dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
The total rows number should plus1 after changing "Does the data contain column headers" from "Yes" to "No".
- Lenguaje dominante
- Dockerfile
- Estrellas
- 285
- Forks
- 66
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
**System Information (please complete the following information):**
Windows OS: Windows-11-Enterprise-22H2
ML.Net Model Builder 2022: 17.17.0.2361301 (Main Build)
Microsoft Visual Studio Enterprise: 2022(17.7.6)
.Net: 6.0, 7.0
**Describe the bug**
- On which step of the process did you run into an issue:
The total rows number should plus1 after changing "Does the data contain column headers" from "Yes" to "No".
**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 any scenario.
5. On Data page, choose the data source.
6. Click the "Advanced data options..." link, go to the "Data formatting" tab and then change "Does the data contain column headers" from "Yes" to "No".
7. You will that the total rows number have no change.
**Expected behavior**
The total rows number should plus 1.
**Screenshot**

**Additional context**
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Reproduzca el problema en ML.NET Model Builder usando el archivo vinculado wikipedia-detox-250-line-data.tsv y siguiendo los pasos Advanced data options y Data formatting de la página Data. Verifique el total de filas mostrado antes y después de cambiar la configuración de los encabezados de columna; después, siga la ruta de actualización y confirme que el recuento aumenta en uno cuando los encabezados se tratan como datos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- csharp
- Área
- frontend, machine-learning
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100