'%{modelname/}' 모델의 시계열 예측이 새 데이터를 추가하지만 예측 시작 시간이 새 데이터가 시작되기 전에 나타납니다. 새 데이터에 대해 기록 예측을 사용할 수 없습니다.
modelname/}' 모델의 MODELLING_CARDINALITY 매개 변수가 잘못되었습니다. MODELLING_CARDINALITY는 0보다 커야 합니다.
modelname/}' 모델의 OPTMIZED_PREDICTION_COUNT 매개 변수가 지원되지 않습니다. OPTMIZED_PREDICTION_COUNT는 0에서 50 사이여야 합니다.
modelname/}' 모델의 PREDICTION_SMOOTHING 매개 변수 값이 잘못되었습니다. 값은 0에서 1 사이여야 합니다.
modelname/}' 모델의 STOPPING_TOLERANCE 매개 변수가 잘못되었습니다. STOPPING_TOLERANCE는 0보다 큰 정수여야 합니다.
modelname/}' 모델의 시계열 예측이 새 데이터를 추가하지만 예측 시작 시간이 새 데이터가 시작되기 전에 나타납니다. 새 데이터에 대해 기록 예측을 사용할 수 없습니다.
modelname/}' 모델의 시퀀스 테이블에 시퀀스 키 열이 여러 개 있습니다. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 시퀀스 키 열이 한 개인 테이블만 허용합니다.
modelname/}' 모델의 시퀀스 테이블에 키가 아닌 열이 여러 개 있습니다. Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 키가 아닌 열이 한 개인 시퀀스 테이블만 허용합니다.
modelname/}' 시계열 모델의 마이닝 구조에 Key Time 열이 여러 개 있습니다. 시계열 모델을 포함한 마이닝 구조에는 Key Time 열이 하나만 있을 수 있습니다.
modelname/}'에 대한 입력 사례에 중복 Key Sequence 값이 있습니다. 모호한 사례는 신뢰할 수 없는 결과를 만들 수 있습니다. 데이터를 명확하게 하거나(권장) ErrorLog KeyErrorLimit ...