dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
Data classification: The display formats are different between file data and SQL server data on the generated Console App and Web API projects' output results.
- Lingua principale
- Dockerfile
- Stelle
- 285
- Fork
- 66
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
**System Information (please complete the following information):**
Windows OS: Windows-11-Enterprise-22H2
ML.Net Model Builder 2022: 17.17.0.2336301 (Main Build)
Microsoft Visual Studio Enterprise: 2022(17.4.4)
.Net: 6.0
**Describe the bug**
- On which step of the process did you run into an issue:
The display formats are different between file data and SQL server data on the generated Console App and Web API projects' output results.
**TestMatrix**
https://testpass.blob.core.windows.net/test-pass-data/wikipedia-detox-250-line-data.tsv
**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Select Create a new project from the Visual Studio start window.
2. Choose the C# Console App (.NET Core) project template.
3. Add model builder by right click on the project.
4. Select **"Data classification"** scenario.
5. On Data page, choose the file data or SQL Server data source to complete the training.
6. Click "Add to solution" button on the Consume page to generate Console App and Web API projects.
7. Run the generate Console App and Web API projects.
**Expected behavior**
The display formats should be the same between file data and SQL server data.
**Screenshot**

**Additional context**
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Riproduci il problema utilizzando il file Wikipedia detox TSV fornito, confrontando l’output generato da Console App e Web API quando vengono addestrati a partire da dati di file anziché da dati di SQL Server. Esamina i percorsi degli output generati e confrontane la formattazione; il lavoro è completato quando entrambe le origini dati producono lo stesso formato di visualizzazione in entrambi i progetti generati.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- csharp, sql
- Ambito
- backend, machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 35/100