Customer AI錯誤疑難排解

模型訓練、計分和設定失敗時,Customer AI會顯示錯誤。 在​Service instances​區段中,LAST RUN STATUS​的列顯示以下消息之一:Success訓練問題​和​Failed

上次運行狀態

在顯示​Failed​或​培訓問題​時,您可以選擇運行狀態以開啟側面板。 側面板包含您的​上次運行狀態​和​上次運行詳細資訊上次運行詳 細資訊包含運行失敗原因的資訊。如果Customer AI無法提供您錯誤的詳細資訊,請聯絡支援人員,並提供錯誤代碼。


模型質量差

如果您收到錯誤「模型質量較差。 建議您使用已修改的設定建立新應用程式。 請依照下列建議步驟協助疑難排解。


建議的修正

「模型質量差」表示模型精度不在可接受的範圍內。 培訓後,Customer AI無法建立可靠的模型,且AUC(ROC曲線下的區域)< 0.65。 若要修正錯誤,建議您變更其中一個設定參數並重新執行訓練。

首先,檢查資料的準確性。 您的資料必須包含預測結果所需的必要欄位。

  • 檢查您的資料集是否有最新日期。 Customer AI一律假設資料是觸發模型時的最新狀態。
  • 檢查您定義的預測和資格窗口中是否缺少資料。 您的資料必須完整無缺。 另外,請確定您的資料集符合 Customer AI歷史資料需求
  • 在您的架構欄位屬性中,檢查商務、應用程式、Web和搜尋中是否遺失資料。

如果您的資料似乎不是問題所在,請嘗試變更資格母體條件,將模型限制為特定設定檔(例如,_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar142存在於過去56天中)。 這會限制訓練視窗中所使用資料的母體和大小。

如果限制適用性母體無法運作或無法運作,請變更預測視窗。

  • 嘗試將預測窗口更改為7天,查看錯誤是否繼續發生。 如果錯誤不再發生,表示您可能沒有足夠的資料用於定義的預測視窗。

本頁內容