Customer AI错误疑难解答

当模型培训、评分和配置失败时, Customer AI会显示错误。 在​Service instances​部分中,LAST RUN STATUS​的列显示以下消息之一:Success培训问题​和​失败

上次运行状态

如果显示​失败​或​培训问题,则可以选择运行状态以打开侧面板。 侧面板包含您的​上次运行状态​和​上次运行详细信息上次运行详 细信息包含有关运行失败原因的信息。如果Customer AI无法提供有关您的错误的详细信息,请联系支持人员并提供的错误代码。


模型质量差

如果收到错误“模型质量较差。 我们建议使用修改后的配置创建新应用程序。 请按照以下建议步骤帮助进行故障诊断。


建议的修复

“模型质量差”是指模型精度不在可接受范围内。 客户人工智能在培训后无法构建可靠的模型,且AUC(ROC曲线下的区域)小于0.65。 要修复该错误,建议您更改其中一个配置参数并重新运行培训。

首先检查数据的准确性。 您的数据必须包含预测结果所需的必要字段。

  • 检查数据集是否具有最新日期。 Customer AI始终假定数据在触发模型时处于最新状态。
  • 检查定义的预测和资格窗口中是否缺少数据。 您的数据必须完整无缺。 另外,请确保您的数据集满足Customer AI历史数据要求
  • 在架构字段属性中,检查商务、应用程序、Web和搜索中是否缺少数据。

如果您的数据似乎不是问题所在,请尝试更改资格填充条件以将模型限制为特定用户档案(例如,_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar142在过去56天中存在)。 这可限制培训窗口中使用的数据的群体和大小。

如果限制资格人口不起作用或不可能,请更改您的预测窗口。

  • 尝试将预测窗口更改为7天,并查看错误是否继续发生。 如果错误不再发生,则表示您可能没有足够的数据用于定义的预测窗口。

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