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

Question

我有一个很简单的 csv 表：

我在 Create ML 中创建 model 时使用此表作为输入参数，其中目标是 PRICE，CITY 和 DATE 是特征列。

我需要获得特定城市未来某个日期的价格预测。

下面的代码为不同的日期给出了不同的价格，因为它应该可以工作，但是，无论给定的城市如何，它都会给出相同的结果：

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

let price = prediction?.PRICE

未来某一日期在巴黎的价格不应等于同一日期在纽约的价格。
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？ 您将需要为 go 提供更多功能。

Answer 2

所以，这是.csv文件中的一个错误，看起来CITY列被记录了不可见的字符。