Encountered an internal AutoML error. No objects to concatenate.
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- azure, jupyter-notebook, machine-learning
- Domaine
- cloud, machine-learning
Piste de recherche
Commencez par la soumission de la tâche AutoML décrite dans le rapport et reproduisez-la avec le jeu de données qui ne contient aucune valeur manquante ni aucun zéro dans la colonne cible de la série temporelle. Aucun fichier source ni test n'est indiqué, suivez donc la réponse d'erreur de la tâche et comparez-la avec un jeu de données pour lequel l'entraînement réussit. Le travail est terminé lorsque la cause de l'échec "No objects to concatenate" est identifiée et qu'il est confirmé que la tâche concernée s'entraîne correctement.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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