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[BUG] create_task() hardcodes task_type="None" instead of inferring type string from TaskType

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Los mantenedores suelen responder en 2 días

@shellyco-code ya está trabajando en esto.

Desde el 6/10/2026.

  • #1767 de @shellyco-code — abierto

Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
80/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
api

Línea de trabajo

Empieza en openml/tasks/functions.py, en create_task() alrededor de la línea 575, y luego lee cómo se asignan los valores de TaskType a nombres canónicos. Comprueba la comparación del tipo de tarea en tests/test_runs/test_run.py alrededor de la línea 290 y añade o actualiza una prueba de regresión. La tarea está terminada cuando una tarea creada localmente expone la cadena canónica esperada para el tipo de tarea en lugar de "None".

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

Descripción

Description

When creating an OpenML task locally using openml.tasks.create_task(), the task object is initialized with task_type="None".

In openml/tasks/functions.py:575, the function hardcodes this placeholder string literal:

return task_cls(
    task_id=None,
    task_type_id=task_type,
    task_type="None",  # TODO: refactor to get task type string from ID.
    data_set_id=dataset_id,
    target_name=target_name,
    estimation_procedure_id=estimation_procedure_id,
    evaluation_measure=evaluation_measure,
    **kwargs,
)
Because of this, task.task_type is literally the string "None" rather than the canonical task type name (e.g., "Supervised Classification", "Supervised Regression", "Clustering", "Learning Curve").

This causes:

Equality checks like if task.task_type == "Supervised Classification" (used in client code and in tests/test_runs/test_run.py:290) to evaluate to False.
Error messages and representations to display Task type 'None' (such as in openml/tasks/task.py:315).
Steps/Code to Reproduce
python
import openml
from openml.tasks import TaskType, create_task
task = create_task(
    TaskType.SUPERVISED_CLASSIFICATION,
    dataset_id=1,
    target_name="class",
    estimation_procedure_id=1,
)
print("task.task_type:", repr(task.task_type))
print("Is Supervised Classification?", task.task_type == "Supervised Classification")
Expected Results
task.task_type should be "Supervised Classification", and task.task_type == "Supervised Classification" should evaluate to True.

Actual Results
task.task_type: 'None'
Is Supervised Classification? False
Versions
OpenML: 0.16.0
Python: 3.10+
OS: Windows / Linux / macOS
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
366
Forks
306
Merge medio
2 d 9 h
PR fusionados (30 d)
4

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.

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