Error in data.frame(predict(model, type = “response”), WD[, var_dependent]) :参数值意味着不同的行数: 139, 211
【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
Error in eval(family$initialize) : y值必需满足0 <= y <= 1
【报错原因】 变量选择有问题,不可以是字符串,必须是0和1的二分类变量 【解决方法】 更换因变量,把因变量转为0,1二分类
Error in ifelse(decision_type %in% c(“>=”, “>”), ret.second(split_index), :Unknown decision_type
【报错原因】 对于lightgbm 数据存在数值类别,变成字符类别 【解决方法】 https://github.com/ModelOriented/treeshap/issues/28
Error in axis(sindesmm, at=scaledm, labels = fatm,pos=y,cex.axs= cexaxs,:所有的位置值都是无限的。
【报错原因】 数据问题,计算出来包含inf或者na
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :因子loop_number里出现了新的层次2
【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
Error in glmnet(x, y, family = “binomial”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x has missing values; consider using makeX() to impute them
【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
Error in scale.default(X, X[v == 0, ], scale = FALSE) :’center’的长度必需和’x’列的数目相同
【报错原因】 数据不符合要求 【解决方法】 更换数据
Error in cut.default(x, c(bins[1] – delta, bins)) : ‘breaks’ 的值有重复
【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”
Error: You should have at least two distinct break values. Value cannot be null. (Parameter ‘s’)
【报错原因】模型拟合问题【解决方法】更换模型或变量
Error in glmnet(x, y, family = “binomial”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x has missing values; consider using makeX() to impute them
【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
error in glm.fit(x = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, : na/nan/inf in ‘y’
【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
Error in gamm(formula = as.formula(fml), random = list(rand_variable = ~1), :Not enough (non-NA) data to do anything meaningful
【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
Error in UseMethod(“logLik”) :no applicable method for ‘logLik’ applied to an object of class “lrm”
【报错原因】 变量选择问题 【解决方法】 更换因变量或自变量
3 nodes produced errors;, first error: matrix multiplication: incompatible matrix dimensions:5595×2 and 4×1
【报错原因】 模型不拟合 【解决方法】 换变量,数据,模型数量
Dependent Variable should be in Two Categories
【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
Error in names(.cols) <- grp.levels :'names' attribute [33] must be the same length as the vector [31]
【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