dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder

ERROR: Schema mismatch for label column 'CODICE_ARTICOLO': expected Single, got String Nome parametro: inputSchema

Aperta
#2,920 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub
GS Tutorial
Lingua principale
Dockerfile
Stelle
285
Fork
66
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

**System Information (please complete the following information):**
- Model Builder or CLI Version: 17.18.2.2415501
- Visual Studio Version (if applicable): 17.8.4 (2022)

**Describe the bug**
- On which page of the tutorial did you run into an issue (URL): https://dotnet.microsoft.com/en-us/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/train
- Clear description of the problem: Schema mismatch for label column 'CODICE_ARTICOLO': expected Single, got String
Nome parametro: inputSchema
in Microsoft.ML.Trainers.MatrixFactorizationTrainer.g__CheckColumnsCompatible|33_0(Column cachedColumn, String columnRole, <>c__DisplayClass33_0& )
in Microsoft.ML.Trainers.MatrixFactorizationTrainer.GetOutputSchema(SchemaShape inputSchema)
in Microsoft.ML.Data.EstimatorChain`1.GetOutputSchema(SchemaShape inputSchema)
in Microsoft.ML.Data.EstimatorChain`1.Fit(IDataView input)
in Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipelineRunner.Run(TrialSettings settings)
in Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipelineRunner.RunAsync(TrialSettings settings, CancellationToken ct)
in Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment.d__24.MoveNext()
--- Fine traccia dello stack da posizione precedente dove è stata generata l'eccezione ---
in System.Runtime.ExceptionServices.ExceptionDispatchInfo.Throw()
in System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.HandleNonSuccessAndDebuggerNotification(Task task)
in Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService.RecommendationExperiment.d__13.MoveNext() in /_/src/Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService/Experiments/RecommendationExperiment.cs:riga 150
--- Fine traccia dello stack da posizione precedente dove è stata generata l'eccezione ---
in System.Runtime.ExceptionServices.ExceptionDispatchInfo.Throw()
in System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.HandleNonSuccessAndDebuggerNotification(Task task)
in Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLEngine.d__21.MoveNext() in /_/src/Microsoft.ML.ModelBuilder.AutoMLService/AutoMLEngineService/AutoMLEngine.cs:riga 161

**To Reproduce**
I have to create a reccomendation system of products, so i choose Reccomendation scenario, then i keep the Local environment, then to insert the data i upload my .txt file (columns of this file: "numberOrder", "ClientID", "ProductID", "ProductDescription", all these columns are alphanumeric datas and where if the numberOrder is the same it means they were bought together and the reccomendation system should reccomend product that were bought together).
Under "column to predict" i put ProductID, "user column" is ClientID and "element column" is numberOrder. When i go to train your model page i insert 60 seconds of time to train then i start training but then the error appears.
This is an example of my data:
data

**Expected behavior**

That the reccomendation system works

**Screenshots**
Immagine 2024-05-20 162722

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Direzione di ricerca

Riproduci lo scenario di raccomandazione del tutorial collegato utilizzando le colonne indicate ed esamina la convalida dello schema relativa a MatrixFactorizationTrainer. Inizia da RecommendationExperiment.cs alla riga 150 e da AutoMLEngine.cs alla riga 161, quindi traccia lo schema di input passato al training. Il lavoro è completato quando i dati indicati non producono più una mancata corrispondenza del tipo di label e il modello di raccomandazione viene addestrato correttamente.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
machine-learning
Ambito
machine-learning
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
30/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.