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...
分组多变量轨迹模型：Error in dplyr:left join(source_df, post data final, by = var dependent) :
x$subject id`is a .
v$subiect id`is a .
报错原因：样本id变量，即标识单位变量的类型不安全，应该用string类型解决方法：把标识单位变量的类型转为string
Errorin glm.fit(x= c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,:NA/NaN/lnf in ‘y’
报错原因：通常为因变量的数值存在非数值的样本解决方法：检查因变量的值是否合法，对应的分布类型是否正确，将因变量非数值的样本转换成数值
多分类Rcs曲线图：data.frame(x=median x data,y= max up data, label =finally text data): ⧫⧫⧫⧫⧫⧫ζ@⧫⧫⧫⧫⧫⧫：2，0
报错原因：可能是橙色的参数传递端口没有连接解决方法：将橙色端口连接上后重新运行
单因素亚组GLM回归：Error in purrr:map(var subgroups, ~TableSubgroupGLM(formula, var subqroup = . Caused by error in `TableSubqroupGLM()`: ! Please input correct subqroup variable
报错原因：模型拟合结果返回为空，改亚组变量无法拟合解决方法：（1）检查亚组变量是否平衡，避免比例极端的情况（2）更换亚组变量
Lasso回归-生存状态：Error in coxnet(xd, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, alpha, nobs, :NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 4)
错误原因： 输入的变量组合导致Lasso模型拟合失败 解决方法： （1）Lasso回归的输入数据必须是数值，排除非法变量，例如含有字符串的变量 （2）如果不存在非法变量，则尝试换变量组合，或者修改...
![潜类别分析：Error in names(x)<- value: 'names' attribute [4] must be the same length as the vector [0].-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/06/20250623110239874-image-300x29.png)
潜类别分析：Error in names(x)<- value: ‘names’ attribute [4] must be the same length as the vector [0].
报错原因：模型得不到有效分类解决方法“（1）更改潜类别数（2）更改自变量组合
潜类别混合增长模型：Error in gridsearch(rep=50,maxiter=10,minit = model, hlme(as.formula(fml),: The model minit did not converge.
错误原因：数据，变量组合无法拟合，可参考：https://cecileproust-lima.github.io/lcmm/articles/usual_problems.html解决方法：可以尝试换参数，换变量
ROC操作特征曲线： More than one “best” threshold was found, aborting. Change ‘best.policy’ to alter this behavior
ROC操作特征曲线显示以上错误原因：算法在搜素ROC操作特征曲线的最佳阈值的时候。发现有多个最佳阈值，因此建议我们修改最佳阈值的规则解决方法：直接才参数界面修改最佳阈值的选择方法
数据分析描述统计：Error in`[.data.frame`(WD,,i):◆◆◆◆w◆◆◆◆◆
报错原因：通常为选中的变量名存在非法字符，参考https://bbs.statsape.com/q-and-a/506.html解决方法：参考https://bbs.statsape.com/q-and-a/506.html
SHAP分析修改热力散点图的时候横纵轴变量无法更改
如图，在修改shap分析的热力散点图的时候，发现X轴和Y轴的变量只能选择Age，无法修改。原因在于没有指定绘图的数据源，Shap分析同城需要借助变量的原始数据值或者Shap value来绘图，在左侧的选...
筛选样本：根据输入的列名没有找到匹配的规范变量名
报错原因：筛选样本选在的变量名在上游节点输出的数据中找不到。该错误常常发生在修改现呈的工程，没有根据上游的输出变量去重新修改下游节点的变量参数解决方法：把报错节点的变量参数重新设置...
多条件过滤表格：’>’ not supported between instances of str and int
报错原因：自变量可能是数值类型，非数值类型无法使用'>','<','=','<='等逻辑字符判断大小解决方法：确认自变量是否为数值
NR曲线图：Error in findrow(fit, times, extend) : no points selected for one or more curves, consider using the extend argument
报错原因： （1）通常为因变量非法，例如因变量不是0，1二分类变量 （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0，1二分类变量 解决方法...
None of the stratifying variables have 2+ valid levels
分类自变量存在常量或者局部常量，应该删掉 存在常量得情况： （1）常量：只有一个值，没有变化的量，如下图的Var1 （2）局部常量，无法直接判断，但划分分组后能够发现，如下图的Var2 ...
转换多变量标签编码：’<=' not supported between instances of 'str' and 'int'
报错原因：使用“>=”,'<=','==','>','<'等数学逻辑符号判断目标变量时，要求目标变量的值全部都为数值如图对Var2进行数学逻辑判断但是Var2的值中存在abc这个字符串，因此Var2这个...
报错信息：Merge keys are not unique in left dataset, not a one-to-many merge
通常为左表的Key存在重复，应该使用m:m（多对多）的方法连接
矩阵相关分析：Error in rcorr(mat one,mat two,type = method test): must have >4 observations。
报错原因：样本太少，样本数最少5以上解决方法：增加样本数
Permission denied: ‘XXXXXXXX/run logic coef.tsv’.
错误原因： 看到“Permission denied”这个提示就是计算机的文件没有读写权限 自己用其他软件（Excel，记事本等）把分析结果的文件打开导致决策链无法访问。真是一种低级的错误，自己的计算机权...
孟德尔随机化：Error in if (nrow(d)== 0) return(NULL) : argument is of length zero
报错原因：参数没有填写完整，例如GWAS Token
多因素Cox回归：Error in seg.default(0, 1,length=g+1): “length.out’ must be a non-negative number.
报错原因：校准曲线计算失败，只能尝试调整校准曲线相关参数解决方法：（1）调整观测时间，确保观测时间内样本足够（2）调整分组数据，分组数据通常为3-5组，但不能少于3组（3）调整区间样本数...
转换多变量标签编码：invalid entry 0 in condlist: should be boolean ndarray
报错原因：编写变量字符串识别的命令时，忽略了变量存在NA的情况，通常发生于str.contains()等方法解决方法：增加一个参数 ”na=False“ 帮助函数识别NA，x1.str.contains('ABC',na=False)
分类预测：model dataset compatibility.cpp:81: Atposition 3 should be feature with name APACHE2 (found BZD)
报错原因:输入的模型特征顺序不对,此处第三个特征应该为APACHE2,但发现第三个为BZD解决方法:修正特征的顺序,应该与模型训练的顺序一致
限制性立方样条：Error in quantile.default(WD[, var predictl, plotRcs::knot(num point pred)).(unordered)factors are not allowed
报错原因：分类型变量不能用于做RCS预测变量解决方法：选择连续型变量做RCS预测变量
