Azure：デシジョンフォレストモデルのスコアリングに関する問題

Question

データセットを2つに分割して、Azure MLスタジオに2クラスデシジョンフォレストモデルを構築しました。

私はモデルの得点と評価に満足していたので、スコアリングのために新しいデータセット（同じ変数、同じデータクラスと同じソースを持つ）を持ってきました。

新しいスコアリングデータセットの変数がカテゴリに含まれていないというエラーが表示されました。「メタデータの編集」を使用してそのカテゴリをカテゴリ別にする必要があります（わかりません）。私はこれを行い、すぐにスコアリングした後のモデル評価を非常に悪いものにしました。

どうすればこの問題を解決できますか？

私は心に留めているが、それを行うことができない解決策は、「データの編集」機能を使用しないようにすることで、スプリットデータの評価から得たのと同じ結果を得ることです。

エラーメッセージ：

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

私はあなたが使用しているアルゴリズムわからないんだけど、何のシステムが言っていることは、その内部パラメータを計算するために、カテゴリ値を必要としていることです。

スコアが低いことは、新しいデータベースと、スコアを取得するために使用しているモデルと関係がある可能性があります。編集メタデータモジュールはパフォーマンスに影響してはなりません。