クラウドMLフィーチャー法

Question

（https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/preprocessing-data）を導くためにどのようにクラウドMLでの前処理ページでは、各機能の種類と

は、誰もがこれに私を指すの詳細については、SDKのリファレンスマニュアルを参照してください必要があることを述べていますドキュメンテーション、またはフィーチャタイプとそのメソッドのリストあなたは、SDKのリファレンスドキュメントをダウンロードする必要があります）（

Answer 1

を私は（.discreteために私の目標を設定したときにエラーが発生）ではなく.continuous：私はセットアップに個別の目標をしようとしたが、「フロートデータ型Int64の期待タイプ」を取得しておきますよ：

1. ナビゲートします
   コマンドラインでドキュメントをインストールしたいディレクトリに移動します。セットアップガイドで推奨されているように~/google-cloud-mlを使用して のサンプルをダウンロードした場合、それは良い場所です。 gsutilを使用して

2. コピーし、選択したディレクトリにドキュメントアーカイブ：これは、あなたが選択したディレクトリ内docsディレクトリを作成し

   tar -xf cloudml-docs.latest.tar.gz 
   

：

gsutil cp gs://cloud-ml/sdk/cloudml-docs.latest.tar.gz . 

は、アーカイブを解凍します。 のドキュメントは、基本的にはローカルのWebサイトです。ブラウザでdocs/index.htmlを開き、そのルートでドキュメントを開きます。そこに変換参照があります。タイプ関連のエラーで

Answer 2

、のは、あなたの機能セットが指定されていることをビット用としましょう：

（MAC/LINUXこの情報は、同様setup guideになりましたそれは、LOCALの下で最後のステップです。）

feature_set = { 
    'target': features.target('category').discrete() 
} 

離散目標は、上記のように指定された場合、対象地物のデータ型は、以下のいずれかによるものであるのInt64：

01幾分次の行に沿って
1. ターゲットデータ列のボキャブ（つまり、 'category'）がデータの分析中に生成されました。つまり、（生成されたmetadata.yamlの）メタデータには、ターゲットデータ列のボキャブラリの空のリストがあります。
2. 実際には 'カテゴリ'用のボキャブが生成され、このボキャブの最初の項目（またはキー）のデータ型はintでした。

フロートに遭遇した場合、ターゲットフィーチャのデータ型への変換は失敗します。

代わりに、データ列全体（この場合は「カテゴリ」）を浮動小数点数にキャストすると役立ちます。