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Scoring code for H2O (binary) contains errors

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bug
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
52
Forks
45
Ø Merge
23 Std. 38 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
2

Beschreibung

I have built the H2O model based on the example:
https://github.com/sassoftware/python-sasctl/blob/master/examples/pzmm_h2o_model_import.ipynb
Then imported into Model Manager

There is one minor issue at this stage, when any Python developed model is imported with pzmm, in Model Manager the Score code file doesn't have the Score code attribute set. It has to be set manually which causes problems when CI/CD approach is considered

Let's continue with H2O model issue.
When H2O model is imported as the Binary one the Score code function contains several errors:

  1. The model load statement is model=h2o.load(). The load() method is not defined for h2o it should be load_model
  2. The model path within model=h2o.load() statement is wrong. The model pickle file name should be placed into quotation marks
  3. There are a few places with prediction variable comparison e.g. prediction[1][2] > 0.5. Prediction is defined as STR therefore it will generate an error. it should be casted into float using float()

Version
1.10.1

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit examples/pzmm_h2o_model_import.ipynb und reproduziere den binären H2O-Import. Untersuche anschließend den generierten Score-Code und dessen Score-Code-Attribut in Model Manager. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn das Attribut automatisch gesetzt wird und der generierte Code h2o.load_model verwendet, den Pfad zur Model-Pickle-Datei in Anführungszeichen setzt und Vorhersagewerte vor dem Vergleich in float umwandelt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
machine-learning
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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