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Auto MultiClassification is not Run；Help me me

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
csharp, machine-learning
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

L’issue fornisce solo una riproduzione inline in C#; inizia eseguendola con la configurazione indicata di CsvHelper, ML.NET e AutoML e analizza il fallimento in experiment.RunAsync(). Confronta le colonne MapValueToKey/MapKeyToValue con lo schema di TaxiTripFarePrediction. Il lavoro è completato quando l’esperimento multiclass termina e possono essere prodotte le tre predizioni di esempio.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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; }

}

Lingua principale
PowerShell
Stelle
4.7k
Fork
2.7k
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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