Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

Fsx script not working

Ouverte
#985 2 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
38/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
fsharp

Piste de recherche

Commencez par exécuter le script .fsx fourni et inspectez l’échec au niveau de LoadFromEnumerable dans la trace de Project.fsproj.fsx, en particulier le membre d’option Price de F#. Déterminez si les scripts .fsx sont pris en charge pour cet exemple et si l’erreur de type IDataView signalée est attendue ; le travail est terminé lorsqu’un diagnostic confirmé est établi et que l’exemple fonctionne ou que la limitation est documentée.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Is .fsx not supported ?

I can't reproduce the simple demo in F# script , this doesnt seem to work

#r "nuget: Microsoft.ML"

open Microsoft.ML
open Microsoft.ML.Data

[<CLIMutable>]
type HouseData =
    { [<ColumnName("Size")>] Size: float32
      [<ColumnName("Price")>] Price: float32 option }

[<CLIMutable>]
type Prediction =
    { [<ColumnName("Score")>] Price: float32 }


let mlContext = new MLContext()

// 1. Import or create training data
let houseData = [| { Size = 1.1F; Price = Some(1.2F) };
                   { Size = 1.9F; Price = Some(2.3F) };
                   { Size = 2.8F; Price = Some(3.0F) };
                   { Size = 3.4F; Price = Some(3.7F) } |]
let trainingData = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(houseData)

// 2. Specify data preparation and model training pipeline
let pipeline = 
    EstimatorChain()
        .Append(
            mlContext.Transforms.Concatenate("Features", [| "Size" |])
        )
        .Append(
            mlContext.Regression.Trainers
                .Sdca(labelColumnName = "Price", maximumNumberOfIterations = 100)
        )

// 3. Train model
let model = pipeline.Fit(trainingData)

// 4. Make a prediction
let size = { Size = 2.5F  ; Price = None }

let predictionFunc = 
    mlContext.Model.CreatePredictionEngine<HouseData, Prediction>(model)

let price = predictionFunc.Predict(size)

printfn "Predicted price for size: %f sq ft= %f" (size.Size * 1000.0F) (price.Price * 100.0F)
// Predicted price for size: 2500.0 sq ft= 261.979980

here is the error

/Users/admin/.packagemanagement/nuget/Projects/54657--8671ee2c-1953-4d65-be3f-818b53cc0f76/Project.fsproj : warning NU1701: Package 'System.Xml.Linq 3.5.21022.801' was restored using '.NETFramework,Version=v4.6.1, .NETFramework,Version=v4.6.2, .NETFramework,Version=v4.7, .NETFramework,Version=v4.7.1, .NETFramework,Version=v4.7.2, .NETFramework,Version=v4.8, .NETFramework,Version=v4.8.1' instead of the project target framework 'net7.0'. This package may not be fully compatible with your project.
/Users/admin/.packagemanagement/nuget/Projects/54657--8671ee2c-1953-4d65-be3f-818b53cc0f76/Project.fsproj : warning NU1701: Package 'System.Xml.Linq 3.5.21022.801' was restored using '.NETFramework,Version=v4.6.1, .NETFramework,Version=v4.6.2, .NETFramework,Version=v4.7, .NETFramework,Version=v4.7.1, .NETFramework,Version=v4.7.2, .NETFramework,Version=v4.8, .NETFramework,Version=v4.8.1' instead of the project target framework 'net7.0'. This package may not be fully compatible with your project.
[Loading /Users/admin/.packagemanagement/nuget/Projects/54657--8671ee2c-1953-4d65-be3f-818b53cc0f76/Project.fsproj.fsx]
module FSI_0015.Project.fsproj

System.ArgumentOutOfRangeException: Could not determine an IDataView type and registered custom types for member Price@ (Parameter 'rawType')
   at Microsoft.ML.Data.InternalSchemaDefinition.GetVectorAndItemType(String name, Type rawType, IEnumerable`1 attributes, Boolean& isVector, Type& itemType)
   at Microsoft.ML.Data.InternalSchemaDefinition.GetVectorAndItemType(MemberInfo memberInfo, Boolean& isVector, Type& itemType)
   at Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition.Create(Type userType, Direction direction)
   at Microsoft.ML.Data.InternalSchemaDefinition.Create(Type userType, Direction direction)
   at Microsoft.ML.Data.DataViewConstructionUtils.CreateFromEnumerable[TRow](IHostEnvironment env, IEnumerable`1 data, SchemaDefinition schemaDefinition)
   at Microsoft.ML.DataOperationsCatalog.LoadFromEnumerable[TRow](IEnumerable`1 data, SchemaDefinition schemaDefinition)
   at <StartupCode$FSI_0016>.$FSI_0016.main@() in /Users/admin/Repositories/scripts/mlanonimizer.fsx:line 380
   at System.RuntimeMethodHandle.InvokeMethod(Object target, Void** arguments, Signature sig, Boolean isConstructor)
   at System.Reflection.MethodInvoker.Invoke(Object obj, IntPtr* args, BindingFlags invokeAttr)
Stopped due to error
Langage dominant
PowerShell
Étoiles
4.7k
Forks
2.7k
Merge moyen
2 j 22 h
PR mergées (30 j)
1

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de dotnet/machinelearning-samples

Toutes les issues de dotnet/machinelearning-samples

Issues similaires

Plus d'issues Machine Learning

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.