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当該フォルダ下のデータ全削除後に実行しました。
下記エラーに変わりました。
ご確認ください。==== 処理を完了しました ====
登録作業中に以下の例外がスローされました。
22001: 値は型character varying(2)としては長すぎます場所 Npgsql.Internal.NpgsqlConnector.<ReadMessageLong>d__231.MoveNext()
— 直前に例外がスローされた場所からのスタック トレースの終わり —
場所 System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.ThrowForNonSuccess(Task task)
場所 System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.HandleNonSuccessAndDebuggerNotification(Task task)
場所 System.Threading.Tasks.ValueTask`1.get_Result()
場所 Npgsql.NpgsqlDataReader.<NextResult>d__52.MoveNext()
～（省略）～
— 直前に例外がスローされた場所からのスタック トレースの終わり —
場所 System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.ThrowForNonSuccess(Task task)
場所 System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.HandleNonSuccessAndDebuggerNotification(Task task)
場所 System.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.GetResult()
場所 Com.Pckyotei.Database.Forms.SetupDataToroku2Form.<WebClient_DownloadFileCompleted>d__5.MoveNext()早速対応いただきありがとうございます。
ただ、状況変わりません。
プログラムを再起動するとダウンロードが始まるのかと思いましたが、
何事もなく起動するため、同じエラーが出ます。
改修プログラムはどのように取り込めばいいのでしょうか？管理側システムの改修ということは、クライアントは何もする必要ないんですかね？
であれば、更なる改修が必要かと思います。画面操作なく実行できるものと勘違いしていました。
アドバイス通り修正し、model.txtを都度リネームすることなく実行できました。
ありがとうございます。
本件はクローズしてください。また、以下は要望です。
Pythonデータ登録画面のデータ分析方法の初期設定は「ランキング学習」固定ですが、
選べるようになると使い勝手がさらに良くなると思います。
「二値分類」で分析していますが、毎回選択し直すのは地味に煩わしいです。自動投票はまだ先の話だと思っていたので未読でした。
ありがとうございます。確認中ですが、下記部分の意味がよくわかりませんでした。
—— ■自動投票の作り方【伍ノ型】から引用 ——
# 行インデックス, 列名 で任意の値を取得します
value = df.loc[0, ‘shinnyukotei’]if value == ‘1’:
# 進入固定
model_file = ‘lambdarank_model_1.txt’
else:
# 進入固定以外
model_file = ‘lambdarank_model_0.txt’
—— ■自動投票の作り方【伍ノ型】から引用 ——この例の場合、value値は「0」ですか？
dfとlocの使い方をググってはみましたが、まだ理解できてません。また、これはコマンドプロンプトから実行するのでしょうか？
場ごとに学習データ作成SQLを用意してから次のように操作しました。
（例：binary_train_01.sql～binary_train_24.sql）●学習データ作成
１．「学習データCSV出力」画面から作成済みSQLを選択して実行
２．出力ファイルをリネーム（binary_train_01.CSV -> binary_train.CSV）
３．モデルをリネーム（binary_model.txt -> binary_model_10.txt）１～３を２４場分実行しておく。
●予測データ作成
１．予測対象場モデルをリネームする（binary_model_10.txt -> binary_model.txt）
２．「Pythonデータ登録」画面から分析方法・出走表データテーブル・予測データテーブルを変更して実行
３．実行結果をEXCELに展開して確認１～３を開催場ごとに実行する。
場ごとに予測するにはそれぞれのbinary_modelが必要だと思ったのでこの手順にしましたが、考え方が違うのであればご指摘ください。
今回の質問は「学習データ作成」の「１」と「予測データ作成」の「２」を画面操作ではなく、コマンドで実行できないかと思ったからです。
