机器学习多模型绘图SE：Error in str2lang(x)::1:2: unexpected input1:1_ ^
报错原因：模型名称应该为字符串，不能为纯数字解决方法：修改模型名称为字符串，避免用纯数字
高级变量运算：unsupported operand type(s) for -:’str’ and ‘str’
报错原因： 待计算的变量不是数值类型,可能存在字符串类型 解决方法： 将变量的类型转为连续型
数据任务器SE：Error in strsplit(pm$get para value(“positive”),”\s*”): non-character arqument
错误原因：参数未填完整，如下图所示，正类参数未填解决方法：将必要参数补充完整
数据任务器SE：Error. Task ‘classification’ has missing values in column(s) ‘Surgery,_duration’, but learner ‘classiflog regnot support this
报错原因：输入的特征变量存在缺失值解决方法：对存在缺失值的特征变量提前插补
多因素COX回归：Error in path.expand(new):invalid ‘path’ argument
报错原因：节点无法获取输入的数据表路径解决方法：（1）检查上游节点输出端口是否有表格生成 （2）上游节点和本节点重新拖一个（3）重启软件
逻辑回归：Error in run(param_manager) : object ‘source external’ not found
报错原因：外部验证文件没有识别解决方法：（1）检查外部验证文件的后缀名必须为小写字母，例如csv不能写成CSV（2）检查外部验证文件的格式是否为以下几种，xlsx,csv,tsv（3）将节点重拖后重新...
COX回归PH检验：Error in gzfile(file,”rb”): cannot open the connection
错误原因：节点连接错误，只能连接在多因素COX回归后面解决方法：使用多因素COX回归连接这个节点
孟德尔随机化本地数据：Error in (function (classes,fdef, mtable): k'”NULL”
报错原因:有效的暴露工具变量太少解决方法：放宽阈值，增加暴露工具变量数，参考https://bbs.statsape.com/tips/504.html
SHAP：expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType
报错原因：shap分析节点的模型输入端口没有连接解决方法：连接shap分析的模型输入端口
Lasso回归-生存状态：Non-positive event times encountered; not permitted for Cox family
错误原因：因变量生存状态、生存时间的值必须大于0，不能等于0或者小于0解决方法：用筛选样本或者过滤表格节点，去除因变量不符合要求的样本
智能筛选限制性立方样条节点：Error in survminer::ggcoxzph(survival::cox.zph(model, transform = “km”)):Spline fit is singular, try a smaller degrees of freedom
报错原因：变量参数组合无法拟合，需要尝试调整自由度解决方法：（1）修改位置参数（2）修改协变量（3）用zscore，log等对立方样条变量进行转换（4）以上方法均无效则应该放弃这个节点，选择限...
梯度提升-生存:could not convert string to float: ‘F’
报错原因：选择的自变量可能存在字符串类型，以上例子中F为字符串类型解决方法：（1）去除字符串类型变量（2）将字符串类型变量转换编码
Error in as.POSlXct.numeric(ret):’origin’h◆◆◆ø◆
报错原因：ieu数据库的服务器不稳定，可能是偶然无法请求，也可能是长期无法请求解决方法：（1）更新Token后，使用相同的参数反复重新运行（2）以上方法无法解决，则建议使用MR分析的本地计算方...
敏感性分析-NHANES数据库挖掘讲解
【敏感性分析-冲击高分SCI】https://www.bilibili.com/video/BV1vUkMYhE8c?vd_source=816a05b7ef4ffb2e6c1d7318a736bced
![XGBoost：Invalid classes inferred from unique values of `y. Expected: [0 1], got [1 2]。-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/06/20250607142348511-image-300x69.png)
XGBoost：Invalid classes inferred from unique values of `y. Expected: [0 1], got [1 2]。
报错原因：目标变量的值应该为0，1解决方法：检查目标变量的值，确保目标变量的值为0，1
多重插补：Unable to retrieve an R error message. Evaluating ‘geterrmessage0’ fails, The R engine is not in a working state.
报错原因：未知，R引擎无法捕获程序状态解决方法：尝试重开软件，重启计算机
转换多变量标签编码：invalid character ‘>'(U+FF1E)(, line 1)
报错原因：不能使用中文（全角）的逻辑连接符号，如中文的<,>,=等符号解决方法：把中文（全角）符号修改成英文（半角）符号
![数据分箱：Bin edges must be unique: index([0.15, 0.19, 0.19, 0.22, 17.35], dtype='float64', name='LBXlHG](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/05/20250513211750897-image-300x76.png)
数据分箱：Bin edges must be unique: index([0.15, 0.19, 0.19, 0.22, 17.35], dtype=’float64′, name=’LBXlHG”)You can drop duplicate edaes by settina the ‘duplicates’ kwara
报错原因：待分箱德变量值中存在重复的边界值，导致无法分段，如上图所示，0.19为边界值，但存在重复解决方法：可以使用等频率分箱，先将变量排序，然后使用等频分箱
Cox_CiC曲线图：Error in decision_curve(formula_data, data = input_data, family = binomial(link = “logit”), : outcome variable is not binary (it does not take two unique values).
报错原因 （1）因变量应该为0，1二分类，在生存分析中指生存状态需要为0，1二分类 （2）在多因素生存分析中，如果以上的情况不存在，则可能是生存时间中位数以下的样本的生存状态不是0，1二分类...
面板数据效应模型：Error in `.rowNamesDF<-`(x, value = value) : ���������ظ���'row.names'
错误原因：样本id和时间的配对存在重复，例如下图，同一个id，但时间为236.7833的样本有重复 解决方法：先去除样本id和时间配对重复的样本
孟德尔随机化本地数据：Error: scanVcf: ‘R_Realloc’ could not re-allocate memory(87960856 bytes)
报错原因：内存不足解决方法：（1）减小读取文件的数据量（2）增加内存
潜类别混合增长模型：the leading minor of order 1 is not positive definite
报错原因：数据本身无法成功求导解决方法：（1）替换自变量（2）对自变量或者因变量进行归一化，插补等数据处理
![Cannot implicitly convert type 'Python.Runtime.PyObject' to 'string[]'-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250426134851368-image-300x109.png)
Cannot implicitly convert type ‘Python.Runtime.PyObject’ to ‘string[]’
报错原因：读取的Excel文件可能存在格式i兼容问题解决方法：将Excel文件转为csv导入，如果转出的csv文件遇到utf-8编码错误，则参考https://bbs.statsape.com/q-and-a/543.html
孟德尔随机化分析如何增加样本的交集工具变量数
在孟德尔随机化分析中，获取样本间的交集工具变量是前提，如果交集工具变量数量过少甚至没有，则都无法成功执行后续的分析。增加交集工具变量的方法有：（1）扩大暴露样本SNP的P值，即扩大显著...
