在 Core ML 中使用 MLClassifier 始终对不同的输入获得相同的预测

Question

我有一个非常简单的 .csv table：

我在Create ML中创建模型时使用这个table作为输入参数，其中目标是PRICE，CITY和DATE是特征列。

我需要获取特定城市未来给定日期的价格预测。

下面的代码为不同的日期提供不同的价格，因为它应该可以工作，但是，无论给定的城市如何，它都会提供相同的结果：

let prediction = try? model.prediction(
 CITY: name, DATE: date
)

let price = prediction?.PRICE

巴黎未来特定日期的价格不应等于纽约同一日期的价格。
我真的需要为每个城市创建 2 个不同的模型吗？
谢谢！

Answer 1

这是您提供的所有数据吗？你需要付出更多才能摆脱它。

Answer 2

所以，这是 .csv 文件中的一个错误，看起来 CITY 列记录了不可见的字符。

Always getting the same prediction for the different input using MLClassifier in Core ML