【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】模型拟合问题【解决方法】更换模型或变量

错误原因：参数未填完整，如下图所示，正类参数未填解决方法：将必要参数补充完整

报错原因：通常为计算符号写错，例如（1）没有**的写法，改为np.power() 解决方法：检查计算符号

报错原因：通常为预测变量过于离散，无法对因变量即模型的y进行拟合解决方法：（1）更换预测变量（2）将预测变量平滑（各种转换） 

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

【报错原因】 分层变量和自变量不适配，只有一个数据在某个分层里 【解决方法】 重新选择适合变量

【报错原因】 ANOVA不适用

【解决方法】 关闭软件，重新开启。

【报错原因】 数据问题 【解决方法】 更换数据

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

报错原因：自变量可能是数值类型，非数值类型无法使用'>','<','=','<='等逻辑字符判断大小解决方法：确认自变量是否为数值

报错原因：R环境缺失一个包caret解决方法：参考这篇文章安装caret，https://bbs.statsape.com/q-and-a/578.html

报错原因：输入的变量类型可能存在错误解决方法：检查输入的特征变量是否都为连续的数值类型，目标变量是否蔚0/1二分类

【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

【报错原因】 个别分类变量的的因子水平为1，例如性别Sex变量只有Female这一个水平 【解决方法】 检查模型中所有的分类变量，排除因子水平小于2的分类变量

【报错原因】 输入分位数 数量要大于2；数据不能过于集中，要有明显的四分位区间 【解决方法】 输入大于等于3的分位数；更换数据

【报错原因】 考虑有个别PSU分层数量太少 【解决方法】 使用强制分层运算的选项

【报错原因】 数据问题 【解决方法】 更换起始时间点

错误原因：x轴的变量数量可能有误，通常为立方样条自变量数量没选对解决方法：重新设置参数，注意立方样条自变量数量要对应

报错原因 （1）因变量应该为0，1二分类，在生存分析中指生存状态需要为0，1二分类 （2）在多因素生存分析中，如果以上的情况不存在，则可能是生存时间中位数以下的样本的生存状态不是0，1二分类...

报错原因： 待计算的变量不是数值类型,可能存在字符串类型 解决方法： 将变量的类型转为连续型

使用节点：多重插补 插补空值 说明：根据变量类型可以选择不同的插补方法，插补的变量值也会不同

报错原因：通常为逻辑连接符未加空格，此处应该写为x1<=20 and x2>=3   

【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】 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】 暴露相关突变位点筛选结果为空 【解决方法】 尝试更换Pvalue阈值

【报错原因】 有些回归模型不支持数据集（蓝色端口）的连接 【解决方法】 不连接蓝色端口

【报错原因】 通常为节点运算结果绘制森林图的表格一些变量存在NA，通常为某些变量的P值存在NA 【解决方法】 在计算的时候剔除该变量

报错原因：节点初始化失败解决方法：（1）重拖一个节点（2）保存工程后重新打开软件