在为模型配置公平性监控时，即使预测标签是分类的，预测列也只允许整数数值，这是预期的特征吗？如何为分类功能（不是整数）配置？需要手动转换吗？
培训数据可能有类别标签，如“Loan Denied”，“Loan Granted”。由WML评分结束点返回的预测值具有诸如“0.0”，“1.0”等的值。评分结束点还具有包含预测的文本表示的可选列。例如，如果预测= 1.0，则预测列标题列可以有一个“Loan Granted”值。如果这样的列可用，那么在为模型配置有利和不利的结果时，您可以指定字符串值“Loan Granted”和“Loan Denied”。如果这样的列不是然后你需要为有利/不利的类指定1.0,0.0的整数/双精度值。
WML有一个输出模式的概念，它定义了WML评分结束点的输出模式和不同列的角色。角色用于标识哪个列包含预测值，哪个列包含预测概率，以及类标签值等。自动为使用模型构建器创建的模型设置输出模式。它也可以使用WML python客户端进行设置。用户可以使用输出模式来定义包含预测的字符串表示的列。这是通过将列的modeling_role设置为'decoding-target'来完成的。有关WML python客户端的文档，请访问：http://wml-api-pyclient-dev.mybluemix.net/#repository。搜索“OUTPUT_DATA_SCHEMA”以了解输出模式，使用的API是store_model API，它接受OUTPUT_DATA_SCHEMA作为参数。