【解决方法】 分类型因变量转换为连续变量

【报错原因】 因变量不是数值型二分类 【解决方法】 建议更换因变量

【报错原因】 数据问题算不出 【解决方法】 更改协整成分

【报错原因】 变量值中可能存在NA 【解决方法】 编码规则添加na=False

【报错原因】 模型崩溃 【解决方法】 修改自变量和因变量组合

【报错原因】 所选择的因变量可能为多分类，不应该使用两组匹配 【解决方法】 修改匹配方法

【解决方法】 增大内存或者减少参数搜索空间mtry不能大于特征数量

【报错原因】 数据无法拟合 【解决方法】 检查因变量分布或者替换变量

【报错原因】 数据量太小或者Minnodesize太大 【解决方法】 增大数据量，或者输入小一点的minnodesize

【报错原因】 权重变量必须大于0 【解决方法】 更换变量

【报错原因】 最大输入的观测时间要比实际最大的时间小1才能计算 【解决方法】 更改输入的观测时间

使用节点：标准化变量名 更新变量名 功能：处理变量名中的非法字符，更改变量名称等

【报错原因】模型拟合问题【解决方法】更换模型或变量

【报错原因】 数据问题，有重复值 【解决方法】 更换数据或变量

【报错原因】 P值可能为NA，没有P值 【解决方法】 更换变量

【报错原因】 自变量可能存在单分类 【解决方法】 剔除单分类变量

【报错原因】 广义相加模型不支持回归预测 【解决方法】 更换模型

【报错原因】 变量选择错误 【解决方法】 更换变量

【报错原因】 数据问题 【解决方法】 更换数据或变量

【解决方法】 关闭软件，重新开启。

【解决方法】 通过公式计算出来的beta不可以是负数

【报错原因】 数据问题，数据量太少，概率一致，算不出来 【解决方法】 增加预测数据，或者repeat

【报错原因】 自变量太多 【解决方法】 减少自变量

【报错原因】 ID id筛选之后数据没了 【解决方法】 更换数据或变量

【报错原因】 外部验证里的变量值和原始数据变量不一样 【解决方法】 更换变量

答：一个节点通常左右都有一些端口。如果把数据想象为水流，那么软件中数据的走向是从左向右，从上游到下游。节点左侧的端口接收上游数据，节点右侧端口输出本节点处理后的数据。 端口的形状也...

【报错原因】 上游节点为调查设计回归分析时，如果遇到该错误，需要重启软件 【解决方法】 设置好参数后重启软件，直接运行似然比检验节点

答：使用“转换变量函数”节点中的Box-Cox和Yeo-Johnson方法都可以实现。

【报错原因】 数据端口需要连接非PSM节点的输出数据端口 【解决方法】 更改连线

【报错原因】 id只有一个 【解决方法】 需要重复的id