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
=", ">"), ret.second(split_index), :
Unknown decision_type-决策链社区论坛" class="lazyload fit-cover radius8">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...
![多因素竞争风险模型：Error in cmprsk::crr(WD[, var timel, WD[, var status], WD[, var treatment]):NA/NaN/nf in foreign function call (arg 4)-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250423204955500-image-300x46.png)
多因素竞争风险模型：Error in cmprsk::crr(WD[, var timel, WD[, var status], WD[, var treatment]):NA/NaN/nf in foreign function call (arg 4)
报错原因：所选择的时间，状态，分组变量的值中可能存在空值或者inf值解决方法：检查变量空值或者inf值，去除或者插补，参考方法https://bbs.statsape.com/tips/534.htmlhttps://bbs.statsape.c...
