属性不匹配

TuvokbubkaTuvokbubka 成员职位:5新手
2021年5月编辑 在帮助
我应该用旧数据创建一个预测模型进行训练，然后将其应用于新的数据集。然而，当我试图将其应用到我的新数据集时，它说有缺失的属性。我尝试了许多组合，但都无法解决这个问题。

如果有人知道我如何解决这个问题，欢迎帮助，

谢谢你！
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答案

  • kaymankayman 成员职位:662独角兽
    你在旧的和新的集合上删除相关的属性，很可能其中一个被删除的属性(在本例中是SC_MCV)在训练集中不被认为是相关的。或者在一组中高于阈值，在另一组中低于阈值……

    因此，您需要确保为CSV 1和CSV(3)保留的属性与用于您的模型的属性相同。尽管我认为您实际上可以从测试集中删除相关属性过滤器，因为未使用的属性可能会被忽略。
  • TuvokbubkaTuvokbubka 成员职位:5新手
    我尝试删除“删除相关”的两个数据集，它仍然给我同样的错误

  • MartinLiebigMartinLiebig 管理员，主持人，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家，大学教授职位:3287年RM数据科学家
    较低的流有一个额外的标称到数值(在设置角色和规范化之间)。
    这很可能会导致它。

    最好的
    马丁
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  • TuvokbubkaTuvokbubka 成员职位:5新手
    它仍然给我一个错误....
  • MartinLiebigMartinLiebig 管理员，主持人，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家，大学教授职位:3287年RM数据科学家
    你好,
    下游是否存在N-PRVR ?尝试使用断点来找出N_PRVR没有转换的原因。
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  • TuvokbubkaTuvokbubka 成员职位:5新手
    N-PRVR确实存在，但不像示例集那样分成不同的列。
  • MartinLiebigMartinLiebig 管理员，主持人，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家，大学教授职位:3287年RM数据科学家
    那么，它是什么类型?很可能在下游是一个数字，而在上游是一个名义。
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  • TuvokbubkaTuvokbubka 成员职位:5新手
    在这两种情况下，它们都是数值，但在原始数据集中，它们是名义上的，我相信这是因为当转换为虚拟变量时，值npvrv =1在新的数据集中不存在。因为我尝试在两个数据集中删除属性，它给了我另一个属性相同的问题。所以我得出的结论是，这是因为在第一个数据集中有第二个数据集中没有的值，这在重新编码虚拟变量时产生了问题。但我不知道如何解决或者是否有可能解决?

    非常感谢你的帮助
  • MartinLiebigMartinLiebig 管理员，主持人，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家，大学教授职位:3287年RM数据科学家
    你好,
    我认为你想在使用标称数值之前在上游使用解析数字操作符。

    最好的
    马丁
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