在目标列中遇到非数字值的azureml中的错误。

Question

我正在使用Automated运行一个时间序列预测管道。

当AutoMLStep被触发时，我得到这个错误：Non numeric value(s) were encountered in the target column。

在将OutputTabularDatasetConfig ()应用于read_delimited_files()之后，该步骤的数据将通过OutputFileDatasetConfig传递。我检查了前面的步骤，数据由一个“日期”列和一个名为“Place”的数字列组成，每月频率为+80。

列类型或数据似乎没有什么问题。我还在数据准备端应用了许多技术，例如pd.to_numeric()、astype(浮点)，以确保它是数字的。

我也尝试通过FeaturizationConfig() add_column_purpose('Place','Numeric')强制这样做，但是在本例中，我得到了另一个错误：Expected column(s) Place in featurization config's column purpose not found in X.

对如何解决有什么想法吗？

Answer 1

因此，我们学习了一些与星光机器学习工程团队互动的知识。

1. 在调用read_delimited_files()方法时，请确保输出文件夹没有多个输入或文件。例如，如果将所有中间输出保存到公共文件夹中，它可能会将所有先前的输入读入该文件夹，并根据数据的形状，从第一个文件借用架构，或将它们全部混淆在一起。这可能导致不一致和错误。在我的例子中，我将许多文件转储到相同的位置，因此这给这个方法造成了混乱。修复方法要么是清楚地标记输出文件夹(例如用UUID)，要么给出不同的路径。
2. 来自read_delimiter_files()的数据可能将所有列视为对象类型，这可能导致数据类型检查失败(即label_column需要是数字的)。若要减轻损失，请明确声明类型。例如：

from azureml.data import DataType
prepped_data = prepped_data.read_delimited_files(set_column_types={"Place":DataType.to_float()})