我正在尝试按照这个教程进行操作，但我尝试预测的是一组汽车的MPG（每加仑英里数），而不是油价，并设置了以下步骤：
- MPG样本数据集
- 删除缺失值，保留所有项目（重量、排量、气缸数等），但不包括型号名称
- 将数据按75%用于训练模型，25%用于评分模型
- 使用神经网络在MPG列上训练模型
- 评分模型由训练模型和分割数据提供输入
- 评分模型的输出连接到评估模型
所有这些步骤似乎都运行得很顺利，没有问题，所以我创建了一个评分实验并将其发布为Web服务。然而，当我尝试输入值时，它要求输入MPG值。我的理解是，这应该是预测值，因此需要输入这个值似乎有些矛盾，或者是我对机器学习的基本原则理解错误了吗？
简而言之：理想情况下，我希望能够输入除MPG之外的所有数据，并获得给定一组值的MPG预测。
回答：
您还可以添加项目列以在评分实验中排除标签，并将Web服务输出端口连接到项目列的输出
