我在Azure ML中构建了一个模型，然后我将此模型发布为Web服务 . 我想通过更新模型预测WS所需的输入来自定义Web服务的输入字段 .
该模型已经过一组特征的训练，以预测给定日期的价格值 . 我希望客户提供预测价格的日期，而无需输入我训练模型时提供的特征值 .
通过删除预测实验中不需要的列（通过在分数模块之前添加选择列模块）来自定义Web服务输入时的错误消息：
错误1000：AFx库库异常：表：正在评分的数据集必须包含培训期间使用的所有功能，缺少功能 .
我该如何解决这个问题？
我有同样的问题，有以下错误 .
AFx Library library exception: table: The data set being scored must contain all features used during training, missing feature(s).
当我在同一个项目中将分类算法更改为回归算法时，就会发生这种情况 . 我通过创建一个具有相同步骤的新项目来清除它，并且完全正常 .
我认为问题是当我们改变算法的类型时，ML studio很困惑 .
分数模型模块需要用于训练模型的相同输入功能 . 这是机器学习算法的基本属性 .
您是否可以澄清特征值的来源，如果不是来自客户？
-Roope
2 回答
我有同样的问题，有以下错误 .
当我在同一个项目中将分类算法更改为回归算法时，就会发生这种情况 . 我通过创建一个具有相同步骤的新项目来清除它，并且完全正常 .
我认为问题是当我们改变算法的类型时，ML studio很困惑 .
分数模型模块需要用于训练模型的相同输入功能 . 这是机器学习算法的基本属性 .
您是否可以澄清特征值的来源，如果不是来自客户？
-Roope