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Inconsistencies between F# and C# samples
- Vorherrschende Sprache
- PowerShell
- Sterne
- 4.7k
- Forks
- 2.7k
- Ø Merge
- 2 T. 22 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Beschreibung
We reviewed and found some inconsistencies between the C# and F# samples.
This issue is just a convenient list for having the issues in a single place so we can all take it into account while updating the F# samples in the future.
If you fix any inconsistency below, please answer this thread, so we remove it, ok?
Please see the below table comparing the execution of F# and C# samples.
Sample Name | Comments | F# sample output | c# sample output
-- | -- | -- | --
**Credit card Fraud Detection** | 1)Accuracy is 1 in f# sample which is not correct. 2) The way o/p is displayed is not formatted properly in f# sample. No headers, no line breaks etc 3)The probability is showing in different units for c# and f#. for ex probability =0.9993f in f# and 4.303323E-05 in C# | Trainer and Predictor: | Trainer:Predictor: 
**TensorFlow Estimator** | Comment: Can see an exception in f# o/p while finding path of filel |  | 
**Github Labeler** | Comment: Getting build error while executing github labeler sample | | running fine for c# sample
**TesnorFlow Scorer** | Comment: Toaster 2 and Toaster 3 are shwoing accuracy as 1 |  | 
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginne damit, die in der Tabelle genannten F#- und C#-Beispiele zu finden: Credit card Fraud Detection, TensorFlow Estimator, Github Labeler und TensorFlow Scorer. Führe die zugehörigen Beispiele aus und vergleiche ihre Ausgabe, Fehler, Formatierung und ihr Build-Verhalten mit den gemeldeten Screenshots. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn die aufgeführten Inkonsistenzen behoben sind und die Vergleichstabelle aktualisiert oder geleert werden kann.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- csharp, fsharp
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100