「無效的值：無法解析」谷歌預測API請求

Question

我想使用谷歌預測API。我已經訓練了我的模型，並通過網頁測試了一個預測，它效果很好。不過，我現在正在試圖使用Java API來預測了一系列的記錄，但我一直收到錯誤

com.google.api.client.googleapis.json.GoogleJsonResponseException: 400 Bad Request 
{ 
    "code" : 400, 
    "errors" : [ { 
    "domain" : "global", 
    "message" : "Invalid value for: Unable to parse '[feature1, feature2, feature3, feature4, feature5]'.", 
    "reason" : "invalid" 
    } ], 
    "message" : "Invalid value for: Unable to parse '[feature1, feature2, feature3, feature4, feature5]'." 

對我來說，這似乎是JSON的創造者並沒有給周圍的特徵報價，但我下面儘可能接近樣品，他們不會更改或修改json工廠。這是證書和預測建築代碼。

private static GoogleCredential authorize() throws Exception { 

    GoogleCredential credential = new GoogleCredential.Builder().setTransport(httpTransport) 
      .setJsonFactory(JSON_FACTORY) 
      .setServiceAccountId(SERVICE_ACCOUNT_EMAIL) 
      .setServiceAccountScopes(Collections.singleton(PredictionScopes.PREDICTION)) 
      .setServiceAccountPrivateKeyFromP12File(new File("p12filefromdevconsole.p12")) 
      .build(); 
    return credential; 

} 

... 
Prediction prediction = new Prediction.Builder(
      httpTransport, JSON_FACTORY, credential).setApplicationName(APPLICATION_NAME).build(); 

... 
private static Output predict(Prediction prediction, String... features) throws IOException { 
    Input input = new Input(); 
    InputInput inputInput = new InputInput(); 
    inputInput.setCsvInstance(Collections.<Object>singletonList(features)); 
    input.setInput(inputInput); 
    Output output = prediction.trainedmodels().predict(PROJECT_ID, MODEL_ID, input).execute(); 
    return output; 
} 

有什麼想法我做錯了？

Answer 1

太多的無奈和反覆試驗後，我通過使用新的ArrayList（Arrays.asList（特徵）），而不是使用Collections.singletonList（功能）解決了這個問題。這是修改後的預測方法。請記住我的最初的實現直接從谷歌網站上的樣品:(

private static Output predict(Prediction prediction, String... features) throws IOException { 
    Input input = new Input(); 
    InputInput inputInput = new InputInput(); 
    inputInput.setCsvInstance(new ArrayList(Arrays.asList(features))); 
    input.setInput(inputInput); 
    Output output = prediction.trainedmodels().predict(PROJECT_ID, MODEL_ID, input).execute(); 
    return output; 
}