2. August 2024 — ML-Funktionen: Verbesserte Fehlermeldungen bei der Klassifizierung¶

Hiermit geben wir verbesserte Fehlermeldungen für die Klassifizierung der ML-Funktion bekannt. Diese neuen Meldungen geben die Ursache des Fehlers deutlicher an und schlagen besser vor, wie Sie das Kernproblem angehen können. Die folgende Tabelle zeigt die häufigsten Fehlermeldungen und ihre verbesserten Versionen.

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Fehler: Auswertungsdaten sind nicht verfügbar. Bitte trainieren Sie mit aktivierter Auswertung.	Auswertungsdaten sind nicht verfügbar. Bitte erstellen Sie ein neues Modell, bei dem der Parameter EVALUATE auf TRUE eingestellt ist. Versuchen Sie, beim Aufruf des Modells die folgende Zeile hinzuzufügen: CONFIG_OBJECT => {‚evaluate‘: „TRUE“}.
{col} hat einen anderen Typ vom Training. Vergewissern Sie sich, dass jede Spalte zwischen Training und Vorhersage denselben SQL-Typ hat.	Ihre Spalte {col} hat in diesem Datensatz einen anderen SQL-Typ als in Ihrem Trainingsdatensatz. Vergewissern Sie sich, dass jede Spalte in diesem Datensatz mit dem Typ der entsprechenden Spalte aus Ihren Trainingsdaten übereinstimmt. Versuchen Sie, die Spalte in den Typ umzuwandeln, den sie in den Trainingsdaten hatte.
Alle Werte in der Bezeichnungsspalte sind NULL.	Alle Werte in Ihrer Zielspalte sind NULL. Das Modell benötigt Nicht-NULL-Werte in Ihrer Zielspalte, um erfolgreich zu trainieren. Versuchen Sie, eine andere Zielspalte zu wählen.
test_fraction muss eine Zahl sein; test_fraction muss größer als 0 und kleiner als 1 sein	Ihr test_fraction-Wert ist ungültig. test_fraction muss größer als 0 und kleiner als 1 sein. Versuchen Sie, eine Dezimalzahl zwischen 0 und 1 einzugeben (z. B. 0,2).
Die Auswertung von test_fraction ist zu groß, um einen Auswertungsdatensatz zu erzeugen	Ihr test_fraction ist zu hoch. Versuchen Sie eine kleinere Fraktion. test_fraction ist wahrscheinlich sehr nahe an 1. Versuchen Sie einen niedrigeren Wert (z. B. 0,2).
Es ist nicht möglich, einen Auswertungsdatensatz zu erstellen. Es ist nur eine Klasse im Auswertungstrainingssatz vorhanden. Dies kann auf ein großes Ungleichgewicht zwischen den Klassen zurückzuführen sein oder darauf, dass test_fraction zu groß ist.	Auswertungsdaten sind nicht verfügbar. Wenn eine Klasse (oder Kategorie) die anderen deutlich überwiegt, kann das Modell das Training möglicherweise nicht abschließen. Überprüfen Sie, ob jede einzelne Klasse in Ihrer Zielspalte mehrfach vorkommt. Wenn dies nicht der Fall ist, versuchen Sie, Ihre test_fraction zu verringern.