Model' statistics not visible in SAS Viya Model Manager Compare section
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- api, machine-learning
Línea de trabajo
Comienza en calculate_model_statistics e inspecciona cómo se serializa dmcas_fitstat.json; después, reproduce el problema con un conjunto de datos e importa el archivo en SAS Model Manager. Se considera terminado cuando la sección Data contiene valores que SAS Model Manager acepta y la sección Compare muestra estadísticas en lugar de NaN.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 52
- Forks
- 45
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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