在使用AutoKeras中StructuredDataClassifier出现问题时，可能出现以下错误：

1. 当数据集中某些列的数值类型不是浮点数时，会出现错误： "Object column detected as a feature column with nominal values. "。

2. 内存不足，程序无法运行。

您可以按照以下步骤进行解决：

1. 将数据集中的非浮点数列进行分类编码，如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

data = pd.read_csv("data.csv")

# Identify non-float columns
categorical_columns = []
for col in data.columns:
    if data[col].dtype != "float64":
        categorical_columns.append(col)

# Use a Label Encoder for each non-float column
for col in categorical_columns:
    le = LabelEncoder()
    data[col] = le.fit_transform(data[col].astype(str))

2. 在训练模型时，通过设置max_trials来减小模型的规模，从而减少内存的使用，如下所示：

import autokeras as ak

clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10)
clf.fit(X_train, y_train)

通过这两个步骤，您应该可以成功地使用AutoKeras中的StructuredDataClassifier。