排序
数据连接:Unable to allocate XXX GiB for an array with shape (XXXXX) and data type float64.
错误原因:内存不足,在数据连接中m:m的模型内存消耗很大解决方法:(1)增加计算机内存(2)改用1:m或者1:1的模式匹配
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
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :因子pathology_T_stage里出现了新的层次t1a
【报错原因】 Bootstrap 采样出现问题 【解决方法】 建议更换变量或者取消使用Bootstrip
Error in ifelse(decision_type %in% c(“>=”, “>”), ret.second(split_index), : Unknown decision_type
【报错原因】尽管 LightGBM 模型支持直接处理分类变量,但是在后续节点中 TREESHAP 计算 LightGBM 模型的 SHAP 值时分类变量是存在一些问题的。【解决方法】对分类变量进行独热编码,然后再次运...
聚合表格:JAVA GATEWAY_EXITED] Java gateway process exited before sending its port number
报错原因:用错节点了,未分组目录内的节点都是还无法正常使用的节点解决方法:更换节点,选择行聚合目录的节点
多因素竞争风险模型:Error in cmprsk::crr(WD[, var timel, WD[, var status], WD[, var treatment]):NA/NaN/nf in foreign function call (arg 4)
报错原因:所选择的时间,状态,分组变量的值中可能存在空值或者inf值解决方法:检查变量空值或者inf值,去除或者插补,参考方法https://bbs.statsape.com/tips/534.htmlhttps://bbs.statsape.c...
No Intersectional Instrumental Variables Found.
【报错原因】 暴露和结局数据集没有交集 【解决方法】 (1)更换数据 (2)参考这篇文章https://bbs.statsape.com/tips/504.html
转换变量类型:变量XXX类型转换失败,could not convert string to float: XXXX
错误原因:待转换类型的变量存在字符串,如图所示“<10.00”为字符串,字符串无法转换为数值,即无法转为连续型解决方法:(1)删除有字符串的行(2)把字符串的单元格修改成数值或者NA
Error in glmnet(x, y, family = “gaussian”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x should be a matrix with 2 or more columns
【报错原因】 自变量只选择一个,需要2个以上 【解决方法】 选择二个以上的自变量
Error in ranger::ranger(dependent.variable.name = task$target_names, data = task$data(), :User interrupt or internal error.
【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
Error in profile.glm(object, which = parm, alpha = (1 – level)/4, trace = trace) : profiling has found a better solution, so original fit had not converged
【报错原因】 选择的因变量和自变量不适合此分布类型 【解决方法】 更换因变量/自变量或分布类型
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