在使用XGBOOST分类器进行预测的时候,发生异常:Caused by: ml.dmlc.xgboost4j.java.XGBoostError: [09:57:47] D:\a\xgboost\xgboost\src\learner.cc:602: Check failed: mparam_.num_feature != 0 (0 vs. 0) : 0 feature is supplied. Are you using raw Booster interface? at ml.dmlc.xgboost4j.java.XGBoostJNI.checkCall(XGBoostJNI.java:48) at ml.dmlc.xgboost4j.java.Booster.update(Booster.java:172) at ml.dmlc.xgboost4j.java.XGBoost.trainAndSaveCheckpoint(XGBoost.java:218) at ml.dmlc.xgboost4j.java.XGBoost.train(XGBoost.java:304) at ml.dmlc.xgboost4j.java.XGBoost.train(XGBoost.java:128) at ml.dmlc.xgboost4j.java.XGBoost.train(XGBoost.java:99) at com.alibaba.alink.operator.common.tree.xgboost.XGBoostImpl.train(XGBoostImpl.java:77) ... 8 more 请问这个机器学习PAI问题怎么解决呢?我是采用SplitBatchOp()来对训练集和测试集进行划分的。
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。