Azure：評分決策森林模型的問題

Question

我通過將數據集分爲兩部分，在天青ML工作室中構建了一個兩級決策森林模型。

我很高興模型評分和評估，所以我帶來了一個新的數據集（具有相同的變量，相同的數據類和相同的來源）進行評分。

然後我得到一個新的評分數據集中的變量不是分類的錯誤，我應該使用'編輯元數據'來使其成爲分類（我不確定爲什麼）。我做到了這一點，並且在得分後立即進行了模型評估，結果很差。

我該如何解決這個問題？

一個解決方案，我記住，但無法解決這樣做是爲了避免使用'編輯元數據'功能，所以我可以得到同樣的結果，因爲我從分割數據評估。

錯誤消息：

Error: Error 1000: AFx Library library exception: Feature 'Age' is of type: 'Numeric' which is not implicitly convertible to type: 'Categorical'. Please use the Metadata editor to explicitly convert the type. 

Answer 1

我不知道你用的是什麼算法，但什麼系統的意思是，它需要一個明確的數值來計算其內部參數。

您得到的低分可能與新數據庫和您用來獲得分數的模型有關。編輯元數據模塊不應該影響性能。