Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

Sorun giderme - Qlik Predict

Bu yardım konusu, Qlik Predict içindeki hataları giderirken kullanabileceğiniz yönergeler içerir.

Eğitim hatası: veri kümesi sınırı aşıldı

Veri kümesi Qlik Predict koruma önlemlerini aştığı için bir deneme sürümünü eğitirken bir hatayla karşılaşabilirsiniz.

Olası neden: 1

Eğitim veri kümesi, Qlik Predict için maksimum hücre sayısını veya dosya boyutunu aşıyor. Bazı durumlarda, kısmi profil oluşturma nedeniyle bu durum eğitimden önce belirlenmemiş olabilir.

Eğitim veri kümeleri için veri kümesi türüne göre maksimum boyutlar
Veri kümesi türü Maksimum veri kümesi boyutu Maksimum veri kümesi hücre sayısı Dahil edilen sütunların maksimum sayısı
CSV 2 GiB 100 Milyon 500
Parquet 2 GiB 500 Milyon 500
QVD 2 GiB 500 milyon 500
Diğerleri 1 GiB 100 milyon 500

Daha fazla bilgi için şuraya bakın: Eğitim veri kümesi ve profil oluşturma sınırlamaları.

Önerilen eylem 1

Şunları göz önünde bulundurun:

  • Boyutu küçültmek için denemeden özellikleri bırakma.

  • Veri kümesini farklı bir dosya türüne dönüştürme.

  • Veri kümesi hazırlığına geri dönün ve veri kümesindeki satır sayısını azaltın.

Olası neden: 2

Eğitim veri kümesi, Qlik Cloud aboneliğiniz için maksimum boyutu aşıyor. Bazı durumlarda, özellikle veri profilleme satır sayısını tahmin ettiğinde, bu durum eğitimden önce belirlenmemiş olabilir.

Daha fazla bilgi için şuraya bakın: Eğitim veri kümesi ve profil oluşturma sınırlamaları.

Önerilen eylem 2

Şunları göz önünde bulundurun:

  • Boyutu küçültmek için deneyden özellikleri bırakma.

  • Veri kümesi hazırlığına geri dönün ve veri kümesinin satır sayısını azaltın.

Olası neden: 3

Eğitim veri kümesinde çok fazla sütun var. Eğitimde kullanmak üzere seçtiğiniz verilerde en fazla 500 sütun bulunabilir.

Bu hem eğitim hem de veri kümelerini uygulama için geçerlidir. Eğitim veri kümeleri için sınır, bir deney sürümünde özellik olarak kullanılan sütun sayısıdır. Kaynak veri kümesinde daha fazla sütun bulunabilir. Örneğin, 501 sütunlu bir veri kümesine sahip olabilirsiniz. Deney yapılandırması sırasında bir özelliği bırakırsanız veri kümesi yine de eğitim için kullanılabilir.

Daha fazla bilgi için şuraya bakın: Genel sınırlamalar.

Önerilen eylem 3

Sınırın altına düşene kadar gereksiz özellikleri seçimi kaldırın.

Eğitim: Deney yapılandırılırken belirli işlevler kullanılamaz.

Örneğin, deneyiniz için aşağıdakilerin kullanılamadığını fark edebilirsiniz:

  • Serbest metin özellik mühendisliği

  • Yanlılık algılaması

Olası neden: 1

Veri kümeniz, işlevselliğin kullanılabilmesi için çok büyük. Aşağıdaki tablo, belirli yetenekler için veri kümesi sınırlarını özetlemektedir.

Veri kümesi türüne ve boyutuna göre eğitim özelliği kullanılabilirliği
Veri kümesi türü Serbest metin özellik mühendisliği desteklenir Zaman serisi deneyleri desteklenir Sapma algılama desteklenir
CSV En fazla 100 milyon hücre veya 1 GiB (bu limitlerden herhangi birinin aşılması desteklenmez) En fazla 1 GiB En fazla 1 GiB
Parquet En fazla 100 milyon hücre veya 1 GiB (bu limitlerden herhangi birinin aşılması desteklenmez) En fazla 1 GiB En fazla 1 GiB
QVD En fazla 100 milyon hücre veya 1 GiB (bu limitlerden herhangi birinin aşılması desteklenmez) En fazla 1 GiB En fazla 1 GiB
Diğerleri En fazla 100 milyon hücre veya 1 GiB (bu limitlerden herhangi birinin aşılması desteklenmez) 1 GiB'a kadar 1 GiB'a kadar

Daha fazla bilgi için şuraya bakın: Eğitim veri kümesi ve profil oluşturma sınırlamaları.

Önerilen eylem 1

Eğitim verilerinizin boyutunu küçültün. Aşağıdakilerden herhangi birini deneyebilirsiniz:

  • Boyutu küçültmek için denemeden özellikleri bırakma.

  • Veri kümesi hazırlığına geri dönün ve veri kümesinin satır sayısını azaltın.

Olası neden: 2

Sizin Qlik Cloud aboneliğiniz bu işlevselliği içermemektedir.

Qlik Predict aboneliğe göre belirlenen kapasiteler

Önerilen eylem 2

Aboneliğin sınırları hakkında bilgi edinmek için kiracı yöneticiniz veya hizmet hesabı sahibiniz ile iletişime geçin.

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız lütfen bize bildirin!