Guessing correctly the EM_EVENTPROBABILITY in scoring code

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
42/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
machine-learning

調査の方向性

pzmm.ImportModel.import_model から開始し、SKmodel.predict_proba(...) が EM_EVENTPROBABILITY にどのようにマッピングされているかを調べます。確率列を SKmodel.classes_ と比較し、targetevent の値によって二値分類および多項分類で正しいクラスを選択する方法を、回帰の動作に影響を与えずに決定します。関連するプロジェクトのテストで、結果として得られる動作を検証します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

enhancement

When using pzmm.ImportModel.import_model for wirting scoring code for binary/multinomial classification it assumes from result = SKmodel.predict_proba(...) that the result[0] is the target variable probability and assigns it to EM_EVENTPROBABILITY, which may be incorrect, the levels probability may be in a distinct column.

At least for classification models, you can get the probability class labels and orders from SKmodel.classes_. If the user adds something like targetevent = "label", we could use it to assign the correct column of probability to EM_EVENTPROBABILITY.

It is likely that this only works for classification, and should not be confused when the model is a regression.

主要言語
Python
スター
52
フォーク
45
平均マージ
23時間 38分
マージ済み PR（30日）
2

コントリビューションガイド

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はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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