# Поиск и устранение неисправностей — Qlik Predict

Этот раздел справки содержит рекомендации, которые можно использовать при устранении ошибок в Qlik Predict.

## Обучение эксперимента

### Ошибка обучения: превышен лимит набора данных

Вы можете столкнуться с ошибкой при обучении версии эксперимента, если набор данных превышает ограничения Qlik Predict.

Возможная причина 1

Обучающий набор данных превышает максимальное количество ячеек или размер файла для Qlik Predict. В некоторых случаях это могло быть не выявлено до обучения из-за частичного профилирования.

Максимальные размеры обучающих наборов данных по типу набора данных

| Тип набора данных | Максимальный размер набора данных | Максимальное количество ячеек набора данных | Максимальное количество включенных столбцов |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | 2 ГБ | 100 млн | 500 |
| Parquet | 2 ГБ | 500 млн | 500 |
| QVD | 2 ГБ | 500 млн | 500 |
| Другое | 1 ГиБ | 100 млн | 500 |

Для получения дополнительной информации см. раздел [Ограничения набора данных для обучения и профилирования](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#DatasetSizeCapacities).

Предлагаемые меры 1

Рассмотрите:

* Удаление функциональности из эксперимента для уменьшения размера.

* Преобразование набора данных в другой тип файла.

* Вернитесь к подготовке набора данных и уменьшите количество строк в наборе данных.

Возможная причина 2

Обучающий набор данных превышает максимальный размер для вашей подписки Qlik Cloud. В некоторых случаях это могло быть не выявлено до обучения, особенно когда профилирование данных оценивает количество строк.

Для получения дополнительной информации см. раздел [Ограничения набора данных для обучения и профилирования](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#DatasetSizeCapacities).

Предлагаемые меры 2

Рассмотрите:

* Удаление признаков из эксперимента для уменьшения размера.

* Вернитесь к подготовке набора данных и уменьшите количество строк набора данных.

Возможная причина 3

Обучающий набор данных содержит слишком много столбцов. Вы можете иметь максимум 500 столбцов в данных, которые вы выбрали для использования в обучении.

Это относится как к обучению, так и к применению наборов данных. Для обучающих наборов данных ограничением является количество столбцов, используемых в качестве признаков в версии эксперимента. В исходном наборе данных может быть больше столбцов. Например, у вас может быть набор данных с 501 столбцом. Набор данных все еще можно использовать для обучения, если вы исключите один признак во время настройки эксперимента.

Для получения дополнительной информации см. раздел [Общие ограничения](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#General).

Предлагаемые меры 3

Отмените выбор любых ненужных признаков, пока не достигнете лимита.

### Обучение: Некоторая функциональность недоступна при настройке эксперимента

Например, вы можете заметить, что следующее недоступно для вашего эксперимента:

* Конструирование признаков свободного текста

* Обнаружение смещенности

Возможная причина 1

Ваш набор данных слишком велик, чтобы эта функциональность была доступна. В таблице ниже приведены ограничения набора данных для определенных возможностей.

Доступность функциональности обучения по типу и размеру набора данных

| Тип набора данных | Поддерживается инжиниринг признаков свободного текста | Поддерживаются эксперименты с временными рядами | Поддерживается обнаружение смещения |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | До 100 миллионов ячеек или 1 ГиБ (превышение любого из этих ограничений не поддерживается) | До 1 ГиБ | До 1 ГиБ |
| Parquet | До 100 миллионов ячеек или 1 ГиБ (превышение любого из этих ограничений не поддерживается) | До 1 ГиБ | До 1 ГБ |
| QVD | До 100 миллионов ячеек или 1 ГБ (превышение любого из этих ограничений не поддерживается) | До 1 ГБ | До 1 ГБ |
| Другое | До 100 миллионов ячеек или 1 ГБ (превышение любого из этих ограничений не поддерживается) | До 1 ГиБ | До 1 ГиБ |

Для получения дополнительной информации см. раздел [Ограничения набора данных для обучения и профилирования](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm#DatasetSizeCapacities).

Предлагаемые меры 1

Уменьшите размер ваших обучающих данных. Вы можете попробовать любое из следующего:

* Удаление характеристик из эксперимента для уменьшения размера.

* Вернитесь к подготовке набора данных и уменьшите количество строк набора данных.

Возможная причина 2

Ваша подписка Qlik Cloud не включает эту функцию.

[Возможности Qlik Predict в разных подписках](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/introduction.htm#Subscription)

Предлагаемые меры 2

Обратитесь к администратору клиента или владельцу учетной записи службы, чтобы узнать об ограничениях подписки.

## Анализ модели в экспериментах

### Некоторые функции не отображаются при анализе модели на вкладке Анализ

Возможная причина

Имена столбцов содержат один или несколько из следующих символов:

* [

* ]

Предлагаемые меры

Чтобы анализировать эти функции на вкладке Анализ, необходимо удалить эти символы из имен столбцов до начала обучения. Например, их можно заменить символами «(» и «)». Это можно сделать либо в источнике данных (например, Excel), либо непосредственно в Qlik Cloud с помощью инструментов для создания Qlik скриптов и подготовки данных.

### Не все модели можно анализировать на вкладке Анализ

Возможная причина

Модели, обученные с коэффициентом выборки меньше чем 100%, нельзя открыть на вкладке Анализировать.

Предлагаемые меры

Попробуйте проанализировать другие модели. Модели, обученные с выборкой менее 100%, в основном являются промежуточными побочными продуктами интеллектуальной оптимизации моделей. Модели, обученные на полном обучающем наборе, с большей вероятностью будут готовы к развертыванию, чем те, что обучены с выборкой менее 100%.

Дополнительные сведения о выборке см. в [Интеллектуальная оптимизация моделей](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/intelligent-model-optimization.htm).

## Подробнее

* [Ограничения и возможности Qlik Predict](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-limitations-capacities.htm)