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# Afficher les tableaux d’évaluation
Lorsque vous créez un tableau d’évaluation, indiquez quelles colonnes contiennent les entrées, les sorties et les scores. W\&B regroupe les colonnes dans les sections correspondantes du tableau d’évaluation.
L’exemple suivant présente la structure de base d’un objet EvalTable :
```python theme={"system"}
import wandb
wandb.EvalTable(
input_columns=["column1", "column2"],
output_columns=["output_column1", "output_column2"],
score_columns=["score_column1", "score_column2"],
)
```
Transmettez un ou plusieurs noms de colonnes à chacun des arguments suivants :
* `input_columns` : données fournies au modèle, comme une image, un prompt ou une étiquette de vérité terrain.
* `output_columns` : valeurs produites par le modèle, comme une prédiction ou une réponse générée.
* `score_columns` : métriques ou autres valeurs utilisées pour évaluer la sortie.
W\&B affiche ces colonnes dans les sections Inputs, Outputs et Scores du tableau d’évaluation.
Les exemples de cette page reprennent le code de [Créer un tableau d’évaluation](/fr/products/wandb/evaltables/create-an-evaluation-table). Développez **View code** pour afficher ou copier l’exemple complet.
```python theme={"system"}
import pandas as pd
import wandb
df = pd.DataFrame(
[
{
"image_id": "img_001",
"true_label": "cat",
"predicted_label": "cat",
"confidence": 0.97,
"correct": True,
},
{
"image_id": "img_002",
"true_label": "dog",
"predicted_label": "cat",
"confidence": 0.72,
"correct": False,
},
{
"image_id": "img_003",
"true_label": "car",
"predicted_label": "car",
"confidence": 0.89,
"correct": True,
},
]
)
df["correct"] = df["correct"].astype(object) # préserve les booléens Python natifs
with wandb.init(project="classifier-eval-table-demo") as run:
eval_table = wandb.EvalTable(
dataframe=df,
input_columns=["image_id", "true_label"],
output_columns=["predicted_label"],
score_columns=["correct", "confidence"],
)
run.log({"validation_predictions_eval": eval_table})
```
Prenons par exemple le code de [Créer un tableau d’évaluation](/fr/products/wandb/evaltables/create-an-evaluation-table) :
```python theme={"system"}
import wandb
with wandb.init(project="classifier-eval-table-demo") as run:
eval_table = wandb.EvalTable(
dataframe=df,
input_columns=["image_id", "true_label"],
output_columns=["predicted_label"],
score_columns=["correct", "confidence"],
)
run.log({"validation_predictions_eval": eval_table})
```
Dans cet exemple :
* La section **Inputs** contient les colonnes `image_id` et `true_label`.
* La section **Outputs** contient la colonne `predicted_label`.
* La section **Scores** contient les colonnes `correct` et `confidence`.
L’image ci-dessous met en évidence ces sections :
Vue détaillée
Sélectionnez une ligne pour ouvrir la vue détaillée de cet exemple. La vue détaillée affiche les entrées, les sorties et les scores de l’exemple.
L’image suivante montre la vue détaillée de la première ligne du tableau d’évaluation :
Utilisez la vue détaillée pour examiner les exemples lorsque le tableau comporte de nombreuses colonnes ou lorsque vous comparez les résultats de plusieurs runs.
Sélectionnez la flèche vers le haut ou vers le bas au-dessus de la section **Inputs** pour passer d’un exemple à l’autre dans la vue actuelle du tableau.
Filtrer les données
Utilisez des filtres pour n’afficher que les lignes qui répondent à des conditions précises.
Pour ajouter un filtre :
1. Sélectionnez le bouton **Filter** au-dessus du tableau.
2. Dans la liste déroulante, sélectionnez la colonne à filtrer.
3. Sélectionnez un opérateur.
4. Indiquez une valeur.
W\&B applique automatiquement le filtre au tableau et n’affiche que les lignes qui répondent à la condition.
Vous pouvez appliquer plusieurs filtres. Pour supprimer un filtre, sélectionnez le `X` à côté de celui-ci.
Afficher ou masquer des colonnes
Utilisez le menu **Columns** pour choisir les colonnes affichées dans le tableau d’évaluation. Les colonnes disponibles dépendent des données journalisées dans le tableau.
Pour afficher ou masquer une colonne :
1. Sélectionnez **Columns** au-dessus du tableau.
2. Cochez une colonne pour l’afficher, ou décochez-la pour la masquer.
L’image suivante montre un menu Columns dans lequel toutes les colonnes disponibles sont sélectionnées :
