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Customer AI錯誤疑難排解

Last update: Tue Jul 16 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
  • 主題：

建立對象：

  • undefined

當模型訓練、評分和設定失敗時，Customer AI會顯示錯誤。 在​ 服務執行個體 ​區段中，上次執行狀態 ​的資料行會顯示下列其中一個訊息： 成功、訓練問題 ​以及​ 失敗。

上次執行狀態

如果顯示​ 失敗 ​或​ 訓練問題，您可以選取執行狀態以開啟側面板。 側面板包含您的​ 上次執行狀態 ​和​ 上次執行詳細資料。 上次執行詳細資料 ​包含執行失敗原因的資訊。 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。

{width="300"}

無法無痕存取Chrome中的Customer AI

由於Google Chrome的無痕模式安全性設定有所更新，導致Google Chrome無痕模式中的載入錯誤出現。 Chrome正在積極處理此問題，以使experience.adobe.com成為信任的網域。

{width="500"}

建議的修正

若要解決此問題，您需要將experience.adobe.com新增為可隨時使用Cookie的網站。 首先瀏覽至​ chrome://settings/cookies。 接著，向下捲動至​ 自訂行為 ​區段，接著選取「永遠可以使用Cookie的網站」旁的​ 新增 ​按鈕。 在出現的彈出視窗中，複製並貼上[*.]experience.adobe.com，然後選取​ 在此網站上包含第三方Cookie ​核取方塊。 完成後，請選取​ 新增 ​並重新載入無痕的Customer AI。

建議的修正

模型品質不良

如果您收到錯誤「模型品質不良」。 建議您使用修改後的設定來建立新的應用程式。 請依照下列建議的步驟進行疑難排解。

{width="300"}

建議的修正

「模型品質不良」表示模型精度不在可接受的範圍內。 Customer AI無法在訓練後建立可靠的模型且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引數，然後重新執行訓練。

首先檢查資料的準確性。 您的資料包含預測結果所需的必要欄位非常重要。

  • 檢查您的資料集是否有最新日期。 Customer AI一律會假設資料在模型觸發時處於最新狀態。
  • 檢查您所定義的預測與適用性視窗中是否有遺漏的資料。 您的資料必須完整無缺。 也請確定您的資料集符合Customer AI歷史資料需求。
  • 在您的結構欄位屬性中，檢查商務、應用程式、網頁和搜尋中是否有缺少的資料。

如果您的資料似乎不是問題，請嘗試變更適用母體條件，將模型限製為特定設定檔（例如，過去56天內有_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar142存在）。 這會限制訓練時段中所使用資料的母體及大小。

如果限制適用人口無效或無法進行，請變更您的預測期間。

  • 請嘗試將預測時段變更為7天，並檢視錯誤是否持續發生。 如果錯誤不再發生，表示您可能沒有足夠的資料可供定義的預測時段使用。

錯誤

錯誤代碼
標題
訊息範本
訊息範例
400
目標不足
使用者太少({{actual_num_samples}} in total) meeting the prediction goal definition from {{outcome_window_start}} to {{outcome_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}}位具有合格事件的使用者可建立模型。

建議的解決方案：

1。 檢查資料可用性
2。 減少預測目標時間範圍
3。 修改預測目標定義以包含更多使用者（錯誤碼：VALIDATION-400 NOT_ENOUGH_OBJECTIVE）
符合2020-04-01到2021-04-01預測目標定義的使用者太少（總共200名）。 我們至少需要500名具有合格活動的使用者來建立模型。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性
2。 減少預測目標時間範圍
3。 修改預測目標定義以包含更多使用者。 （錯誤碼：VALIDATION-400 NOT_ENOUGH_OBJECTIVE）
401
人口不足
符合資格的使用者太少({{actual_num_samples}} in total) from {{eligibility_window_start}} to {{eligibility_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}}個符合資格的使用者可建立模型。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性
2。 如果提供合格的母體定義，請縮短合格篩選時間範圍3。 如果未提供合格的母體定義，請嘗試新增一個（錯誤代碼：VALIDATION-401 NOT_ENOUGH_POPULATION）
從2020-04-01到2021-04-01的合格使用者太少（總共200個）。 我們至少需要500名符合資格的使用者才能建立模型。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性
2。 如果提供合格的母體定義，請縮短合格篩選的時間範圍。
3.如果未提供合格的母體定義，請嘗試新增一個。 （錯誤碼：VALIDATION-401 NOT_ENOUGH_POPULATION）
402
模型錯誤
我們無法使用目前的輸入資料集和設定產生高品質的模型。

某些建議包括：
1。 修改您的設定以新增合格的母體定義。
2. 使用其他資料來源來改善模型品質
3。 新增自訂事件，在模型中加入更多資料（錯誤碼：VALIDATION-402 BAD_MODEL）
我們無法使用目前的輸入資料集和設定產生高品質的模型。

某些建議包括：
1。 請考慮修改您的設定以新增合格的母體定義。
2. 請考慮使用其他資料來源來改善模型品質。 （錯誤碼：VALIDATION-402 BAD_MODEL）
403
不符合資格的分數
此分數分佈與預期有太多差異。

某些建議包括：
1。 請確認模型已使用最新資料進行訓練，否則請考慮重新訓練您的模型。
2. 請確定評分任務中沒有資料問題（例如遺失資料/資料延遲）。 （錯誤碼：VALIDATION-403 INELIGIBLE_SCORES）
此分數分佈與預期有太多差異。

