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# データセットの列を別名にマッピングする

> データセットの列を別の名前にマッピングします。これにより、データセット内の列名を scorer が想定する列名に合わせられます。

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    Weave Python SDK では、scorer の `column_map` 属性を使用して、scorer が想定するパラメーター名をデータセットの列名にマッピングします。マッピング形式は `{scorer_parameter: dataset_column}` です。

    次の例では、`output` パラメーターと `target` パラメーターを、データセットの `model_output` 列と `answer` 列にマッピングしています。

    ```python theme={null}
    from weave.scorers import EmbeddingSimilarityScorer

    similarity_scorer = EmbeddingSimilarityScorer()

    similarity_scorer.column_map = {
        "output": "model_output",  # モデルが生成したテキスト
        "target": "answer"         # 期待される応答または参照応答
    }
    ```

    scorer の列マッピングについて詳しくは、[`column_map` を使った列名のマッピング](../evaluation/scorers#mapping-column-names-with-column_map)を参照してください。
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    Weave TypeScript SDK では、列マッピングは個々の scorer ではなく、`Evaluation` オブジェクトの `columnMapping` オプションで設定します。マッピング形式は `{scorer_key: dataset_column}` です。

    次の例では、scorer で使用する `expectedOutputTimesTwo` を、データセット内の `expected` 列にマッピングしています。

    ```typescript twoslash theme={null}
    // @noErrors
    import * as weave from 'weave';

    const myScorer = weave.op(
      ({modelOutput, datasetRow}) => {
        return modelOutput * 2 === datasetRow.expectedOutputTimesTwo;
      },
      {name: 'myScorer'}
    );

    const myEval = new weave.Evaluation({
      id: 'my-evaluation',
      dataset: [{expected: 2}],
      scorers: [myScorer],
      columnMapping: {expectedOutputTimesTwo: 'expected'},
    });
    ```

    TypeScript の scorer 引数について詳しくは、[Scorer のキーワード引数](../evaluation/scorers#scorer-keyword-arguments)を参照してください。
  </Tab>
</Tabs>