Scoring code function structure generates an error for LGBoost and XGBoost packages
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Avaliação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Facilidade para iniciantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- machine-learning
Direção de pesquisa
Nenhum arquivo-fonte ou teste é especificado. Comece localizando o ponto de entrada da geração do código de scoring que emite dtype=object e, em seguida, reproduza o teste de scoring com LightGBM ou XGBoost usando os logs anexados para comparação; considera-se concluído quando o código gerado é executado com sucesso sem a opção dtype não suportada.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Issue description
In the attached screen there is an extract from scoring code generated by sasctl for Python models when imported into SAS Model Manager.
The key part is an option: dtype=object which is probably fine for sci-kit learn based models but it causes the errors for LGBoost and XGBoost models.
When any of these package is used to build and import the model into SAS Model Manager the scoring test will fail due to PyMas execute function error: DS2 "pymas" package encountered a failure in the 'execute' method
ScoringTest.log
In CAS log You can find the root cause for that error:
Extract sas-cas-server.log
The object data type is not supported by such popular Python models. I had to manually remove dtype=object , which means the data type will be inferred. And then the Test Score works fine.
I hope the intention of sasctl package is support Python developed models, not only sci-kit learn based ones?
Version
1.10.1
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 52
- Forks
- 45
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
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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