Chyby a varování při trénování prediktivního modelu

Při trénování prediktivního modelu můžete narazit na zprávy v tomto článku, které AI Builder zobrazí. Zprávy se dělí na chyby a upozornění. Každý typ je reprezentován ikonou.

Message	Icon
Error
Upozorňující

Když dojde k chybě, nemůžete pokračovat, dokud ji nevyřešíte. Pokud systém není schopen problém opravit, zobrazí chybu.

Upozornění jsou zprávy nahlášené jako informativní. Nebrání vám pokračovat v práci. Varují vás před možnými problémy s výkonem při trénování modelu.

Chyba: žádná licence AI Builder

K použití této funkce potřebujete licenci AI Builder. Zahajte nebo prodlužte zkušební verzi nebo požádejte svého administrátora o upgrade.

Příčina

Buď nemáte aktivní licenci AI Builder nebo stávající zkušební verze vypršela.

Rozlišení

Chcete-li použít modely AI Builder, ujistěte se, že máte přidělenou licenci AI Builder.

Chyba: Nedostatečný počet řádků ke trénování

Model ke svému natrénování potřebuje alespoň 50 řádků.  <TableName> má pouze <ActualValue> řádků. Přidejte data, nebo vyberte jinou tabulku.

Příčina

Tabulka, kterou jste vybrali jako historický výsledek, v sobě nemá dostatek řádků, aby se model mohl natrénovat na předpovídání budoucích výsledků.

Rozlišení

Přidejte do tabulky minimálně 50 řádků. Pro lepší výsledky predikce použijte minimálně 1 000 řádků. Více informací: Požadavky na prediktivní model

Chyba: Nedostatečné řádky historického výsledku ke trénování

Model ke svému natrénování potřebuje alespoň 10 řádků o historickém výsledku pro každou výslednou hodnotu. Přidejte data, nebo vyberte jinou tabulku.

Příčina

Sloupec, který jste vybrali k ponechání historického výsledku studie AI Builder, nemá dostatek řádků pro každý možný výsledek. Například v poli logické hodnoty, kde mohou být možné výsledky true nebo false, by mělo existovat minimálně 10 řádků historických dat, kde je výsledek nastaven na True a dalších 10 řádků nastaveno na False.

Rozlišení

Ujistěte se, že máte 10 řádků z každé možné výstupní hodnoty, které chcete, aby model předpověděl. Více informací: Požadavky na prediktivní model

Varování: Přidejte data ke zlepšení výkonu modelu

Model může být výkonnější, když se k jeho natrénování použije optimální počet řádků, tj. alespoň 1000. Záměr online nakupujícího má <Actualcount> řádků. Pro vyšší výkon modelu přidejte data.

Příčina

Model AI zjistil, že počet řádků nemusí vést k optimálnímu výkonu modelu.

Rozlišení

Doporučujeme 1 000 řádků nebo více historických dat s výsledky, abyste mohli předpovídat výsledky s vysokou úrovní přesnosti. Minimální limit pro zpracování modelu predikce je však 50 řádků.

Varování: Sloupec může být vynechán z tréninkového modelu

<TableName>.<ColumnName> může být vyřazen z trénování, protože má jen jednu hodnotu a nepřispěje k trénování modelu.

Příčina

Model AI zpracovává data ve sloupcích souvisejících s výsledkem, který ovlivní predikci. Z různých vybraných sloupců zjistil, že zadaný sloupec má pouze jednu hodnotu ve všech řádcích v tabulce. Z tohoto důvodu to nebude mít dopad na predikce a nepomůže to při tréninku modelu.

Rozlišení

Ujistěte se, že všechny sloupce vybrané jako související se sloupcem výsledku mají ve sloupci více hodnot. To pomůže s tréninkem modelu.

Varování: Vysoký poměr chybějících hodnot

<TableName>.<ColumnName> má vysoký poměr chybějících hodnot, vyšší než <ThresholdValue> a možná nijak nepřispěje k trénování modelu.

Příčina

Model AI zpracovává data ve sloupcích souvisejících s výsledkem, který ovlivní predikci. Z různých vybraných sloupců model zjistil, že zadaný sloupec má data v málo řádcích tabulky. Protože data nebudou mít dopad na predikci, nepomůže to při tréninku modelu.

Rozlišení

Ujistěte se, že sloupce, které jsou vybrány jako související s výsledkem, mají data pro většinu řádků v historických datech.

Varování: Vysoká procentuální korelace se sloupcem výsledků

<TableName>.<ColumnName> má <ThresholdValue>procentní korelaci <CorrelationName> s atributem <OutcomeAttributeName> a model by mohl způsobit cílový únik.

Příčina

Model AI zpracovává data ve sloupcích souvisejících s výsledkem, který ovlivní predikci. Z různých vybraných sloupců model zjistil, že zadaný sloupec má vysokou korelaci se sloupcem výsledků, což může ovlivnit výsledek predikce. Z tohoto důvodu nebude zahrnut do trénování modelu.

Rozlišení

Zajistěte, aby sloupce vybrané jako související s výsledkem neměly vysokou korelaci se sloupcem výsledků pro správnou predikci.

Související informace

Běžné problémy a řešení v AI Builder