排序
Error in coxph(formula = Surv(rep(1, 250L), gender) ~ HOXC.AS2 + AP000695.6 + :No (non-missing) observations
【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
Error in binom.test(sum(mydata1[, var_input[i]] < mydata2[, var_input[i]]), :'n'必需是大于等于'x'的正整数
【报错原因】 需要配对分组变量 【解决方法】 建议更换分组变量
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :因子pathology_T_stage里出现了新的层次t1a
【报错原因】 Bootstrap 采样出现问题 【解决方法】 建议更换变量或者取消使用Bootstrip
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...
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
Error in readRDS(model URl port) : ‘file’◆◆◆◆◆◆◆
错误原因:模型端口没有连接,灰色端口都是模型端口,带有模型端口的节点都可能出现这类错误.鼠标悬停端口上能看到输入输出的数据类型解决方法:连接灰色端口
Error in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :There is no available never-treated group
【报错原因】 干预变量不符合规定 【解决方法】 建议检查干预变量或重新选择
Error in plm.fit(data, model = models[1L], effect = effect) : empty model
【报错原因】 数据不符合分析,可能不符合面板数据 【解决方法】 建议重新选择各个参数变量或换数据
Error in rmst2(subWD[, var_time], subWD[, var_dependent], subWD[, var_independent], :object ‘NOTE’ not found
【报错原因】 生存状态和ARM变量选择有误 【解决方法】 检查并重新选择生存状态和ARM变量
Error in glmnet(x, y, family = “gaussian”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x should be a matrix with 2 or more columns
【报错原因】 自变量只选择一个,需要2个以上 【解决方法】 选择二个以上的自变量
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 glmnet(x, y, family = “gaussian”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x should be a matrix with 2 or more columns
【报错原因】 自变量只选择一个,需要2个以上 【解决方法】 选择二个以上的自变量
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 geese.fit(xx, yy, id, offset, soffset, w, waves = waves, zsca, :nrow(zsca) and length(y) not match
【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 step(model, direction = c(method_direction)) :行数有变化:是不是删除了遺漏值?
【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 friedman.test.default(mf[[1L]], mf[[2L]], mf[[3L]]) :不是非折疊完全区组设计
【报错原因】 每个分组变量和ID变量的个数不相等,不是完成的重复测量数据 【解决方法】 更换分组变量或ID变量
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
环境缺失:Error in library(XXXXX)
报错原因:当看到有Error in library()这个错误的时候,说明有个别的R包环境缺失解决方法:(1)自行安装补充环境点程序-R终端打开R终端,输入install.packages('XXX')安装环境,缺什么包就写什...
None of the stratifying variables have 2+ valid levels
分类自变量存在常量或者局部常量,应该删掉 存在常量得情况: (1)常量:只有一个值,没有变化的量,如下图的Var1 (2)局部常量,无法直接判断,但划分分组后能够发现,如下图的Var2  ...
为什么有些看起来是数值的分类/字符串变量无转成连续型continue
如图,以下有三个变量Var1,Var2,Var3,看起来都是数值的分类变量,应该能够把他们转成连续的 尝试使用转换变量类型的节点把Var2和Var3转成连续的 结果只有Var3转换成功了 这是因为Var2变量的...
为什么机器学习交叉验证/自助法的流程只有一个Test的分析结果
问题原因:在决策链1.0中,节点的循环控制机制还不完善,使用交叉验证/自助法的训练流程,不能一个一个节点运算,这样只能得到单次循环的分析结果解决方法:在第一次逐个节点运算,设置好节点参...
转换多变量标签编码:invalid entry 0 in condlist: should be boolean ndarray
报错原因:编写变量字符串识别的命令时,忽略了变量存在NA的情况,通常发生于str.contains()等方法解决方法:增加一个参数 ”na=False“ 帮助函数识别NA,x1.str.contains('ABC',na=False)
导入数据:’utf-8′ codec can’t decode byte 0xa1 in position 10971: invalid start byte
报错原因: 文件编码不是windows系统默认的,常常是因为Excel导出文件的时候选错了导出编码类型 解决方法: (1)Excel导出表格的时候选择正确的导出形式,避免选择CSV UTF-8 (2)如果方法一处...
Errorin glm.fit(x= c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,:NA/NaN/lnf in ‘y’
报错原因:通常为因变量的数值存在非数值的样本解决方法:检查因变量的值是否合法,对应的分布类型是否正确,将因变量非数值的样本转换成数值
Error in paste(self$Code, self$ld, sep = ” “):cannot get ALTSTRING ELT during GC
报错原因:R语言自动清理内存失效解决方法:保存工程后重开软件
筛选样本:根据输入的列名没有找到匹配的规范变量名
报错原因:筛选样本选在的变量名在上游节点输出的数据中找不到。该错误常常发生在修改现呈的工程,没有根据上游的输出变量去重新修改下游节点的变量参数解决方法:把报错节点的变量参数重新设置...
聚类热图:only defined on a data frame with all numeric-alike variables
报错原因:选择分析的变量中存在个别非数值变量解决方法:删除这些非数值的变量
多分类逻辑回归:Error in MASS:polr(as.formula(fml), weights = WD[, var weight], data = WD, :attempt to find suitable starting values failed
报错原因:因变量应该为数值,而不能是字符串解决方法:将因变量转编码为数值