Error in ifelse(decision_type %in% c(“>=”, “>”), ret.second(split_index), : Unknown decision_type
【报错原因】尽管 LightGBM 模型支持直接处理分类变量,但是在后续节点中 TREESHAP 计算 LightGBM 模型的 SHAP 值时分类变量是存在一些问题的。【解决方法】对分类变量进行独热编码,然后再次运...
朴素贝叶斯:Negative values in data passed to MultinomialNB
报错原因:训练集的特征变量中存在负数,这对于贝叶斯的MultinomialNB的方法是不允许的解决方法:去除训练集特征变量中的负数
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
Error in if (whether cali == TRUE) {: argument is of length zero
报错原因:项目工程参数文件紊乱解决方法:(1)把项目目录下全部节点的输出结果全部删除后,重置全部节点,从头开始运行(2)如果以上方法无法解决,可以导出工程文件重建项目,开始-导出工程...
SHAP解释器SE:Error in permshap.default(model rr, X= train set, feature names = xvars, : Permutation SHAP only supported for up to 14 features
报错原因:该模型最多支持14个特征进行shap计算解决方法:压缩特征数量
插补空值:Please convert object columns to categorical or some numeric type
报错原因:输入插补的变量的类型非法,提示将变量类型转为分类或者连续解决方法:用转换变量类型节点,将目标变量转为合适的类型
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
分类预测:‘DecisionTreeRegressor’ object has no attribute ‘predict proba’
错误原因:回归模型不能使用分类预测解决方法:把分类预测节点改成回归预测节点
生存分析ROC图:Error in roc.default(response, predictors[, 1], …) : ‘response’ must have two levels
报错原因: (1)输入的因变量不是0,1二分类的值 (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: 检查因变量是否...
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
机器学习多横型绘图SE:Error in loadNamespace(x) : ◆◆◆◆◆`yardstick’◆◆◆◆◆
报错原因:环境导入失败解决方法:(1)软件保存工程后关闭重开(2)如果重开软件无效,则重启计算机
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...
聚类热图:only defined on a data frame with all numeric-alike variables
报错原因:选择分析的变量中存在个别非数值变量解决方法:删除这些非数值的变量
多因素正态性检验:Error in data[complete.cases(data), ] : incorrect number of dimensions
报错原因:多因素的正态性检验中,自变量数量不够,自变量数量应该大于等于2,不能为一个解决方法:增加自变量数量
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
数据连接:invalid file path or buffer object type:
报错原因: 未知 解决方法: (1)关闭软件后重新打开 (2)如果以上方法无效,则重建工程
生存分析截断值搜索:Error in Summary.factor(c(2L,1L,1L,2L,1L,2L,2L,2L,1L,1L,1L,:”range’not meaningful for factors
报错原因:自变量用与分段搜素,不能输入分类型变量解决方法:检查自变量类型,确保输入的自变量为连续型
预测器SE:Error in model_rr$predict_newdata(newdata = newdata, task = tsk_wd) : attempt to apply non-function
报错原因: (1)通常为个别变量在模型训练前后的数据中,类型不一致 在模型训练前A变量为连续型,在模型训练后输出的表格中,其类型为分类 解决方法: (1)检查模型训练前后数据表的变量类型...
预测器SE:Error: Measure ’classif.acc‘ incompatible with task type ‘sury‘
错误原因: 机器学习生存模型没有ACC的评估方法,只有分类模型才有 解决方法: 修改模型类型,以及评估方法
SHAP:expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType
报错原因:shap分析节点的模型输入端口没有连接解决方法:连接shap分析的模型输入端口
Error in purrr:map(var subgroups, ~TableSubgroupGLM(formula, var subgroup =. Caused by error in`.svycheck(): !..2 used in an incorrect context, no .. to look in
错误原因:因变量,自变量,亚组变量中可能存在个别变量的值不符合模型要求,例如亚组变量不能多于三个分类解决方法:(1)按照参数要求检查变量(2)逐个变量排查
生存分析多模型ROC图:Error in data.frame(x=pre_score,y=status values$qx_status, time = status_values$qx time): �����������: 2266,2265
报错原因:通常为数据端口(蓝色)的连线和模型端口(灰色)的链线顺序不一致解决方法:检查两种端口的连线顺序是否一致
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
选择变量:[‘subject_id’, ‘stay_id’] not in index
报错原因:选择的变量在上游的节点输出的数据中没有,本例子中上游节点输出数据中没有subject_id,stay_id这两个变量解决方法:检查上游输出数据表,或者重新选择本节点的变量
分组多变量轨迹模型:Error in gbmt:gbmt(x.names = var independent, unit = var dependent, time = var time,There must be at least two time points for each unit
报错原因:每个样本最少需要两个以上的测量点解决方法:检查样本的检测点数量,删除检测点数小于2的样本
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
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




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Unknown decision_type-决策链社区论坛" class="lazyload fit-cover radius8">







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