Guessing correctly the EM_EVENTPROBABILITY in scoring code

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評估

難度
4/5
預估耗時
3-5 天
新手友好度
42/100
Issue 類型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活躍度
停滯
技術堆疊
python
領域
machine-learning

研究方向

從 pzmm.ImportModel.import_model 開始，檢查 SKmodel.predict_proba(...) 如何對應至 EM_EVENTPROBABILITY。將機率欄位與 SKmodel.classes_ 進行比較，接著判斷如何透過 targetevent 值為二元分類和多項分類選取正確的類別，同時不影響迴歸行為。使用相關的專案測試驗證所得行為。

由索引模型根據 Issue 內容生成。

描述

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.

主要語言
Python
星號
52
分支
45
30 天內沒有已合併 PR

環境準備

  • 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
  • 沒有 Pull Request 範本
  • 閱讀貢獻指南

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  2. 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
  3. Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
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