每条错误消息都包括错误号、SQLSTATE 值和消息字符串，如 错误消息源和元素中所述。
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错误编号：
ML001016; 状态：HY000消息：仅支持分类和回归任务
检查
task您的调用中的选项ML_TRAIN以确保它被正确指定。 -
错误编号：
ML001031; 状态：HY000消息：每个班级的样本，无法对其进行训练。对于真实值的目标列，选项 JSON 中的任务参数应设置为回归。
示例：ERROR HY000: "ML001031: Running as a classification task. 189 classes have less than 5 samples per class, and cannot be trained on. 也许应该作为回归任务而不是分类任务进行训练。或者任务运行在默认设置 - 分类，由于不正确的 JSON 任务参数”
如果打算使用分类模型，请向数据中添加更多样本以增加少数类计数；也就是说，添加更多具有代表性不足的目标列值的行。如果分类模型不是预期
ML_TRAIN的，请使用回归任务选项运行。 -
错误编号：
ML001051; 状态：HY000消息：一行或多行包含所有 NaN 值
示例：错误 HY000：“ML001051：一个或多个行包含所有 NaN 值。无法对此类行进行插补。”
MySQL 不支持 NaN 值。替换为 NULL。
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错误编号：
ML001052; 状态：HY000消息：所有列都已删除。它们是不变的，大部分是唯一的，或者有很多缺失值！
示例：错误 HY000：“ML001052：所有列都被删除。它们是常量，大部分是唯一的，或者有很多缺失值！”
ML_TRAIN忽略具有某些特征的列，例如缺少超过 20% 的值的列和包含相同单个值的列。请参阅 第 3.3 节，“准备数据”。 -
错误编号：
ML001053; 状态：HY000消息：在训练数据中检测到未标记的样本。
示例：错误 HY000：“ML001053：在训练数据中检测到未标记样本。（目标列中的值不能为 NULL）”
训练数据必须被标记。请参阅 第 3.3 节，“准备数据”。
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错误编号：
ML003000; 状态：HY000消息：卸载的数据集数量已达到限制！
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错误编号：
ML003011; 状态：HY000消息：提供的数据列需要与用于培训的数据相匹配
示例：错误 HY000：“ML003011：提供的数据列需要与用于训练的列相匹配。提供 - ['花瓣长度'，'花瓣宽度'，'萼片长度'，'萼片宽度'] vs 训练 - ['花瓣长度', '萼片长度', '萼片宽度']"
可能原因：输入数据列与用于训练模型的训练数据集列不匹配。将您的输入数据与训练数据进行比较，以确定差异。
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错误编号：
ML003012; 状态：HY000消息：为 NULL 或尚未加载
示例：错误 HY000：“ML003012：‘表 (mlcorpus.iris_train) 为 NULL 或尚未加载。’”
可能原因：指定表中没有数据。
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错误编号：
ML003014; 状态：HY000消息：生成的模型大小大于允许的最大值
可能原因：不支持大于 900 MB 的模型。
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错误编号：
ML003015; 状态：HY000消息：输入列类型与训练模型的数据集的列类型不匹配
示例：错误 HY000：“ML003015：输入列类型与训练模型的数据集的列类型不匹配。['numerical', 'numerical', 'categorical', 'numerical'] vs ['numerical', '数值'，'数值'，'数值']"
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错误编号：
ML003016; 状态：HY000消息：在输入 JSON ->
示例：错误 HY000：“ML003016：输入 JSON 中缺少参数 \"row_json\" -> dict_keys(['operation', 'user_name', 'table_name', 'schema_name', 'model_handle'])"
可能的原因：您的 ML 例程调用的语法无效。
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错误编号：
ML003017; 状态：HY000Message: row_json对应的值应该是字符串！
示例：ERROR HY000: "ML003017: row_json对应的值应该是一个字符串！"
可能的原因：您的 ML 例程调用的语法无效。
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错误编号：
ML003018; 状态：HY000消息：row_json 的相应值不是有效的 JSON！
示例：错误 HY000：“ML003018：row_json 的相应值不是有效的 JSON！”
可能的原因：您的 ML 例程调用的语法无效。
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错误编号：
ML003019; 状态：HY000消息：指标数据无效
示例：错误 HY000：“ML003019：指标 (roc_auc) 的数据无效。无法计算分数”
可能原因：评分标准合法且有依据，但提供的数据不适合计算该分数；例如：用于多类分类的 ROC_AUC。尝试不同的评分指标。
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错误编号：
ML003020; 状态：HY000消息：不支持的评分功能
示例：错误 HY000：“ML003020：当前任务（回归）不支持评分函数（准确性）。”
可能原因：评分指标合法且支持，但提供的任务不适合计算该分数；例如：使用模型的
accuracy指标regression。 -
错误编号：
ML003021; 状态：HY000消息：无法使用非数字目标列训练回归任务。
可能的原因：
ML_TRAIN在具有非数字目标列的训练数据集上使用回归任务类型运行。回归模型需要数字目标列。 -
