故障排除ML.NET机器学习模型问题

我正在尝试了解ML.Net的工作原理。我之前没有机器学习的经验，所以如果这个问题很愚蠢，请原谅我。

我试图为股票交易所的K线数据设置一个模型。我已经将交易所的数据加载到一个类的可枚举集合中，该类包含时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量的属性。（ohlcv都是小数类型，时间戳是DateTime类型）

当我尝试使用Context.Data.LoadFromEnumerable将列表加载到IDataView中时

我得到了以下错误：

ArgumentOutOfRangeException: 无法为成员High确定一个IDataView类型（参数'rawType'）

我已经检查了数据，没有0值且不是可空类型，所以我不确定问题出在哪里。谁能帮帮我吗？

另外，这些特征列是否需要编码？如果需要，对于双精度值和日期，最佳的编码类型是什么？

谢谢

@***

回答：

这是因为小数类型不被支持。必须将其转换为非空的浮点数。此外，模型的训练需要所有特征使用相同的DataType才能通过管道进行训练

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