Guessing correctly the EM_EVENTPROBABILITY in scoring code

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.

Beginnen Sie bei pzmm.ImportModel.import_model und untersuchen Sie, wie SKmodel.predict_proba(...) auf EM_EVENTPROBABILITY abgebildet wird. Vergleichen Sie die Wahrscheinlichkeitsspalten mit SKmodel.classes_, und bestimmen Sie anschließend, wie ein Wert von targetevent die richtige Klasse für die binäre und die multinomiale Klassifikation auswählen könnte, ohne das Verhalten bei der Regression zu beeinflussen. Überprüfen Sie das resultierende Verhalten mit den relevanten Projekttests.