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Google Prediction API を使用しようとしています。モデルをトレーニングし、Web ページで予測をテストしましたが、うまくいきました。ただし、Java APIを使用して一連のレコードを予測しようとしていますが、エラーが発生し続けます

私には、json 作成者が機能を引用符で囲んでいないように見えますが、私はサンプルを可能な限り忠実にフォローしており、json ファクトリを変更または変更していません。資格情報と予測構築コードは次のとおりです。

私が間違っていることは何ですか？

Google Prediction API (約100 MB) を使用して大量のデータを一括で予測する方法はありますか? Google Cloud Storage に保存されたデータを使用してモデルをトレーニングできることがわかりました。Google Cloud Storage に保存されているファイルに基づいて予測を行うことはできますか?

Google Prediction を使用するコンソール アプリを作成しようとしています。何が間違っているのかわかりません。「アクセス許可が不十分です」というメッセージが表示され続けます。どうすればこれを修正できますか。実際に生成されているリクエストを確認するにはどうすればよいですか?

回帰モデルを作成し、Predicion を使用して一部のデータを更新したいと考えました。機械学習用の API を更新します。

更新クラス「setOutput関数」のJava APIドキュメントは、私にはあまり明確ではありません。出力値を「回帰またはクラスラベル」と呼びます。これは、回帰モデルの場合、setOutPut("regression") を呼び出す必要があるということですか?

また、更新が成功したかどうかを確認するにはどうすればよいですか? ありがとう。

google-api-ruby-client の挿入機能を使用して、trainingInstances の配列を渡しています。

predict を呼び出すと、以前は 0.653264 や 0.346736 などのスコアを取得していました (2 つの出力カテゴリを使用)。

リファクタリングを行った後、スコアは常に 1.0 と 0.0 になり、その間に確率はありません。

予測精度 (私が測定) は、ステータス関数によって与えられる精度にまだ近いため、トレーニング済みのモデルが機能しているように見えます。アプリケーションでスコアを使用したいので、1 から 0 の間のスコアが得られない理由を知りたいだけです。

どんな洞察も大歓迎です。

以下は、私が使用しているトレーニング データのサンプルです。

Google API Explorer でテストを実行し、トレーニング データを CSV ファイルにアップロードしました。

最初に (数週間前に) アップロードしたデータは、さまざまなスコアをもたらします。しかし、今日アップロードされたまったく同じデータのスコアは 1 または 0 しかありません。

これは文字エンコードの問題でしょうか?

今日は、Anaconda Python (Ubuntu Linux) で Google Prediction API を試す最初の日です。

以下を使用して、Hello Prediction スターター コードpredict.pyを試してみました。

コードのドキュメントでアドバイスされているとおりです。

ただし、次のエラーが発生します。

argparseデバッグを試みましたが、パッケージ メソッド内で迷子になります。

どんな助けでも大歓迎です。

編集: このコードを再現するための前提条件には、Google ストレージへのデータのアップロードが含まれます。手順はここにあります。