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5.Q：提交结果后Loss显示为NaN？
A：NaN代表您的提交存在错误。请检查提交文件内容的完整性，以及格式的正确性。可以参考prediction_example.csv的格式。
首先请确认shop_id是否正确。shop_id应该为1至2000的整数值。缺少或异常的shop_id都会导致提交错误。
其次请确认预测结果格式是否正确。预测结果应为非负整数，而且不能为空。
最后请确认文件使用utf-8 without BOM格式存储。2017-03-03 21:51:18赞同 展开评论 打赏 -
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