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Azure MachineforMachine Learning的测试数据中缺少数据

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我是Azure机器学习的新手 . 我创建了一个训练实验，其中训练数据有一些缺失值 . 处理缺失数据和少数其他转换的逻辑是Python代码，它可以处理这些数据 .

现在我想要相同的测试数据 . 我已将实验部署为Web服务 . 因此，为输入和输出数据生成模式（所有都是数字字段） .

两个问题：1 . 它要求我定义测试数据的标签，否则它会给出不一致的列数错误，因为测试数据中缺少标签列
2.我在测试数据中有一些缺失的数据，理想情况下，实验中的Python脚本应该注意 . 但它因模式而给我以下错误 .

The request failed with status code: 400
Content-Length: 323
Content-Type: application/json; charset=utf-8
Server: Microsoft-HTTPAPI/2.0
Date: Thu, 21 Jan 2016 11:44:49 GMT
Connection: close

{u'error': {u'message': u'Invalid argument provided.', u'code': 'BadArgument', u'details': [{u'message': u'Parsing of input vector failed.  Verify the input vector has the correct number of columns and data types.  Additional details: Value was either too large or too small for an Int32..', u'code': u'InputParseError', u'target': u'input1'}]}}
python azure azure-machine-learning

1 回答

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    @Sagar，

    u'message': u'Parsing of input vector failed.  Verify the input vector has the correct number of columns and data types.  

Additional details: Value was either too large or too small for an Int32..', u'code': u'InputParseError',

    形成错误消息，我建议您确保您的列号和数据类型必须与您的输入数据匹配 . 例如，如果您有十进制数，请使用 Double 数据类型而不是 Integer . 此外，您可以发布定义的列和数据类型，甚至是您的测试数据以获取进一步的步骤 .

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