[MOA] NullPointerException using OpenmlTaskEvaluator
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Facilidade para iniciantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- java
- Domínio
- machine-learning
Direção de pesquisa
Reproduce the failure with the two openml.OpenmlDataStreamClassification commands, then inspect moa.evaluation.LearningEvaluation.java at line 53 and moa.tasks.openml.OpenmlDataStreamClassification.java at line 175. Compare the OpenmlTaskEvaluator path with BasicClassificationPerformanceEvaluator. Done means the reported task configurations complete without the NullPointerException.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
From @DraXus on February 15, 2015 18:20
I got the following error when running tasks in MOA (last version from OpenML website).
I tried different tasks and configurations:
openml.OpenmlDataStreamClassification -t 2177 -e openml.OpenmlTaskEvaluator
openml.OpenmlDataStreamClassification -l functions.NoChange -t 2172 -e openml.OpenmlTaskEvaluator
Failure reason: null
*** STACK TRACE ***java.lang.NullPointerException
at java.util.Arrays$ArrayList.<init>(Arrays.java:2842)
at java.util.Arrays.asList(Arrays.java:2828)
at moa.evaluation.LearningEvaluation.<init>(LearningEvaluation.java:53)
at moa.tasks.openml.OpenmlDataStreamClassification.doMainTask(OpenmlDataStreamClassification.java:175)
at moa.tasks.MainTask.doTaskImpl(MainTask.java:50)
at moa.tasks.AbstractTask.doTask(AbstractTask.java:57)
at moa.tasks.TaskThread.run(TaskThread.java:76)
In addition, the console log output looks fine without errors:
[15-02-2015 18:11:27] [OK] [Authenticate] Authentication successfull.
[15-02-2015 18:11:28] [INFO] [ARFF Cache] Stored dataset dataset_4_labor.arff to cache.
[15-02-2015 18:11:28] [OK] [Download] Obtained Stream Header.
However, it works if BasicClassificationPerformanceEvaluator is selected instead.
Copied from original issue: openml/OpenML#173
- Linguagem predominante
- Java
- Estrelas
- 13
- Forks
- 5
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Preparar o ambiente
Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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