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我第一次尝试使用 Google Prediction API。

我只是按照文章https://developers.google.com/appengine/articles/prediction_service_accounts中给出的步骤进行操作。

在执行上述文章中的步骤 2.4 时，我遇到了一个奇怪的问题。

我已按照以下步骤操作。

1) 我在 xyz.com 域中创建了一个应用程序，并且我的应用程序的服务帐户名称为“myapp@appspot.gserviceaccount.com”。

2）然后我转到 Google API 控制台上的“团队”选项卡，并尝试将我的应用程序的服务帐户名称添加到我已激活预测 API 和 Google Cloud Storage 的项目中。

在将服务帐户添加到项目时，它给了我一个错误，提示“只有域 xyz.com 中的用户可以添加到项目中”。同样的消息也显示在“团队”选项卡的底部。xyz.com 是部署我的应用程序的域。

谁能帮我理解为什么会出现这种消息？将服务帐户添加到 Google Console API 项目是否需要任何域级别的管理员设置？

问候，尼尔扎里

我正在尝试按照本指南从命令行使用 Google Predict：http: //thoughts.inphina.com/2010/10/17/getting-started-with-google-prediction-api-machine-learning- on-cloud/ 不幸的是，我无法使用以下命令通过身份验证：

1) 将返回 SID、LSID、Auth 令牌 - 最后一个将用于 2)

2）试图触发训练，会给我一个 401 响应。

有什么建议么？

干杯。

我正在试验language_id.txtGoogle Prediction 示例中的数据集。现在我正在尝试使用以下方法更新模型：

（此方法基于一些Google 示例代码。）

我的问题是这些更新没有效果。以下是This is a test sentence.无论我运行多少更新的分数：

根据“创建情绪分析模型”底部的免责声明，我已确保至少更新 100 次，然后再期待任何更改。首先，我尝试使用一个句子并将其更新 1000 次。其次，我尝试使用从 Simple Wikipedia 中提取的大约 150 个独特的句子，并且每个句子都更新一次。每次更新都是“成功的”：

但两种方法都没有改变我的结果。

我也尝试过使用 APIs Explorer（Prediction，v1.5）并以这种方式更新约 300 次。我的结果仍然没有区别。这些更新也是“成功的”。

我很确定模型正在接收这些更新。get并且analyze都表明该模型具有numberInstances": "2024". 但奇怪的是，list表明该模型具有"numberInstances": "406".

在这一点上，我不知道是什么导致了这个问题。

我已在我的 Google Apps 脚本中成功添加了 Google Prediction API。但是，版本选择器仅显示预测 API 的 1.2。最新版本是 1.5，现在已经发布了几个月。请问我们可以在应用程序脚本上获得最新版本的 Google API 吗？还是我只是错过了什么？

如何使用应用脚本从 Google Storage 中的 .csv 文件传递​​输入，以便我可以使用 Prediction API 进行批量预测（>10,000）？我使用 Google APIs Explorer 创建并训练了我的预测模型。这个想法

1. 将输入 .csv 文件上传到 Google 存储。它包含许多输入行 - 我希望对每一行进行一个预测。
2. 打开一个谷歌电子表格，它将存储我们的预测。
3. 从 Google Storage 加载 .csv 文件。获取一行并将其设置为 csv 实例。来电预测。
4. 将预测存储在电子表格的第一列中。将输入行中的选择性列（特征）写入电子表格，为预测值提供一些上下文。
5. 循环遍历 .csv 文件中的所有行并对每一行进行预测。

如何在 Google App Script 中执行第 2 步？应用程序脚本中是否存在用于操作 .csv 文件的库？

该文档在这方面相当粗略，但产品很有趣，我希望能提供更多示例。

有没有人在 R 中成功使用过 Google Predication API？我的目标是执行以下任务：

• 上传和管理 Google Storage 中的数据
• 使用此数据从 Google Prediction 训练模型

我已按照此处和此处的安装说明进行操作（使用 Windows 时）。我无法同时使用 Mac OSX 和 Windows 成功连接。

我怀疑核心问题是身份验证。有零散的文档，我觉得我已经尝试了所有东西（甚至是为此目的设计的 R 包的概述）。

我不是最伟大的程序员，但我通常可以跟随代码并从工作示例中拼凑出我需要的东西。不过，在这一点上，我根本不知道还能尝试什么。

提前谢谢了。

我收到了数以万计的用户对该应用程序的评论。

我知道很多评论的意思都是一样的。

我无法阅读所有这些评论。因此，我想用一个python程序来分析所有的评论，找出最频繁最重要的反馈信息。

我想问一下，我该怎么做？

我可以下载一个应用所有的评论，也初步了解了Google Prediction API。

In google's prediction api page, it says we can use it for recommendation of webpages / products...

