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我正在关注 ML.Net 的Iris 教程，我输入了说明而不是复制/粘贴它们，这样我就可以更好地学习 API，但现在我遇到了一些错误。

当我从教程中运行这一行时，System.Reflection.TargetInvocationException会抛出一个：

var model = pipeline.Train<IrisData, IrisPrediction>();

我在运行时遇到的控制台错误是：

  Bad value at line 2 in column Label
  ...
  Bad value at line 8 in column Label
  Suppressing further bad value messages
  ...
Processed 150 rows with 150 bad values and 0 format errors
Warning: Term map for output column 'Label' contains no entries.
Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off.
Using 2 threads to train.
Automatically choosing a check frequency of 2.
  Bad value at line 1 in column Label
  ...
  Suppressing further bad value messages
Processed 150 rows with 150 bad values and 0 format errors
Warning: Skipped 150 instances with missing features/label during training

这是我的IrisData课：

namespace Ronald.A.Fisher
{
    public class IrisData
    {
        [Column("0")]
        public float SepalLength;
        [Column("1")]
        public float SepalWidth;
        [Column("2")]
        public float PetalLength;
        [Column("3")]
        public float PetalWidth;
        [Column("4")]
        [ColumnName("Label")]
        public float Label;
    }
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1 回答 1

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看了一会儿后，我意识到我的一个列的数据类型不正确。

在用于加载学习数据的类中IrisData，我使用了不正确的数据类型Label。因此控制台消息：Bad value at line 1 in column Label.

为了解决这个问题，我将Label字段的数据类型从更改float为string：

public class IrisData
{
    ...
    [ColumnName("Label")]
    public string Label;
}
于 2018-05-09T01:27:08.090 回答