마이닝 모델 '%{modelname/}'에 대한 데이터를 처리하는 동안 사례 처리기에서 같은 시계열에 적용할 수 있는 반복되는 KeyTime 값('타임스탬프')을 발견했습니다. 데이터를 전처리하여 반복되는 타임스탬프를 제거하는 것이 좋습니다.
마이닝 모델 '%{model/}'의 테이블 '%{table/}'에 대한 행 필터가 잘못되었습니다. 지정한 필터 식은 DMX 문 '%{statement/}'(으)로 계산됩니다.
마이닝 모델 '%{modelname/}'(으)로 작업하는 동안 시계열 알고리즘에 의해 일반적인 예외가 발생했습니다. 메모리 부족과 같은 리소스 제약 조건 때문인 것 같습니다. 사용 가능한 리소스를 늘리고 알고리즘을 다시 ...
마이닝 모델 '%{modelname/}'에 대한 AUTO_DETECT_PERIODICITY 매개 변수가 잘못되었습니다. AUTO_DETECT_PERIODICITY는 0.0에서 1.0 사이의 수여야 합니다.
마이닝 모델 '%{modelname/}'에 대한 MISSING_VALUE_SUBSTITUTION 매개 변수 값이 잘못되었습니다. 올바른 설정은 None, Previous 또는 숫자 값입니다.
마이닝 모델 '%{modelname/}'에 대한 데이터를 처리하는 동안 사례 처리기에서 같은 시계열에 적용할 수 있는 반복되는 KeyTime 값('타임스탬프')을 발견했습니다. 데이터를 전처리하여 반복되는 타임스탬프를 ...
마이닝 모델 '%{modelname/}'에 대한 데이터를 처리하는 동안 여러 개의 시퀀스 노드가 연속되어 있는 잘못된 입력 사례를 발견했습니다.
마이닝 모델 '%{modelname/}'에 대한 학습 집합이 너무 작습니다. 학습 사례 수는 max(CLUSTER_COUNT,MINIMUM_SUPPORT)보다 작으면 안 됩니다.
마이닝 모델 '%{modelname/}'에 대한 학습 집합이 너무 작습니다. 학습 사례 수는 MINIMIUM_CLUSTER_CASES 값보다 커야 합니다.
마이닝 모델 '%{modelname/}'에서 '%{colname/}' 열에 대해 REGRESSOR 모델링 플래그가 설정되어 있으므로 이 열은 연속 유형이어야 합니다.