某些建議包括：
1。 請確認模型已使用最新資料進行訓練，否則請考慮重新訓練您的模型。
2. 請確定評分任務中沒有資料問題（例如遺失資料/資料延遲）。 （錯誤碼：VALIDATION-403 INELIGIBLE_SCORES）
405
無評分資料
{{eligibility_window_start}} to {{eligibility_window_end}}沒有可用於評分的使用者行為或設定檔資料。請檢查資料以確保定期更新。 （錯誤碼：VALIDATION-405 NO_SCORING_DATA）
從2020-04-01到2021-04-01沒有可用於評分的使用者行為或設定檔資料。 請檢查資料，以確保定期更新。 （錯誤碼：VALIDATION-405 NO_SCORING_DATA）
407
歷史事件資料不足
沒有足夠的資料可建置模型。 從2020-04-01到2021-04-01，只有90天的資料。

我們需要120天的最近資料。 如需詳細資訊，請參閱資料需求檔案。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性
2。 減少預測目標時間範圍
3。 如果提供合格的母體定義，請縮短合格篩選時間範圍
4。 如果未提供合格的母體定義，請嘗試新增一個（錯誤代碼：VALIDATION-407 NOT_ENOUGH_HISTORICAL_EVENT_DATA）
沒有足夠的資料可建置模型。 從2020-04-01到2021-04-01，只有90天的資料。

我們需要120天的最近資料。 如需詳細資訊，請參閱資料需求檔案。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性。
2. 縮短預測目標時間範圍。
3.如果提供合格的母體定義，請縮短合格篩選的時間範圍。
4。 如果未提供合格的母體定義，請嘗試新增一個。 （錯誤碼：VALIDATION-407 NOT_ENOUGH_HISTORICAL_EVENT_DATA）
408
沒有符合資格的最近資料
{{data_days}} days prior to {{etl_window_end}}中沒有符合資格的使用者的使用者行為資料。 請檢查資料集，確保會定期更新。 （錯誤碼：VALIDATION-408 NO_RECENT_DATA_FOR_ELIGIBLE_POPULATION）
2021-04-01之前60天內沒有符合資格的使用者的使用者行為資料。 請檢查資料集，確保會定期更新。 （錯誤碼：VALIDATION-408 NO_RECENT_DATA_FOR_ELIGIBLE_POPULATION）
409
無目標
沒有符合預測目標定義的使用者來自具有建立模型之合格事件的{{outcome_window_start}} to {{outcome_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}}使用者。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性
2。 修改預測目標定義（錯誤碼：VALIDATION-409 NO_OBJECTIVE）
2020-04-01到2021-04-01期間沒有符合預測目標定義的使用者。 我們至少需要500名具有合格活動的使用者來建立模型。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性。
2. 修改預測目標定義。 （錯誤碼：VALIDATION-409 NO_OBJECTIVE）
410
無母體
{{eligibility_window_start}} to {{eligibility_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}}個符合資格的使用者中沒有符合資格的使用者可建立模型。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性
2。 若提供合格的母體定義，請修改條件或增加合格篩選的時間範圍（錯誤代碼：VALIDATION-410 NO_POPULATION）
2020-04-01到2021-04-01沒有符合資格的使用者。 我們至少需要500名符合資格的使用者才能建立模型。

建議的解決方案：
1。 檢查資料可用性。
2. 如果提供合格母體定義，請修改條件或增加合格篩選的時間範圍。 （錯誤碼：VALIDATION-410 NO_POPULATION）
411
ETL之後沒有輸入資料
沒有可供模型在{{etl_start_date}} and {{etl_end_date}}之間使用的使用者行為或設定檔資料。 請確定資料集有足夠的資料。 （錯誤碼：VALIDATION-411 NO_INPUT_DATA_AFTER_ETL）
在2020-04-01和2021-04-01之間沒有可供模型使用的使用者行為或設定檔資料。 請確定資料集有足夠的資料。 （錯誤碼：VALIDATION-411 NO_INPUT_DATA_AFTER_ETL）
412
ETL之後沒有事件
沒有模型可在{{etl_start_date}} and {{etl_end_date}}之間使用的使用者行為資料。 請確定資料集有足夠的資料。
在2020-04-01和2021-04-01之間沒有模型可用的使用者行為資料。 請確定資料集有足夠的資料。 （錯誤碼：VALIDATION-412 NO_EVENT_DATA_AFTER_ETL）
413
目標中的單一值
CustomerAI要求資料集必須同時具有符合及不符合預測目標定義的事件。 輸入資料集只包含介於{{etl_window_start}} and {{etl_window_end}}之間的限定事件。

建議的解決方案：
1。 修改預測目標定義
2。 驗證資料完整性，或使用包含預測目標之不合格事件範例的其他專案（錯誤代碼：VALIDATION-413 SINGLE_VALUE_IN_OBJECTIVE）
CustomerAI要求資料集必須同時具有符合及不符合預測目標定義的事件。 輸入資料集只包含介於2020-04-01和2021-04-01之間的合格事件。

建議的解決方案：
1。 修改預測目標定義。
2. 驗證資料完整度或使用包含預測目標之不合格事件範例的不同專案。 （錯誤碼：VALIDATION-413 SINGLE_VALUE_IN_OBJECTIVE）
414
無影響因素
影響因子模型產生非預期的輸出。 建議您使用修改後的設定來建立新的應用程式。 （錯誤碼：VALIDATION-414 NO_INFLUENCE_FACTORS）
影響因子模型產生非預期的輸出。 建議您使用修改後的設定來建立新的應用程式。 （錯誤碼：VALIDATION-414 NO_INFLUENCE_FACTORS）
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