dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder

Provide list of labels related to score array

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Code Example? ML Feature Request Priority:1 Reported by: Customer Stale
Lingua principale
Dockerfile
Stelle
285
Fork
66
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

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.

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Non è indicato alcun file del repository né alcun test. Inizia tracciando il ModelOutput generato e l’ordinamento degli score di image-classification, quindi determina dove viene esposta la relazione label-to-score. Il lavoro è completato quando i consumer possono ottenere labels allineati a ogni indice di Score senza codificare direttamente le posizioni HEAD e TAIL.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
csharp
Ambito
machine-learning
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
25/100

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