C# ML.NET-功能列的架构不匹配'；功能'；：期望向量<；单个>；，得到向量<；Int32>；

我只是试着做我的第一个ML.NET项目，我以前用Azure ML、可视化界面、Python等构建过这个项目，但现在我想用C来做

我在学习教程，但使用了完全不同的数据集和目的

数据集有很多额外的列，但我的数据模型如下所示（指向数据集中列的索引）：

错误来自培训功能：

public static IEstimator<ITransformer> BuildAndTrainModel(IDataView trainingDataView, IEstimator<ITransformer> pipeline)
{
    var trainingPipeline = pipeline
        .Append(_mlContext.MulticlassClassification.Trainers
        .SdcaMaximumEntropy("Label", "Features"))
        .Append(_mlContext.Transforms.Conversion
        .MapKeyToValue("PredictedLabel"));

    _trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);
    _predEngine = _mlContext.Model
        .CreatePredictionEngine<Earthquake, DamagePrediction>(_trainedModel);

    Earthquake building = new Earthquake()
    {
        geo_level_1_id = 1,
        geo_level_2_id = 42,
        geo_level_3_id = 941,
        count_floors_pre_eq = 2,
        age = 0,
        area = 24,
        height = 4,
        count_families = 2,
        has_secondary_use = 0,
        square = 4.898979485566356,
        difference = 0.8989794855663558
    };

    var prediction = _predEngine.Predict(building);
    Console.WriteLine($"=============== Single Prediction just-trained-model - Result: {prediction.damage_grade} ===============");


    return trainingPipeline;
}

publicstaticiestimator BuildAndTrainModel（IDataView trainingDataView，IEstimator管道）
{
var培训管道=管道
.Append（mlContext.MulticlassClassification.Trainers
.sdcamaximummentropy（“标签”、“特征”））
.Append（_mlContext.Transforms.Conversion
.MapKeyToValue（“PredictedLabel”）；
_trainedModel=trainingPipeline.Fit（trainingDataView）；
_predEngine=\u mlContext.Model
.CreatePredictionEngine（_trainedModel）；
地震建筑=新地震（）
{
geo_level_1_id=1，
geo_level_2_id=42，
geo_level_3_id=941，
计数\u楼层\u预\u等式=2，
年龄=0，
面积=24，
高度=4，
count_families=2，
具有辅助用途=0，
正方形=4.898979485566356，
差异=0.89794855663558
};
var预测=_predEngine.Predict（构建）；
Console.WriteLine（$“========================================================================================”；
回流培训管道；
}

上面说：

引发异常：中的“System.ArgumentOutOfRangeException” Microsoft.ML.Data.dll类型的未处理异常 Microsoft.ML.Data.dll中出现“System.ArgumentOutOfRangeException” 功能列“功能”的架构不匹配：应为 向量，得到向量

我似乎不明白问题出在哪里，你能帮我想一想吗

我只处理数字数据，这就是为什么我没有添加转换或特征化，但标准化可能会有所帮助。。因为我有一些彩车

---

提前感谢您的所有想法

我认为问题在于，您在

地震

中声明了一些属性为

双属性

，而它们应该是

浮动

（又称

系统。单属性

）严重，就是这样吗O我今天晚些时候尝试一下，谢谢：）数据库和c代码之间的映射不匹配。您的Loadcolumn索引可能错误。索引可能从零开始，而你从一开始。@Eva我不确定，它只是一个guess@jdweng，我从0开始索引，我加载这样的列，它们在数据集中的位置，在索引0处，或者其他地方。。。但我会检查编号是否正确，谢谢：）

public static IEstimator<ITransformer> BuildAndTrainModel(IDataView trainingDataView, IEstimator<ITransformer> pipeline)
{
    var trainingPipeline = pipeline
        .Append(_mlContext.MulticlassClassification.Trainers
        .SdcaMaximumEntropy("Label", "Features"))
        .Append(_mlContext.Transforms.Conversion
        .MapKeyToValue("PredictedLabel"));

    _trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);
    _predEngine = _mlContext.Model
        .CreatePredictionEngine<Earthquake, DamagePrediction>(_trainedModel);

    Earthquake building = new Earthquake()
    {
        geo_level_1_id = 1,
        geo_level_2_id = 42,
        geo_level_3_id = 941,
        count_floors_pre_eq = 2,
        age = 0,
        area = 24,
        height = 4,
        count_families = 2,
        has_secondary_use = 0,
        square = 4.898979485566356,
        difference = 0.8989794855663558
    };

    var prediction = _predEngine.Predict(building);
    Console.WriteLine($"=============== Single Prediction just-trained-model - Result: {prediction.damage_grade} ===============");


    return trainingPipeline;
}