Model' statistics not visible in SAS Viya Model Manager Compare section
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- api, machine-learning
Rechercherichtung
Beginne bei calculate_model_statistics und prüfe, wie dmcas_fitstat.json serialisiert wird, reproduziere anschließend das Problem mit einem Datensatz und importiere die Datei in SAS Model Manager. Erledigt ist dies, wenn der Abschnitt Data Werte enthält, die SAS Model Manager akzeptiert, und der Abschnitt Compare Statistiken statt NaN anzeigt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Describe the issue
When using the calculate_model_statistics function, the generated file dmcas_fitstat.json, in the "Data" section of the json, contains float/integer values for any statistics instead of string values.
Importing this file in SAS Model Manager results in "NaN" values when comparing this model to another.
See the screenshot below.
Wrapping these values in quoted strings corrects the issue.
Attaching the dmcas_fitstat.json file where the training values where manually wrapped as strings (correctly displayed in SAS Model Manager) and the validate/testing ones are originals from the sasctl function.
dmcas_fitstat.json
To Reproduce
Use the function calculate_model_statistics with any dataset and import that file to a model's files section in SAS Model Manager
Expected behavior
The Compare Section in SAS Model Manager should display the model's statistics values, not NaN.
Version
sasctl==1.10.6
- 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.
Mehr aus sassoftware/python-sasctl
-
enhancement
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
sassoftware/python-sasctl#224 ·
-
enhancement
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
sassoftware/python-sasctl#216 ·
-
bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
sassoftware/python-sasctl#207 · 1 Reaktion ·
-
bug
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 30/100
sassoftware/python-sasctl#193 ·
-
question
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 30/100
sassoftware/python-sasctl#192 ·
Alle Issues in sassoftware/python-sasctl
Ähnliche Issues
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 78/100
fritzprix/libr-agent#2612 ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 1 Tag
-
needs-triage presubmit-gate
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 76/100
gke-labs/kube-agents#5001 ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 1 Tag
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 84/100
simonw/sqlite-utils#928 ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 3 Tagen
-
colorado
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 72/100
freelawproject/juriscraper#2405 ·
Maintainer antworten meist innerhalb von 1 Tag
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 66/100
cline/mcp-marketplace#3576 ·