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Guessing correctly the EM_EVENTPROBABILITY in scoring code
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 52
- Forks
- 45
- Merge medio
- 23 h 38 min
- PR fusionados (30 d)
- 2
Descripción
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.
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comience en pzmm.ImportModel.import_model e inspeccione cómo se asigna SKmodel.predict_proba(...) a EM_EVENTPROBABILITY. Compare las columnas de probabilidades con SKmodel.classes_ y, a continuación, determine cómo un valor de targetevent podría seleccionar la clase correcta para la clasificación binaria y multinomial sin afectar al comportamiento de la regresión. Verifique el comportamiento resultante con las pruebas relevantes del proyecto.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 42/100