错误编号：
ML003022; 状态：HY000消息：分类任务至少需要 2 个目标类。
可能的原因：
ML_TRAIN在训练数据集上使用分类任务类型运行，其中目标列至少没有两个可能的值。 -
错误编号：
ML003023; 状态：HY000消息：给出了未知选项。允许的培训选项是。
可能原因：
ML_TRAIN调用指定了未知选项。 -
错误编号：
ML003024; 状态：HY000消息：可用内存不足，卸载任何 RAPID 表将有助于释放内存。
Possible causes: There is not enough memory on your HeatWave Cluster to perform the operation. Try unloading data that was loaded for analytics to free up space.
For HeatWave Machine Learning functionality, the HeatWave.256GB node shape is recommended. The HeatWave.16GB node shape may not have enough memory for training on large data sets. If you see this error message when using the smaller node shape with HeatWave ML, use the larger shape instead.
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Error number:
ML004014; SQLSTATE:HY000Message: Missing expected JSON key
Example: ERROR HY000: ML004014: Missing expected JSON key (schema_name).
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Error number:
ML004015; SQLSTATE:HY000Message: Expected JSON string type value for key
Example: ERROR HY000: ML004015: Expected JSON string type value for key (schema_name).
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Error number:
ML004016; SQLSTATE:HY000Message: Given JSON is larger than maximum permitted size
Example: ERROR HY000: ML004016: Given JSON (prediction_row prediction_row prediction_row prediction_row prediction_row prediction_row prediction_row prediction_row prediction_row) is larger than maximum permitted size
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Error number:
ML004018; SQLSTATE:HY000Message: Parsing JSON arg: failed!
Example: ERROR HY000: ML004018: Parsing JSON arg: Invalid value. failed!
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Error number:
ML004019; SQLSTATE:HY000Message: Expected JSON object type value for key
Example: ERROR HY000: ML004019: Expected JSON object type value for key (JSON root).
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Error number:
ML004020; SQLSTATE:HY000Message: Operation was interrupted by the user
If a user-initiated interruption (
Ctrl-C) is detected during the first phase of HeatWave ML model and table load where a MySQL parallel scan is used in the HeatWave plugin to read data from MySQL database and send it to the HeatWave Cluster, error messaging is handled by the MySQL parallel scan function and directed to ERROR 1317 (70100): Query execution was interrupted. TheERROR 1317 (70100)message is reported to the client instead of theML004020error message. -
Error number:
ML004022; SQLSTATE:HY000Message: The user doesn't have access privileges to %.
示例：错误 HY000：ML004022：用户没有访问 ml.foo 的权限
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错误编号：
ML004026; 状态：HY000消息：检测到具有不受支持的列类型 (%) 的列 (%)！
示例：错误 HY000：ML004026：检测到具有不受支持的列类型 (DATETIME) 的列 (D1)！
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错误编号：
ML004051; 状态：HY000消息：无效操作
示例：错误 HY000：ML004051：无效操作
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错误编号：
ML004999; 状态：HY000消息：机器学习期间出错