SPSS Modeler のトラブルシューティング

複数のフローの実行

同じユーザー名を使用する複数のフローを 1 つのプロジェクトで同時に実行することは避けてください。 複数のフローを実行する必要がある場合は、メモリー制限 (デフォルトでは 8 GiB) を超えていないことを確認してください。 同じユーザー名とプロジェクトで同時に実行されているフローが多すぎる場合、 SPSS Modeler がメモリー不足になり、 「実行が中断されました」などのエラー・メッセージが返される可能性があります。

このエラー・メッセージが表示された場合は、以下の手順を実行します。

1. 1 つ以上のフロー実行が完了するまで待ちます。
2. 正常に完了したフロー実行を含むすべてのブラウザー・タブを閉じます。
3. 15 分間待ちます。
4. フローでキャッシングを使用する場合は、キャッシュをフラッシュします。
5. エラーを返した中断フローの「実行」 をクリックします。

実行が中断されました

SPSS Modeler フローが応答しなくなった場合、または Execution was interruptedなどのエラー・メッセージが表示された場合は、セッションを再始動してみてください。 SPSS Modeler フローで、以下のステップを実行します。

1. 「フロー情報」をクリックします。
2. 「セッションの再始動」をクリックします。

マイグレーションされたストリーム内の名前のないフィールド

デフォルトでは、 SPSS Modeler デスクトップの名前なしデータ・フィールドには、 field1、 field2、 field3などの名前が付けられます。 Cloud Pak for Dataの SPSS Modeler では、名前のないデータ・フィールドの名前は COLUMN1、 COLUMN2、 COLUMN3などになります。 SPSS Modeler デスクトップで作成されたストリーム・ファイル (.str) からフローを作成し、そのフローにそのようなフィールドが含まれている場合、出力は異なります。

# 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)

サポートされない Python バージョンを含む KDE ノード

古い KDE ノードを含むフローを実行すると、エラーを受け取ることがあります。 このエラーは、サポートされなくなった Python パッケージをモデルが使用していることを示しています。 このような場合は、古い KDE ノードを削除し、新しいノードを追加してください。

行分離文字がない場合の処理方法の違い

データ・レコードの行に分離文字がない場合、その行は Cloud Pak for Dataで破棄されます。 SPSS Modeler デスクトップでは、そのような行は空の値として読み取られます。

予測変数の重要度の値は、 SPSS Modeler フローと SPSS Modeler デスクトップ・ストリームの間で異なる可能性があります。

異なるプラットフォームでの結果の不整合を回避するために、新しいランダム・サンプリング方式を使用して、 Cloud Pak for Data上の SPSS Modeler で Predictor Importance を計算します。 これにより、データが均一に分散されていない場合、新しい予測重要度の結果は、 SPSS Modeler デスクトップの元の予測重要度の結果とは異なるものになります。 レコード数が 200 を超えると、ランダム・サンプリングがトリガーされます。 SPSS Modeler デスクトップは、 Cloud Pak for Data上の SPSS Modeler の結果と一致するように、将来のバージョンでアップグレードされます。

テキスト分析から生成されたモデル間の違いを見分けるのは困難です。

テキスト分析ワークベンチで 「新規モデルの生成」をクリックすると、フロー内に新しいモデル・ナゲットが作成されます。 複数のモデルを生成する場合、それらのモデルはすべて同じ名前であるため、区別することが困難になる可能性があります。 アノテーションを使用して識別することをお勧めします (モデル・ナゲットをダブルクリックしてプロパティーを開き、「注釈」に移動します)。

一部の生成されたモデルの結果は、以前のバージョンと異なる場合があります

バージョン 4.6以降、一部のアルゴリズムの生成モデルは、以前のバージョンとは異なる場合があります。これは、一部の設定が、デプロイされたポッドの CPU 数に基づいて動的に割り当てられるようになったためです。 例えば、KMeans-AS ノードと Random Trees ノードでは、生成されるモデル結果が若干異なる場合があります。 この変更は、お客様の IT 能力をより十分に活用するために行われました。 より強力なランタイム (8 個の CPU など) がある場合、 SPSS Modeler は追加の CPU を検出し、それらを利用するために設定を調整します。

内部エラーが発生しました: SCAPI エラー: 行 1,029 の値は有効なストリングではありません

例えば、 SPSS Modeler が 「データ資産」 ノードでデータ・セットを読み取っているときに、以下のエラーが発生します。

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.

これは予期された動作です。 ほとんどのフラット・ファイルの場合、 SPSS Modeler は 1st 1000 件のレコードを読み取って、データ型を推測します。 この場合、 1st 1000 行は 0 または 1 であるため、 SPSS Modeler は、列にバイナリー値 (0 または 1) が含まれていると推測します。 行 1,029 の値は 3 でした。 SPSS Modeler が行 1,029 にある値 3 を読み取ると、3 はバイナリー値ではないため、エラーがスローされます。

推奨されている対処策:

• 「レコード・カウントの推測 (Infer record count)」 パラメーターを調整して、より多くのデータを組み込み、代わりに 2000 行 (またはそれ以上) を選択します。
• この問題がデータのエラーによるものである場合は、エラーの原因となっている最初の 1000 行の値を更新します。