Can someone please show me how, for example:

I have 500,000 members purchased history

I have 2,000,000 products in 200 different categories

I have user-X just signup, asked him 15 'like' / 'dislike' product questions (user's taste)

Now, i want to suggest/recommend user-X with a list(e.g. 500) of products which he most likely willing to purchase

Thanks a lot

如果我以某种方式将 API Explorer 界面用于 Google 预测 API，我已经正确且成功地设置了训练数据，并且可以运行具有预期结果的预测。

我还可以根据 google 在 php 中给出的示例从 localhost 运行单个特征预测。

我的训练数据有 51 个我想要运行预测的特征。该模型是可靠的，并且返回了 92% 的准确率。我对基于 25000 个实例的训练模型没有任何问题。

在一个有点相关的问题中，Marc Cohen 在 php 中给出了以下示例来运行预测，该预测非常适用于语言演示文件或任何单个特征预测。

我刚刚编写了一个测试程序来使用 PHP 进行预测，并且能够使其正常工作。这是魔术序列：

这将显示来自预测请求的未格式化 JSON 响应，如下所示：

//--------------------

他对多特征所做的说明，即：//我的模型采用单个特征，但如果您的模型需要多个 // 特征，只需在 csvInstance 数组中包含更多值，如下所示... // $predictionData-> setCsvInstance(array($data1, $data2, ..., $dataN));

对我来说意味着只需将 $predictionText 变量作为“Feature_1”、“Feature_2”、“Feature_3”、.....“Feature_N”传递就可以了。

我使用的数据主要是数字。例如：69,13,10,9,101,69,94,96,96,96......9 我已经尝试过加引号和不加引号，但始终得到相同的预测。

如果我使用 API 资源管理器并在其中输入一个新的数组元素来预测所有数据，即：

它会预测正确的答案。

如果我使用资源管理器并按照 Marcs 示例输入数据。即："84","63","30","30","207","83","87","94","94","94","94","94","94","94","38","57","143","144","164","164","164","164","164"......... 相同的数据将给出完全不同的结果，而第二种方法总是返回相同的结果。

显然我在这里做错了什么。我已经尝试了所有 php json 编码选项以及我能想到的任何其他方法来正确格式化它以在我的 php 脚本或 API 资源管理器中工作，但无济于事。

谁能告诉我如何$predictionText正确格式化。

我的代码如下。（我试过带和不带引号和纯数字）

谢谢你。

我在通过 Google App Engine 访问我在 Google 预测中创建的训练模型时遇到问题。我已经在这里实现了文章中的所有步骤...... https://developers.google.com/appengine/articles/prediction_service_accounts

当我部署到我的应用引擎实例时，我可以成功运行托管模型示例，但是使用我自己的示例模型 (A1) 失败并出现错误：找不到模型。

appID 为 samplrprocessing，日志显示如下：

：https://www.googleapis.com/prediction/v1.5/trainedmodels/A1/predict?alt=json&key=MYKEYHERE 返回“未找到模型。必须首先训练模型。”回溯（最后一次调用）：文件“/base/data/home/apps/s~samplrprocessing/1.365876750758965087/stream.py”，第 45 行，在 main() 文件“/base/data/home/apps/s~samplrprocessing/1.365876750758965087/stream.py”中，第 40 行，在 main resp = service.trainedmodels().predict(id="A1", body=bodyLoad).execute() 文件“/base/data/home/apps/s~samplrprocessing/1.365876750758965087/oauth2client/util .py”，第 120 行，在 positional_wrapper 中返回已包装（*args，**kwargs）文件“/base/data/home/apps/s~samplrprocessing/1.365876750758965087/apiclient/http.py”，第 678 行，在执行中引发 HttpError (resp, 内容, uri=self.uri)

有没有其他人遇到过这个问题？我已授予服务帐户 API 访问我的预测项目的权限，因此我开始对正在发生的事情失去想法。

提前致谢...