排序
Error in model_rr$predict_newdata(newdata = newdata, task = tsk_wd) :attempt to apply non-function
【报错原因】 数据有残留 【解决方法】 重开画布或清空节点目录
error in glm.fit(x = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, : na/nan/inf in ‘y’
【报错原因】 数据无法拟合 【解决方法】 检查因变量分布或者替换变量
Error in .observed[i, ] <- c(.km1.timept, .ll1.timept, .ul1.timept) :replacement has length zero。
【报错原因】 数据问题 【解决方法】 更换数据或变量
Error in anova.coxph(model_inter, test = “Chisq”) :Can’t do anova tables with robust variances
【报错原因】 数据问题 【解决方法】 替换分析变量
Error in contrasts<-(*tmp*,value = contr.funs[1 + isOF[nn]]):
【报错原因】 这个错误信息提示在尝试为因子变量设置对比度(contrasts)时出现了问题。在R中,当你在进行模型拟合时,对于分类变量(因子factor),系统需要明确的对比设计(如 Helmert、Simpson 等...
“value” parameter must be a scalar, dict or Series, but you passed a “Dataframe’
【报错原因】 其中一个表的列名加_x,_y的后缀后出现重复的变量
Error in rms::Predict(model, origen_contin, fun = exp, ref.zero = TRUE, :predictors(s) not in model: origen_contin
【报错原因】 模型崩溃 【解决方法】 修改自变量和因变量组合
Error in names(x) <- value :'names' attribute [4] must be the same length as the vector [0]
【报错原因】 自变量没填 【解决方法】 填写自变量
Error in newdata %*% object$beta :requires numeric/complex matrix/vector arguments
【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
Error in UseMethod(“predict”) :no applicable method for ‘predict’ applied to an object of class “c(‘gamm’, ‘list’)”
【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
转换多变量标签编码:invalid syntax (<string>, line 1)
报错原因: (1)通常为条件未指定变量(逻辑符号或者运算符号前面缺少变量),此处应该为x1<=20 and x1>=3 如下图在*号前面没有变量,没有x1**x2的写法,必须是x1*x2*x3这种
Error in rms:datadist(WD):fewer than 2 non-missing observations for first inrpt uom
【报错原因】 自变量可能存在单分类 【解决方法】 剔除单分类变量
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
Bin edges must be unique: Index([0.0, 0.0, 1.0, 1.0], dtype=’float64′, name=’age’).You can drop duplicate edges by setting the ‘duplicates’ kwarg。
【报错原因】 分箱变量和目标变量存在相同元素 【解决方法】 删除相同的元素再分箱
Error in spread(., key = “.group.”, value = dv) :ℹ Keys are shared for 98 rows
【报错原因】数据不是重复测量数据(time出现几次,id就要出现几次)【解决方法】更换正确的重复测量数据