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Encountered an internal AutoML error. No objects to concatenate.

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
25/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
azure, jupyter-notebook, machine-learning
Bereich
cloud, machine-learning

Rechercherichtung

Beginnen Sie mit der im Bericht beschriebenen Übermittlung des AutoML-Auftrags und reproduzieren Sie sie mit dem Datensatz, der keine fehlenden Werte und Nullen in der Zeitreihen-Zielspalte enthält. Es ist keine Quelldatei oder kein Test angegeben. Verfolgen Sie daher die Fehlerantwort des Auftrags und vergleichen Sie sie mit einem Datensatz, bei dem das Training erfolgreich ist. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die Ursache des Fehlers "No objects to concatenate" identifiziert und bestätigt wurde, dass der betroffene Auftrag erfolgreich trainiert.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Hello,

When submitting an AutoML job, the training fails and I get the following error:

Encountered an internal AutoML error. Error Message/Code: ClientException. Additional Info: ClientException:
Message: No objects to concatenate
InnerException: None
ErrorResponse
{
"error": {
"message": "No objects to concatenate"
}
}

This only happens for that specific dataset which contains no missing values but quite some 0s in the target column (time series forecasting). I did make sure to follow this recommendation but that did not solve the issue.

thanks in advance for the help!

Kind regards,
Ervin

Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
4.4k
Forks
2.6k
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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