dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder

Provide list of labels related to score array

Offen
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Code Example? ML Feature Request Priority:1 Reported by: Customer Stale
Vorherrschende Sprache
Dockerfile
Sterne
285
Forks
66
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

An image classification gives the following output:

```
public class ModelOutput
{
// ColumnName attribute is used to change the column name from
// its default value, which is the name of the field.
[ColumnName("PredictedLabel")]
public String Prediction { get; set; }
public float[] Score { get; set; }
}
```

If a model classifies two labels, the first one is related to the first array item and the second to the second array item.

But, from a programmer/model user perspective, I do not know what is what...

I have to program something like this:

```
...
Console.WriteLine($"This is a {predictionResult.Prediction} with a reliabilty of {GetPercentage(predictionResult)}% (Time: {sw.ElapsedMilliseconds}ms)");

Console.WriteLine("=============== End of process, hit any key to finish ===============");
Console.ReadKey();
}

private static double GetPercentage(ModelOutput predictionResult)
{
if (predictionResult.Prediction.ToUpper() == "HEAD")
{
return predictionResult.Score[0] * 100;
}

if (predictionResult.Prediction.ToUpper() == "TAIL")
{
return predictionResult.Score[1] * 100;
}

return -1;
}
```

Please provide a list (array?) of the labels te be expected related to the array index of the prediction outcome.

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Rechercherichtung

Keine Repository-Datei oder kein Test ist angegeben. Beginne damit, die generierte ModelOutput und die Reihenfolge der image-classification-Scores nachzuverfolgen, und ermittle dann, wo die label-to-score-Beziehung offengelegt wird. Die Aufgabe ist erledigt, wenn Verbraucher Labels erhalten können, die an jedem Score-Index ausgerichtet sind, ohne die Positionen von HEAD und TAIL fest zu codieren.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
csharp
Bereich
machine-learning
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
25/100

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