Я настроил IoT и ASA, которые используют данные с моего Rpi3 и метеостанции для потоковой передачи данных в Power Bi. Это все отлично работает. Затем я попытался использовать машинное обучение, чтобы предсказать дождь, используя следующий урок от MS:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-weather-forecast-machine-learning
Это опять все отлично работает при тестировании в функциональности ML studio test. Но когда я пытаюсь отправить эти данные в Power Bi, я получаю фиксированную вероятность дождя, которая застрянет на 48,99%.
Был другой пользователь, который поднял проблему с той же самой проблемой в разделе комментариев на вышеупомянутом веб-сайте, затем он утверждает, что исправил проблему, удалив все нечисловые данные. Я попробовал то же самое исправление, но оно получилось с диапазоном вероятности от 7% до 9% - по крайней мере, оно не было исправлено правильно!
Кто-нибудь еще сталкивался с такой же проблемой с веб-службами Azure ML и потоковой аналитикой в Power Bi.
Мой запрос для ASA выглядит следующим образом:
С машинного обучения КАК (
ВЫБЕРИТЕ EventEnqueuedUtcTime, Температура, Влажность, машинное обучение (Температура, Влажность) как результат [CwrtCelynWeather]
)
Выберите System.Timestamp time, CAST (результат. [Температура] AS FLOAT) AS температуру, CAST (результат. [Влажность] AS FLOAT) AS влажность, CAST (результат. [Оцененные вероятности] AS FLOAT) AS «вероятности дождя»
В [weatherPBi2]
Из машинного обучения
Любая помощь будет оценена.
Спасибо
K