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Database Loader Error using ml.net

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评估

难度
3/5
预计耗时
1-2 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
csharp, machine-learning, sql
领域
databases, machine-learning

调研方向

从 TrainFromDatabase 开始，将 DatabaseLoader 使用的 OSEParams 模型与 SELECT 列和文本文件的架构进行比较。重现 pipeline.Fit 处的失败，然后验证基于数据库的 IDataView 具有兼容的列类型，并且 Fit 成功完成。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

I have a working ml.net application pulling data from a text file. I would like to pull the same data from MSSQL. However, I am getting an Invalid cast exception when attempting to run Fit.

System.InvalidCastException: 'Unable to cast object of type 'System.Byte' to type 'System.Single'.'

WORKING CODE:

 ITransformer TrainFromTextFile(MLContext mlContext, string dataPath)
        {
            
            // Load the csv formatted data...
            IDataView dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<OSEParams>(dataPath, hasHeader: true, separatorChar: ',');

            var pipeline = mlContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label", inputColumnName: "OSE")
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ShiftEncoded", inputColumnName: "Shift"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ProductEncoded", inputColumnName: "Product"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "TemperatureEncoded", inputColumnName: "Temperature"))
                .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "ShiftEncoded", "TemperatureEncoded", "ProductEncoded", "PPM"))
                .Append(mlContext.Regression.Trainers.FastTree());
               

            var model = pipeline.Fit(dataView);
            return model;
        }

Code producing error when running .Fit

        ITransformer TrainFromDatabase(MLContext mlContext) {


            string connectionString = "Data Source=LARRY-PC\\SQLEXPRESS;Initial Catalog=LUL_OEE_TestData;Integrated Security=True;Pooling=False";
            string sqlCommand = "SELECT Current_Shift, Product, JDE, Temperature, PPM, OSE FROM LUL_OSE_Train_Data";
            DatabaseLoader loader = mlContext.Data.CreateDatabaseLoader<OSEParams>();
            DatabaseSource dbSource = new DatabaseSource(SqlClientFactory.Instance, connectionString, sqlCommand);
            IDataView dataView = loader.Load(dbSource);

            var pipeline = mlContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label", inputColumnName: "OSE")
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ShiftEncoded", inputColumnName: "Shift"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ProductEncoded", inputColumnName: "Product"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "TemperatureEncoded", inputColumnName: "Temperature"))
                .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "ShiftEncoded", "TemperatureEncoded", "ProductEncoded", "PPM"))
                .Append(mlContext.Regression.Trainers.FastTree());

            var model = pipeline.Fit(dataView);
            return model;

There is no issue pulling data from SQL. I'm using the same connection string and query to populate a DataGridView with no problems. The csv file is formatted just like the table.

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