Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

Auto MultiClassification is not Run；Help me me

Abierto
  • ¿Algo no está bien?
#997 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
csharp, machine-learning
Área
machine-learning

Línea de trabajo

El issue proporciona únicamente una reproducción inline en C#; empieza ejecutándola con la configuración indicada de CsvHelper, ML.NET y AutoML e inspecciona el fallo en experiment.RunAsync(). Compara las columnas MapValueToKey/MapKeyToValue con el esquema de TaxiTripFarePrediction. Se considera completado cuando el experimento multiclass finaliza y se pueden producir las tres predicciones de muestra.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

mycode

using CsvHelper;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.AutoML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Trainers.LightGbm;
using System.Globalization;
using static Microsoft.ML.DataOperationsCatalog;

var list= new List();
for (int i = 1; i < 1000; i++)
{
list.Add(new TaxiTrip()
{
A = (float)i,
Label ="A"
});
}
for (int i = 1000; i < 2000; i++)
{
list.Add(new TaxiTrip()
{
A = (float)i,
Label = "B"
});
}
using (var writer = new StreamWriter("data.csv"))
using (var csv = new CsvWriter(writer, CultureInfo.InvariantCulture))
{
csv.WriteRecords(list);
}

MLContext ctx = new MLContext();

var dataPath = TrainDataPath;

// Infer column information
ColumnInferenceResults columnInference =
ctx.Auto().InferColumns(dataPath, labelColumnName: "Label", groupColumns: false);

// Create text loader
TextLoader loader = ctx.Data.CreateTextLoader(columnInference.TextLoaderOptions);

// Load data into IDataView
IDataView data = loader.Load(dataPath);

// Split into train (80%), validation (20%) sets
TrainTestData trainValidationData = ctx.Data.TrainTestSplit(data, testFraction: 0.2);

var context = new MLContext(1);

var experiment = context.Auto().CreateExperiment();
var pipeline = context.Auto().Featurizer(data, columnInformation: columnInference.ColumnInformation)
//.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue(label, label))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey(outputColumnName: @"Label", inputColumnName: @"Label"))
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue(outputColumnName: @"PredictedLabel", inputColumnName: @"PredictedLabel"))
.Append(context.Auto().MultiClassification());

experiment.SetDataset(data, 5)
.SetMulticlassClassificationMetric(MulticlassClassificationMetric.MacroAccuracy, @"Label")
.SetPipeline(pipeline)
.SetTrainingTimeInSeconds(60);

var result = await experiment.RunAsync();

var predictionEngine = ctx.Model.CreatePredictionEngine<TaxiTrip, TaxiTripFarePrediction>(result.Model);

var testTaxiTrip = new TaxiTrip
{
A=888,
};
var prediction = predictionEngine.Predict(testTaxiTrip);

var testTaxiTrip2 = new TaxiTrip
{
A = 1888,
};
var prediction2 = predictionEngine.Predict(testTaxiTrip2);

var testTaxiTrip3 = new TaxiTrip
{
A = 555,
};
var prediction3 = predictionEngine.Predict(testTaxiTrip3);
//Console.WriteLine(prediction.FareAmount);
Console.WriteLine();

public class TaxiTrip
{
[ColumnName("A")]
public float A { get; set; }

[ColumnName("Label")]
public string Label { get; set; }

}

public class TaxiTripFarePrediction
{

[ColumnName(@"Label")]
public uint Label { get; set; }


[ColumnName(@"PredictedLabel")]
public string PredictedLabel { get; set; }

}

Lenguaje dominante
PowerShell
Estrellas
4.7k
Forks
2.7k
Merge medio
2 d 22 h
PR fusionados (30 d)
1

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de dotnet/machinelearning-samples

Todos los issues de dotnet/machinelearning-samples

Issues similares

Más issues de Machine Learning

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.