Sorun giderme - Qlik Predict
Bu yardım konusu, Qlik Predict içindeki hataları giderirken kullanabileceğiniz yönergeler içerir.
Deney eğitimi
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.
| 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 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.
Deneylerde model analizi
Modeli Analiz sekmesinde analiz ederken bazı özellikler görünmez.
Olası neden:
Sütun adları aşağıdaki karakterlerden birini veya daha fazlasını içeriyor:
-
[
-
]
Önerilen eylem
Bu özellikleri Analiz sekmesinde analiz etmek için, eğitimden önce bu karakterleri sütun adlarından kaldırmanız gerekir. Örneğin, bunları "(" ve ")" karakterleriyle değiştirebilirsiniz. Bu işlem, veri kaynağında (örneğin, Excel) veya doğrudan Qlik Cloud içinde Qlik komut dosyası ve veri hazırlığı araçları kullanılarak yapılabilir.
Tüm modeller Analiz sekmesinde analiz edilemez
Olası neden:
100'den daha düşük bir örnekleme oranıyla eğitilen modeller Analiz sekmesinde açılamaz.
Önerilen eylem
Diğer modelleri analiz etmeyi deneyin. Örneklemesi %100'den az olan modeller, çoğunlukla akıllı model optimizasyonunun ara ürünleridir. Tüm eğitim kümesi üzerinde eğitilen modeller, %100'den az örneklemeyle eğitilen modellere göre dağıtıma daha hazır olma eğilimindedir.
Örnekleme hakkında daha fazla bilgi için bkz. Akıllı model optimizasyonu.