Yes, there are several NumPy functions that can be used to compare actual outcomes to expected outcomes:

    numpy.mean(): calculates the arithmetic mean of a given array
    numpy.median(): calculates the median of a given array
    numpy.corrcoef(): calculates the Pearson product-moment correlation coefficients of a given array
    numpy.cov(): calculates the covariance matrix of a given array
    numpy.histogram(): calculates the histogram of a given array and returns the binned values and bin edges
    numpy.percentile(): calculates a specified percentile of a given array
    numpy.std(): calculates the standard deviation of a given array

These functions can be used to analyze the distribution of the actual outcomes and compare them to the expected outcomes.
ใช่ มีฟังก์ชัน NumPy หลายฟังก์ชันที่สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์จริงกับผลลัพธ์ที่คาดหวัง: numpy.mean(): คำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของอาร์เรย์ที่กำหนด numpy.median(): คำนวณค่ามัธยฐานของอาร์เรย์ที่กำหนด numpy.corrcoef( ): คำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันของอาร์เรย์ที่กำหนด numpy.cov(): คำนวณเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของอาร์เรย์ที่กำหนด numpy.histogram(): คำนวณฮิสโตแกรมของอาร์เรย์ที่กำหนดและส่งกลับค่า binned และ bin edges numpy .percentile(): คำนวณเปอร์เซ็นไทล์ที่ระบุของอาร์เรย์ที่กำหนด numpy.std(): คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของอาร์เรย์ที่กำหนด ฟังก์ชันเหล่านี้สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์การกระจายของผลลัพธ์จริงและเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่คาดหวัง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence