时对大小进行了压缩，从原来的162MB减少到3.4MB。
- Python 和库版本升级：更新了 Python 版本到 3.10，并将所有依赖库升级到最新版本，确保了与当前技术环境的兼容性。
- 测试流程优化：对测试流程进行了优化，将所有测试相关的内容合并到
code_context中，移除了不必要的旧模块和复杂的测试脚本。 - 错误和问题处理：识别并修复了少数执行状态问题，减少了因环境不一致导致的错误。
通过这些更新，DS-1000 不仅提供了一个更加稳定和高效的测试环境，而且使得数据集更加易于使用和维护，为数据科学代码生成的研究和开发提供了有力支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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