Para un problema de clasificación, quiero dividir un conjunto de datos json en datos de entrenamiento y prueba, y usarlo para entrenar el modelo y luego probar su precisión usando datos de prueba. ¿Cómo puedo hacer esto en ml5? Incluso si divido manualmente el conjunto de datos en dos archivos separados, ¿cómo obtengo las etiquetas reales y las comparo con las etiquetas predichas del conjunto de datos de prueba para obtener la precisión del modelo? También quiero trazar una matriz de confusión y algunos otros gráficos. Al establecer la depuración en verdadero, solo puedo ver la pérdida. En la documentación de ml5 hay una propiedad llamada neuralNetworkVis donde se organizan todas las operaciones de tf-vis. Pero no pude encontrar ninguna referencia o ejemplos al respecto. Me gustaría saber cómo usarlo. ¿O hay algo que pueda usar?