Null value for number_missing_values
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 42/100
Piste de recherche
Start at OpenmlConnector.dataFeatures(2) and trace how Feature.getNumberOfMissingValues() is populated, using the supplied reproduction with Settings.CACHE_ALLOWED=false. Inspect the returned data and mapping for the source of the null value; done means the reported behavior is explained and the reproduction has a defined, verified outcome.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
When using the data features, while passing through each feature, I found a null value for number_missing_values. The following code can replicate the problem:
OpenmlConnector connector = new OpenmlConnector("https://www.openml.org/", "9ed41f60b87fbe17054397936b96212d");
Settings.CACHE_ALLOWED = false;
DataFeature dataFeatures = connector.dataFeatures(2);
for(Feature feature : dataFeatures.getFeatures()) {
if(feature.getNumberOfMissingValues() != null && feature.getNumberOfMissingValues() instanceof Integer) {
continue;
} else {
throw new IllegalArgumentException();
}
}
- Langage dominant
- Java
- Étoiles
- 13
- Forks
- 5
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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