sassoftware / sassoftware/python-sasctl

EM_PREDICTION = prediction[0][0] TypeError: 'float' object is not subscribable

Đang mở
#191 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

bug
Ngôn ngữ chính
Python
Star
52
Fork
45
Merge trung bình
23 giờ 38 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
2

Mô tả

Describe the issue
We are trying to register the model with pzmm sasctl (1.10.1) and MAS in Viya 3.5. When we try to score, it fails with the error: "EM_PREDICTION = prediction[0][0] TypeError: 'float' object is not subscribable" Error: pm.execute failed. resultCode= -1958744061
So far, we found out that if the input data shape =1, then the result must be a scalar value prediction[0][0]. Our model returns an array of floats and fails because of this.
Is it possible to have a model input as a row but the output as a table?

To Reproduce
Attaching notebook and SAS MM log file from GUI score button.
MAS_PYMAS_ERROR_FLOAT.txt
register_model.txt

Expected behavior
When I use a single row to score as a dictionary using the below code it should return a predicted value:-
from sasctl.services import microanalytic_score as mas
score_obj = dict(data_to_score.iloc[0,:][slump_col])
mas_obj = mas.execute_module_step("slump0min", "score", **score_obj)
for key, value in mas_obj.items():
print(f"{key}: {value}")

resultCode: -1958743884.0
EM_PREDICTION: None

When I use the score GUI from SAS MM using a data table stored in PUBLIC lib with more than one row, it should give me the scored regression output from catboost model

Stack Trace
ERROR: Line 301: Traceback (most recent call last):
File "/opt/sas/viya/home/SASFoundation/misc/embscoreeng/mas2py.py", line 942, in invoke
out = up[1].get(func)0(*args)
File "/tmp/tmprluhpq0f/model_exec_932ed736-60cf-4a85-8edf-4097d9741c44.py", line 55, in score
EM_PREDICTION = prediction[0][0] TypeError: 'float' object is not subscribable

Version
sasctl (1.10.1)
Output of Link folder

Output of import_model locally

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với các log đính kèm MAS_PYMAS_ERROR_FLOAT.txt và register_model.txt, sau đó lần theo điểm vào mas.execute_module_step("slump0min", "score", ...) và hàm score được tạo ra hiển thị trong stack trace. Xác định hợp đồng đầu ra dự kiến cho một scalar hoặc array; được xem là hoàn tất khi việc scoring cho một hàng và nhiều hàng trả về giá trị dự đoán mà không có TypeError.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
api, backend
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
30/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.