dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder

Helpful error messages when training fails

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Needs Design Stale
Lingua principale
Dockerfile
Stelle
285
Fork
66
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

There are some common training failures that we can guess the cause of. It would be nice to display our suggested fixes to users (and in some cases link to documentation). Right now we show some additional information in the error popup when it shows. It would be nice to show this information more prominently inline, and if appropriate, offer suggestions for fixing.

- Training ran out of time
- Related to the above, we show a whole special error message if you ran out of training time AND you have a small data set.
- Incorrect data type selected. For example, column is a string but user chooses "Single." We can tell them what is the problem column and to check the type - Bri filed [here](https://github.com/dotnet/machinelearning-modelbuilder/issues/1290)
- Parsing failure. Prose thinks the column is type boolean based on the data it saw. This is wrong and user needs to change data type (Xiaoyun will filed). Could also be caused by actually bad data in which case we should tell user to open their data and fix it.
- On Azure training we advise you to check the azure portal for more details.
- Column type is wrong for prediction (e.g. Regression scenario and you choose string)

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Direzione di ricerca

Inizia esaminando il popup di errore esistente e la gestione dei fallimenti dell’addestramento per i casi elencati: timeout, errori dei tipi di dati e di parsing, discrepanze nelle colonne di predizione ed errori di addestramento di Azure. Il lavoro è completato quando i fallimenti rilevanti vengono mostrati inline in modo evidente, con una soluzione suggerita appropriata o un link alla documentazione, incluse le indicazioni sul timeout con pochi dati.

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

Valutazione

Stack tecnologico
azure, machine-learning
Ambito
frontend, machine-learning
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
30/100

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