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python - AzureML 时间序列模型无法识别推理中的特征值

问题描述

我从 Azure 机器学习下载了一个经过训练的模型。它使用时间序列预测预设通过自动 ML 进行训练。

当我想运行预测时，我收到以下消息：

NumericalizeTransformer: Column AircraftModel contains categories not present at fit: {('42',)}. These categories will be set to NA prior to encoding.
  .format(col, new_cats))
Column Operator contains categories not present at fit: {('US Airlines',)}. These categories will be set to NA prior to encoding.
  .format(col, new_cats))

我的运行预测代码是这样的：

def load_model():
    global model
    model_path = 'model.pkl'
    model = joblib.load(model_path)

def run_forecast(data):
    try:
        y_query = data.pop('y_query').values
        #y_query.fill(np.nan)
        result = model.forecast(data, y_query)
    except Exception as e:
        result = str(e)
        return json.dumps({"error": result})

    forecast_as_list = result[0].tolist()

    return forecast_as_list

input_sample = pd.DataFrame(data=[{'AircraftId': 'ATR-0001', 'FromDate': '2016-09-01T00:00:00.000Z', 'AircraftModel': '42', 'Operator': 'US Airlines', 'Country': 'Denmark', 'MonthOfYear': 9, 'y_query': 1.0}])

load_model()

forecast = run_forecast(input)

我得到了一个返回的结果，但是它很糟糕，我怀疑省略的特征列是罪魁祸首。

在对模型进行推理之前，我应该手动进行一些预处理吗？

标签： pythonazureazure-machine-learning-studioautomlazure-machine-learning-service

解决方案

看起来您尝试评分的数据具有训练期间看不到的分类级别（在飞机模型和操作员列中）。您能否检查一下您的训练数据，看看那里是否存在缺失的级别（“42”和“美国航空公司”）？

如果没有，如果在训练时没有看到这些类别，Automated ML 不太可能产生好分数。

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