EM_PREDICTION = prediction[0][0] TypeError: 'float' object is not subscribable

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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
30/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python
Domínio
api, backend

Direção de pesquisa

Comece pelos logs anexados MAS_PYMAS_ERROR_FLOAT.txt e register_model.txt e, em seguida, rastreie o ponto de entrada mas.execute_module_step("slump0min", "score", ...) e a função score gerada mostrada no stack trace. Determine o contrato de saída esperado para um escalar ou array; considera-se concluído quando o scoring de uma única linha e de várias linhas retorna o valor previsto sem TypeError.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

bug

Describe the issue
We are trying to register the model with pzmm sasctl (1.10.1) and MAS in Viya 3.5. When we try to score, it fails with the error: "EM_PREDICTION = prediction[0][0] TypeError: 'float' object is not subscribable" Error: pm.execute failed. resultCode= -1958744061
So far, we found out that if the input data shape =1, then the result must be a scalar value prediction[0][0]. Our model returns an array of floats and fails because of this.
Is it possible to have a model input as a row but the output as a table?

To Reproduce
Attaching notebook and SAS MM log file from GUI score button.
MAS_PYMAS_ERROR_FLOAT.txt
register_model.txt

Expected behavior
When I use a single row to score as a dictionary using the below code it should return a predicted value:-
from sasctl.services import microanalytic_score as mas
score_obj = dict(data_to_score.iloc[0,:][slump_col])
mas_obj = mas.execute_module_step("slump0min", "score", **score_obj)
for key, value in mas_obj.items():
print(f"{key}: {value}")

resultCode: -1958743884.0
EM_PREDICTION: None

When I use the score GUI from SAS MM using a data table stored in PUBLIC lib with more than one row, it should give me the scored regression output from catboost model

Stack Trace
ERROR: Line 301: Traceback (most recent call last):
File "/opt/sas/viya/home/SASFoundation/misc/embscoreeng/mas2py.py", line 942, in invoke
out = up[1].get(func)0(*args)
File "/tmp/tmprluhpq0f/model_exec_932ed736-60cf-4a85-8edf-4097d9741c44.py", line 55, in score
EM_PREDICTION = prediction[0][0] TypeError: 'float' object is not subscribable

Version
sasctl (1.10.1)
Output of Link folder

Output of import_model locally
Linguagem predominante
Python
Estrelas
52
Forks
45
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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