Beschreibung
Wenn die Klassencodes in den Trainingsdaten nicht mit denen in den Validierungsdaten übereinstimmen, kann das Modell nicht effektiv trainiert werden, da die Ergebnisse nicht ordnungsgemäß validiert werden konnten. Aus diesem Grund führen nicht übereinstimmende Klassen zwischen den Trainings- und Validierungsdaten zu Fehlern.
Lösung
Ordnen Sie die eindeutigen Klassencodes Werten zu, die in den Trainings- und Validierungs-Datasets vorhanden sind, oder erstellen Sie die Punktwolken-Trainingsdaten erneut, um sicherzustellen, dass die gleichen Klassencodes in beiden Datasets vorhanden sind.