Guessing correctly the EM_EVENTPROBABILITY in scoring code

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

Iniziare da pzmm.ImportModel.import_model e analizzare come SKmodel.predict_proba(...) viene mappato su EM_EVENTPROBABILITY. Confrontare le colonne delle probabilità con SKmodel.classes_, quindi determinare come un valore di targetevent potrebbe selezionare la classe corretta per la classificazione binaria e multinomiale senza influire sul comportamento della regressione. Verificare il comportamento risultante con i test pertinenti del progetto.

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

Descrizione

enhancement

When using pzmm.ImportModel.import_model for wirting scoring code for binary/multinomial classification it assumes from result = SKmodel.predict_proba(...) that the result[0] is the target variable probability and assigns it to EM_EVENTPROBABILITY, which may be incorrect, the levels probability may be in a distinct column.

At least for classification models, you can get the probability class labels and orders from SKmodel.classes_. If the user adds something like targetevent = "label", we could use it to assign the correct column of probability to EM_EVENTPROBABILITY.

It is likely that this only works for classification, and should not be confused when the model is a regression.

Lingua principale
Python
Stelle
52
Fork
45
Metriche di merge delle PR
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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