如何解决AutoML“可用训练行数少于请求的简历拆分总数”
我想在 Azure Machine Learning Workspace 中训练一个模型。
我有一个 Data labeling project 有 50 多张带标签的图片（足够测试了）。
我已经从这个项目中导出了一个数据集。
现在我正在尝试创建 Auto ML 运行，但它抛出错误：“可用训练行数 (0)（即排除具有 NaN 或无效目标值的行）小于请求的 CV 拆分总数（10 ）。请减少请求的分割次数，或增加具有有效预测目标的输入数据集的大小。"
如果我理解正确，我的“目标列”是label，并且数据集不为空：
怎么了？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
