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...
![辑回归多模型ROC曲线评估图：Error in names(x)<- value:'names' attribute[2] must be
the same length as the vector [0]-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/07/20250730110853924-image-300x74.png)
辑回归多模型ROC曲线评估图：Error in names(x)<- value:'names' attribute[2] must be the same length as the vector [0]
报错原因：可能输入端口链接错误解决方法：检查输入端口是否正确
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
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
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
机器学习分类模型SE：Error in self$assert(xs, sanitize = TRUE) :Assertion on ‘xs’ failed: num.threads: May not be NA
报错原因：线程数输入不是数值解决方法：（1）检查线程数输入不要为空，或者字符串，只能是单个数字，不能带逗号
生存分析截断值搜索:Error in Summary.factor(c(2L,1L,1L,2L,1L,2L,2L,2L,1L,1L,1L,:”range’not meaningful for factors
报错原因：自变量用与分段搜素，不能输入分类型变量解决方法：检查自变量类型，确保输入的自变量为连续型
分类预测：Feature shape mismatch, expected: 20, got 16
报错原因：模型要求输入的变量数量为20，但预测数据集只提供了16个解决方法：检查预测数据集的变量完整性
数据连接：Merge keys are not unique in either left or right dataset; not a one-to-one merge
报错原因：左表或者右表存在重复的id解决方法：（1）把匹配模式替换为1:m或者m:m（2）把左右表id去重复
潜类别混合增长模型：the leading minor of order 1 is not positive definite
报错原因：数据本身无法成功求导解决方法：（1）替换自变量（2）对自变量或者因变量进行归一化，插补等数据处理
数据连接：local variable ‘dfpath multi’ referenced before assignment
报错原因：数据连接输入的表格可能缺失，数据连接最起码需要输入两个表格进行连接解决方法：（1）检查数据连接的输入端口是否连接完整（2）检查上游的两个节点的输出的表格是否存在
多因素COX回归：Error in path.expand(new):invalid ‘path’ argument
报错原因：节点无法获取输入的数据表路径解决方法：（1）检查上游节点输出端口是否有表格生成 （2）上游节点和本节点重新拖一个（3）重启软件
自变量共线性筛查VIF：使用相关分析检查绝对相关的变量，去除相关系数为1的其中一个变量
报错原因：个别变量之间得相似性极高，甚至达到1，导致无法计算方差解决方法：可以用相关分析检查相关性，排除相关性很高得变量
机器学习多模型绘图SE：Error in str2lang(x)::1:2: unexpected input1:1_ ^
报错原因：模型名称应该为字符串，不能为纯数字解决方法：修改模型名称为字符串，避免用纯数字
Lasso回归-泊松：negative responIses encountered: not permitted for Poisson family
报错原因：因变量可能存在负数，但泊松分布只支持正整数的因变量解决方法：检查因变量是否符合泊松分布要求
Error in Surv(indf$time, indf$y== 1): Time variable is not numeric
报错原因：时间变量存在非数值的样本解决方法：检查时间变量，确保所有样本的时间都为数值
分组多变量轨迹模型：Error in gbmt:gbmt(x.names = var independent, unit = var_dependent, time = var time,Variable ‘time’ must be either numeric or date
报错原因：时间变量应该为连续变量或者日期变量解决方法：将时间变量转为连续型变量
![潜类别分析：Error in names(x)<- value: 'names' attribute [4] must be the same length as the vector [0].-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/06/20250623110239874-image-300x29.png)
潜类别分析：Error in names(x)<- value: ‘names’ attribute [4] must be the same length as the vector [0].
报错原因：模型得不到有效分类解决方法“（1）更改潜类别数（2）更改自变量组合
潜类别分析：No Valid Category Output
报错原因：没有得到有效的分类输出，跟数据集本身特性有关解决方法：（1）更换变量（2）对数据进行转换（3）保证输入的变量都是数值，不能有字符串
分组多变量轨迹模型：Error in dplyr:left join(source_df, post data final, by = var dependent) :
x$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
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
