Guessing correctly the EM_EVENTPROBABILITY in scoring code

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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
42/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python
Bereich
machine-learning

Rechercherichtung

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.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

enhancement

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.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
52
Forks
45
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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