# トラブルシューティング - Qlik Predict

このヘルプトピックには、Qlik Predict で発生したエラーのトラブルシューティングに役立つガイダンスが記載されています。

## 実験のトレーニング

### トレーニング エラー: データセットの制限を超過

データセットが Qlik Predict のガードレールを超えると、実験バージョンをトレーニングする際にエラーが発生する可能性があります。

考えられる原因 1

トレーニングデータセットが、Qlik Predict の最大セル数または最大ファイル サイズを超えています。場合によっては、部分的なプロファイリングにより、トレーニング開始前の段階ではこの超過が検知されなかった可能性があります。

データセット タイプ別のトレーニング データセットの最大サイズ

| データセットタイプ | 最大データセット サイズ | 最大データセット セル数 | 含まれる列の最大数 |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | 2 GiB | 1 億 | 500 |
| Parquet | 2 GiB | 5 億 | 500 |
| QVD | 2 GiB | 5 億 | 500 |
| その他 | 1 GiB | 1 億 | 500 |

詳細については、「[トレーニングデータセットとプロファイリングの制限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#DatasetSizeCapacities)」を参照してください。

提案されたアクション 1

次を検討してください。

* 実験から特徴量を削除し、データセットのサイズを縮小する。

* データセットを別のファイル タイプに変換する。

* データセットの準備に戻り、データセットの行数を減らす。

考えられる原因 2

トレーニング データセットが、Qlik Cloud サブスクリプションの最大サイズを超えています。場合によっては、トレーニング開始前の段階でこの問題が検知されなかった可能性があります。

詳細については、「[トレーニングデータセットとプロファイリングの制限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#DatasetSizeCapacities)」を参照してください。

提案されたアクション 2

次を検討してください。

* 実験から特徴量を削除し、データセットのサイズを縮小する。

* データセットの準備に戻り、データセットの行数を減らす。

考えられる原因 3

トレーニング データセットの列が多すぎます。トレーニングで使用するために選択したデータ全体で、設定できる上限は 500 列です。

これはトレーニングと適用データセットの両方に適用されます。トレーニング データセットにおける制限事項は、実験のバージョン内で特徴量として使用される列の数に適用されます。ソース データセットにはそれ以上の数の列が含まれていても問題ありません。たとえば、501 個の列を持つデータセットがあるとします。この場合でも、実験の構成時に特徴量を 1 つ削除すれば、引き続きトレーニングに使用することができます。

詳細については、「[一般的な制限事項](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#General)」を参照してください。

提案されたアクション 3

制限値の範囲内に収まるまで、不要な特徴量をすべて選択解除してください。

### トレーニング: 実験の構成時に特定の機能が利用できない場合

例として、実験において次の機能が利用できないことに気づく場合があります。

* フリー テキストの特徴量エンジニアリング

* バイアス検出

考えられる原因 1

データセットが大きすぎるため、この機能を利用できません。以下の表は、特定の機能におけるデータセットの制限を示しています。

データセット タイプとサイズ別のトレーニング機能の利用状況

| データセット タイプ | フリー テキストの特徴量エンジニアリング対応 | 時系列実験対応 | バイアス検出対応 |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |
| Parquet | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |
| QVD | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |
| その他 | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |

詳細については、「[トレーニングデータセットとプロファイリングの制限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#DatasetSizeCapacities)」を参照してください。

提案されたアクション 1

トレーニング データのサイズを小さくしてください。次のいずれかの方法を試してください。

* 実験から特徴量を削除し、データセットのサイズを縮小する。

* データセットの準備に戻り、データセットの行数を減らす。

考えられる原因 2

使用中の Qlik Cloud サブスクリプションに、この機能が含まれていません。

[Qlik Predict サブスクリプション管理の容量](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/introduction.htm#Subscription)

提案されたアクション 2

サブスクリプションの制限については、テナント管理者またはサービスアカウント所有者にお問い合わせください。

## 実験におけるモデル分析

### [分析] タブでモデルを分析する際に、一部の特徴量が表示されない

考えられる原因

列名に、次の文字が 1 つ以上含まれている。

* [

* ]

提案されたアクション

これらの特徴量を [分析] タブで分析するには、トレーニングの前に列名からこれらの文字を削除する必要があります。たとえば、「(」や「)」に置き換えることができます。この処理は、データ ソース (Excel など) で行うか、Qlik Cloud 上で Qlik のスクリプトやデータ準備ツールを使用して直接実行できます。

### 一部のモデルを [分析] タブで分析できない

考えられる原因

サンプリング比率が 100% 未満でトレーニングされたモデルは、 [分析] タブでは開くことができません。

提案されたアクション

他のモデルの分析を試してください。サンプリング率が 100% 未満でトレーニングされたモデルは、多くの場合、インテリジェント モデル最適化の過程で生成される中間的な成果物です。トレーニングセット全体を使用してトレーニングされたモデルのほうが、サンプリング率 100% 未満でトレーニングされたモデルよりも展開に適している可能性が高くなります。

サンプリングの詳細については、「[インテリジェント モデル最適化](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/intelligent-model-optimization.htm)」を参照してください。

## 詳細を見る

* [Qlik Predict の制限と容量](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm)