上传到 ML-Predict 时出现 Google Cloud Platform (GCP) JSON 预测文件错误

如何解决上传到 ML-Predict 时出现 Google Cloud Platform (GCP) JSON 预测文件错误

我在将测试数据上传到 GCP 以进行预测时出错。我只是想将我的测试数据从 train_test_split 转换为 json 文件，以运行我部署的模型的 GCP 预测。

这是我的数据框的样子

我的 X_test 都是 int 值。这是我将此数据框转换为换行符分隔的 json 文件。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X_new,y,test_size=0.33,random_state=12,stratify = y) #stratify breaks up our split evenely

    import json

X_test_10 = X_test.head(10) #gets first 10 items for prediction
X_test_10.to_json('test.json') #converts file to json

#creates newline delimited json per google instructions
with open("test.json","r") as read_file:
    data = json.load(read_file)
result = [json.dumps(record) for record in data]
with open('nd-proceesed.json','w') as obj:
    for i in result:
        obj.write(i+'\n')

#Uploads created json file to GCP model for prediction
!gcloud ai-platform predict --model voluntary_turnover --region us-east1 --json-instances nd-proceesed.json

Using endpoint [https://us-east1-ml.googleapis.com/]
{
  "error": "Prediction failed: Exception during sklearn prediction: could not convert string to float: 'response_count'"
}

错误信息 "error": "预测失败：sklearn 预测期间出现异常：无法将字符串转换为浮点数：'response_count'"

我不知道为什么会出现此错误，因为我的数据未按比例缩放并且我使用的是原始文件/数据。我是否需要转换为 numpy 数组然后上传？我不确定请帮忙！

解决方法

我能够使用下面的代码解决这个问题。

import json
X_test_10 = X_test.head(200)#gets first 200 items for prediction
X_test_10_list = X_test_10.values.tolist()
data = {}
data['instances'] = X_test_10_list
    
with open('data_for_prediction.txt','w') as outfile:
    json.dump(data,outfile,indent = 2)