Exécution de flux multiples

Evitez d'exécuter plusieurs flux qui utilisent le même nom d'utilisateur sous un même projet à la fois. Si vous devez exécuter plusieurs flux, assurez-vous que la limite de mémoire (8 GiB, par défaut) n'est pas dépassée. Si un trop grand nombre de flux sont exécutés en même temps sous le même nom d'utilisateur et le même projet, SPSS Modeler risque d'être à court de mémoire et de renvoyer un message d'erreur, tel que L'exécution a été interrompue.

Si vous obtenez ce message d'erreur, procédez comme suit:

1. Attendez la fin d'une ou de plusieurs exécutions de flux.
2. Fermez tous les onglets de votre navigateur qui contiennent des exécutions de flux réussies.
3. Attendez 15 minutes.
4. Si vous utilisez la mise en cache dans votre flux, videz le cache.
5. Cliquez sur Exécuter sur le flux interrompu qui a renvoyé une erreur.

Exécution interrompue

Si un flux SPSS Modeler ne répond plus ou génère un message d'erreur tel que Execution was interrupted, vous pouvez essayer de redémarrer la session. Dans le flux SPSS Modeler , procédez comme suit:

1. Cliquez sur Informations sur le flux.
2. Cliquez sur Redémarrer la session.

Le fichier n'existe pas

Si vous avez renommé un fichier ou déplacé un fichier du projet vers un dossier, vous pouvez recevoir ce message d'erreur lorsque vous exécutez un flux SPSS Modeler:

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

Cette erreur se produit parce que le flux n'a pas mis à jour le nom ou l'emplacement du fichier. Pour corriger l'erreur, vous pouvez redémarrer la session pour mettre à jour le flux de SPSS Modeler:

1. Cliquez sur Informations sur le flux.
2. Cliquez sur Redémarrer la session.

Vous pouvez également redémarrer la durée d'exécution pour résoudre le problème.

Impossible d'exporter des données vers le fichier SPSS Statistics .sav

Vous avez essayé d'utiliser un nœud Data Asset Export pour exporter des données vers un fichier SPSS Statistics .sav, mais le fichier n'a pas été créé. Vous avez également reçu ce message d'erreur :

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.

Vérifiez si les noms des champs contiennent des espaces. Le format de fichier .sav ne prend pas en charge les espaces dans les noms de champs.

Zones sans nom dans les flux migrés

Par défaut, les champs de données sans nom dans SPSS Modeler desktop sont nommés " field1, " field2, " field3, etc. Dans SPSS Modeler, dans " watsonx.ai, les champs de données sans nom sont nommés " COLUMN1, " COLUMN2, " COLUMN3, etc. Si vous créez un flux à partir d'un fichier de flux (.str) qui a été créé dans SPSS Modeler desktop et qui contient de tels champs, le résultat est différent.

# 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)

Noeuds KDE avec version Python non prise en charge

Si vous exécutez un flux contenant un ancien noeud KDE, vous risquez de recevoir une erreur. L'erreur indique que le modèle utilise un package Python qui n'est plus pris en charge. Dans ce cas, supprimez l'ancien noeud KDE et ajoutez un nouveau noeud.

Différences dans le traitement de l'absence de séparateurs de ligne

Si une ligne d'un enregistrement de données ne comporte pas de séparateur, cette ligne est rejetée dans le " watsonx.ai.

Les valeurs de l'importance des prédicteurs peuvent varier entre les flux SPSS Modeler et les flux de bureau SPSS Modeler

Pour éviter des résultats incohérents sur différentes plateformes, une nouvelle méthode d'échantillonnage aléatoire est utilisée pour calculer l'importance du prédicteur dans SPSS Modeler sur " watsonx.ai. Cela fait varier les nouveaux résultats de l'importance prédictive par rapport aux résultats originaux de l'importance prédictive dans le bureau de SPSS Modeler si les données ne sont pas uniformément distribuées. L'échantillonnage aléatoire est déclenché lorsque le nombre d'enregistrements dépasse 200. SPSS Modeler desktop sera mis à jour dans une prochaine version pour correspondre aux résultats de SPSS Modeler sur le " watsonx.ai.

Il est difficile de faire la différence entre les modèles générés à partir de Text Analytics

Dans l'atelier d'analyse de texte, chaque fois que vous cliquez sur Générer un nouveau modèle, une nouvelle pépite de modèle est créée dans votre flux. Si vous générez plusieurs modèles, ils ont tous le même nom, il peut donc être difficile de les différencier. Une recommandation consiste à utiliser des annotations pour les identifier (cliquez deux fois sur un nugget de modèle pour ouvrir ses propriétés, puis accédez à Annotations).

Une erreur interne s'est produite: erreur SCAPI: la valeur de la ligne 1 029 n'est pas une chaîne valide

Par exemple, lorsque SPSS Modeler lit un ensemble de données dans le nœud Data Asset, l'erreur suivante se produit :

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.

Ce comportement est prévu. Pour la plupart des fichiers à plat, SPSS Modeler lit les 1st 1000 enregistrements pour déduire le type de données. Dans ce cas, les 1st 1000 lignes étaient 0 ou 1, de sorte que SPSS Modeler a déduit que la colonne contenait des valeurs binaires (0 ou 1). La valeur de la ligne 1 029 était 3. Lorsque SPSS Modeler lit une valeur de 3 à la ligne 1 029, une erreur se produit, car 3 n'est pas une valeur binaire.

Solutions suggérées :

• Ajustez le paramètre Infer record count pour inclure plus de données, en choisissant 2000 lignes à la place (ou plus).
• Si ce problème provient d'une erreur dans les données, mettez à jour toute valeur dans les 1000 premières lignes à l'origine de l'erreur.