dtypes for the scoring function
@smlindauer arbeitet bereits daran.
Seit 03.7.2023.
Bewertung
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Beschreibung
When generating the Python scoring function in MM, the default dtypes are set to 'object', as below:
input_array = pd.DataFrame([[LOAN, MORTDUE, VALUE, REASON, JOB, YOJ, DEROG, DELINQ, CLAGE, NINQ, CLNO, DEBTINC]],
columns=["LOAN", "MORTDUE", "VALUE", "REASON", "JOB", "YOJ", "DEROG", "DELINQ", "CLAGE", "NINQ", "CLNO", "DEBTINC"],
dtype=object)
However, classifiers such as lightgbm don't accept object dtypes. So we may get an error when scoring with lightgbm models in MM:
ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool.
Did not expect the data types in the following fields: LOAN, MORTDUE, VALUE, REASON, JOB, YOJ, DEROG, DELINQ, CLAGE, NINQ, CLNO, DEBTINC
I don't know whether it is safe to set all dtypes to float or None when generating the scoring func.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 52
- Forks
- 45
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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