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Guessing correctly the EM_EVENTPROBABILITY in scoring code
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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 52
- Fork
- 45
- Merge medio
- 23h 38m
- PR unite (30g)
- 2
Descrizione
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.
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Iniziare da pzmm.ImportModel.import_model e analizzare come SKmodel.predict_proba(...) viene mappato su EM_EVENTPROBABILITY. Confrontare le colonne delle probabilità con SKmodel.classes_, quindi determinare come un valore di targetevent potrebbe selezionare la classe corretta per la classificazione binaria e multinomiale senza influire sul comportamento della regressione. Verificare il comportamento risultante con i test pertinenti del progetto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 42/100