dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
Data classification: The generated Console App and Web API projects are running failed when using metric "Log-Loss Reduction" and "L-BFGS & Fast Tree" trainer.
- 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-23H2
ML.Net Model Builder 2022: 17.18.4.2445901 (Main Build)
Microsoft Visual Studio Enterprise: 2022(17.11.2)
.Net: 8.0
**Describe the bug**
- On which step of the process did you run into an issue:
The generated Console App and Web API projects are running failed.
**TestMatrix**
https://testpass.blob.core.windows.net/test-pass-data/wikipedia-detox-250-line-data.tsv
**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Open Visual Studio app.
2. Select Create a new project from the Visual Studio start window.
3. Choose the C# Console App (.NET Core) project template.
4. Add model builder by right click on the project.
5. Select **"Data classification** scenario.
6. On Data page, choose the data **source.**
7. On the Train page, **choose "Log-Loss Reduction" metric and "L-BFGS & Fast Tree" trainer**.
8. Click "Start training" button to training.
9. After the training completed, you will see that **"Microsoft.ML.FastTree" package cannot be installed automatically** when the best model started with "Lbfgs.....".
10. Besides, **the generated Console App and Web API projects are running failed.**
**Expected behavior**
1. "Microsoft.ML.FastTree" package should be installed automatically after the training completed.
2. The generated Console App and Web API projects should be running successfully.
**Screenshot**

**Additional context**
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Reproduce el problema en Visual Studio usando el archivo Wikipedia Detox TSV vinculado, el escenario Data classification, Log-Loss Reduction y el entrenador L-BFGS & Fast Tree. Empieza comprobando la finalización del entrenamiento y la configuración del proyecto generado; se considera terminado cuando Microsoft.ML.FastTree se instala automáticamente y tanto la Console App como la Web API generadas se ejecutan correctamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- csharp, machine-learning
- Área
- machine-learning, tooling
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 30/100