输入的ExampleSet与训练ExampleSet不匹配
因素二世
最好的答案
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hbajpai
成员职位:102
独角兽
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BalazsBarany
管理员，版主，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家职位:930独角兽
你好,
您正在对数据应用Windowing操作符以构建模型，但对放入Apply model中的数据集不做同样的操作。
你真的需要做同样的预处理来应用模型。您可以简单地将window操作符从上层执行分支复制到下层执行分支。
问候,
Balazs
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答案
我是面向大众的数据挖掘这样我就能解释得更清楚一些。
这是《面向大众的数据挖掘》第一版(2012)的数据集中的一个小错误，我怀疑你正在使用的就是第一版。有两种方法可以解决这个问题。第一种方法是在文本编辑器或电子表格应用程序中打开第11章训练数据CSV文件，并将变量名称“Years_Pro”更改为“Years_Exp”。保存更改并关闭文件，然后在RapidMiner中重新导入或重新连接到数据，并重新运行该进程。一旦训练和评分数据集之间的变量名匹配，错误就会消失。
解决这个问题的另一种方法是从网站上下载本书第二版或第三版的第11章数据集。以下是每个版本的网址:
https://sites.google.com/site/dataminingforthemasses/se
https://sites.google.com/site/dataminingforthemasses3e/
第11章的数据集已经从我在第一版中使用的版本进行了简化。后一种数据集中的属性较少。如果你在这个或其他主题上有任何额外的问题，请告诉我面向大众的数据挖掘．请注意，如果你愿意，你可以在亚马逊或myeducator.com上买到这本书的新版本。
马特北
(电子邮件保护)
我是新手，也有同样的问题。我不明白那是什么意思&我该怎么办。希望有人能指点我。
谢谢你！
在左边应用支持向量机之前，你正在做标称到数值的转换，所以支持向量机模型是建立在改变的数据上的。但是，在右侧没有进行相同的处理:您将原始结构放入Apply Model中。当然会有缺失的属性。
推荐的方法是使用组模型。在培训过程中插入组模型操作符。将标称到数值的“预”输出连接到组模型的第一个输入。将SVM的“mod”输出连接到第二个输入。将Group Models输出连接到Training子过程的“mod”输出。
这将创建一个组合模型，在训练和测试时对原始数据集应用Nominal to Numerical和SVM。
问候,
Balazs
然而，当我试图应用特征选择运算符(向前选择/向后消除)时，出现此消息。
我已经激活了调试模式，但是这个过程仍然失败。
流程看起来不错，因为所有操作员都有绿色刻度;但Rapidminer无法产生结果输出。
希望你能帮我解决这个问题。非常感谢。
德国多特蒙德