【报错原因】变量里含有空值【解决方法】删除空值或者插补空值

【报错原因】训练和预测子集中，因子变量的水平不一致【解决方法】更换采样方法或者换变量

【解决方法】 更换断点位置

【报错原因】 变量选择有问题，不可以是字符串，必须是0和1的二分类变量 【解决方法】 更换因变量,把因变量转为0，1二分类

【报错原因】 自变量，因变量，所有变量都转换成 continue，不能category 【解决方法】 更换变量或进行变量转换

【报错原因】 ANOVA不适用

【解决方法】 通过公式计算出来的beta不可以是负数

【报错原因】 上游节点变量存在空值 【解决方法】 更换变量或插补空值

【报错原因】 对于lightgbm 数据存在数值类别，变成字符类别 【解决方法】 https://github.com/ModelOriented/treeshap/issues/28

【报错原因】 数据问题，计算出来包含inf或者na

【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

【报错原因】 数据问题 【解决方法】 更换变量或更改界标值

【报错原因】 分析模型没有结果或结果存在NA 【解决方法】 建议更换模型

【报错原因】 变量选择问题 【解决方法】 更换因变量或自变量

【报错原因】 模型不拟合 【解决方法】 换变量，数据，模型数量

【报错原因】 变量选择有问题，必须是0和1的二分类变量 【解决方法】 更换因变量

【报错原因】 Total KM 曲线绘图颜色出现问题 【解决方法】 如果想要total的KM曲线，建议减少变量

【报错原因】 初始值链条beta值输入错误

【报错原因】 变量里含有空值 【解决方法】

【报错原因】 数据不符合要求 【解决方法】 更换数据

【报错原因】 DCA绘图里：y_pred_label <- as.numeric(y_pred_score > thresh)cm <- confusionMatrix(as.factor(y_pred_label), reference = as.factor(y_label))$table 【解决方法】 ...

【报错原因】 选择变量里含有空缺值 【解决方法】 建议将变量的空缺值进行插补

【报错原因】 数据不符合要求 【解决方法】 更换数据

【报错原因】 “预测时间点”、“区间样本数”数值不合适 【解决方法】 调整“预测时间点”、“区间样本数”

【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 【解决方法】 更换数据

【报错原因】 选择变量里含有空缺值 【解决方法】 建议将变量的空缺值进行插补

【报错原因】 Meta二分类结局分析选择了分组变量或Meta连续型结局分析选择了分层变量

【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。