常见问题 第6页
这里汇总了用户在使用统计猿网页版和桌面版软件时遇到的常见问题与处理方法。
排序
调查设计秩和检验：Error in if (length(unique ind) == 2 || !is.na(model[“estimate”]][[“difference in mean rank score”])) {:missing value where TRUE/FALSE needed
错误原因：（1）分组变量异常，可能不存在这个变量（2）统计模型拟合失败，无法得到统计值解决方法：（1）重新拖一个节点后把参数重新设置一遍（2）选择方法参数，切换其他统计模型方法（3）修...
4个月前
![Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[1,1]= 0-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250413220533314-image-300x43.png)
Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[1,1]= 0
错误原因： 算法在计算过程中产生了奇异矩阵，导致无法计算，是参数，变量组合导致算法无法成功执行，可能的原因很多，例如变量间存在共线性很高的变量，样本量不足、用了分布类型非法的变量等...
4个月前
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
4个月前
COX回归PH检验：Error in gzfile(file,”rb”): cannot open the connection
错误原因：节点连接错误，只能连接在多因素COX回归后面解决方法：使用多因素COX回归连接这个节点
4个月前
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
4个月前
预测器SE：Error: Measure ’classif.acc‘ incompatible with task type ‘sury‘
错误原因： 机器学习生存模型没有ACC的评估方法，只有分类模型才有 解决方法： 修改模型类型，以及评估方法
4个月前
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
4个月前
分类预测：‘DecisionTreeRegressor’ object has no attribute ‘predict proba’
错误原因：回归模型不能使用分类预测解决方法：把分类预测节点改成回归预测节点
4个月前
Error in X %*% rowSums(cf) : non-conformable arguments
【报错原因】训练和预测子集中，因子变量的水平不一致【解决方法】更换采样方法或者换变量
4个月前
![Error in chol.default(crossprod(x)) :the leading minor of order 3 is not positive definite Error in rdrobust::rdrobust(y = WD[, var_dependent], x = WD[, var_independent[i]], :-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250416150206155-149-300x75.jpg)
![Error in rdrobust::rdbwselect(y = WD[, var_dependent], x = WD[, var_independent[i]], :-决策链社区论坛](https://bbs.statsape.com/wp-content/uploads/2025/04/20250416150049670-148-300x53.jpg)
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
4个月前
Error in gbmt::gbmt(x.names = var_independent, unit = var_dependent, time = var_time, :Unit ‘5’ has duplicated time points
【报错原因】 数据问题，有重复值 【解决方法】 更换数据或变量
4个月前
=", ">"), ret.second(split_index), :Unknown decision_type-决策链社区论坛" class="lazyload fit-cover radius8">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
4个月前
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
4个月前
Error in gbm.unify(model, data):Models built on data with categorical features are not supported – please encode them before training.
【报错原因】 类别数据需要encode 【解决方法】 前面链接 独热编码+标签转换编码+转换变量类型 进行encode
4个月前
Error in confusionMatrix,default(as.factor(y pred label)reference = as.factorly label): The data must contain some levels that overlap the reference…
【报错原因】 DCA绘图里：y_pred_label <- as.numeric(y_pred_score > thresh)cm <- confusionMatrix(as.factor(y_pred_label), reference = as.factor(y_label))$table 【解决方法】 ...
4个月前
Input y contains infinity or a value too large for dtype(‘float64’)
【解决方法】 选择代表生存时间的证书连续型变量，生存时间应大于1
4个月前
Error in gbm.fit(x = x, y = y, offset = offset, distribution = distribution, :The data set is too small or the subsampling rate is too large: nTrain * bag.fraction <= n.minobsinnode
【报错原因】 数据量太小或者Minnodesize太大 【解决方法】 增大数据量，或者输入小一点的minnodesize
4个月前
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
4个月前
Error in imputeTS::na_ma(v, k = k, weighting = “linear”) :At least 2 non-NA data points required in the time series to apply na_ma.
【报错原因】 ID id筛选之后数据没了 【解决方法】 更换数据或变量
4个月前
Eror in fiter(X,Y,ofset = ofs,penalty,.matix = penalty.matrix,: NA/NaN/nfin foreign functiocall (arg 1).
【报错原因】 数据问题，数据量太少，概率一致，算不出来 【解决方法】 增加预测数据，或者repeat
4个月前热门文章
