다중 플로우 실행

한 프로젝트에서 동시에 동일한 사용자 이름을 사용하는 여러 플로우를 실행하지 마십시오. 여러 개의 플로우를 실행해야 하는 경우 메모리 제한(기본적으로 8 GiB,)을 초과하지 않도록 하세요. 동일한 사용자 이름 및 프로젝트에서 동시에 너무 많은 플로우가 실행 중인 경우, SPSS Modeler 의 메모리가 부족하여 실행이 인터럽트됨과 같은 오류 메시지가 리턴될 수 있습니다.

이 오류 메시지가 표시되면 다음 단계를 완료하십시오.

1. 하나 이상의 플로우 실행이 완료될 때까지 기다리십시오.
2. 성공적으로 완료된 플로우 실행을 포함하는 브라우저 탭을 닫으십시오.
3. 15분동안 기다리십시오.
4. 플로우에서 캐싱을 사용하는 경우 캐시를 비우십시오.
5. 오류를 리턴한 중단된 플로우에서 실행을 클릭하십시오.

실행 중단

SPSS Modeler 플로우가 응답하지 않거나 Execution was interrupted와 같은 오류 메시지를 제공하는 경우 세션을 다시 시작할 수 있습니다. SPSS Modeler 플로우에 있는 동안 다음 단계를 완료하십시오.

1. 플로우 정보를 클릭하십시오.
2. 세션 다시 시작을 클릭하십시오.

파일이 없음

파일 이름을 변경하거나 프로젝트에서 폴더로 파일을 이동한 경우 SPSS Modeler 흐름을 실행할 때 이 오류 메시지가 표시될 수 있습니다:

WDP Connector Error: CDICO2015E: The filepath/content.csv file does not exist or you do not have sufficient permissions.

이 오류는 흐름에서 파일 이름이나 위치를 업데이트하지 않았기 때문에 발생합니다. 오류를 수정하려면 세션을 다시 시작하여 SPSS Modeler 흐름을 업데이트하면 됩니다:

1. 플로우 정보를 클릭하십시오.
2. 세션 다시 시작을 클릭하십시오.

런타임을 다시 시작하여 문제를 해결할 수도 있습니다.

SPSS Statistics .sav 파일로 데이터를 내보낼 수 없습니다

데이터 자산 내보내기 노드를 사용하여 데이터를 SPSS Statistics .sav 파일로 내보내려고 했지만 파일이 생성되지 않았습니다. 또한 이 오류 메시지가 표시되었습니다:

WDP Connector Error: CDICO9999E: Internal error occurred: IO error: Invalid variable name error: Invalid character found in field name 'AGE YOUN'. Field names can only include any letter, any digit or the symbols @, #, ., _, or $ for export.

필드 이름에 공백이 포함되어 있는지 확인합니다. .sav 파일 형식은 필드 이름에 공백을 지원하지 않습니다.

마이그레이션된 스트림의 이름 없는 필드

기본적으로 SPSS Modeler 데스크톱의 명명되지 않은 데이터 필드 이름은 ' field1, ' field2' , ' field3' 등으로 지정됩니다. SPSS Modeler ' watsonx.ai Studio의 명명되지 않은 데이터 필드는 ' COLUMN1' , ' COLUMN2' , ' COLUMN3' 등으로 명명됩니다. SPSS Modeler 데스크톱에서 만든 스트림 파일(.str)에서 이러한 필드를 포함하는 흐름을 만들면 출력이 달라집니다.

# TO DO: run this script once after importing the stream into CP4D 
import modeler.api
stream = modeler.script.stream()

# map "COLUMN" to "field" for data sources without field names (csv without headers)
source_node = stream.findByID("...") # TO DO: provide ID of existing source node (csv file without headers)
filter_node = stream.findByID("...") # TO DO: provide ID of existing filter node (where field names are provided) 
new_node = stream.create("filter", 'new node') # creates new filter node between source and filter
stream.linkBetween(new_node, source_node, filter_node)

# change field names from "COLUMN1" to "field1" etc. 
for number in range(1,1000): # change max value if necessary
    old_name = 'COLUMN' + str(number)
    new_name = 'field' + str(number)
    new_node.setKeyedPropertyValue("new_name", old_name, new_name)

지원되지 않는 Python 버전이 있는 KDE 노드

이전 KDE 노드를 포함하는 플로우를 실행하는 경우 오류를 수신할 수 있습니다. 이 오류는 모델이 더 이상 지원되지 않는 Python 패키지를 사용한다는 것을 나타냅니다. 이러한 경우 이전 KDE 노드를 제거하고 새 노드를 추가하십시오.

행 구분 기호를 처리하지 않는 방법의 차이점

데이터 레코드의 한 줄에 구분 기호가 없는 경우 해당 줄은 ' watsonx.ai Studio 에서 삭제됩니다.

예측변수 중요도 값은 SPSS Modeler 플로우와 SPSS Modeler 데스크탑 스트림 간에 다를 수 있습니다.

다른 플랫폼에서 일관되지 않은 결과를 피하기 위해 새로운 무작위 샘플링 방법을 사용하여 ' watsonx.ai Studio'의 SPSS Modeler 예측자 중요도를 계산합니다. 이로 인해 데이터가 균일하게 분포되지 않은 경우 새 예측 중요도 결과가 SPSS Modeler 데스크톱의 원래 예측 중요도 결과와 달라질 수 있습니다. 무작위 샘플링은 레코드 수가 200을 초과할 때 트리거됩니다. 향후 버전에서 ' watsonx.ai Studio'의 SPSS Modeler 결과와 일치하도록 SPSS Modeler er 데스크톱이 업그레이드될 예정입니다.

Text Analytics에서 생성된 모델 간의 차이를 구분하는 것은 어렵습니다.

텍스트 분석 워크벤치에서 새 모델 생성를 클릭할 때마다 흐름에 새 모델 너겟이 만들어집니다. 여러 모델을 생성하는 경우 모두 동일한 이름을 사용하므로 구별하기 어려울 수 있습니다. 한 가지 권장사항은 어노테이션을 식별하는 데 도움이 되도록 사용하는 것입니다(모델 너깃을 두 번 클릭하여 해당 특성을 열고 주석으로 이동).

내부 오류가 발생했습니다. SCAPI 오류: 1,029행의 값이 올바른 문자열이 아닙니다.

예를 들어, SPSS Modeler가 데이터 자산 노드에서 데이터 집합을 읽는 동안 다음과 같은 오류가 발생합니다:

Internal error occurred: SCAPI error: The value on row 1,029 is not a valid string of the Bit data type for the SecurityDelay column.

예상된 동작입니다. 대부분의 플랫 파일의 경우 SPSS Modeler 는 1st 1000레코드를 읽어 데이터 유형을 추론합니다. 이 경우 1st 1000개행은 0또는 1이므로 SPSS Modeler 는 열에 2진 값 (0또는 1) 이 포함되어 있다고 추론합니다. 행 1,029의 값은 3입니다. SPSS Modeler가 1,029행에서 3 값을 읽으면 3은 이진 값이 아니므로 오류가 발생합니다.

제안되는 일시적인 해결책:

• 레코드 개수 추론 매개변수를 조정하여 더 많은 데이터를 포함시키고 대신 2000개이상의 행을 선택하십시오.
• 이 문제점이 데이터의 오류에서 발생하는 경우, 오류의 원인이 되는 처음 1000개행의 값을 업데이트하십시오.