多分类Rcs曲线图：Error in’l,data.frame`(cbind dataframe,,xvar datal): wo00080000009。
错误原因：x轴的变量数量可能有误，通常为立方样条自变量数量没选对解决方法：重新设置参数，注意立方样条自变量数量要对应
![多因素限制立方样条曲线：Error in `[.data.frame`(unique_cbind_dataframe, , xvar_data[i]) : 选择了未定义的列-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250424145117898-image-300x67.png)
多因素限制立方样条曲线：Error in `[.data.frame`(unique_cbind_dataframe, , xvar_data[i]) : 选择了未定义的列
错误原因：数据端口输入顺序与自变量选择顺序不一致解决方法：（1）重新连接数据端口，保持连接顺序与自变量选择选择顺序一致，如下图，如果多因素限制立方样条曲线节点选择的自变量顺序为Var2...
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
数据任务器SE：Error in strsplit(pm$get para value(“positive”),”\s*”): non-character arqument
错误原因：参数未填完整，如下图所示，正类参数未填解决方法：将必要参数补充完整
Unable to cast object of type ‘System.String’ to type ‘System.Boolean’
报错原因：节点初始化失败解决方法：（1）重拖一个节点（2）保存工程后重新打开软件
采样方法：local variable ‘except_col_names’ referenced before assignment
报错原因：采样方法选择Smote采样的时候，可能没有选择采样特征变量解决方法：确认采样特征变量是否选择变量
SHAP：Error in .input_checks(object = object, X = X, baseline = baseline, S_inter = S_inter) : ‘X’ must be a matrix or data.frame
报错原因：模型中的特征变量数量为1，但数据最小应该为2解决方法：增加模型的特征变量数量
机器学习多模型绘图SE：Error in str2lang(x)::1:2: unexpected input1:1_ ^
报错原因：模型名称应该为字符串，不能为纯数字解决方法：修改模型名称为字符串，避免用纯数字
数据任务器SE：Error. Task ‘classification’ has missing values in column(s) ‘Surgery,_duration’, but learner ‘classiflog regnot support this
报错原因：输入的特征变量存在缺失值解决方法：对存在缺失值的特征变量提前插补
COX回归PH检验：Error in gzfile(file,”rb”): cannot open the connection
错误原因：节点连接错误，只能连接在多因素COX回归后面解决方法：使用多因素COX回归连接这个节点
SHAP解释器SE：Error in permshap.default(model rr, X= train set, feature names = xvars, : Permutation SHAP only supported for up to 14 features
报错原因:该模型最多支持14个特征进行shap计算解决方法：压缩特征数量
![多分类逻辑回归：Error in MASS:polr(as.formula(fml), weights = WD[, var weight], data = WD, :attempt to find suitable starting values failed-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250412181243200-image-300x53.png)
多分类逻辑回归：Error in MASS:polr(as.formula(fml), weights = WD[, var weight], data = WD, :attempt to find suitable starting values failed
报错原因：因变量应该为数值，而不能是字符串解决方法：将因变量转编码为数值
Unterminated string. Expected delimiter: “. Path ‘GlobalDataFrameStructure.SeriesStructures
报错原因：画布工程崩溃，需重建工程解决方法：（1）点击开始-导出工程-保存工程文件（sasln文件）随后关闭软件后重新打开，点击导入刚才保存的工程文件（2）如果以上方法不可行，则新开一个画...
预测器SE：Error in model_rr$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...
限制性立方样条：Error in data.frame(…. check.names = FALSE) :◆◆◆◆◆◆◆◆◆ 7, 200
报错原因：通常为预测变量过于离散，无法对因变量即模型的y进行拟合解决方法：（1）更换预测变量（2）将预测变量平滑（各种转换）
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...
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
![多分类逻辑回归：Error in relevel.factor(WD[, var dependent],ref= dep ref) :'ref'eiiee-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250425215206746-image-300x55.png)
多分类逻辑回归：Error in relevel.factor(WD[, var dependent],ref= dep ref) :’ref’eiiee
报错原因：参考类别参数没有设置解决方法：设置参考类别
多模型评估节点：Classification metrics can’t handle a mix of binary and continuous targets
报错原因： 通常为输入的真值，预测标签的类型错误，真值和预测标签类型应为二分类 解决方法： 检查真值或者预测标签变量的类型
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...
标签编码转换：cannot insert gender recode, already exists
报错原因：表格已经包含了待生成的变量名，本例中gender_recode这个变量名已经存在了解决方案：检查表格变量名，去除就得变量
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
分类预测：Feature shape mismatch, expected: 20, got 16
报错原因：模型要求输入的变量数量为20，但预测数据集只提供了16个解决方法：检查预测数据集的变量完整性
模型ANOVA分析：Error in Anova lll lm(mod, error, singular.ok = singular.ok, …) :there are aliased coefficients in the model
报错原因：遇到“模型中存在别名系数”的错误时，通常是由于回归模型中存在多重共线性，即模型中的两个或多个预测变量高度相关。解决方法：（1）检查变量共线性，去掉共线性强的变量（2）减少变...
Error in validate_param_range(pm$get para value(“maxdepth”),maxdepth”,lues is required! for theNote, for automatic parameter tuning, a reasonable range of vmaxdepth parameter, input 200,300
报错原因：通常为参数的范围设置错误，一般是选择了自动调参但却没有设置正确的参数范围解决方法：例如Maxdepth的参数，应该设置为200,300表示从200到300之间逐个参数去遍历
