기고글 토론 "Scikit-learn 라이브러리의 회귀 모델과 이 모델을 ONNX로 내보내기"
오류는 무엇일까요, 로그:
2025.07.03 13:41:23.699 Core 1 2025.06.27 22:00:00 ONNX: Non-zero status code returned while running TreeEnsembleRegressor node. Name:'' Status Message: E:\workspace\external\onnx\onnx-runtime\src\core\framework\execution_frame.cc:173 onnxruntime::IExecutionFrame::GetOrCreateNodeOutputMLValue shape && tensor.Shape() == *shape was false. OrtValue shape verification failed. Current shape:{1} Requested shape:{1,1} 2025.07.03 13:41:23.699 Core 1 2025.06.27 22:00:00 ONNX: execute OnnxRun failed (OrtStatus: 6 'Non-zero status code returned while running TreeEnsembleRegressor node. Name:'' 상태 메시지: E:\workspace\external\onnx\onnx\onnx-runtime\src\core\framework\execution_frame.cc:173 onnxruntime::IExecutionFrame::GetOrCreateNodeOutputMLValue 모양 && tensor.S... '... '...'), inspect code 'ôU! fìV' (130:4)
캣부스트 회귀 모델:
const ulong output_shape[] = {1}; if(!OnnxSetOutputShape(ExtHandle, 0, output_shape)) // Ошибки нет! { Print("OnnxSetOutputShape 2 error ", GetLastError()); return(INIT_FAILED); }
vectorf out2(1); OnnxRun(ExtHandle, ONNX_DEFAULT, f, out2); // Возникают вышеприведенные ошибки
내가 이해하는 한, 출력 텐서 (배열)의 모양에 욕을하고 있습니다. 하지만 올바르게 설정되어 있습니다.
새로운 기고글 Scikit-learn 라이브러리의 회귀 모델과 이 모델을 ONNX로 내보내기 가 게재되었습니다:
이 글에서는 Scikit-learn 패키지의 회귀 모델을 적용하고 이를 ONNX 형식으로 변환하고 결과 모델을 MQL5 프로그램 내에서 사용하는 방법에 대해 살펴봅니다. 또한 부동 소수점 및 배정밀도 모두에서 오리지널 모델의 정확도를 ONNX 버전과 비교할 것입니다. 이후 더 나아가 회귀 모델의 내부 구조와 작동 원리를 더 잘 이해하기 위해 회귀 모델의 ONNX 표현을 살펴볼 것입니다.
Scikit-learn은 파이썬 커뮤니티에서 가장 인기 있고 널리 사용되는 머신 러닝 라이브러리 중 하나이며 다양한 알고리즘, 사용자 친화적인 인터페이스, 훌륭한 설명서를 제공합니다. 이전 문서인 "Scikit-learn 라이브러리의 분류 모델 및 ONNX로 내보내기"는 분류 모델에 대해 다루었습니다.
이 글에서 우리는 Scikit-learn 패키지의 회귀 모델의 적용에 대해 살펴보고 테스트 데이터 세트에 대해 배정밀도로 파라미터를 계산하고 이를 부동 소수점 및 배정밀도를 위한 ONNX 형식으로 변환하고 이렇게 얻은 모델을 MQL5의 프로그램에서 사용하는 방법에 대해 알아볼 것입니다. 또한 부동 소수점 및 배정밀도 정확도에 대해 원본 모델과 ONNX 버전의 정확도를 비교합니다. 또한 회귀 모델의 내부 구조와 작동을 더 잘 이해할 수 있도록 회귀 모델의 ONNX 표현을 살펴볼 것입니다.
작성자: MetaQuotes