R/包C5.0/是否存在已知的不可恢复故障条件？

我正在测试预处理组合。该脚本生成并循环3200个版本的原始数据n=48，p=30，并使用knn、svmRadial、svmPolynomial、randomForest、gbm和C5.0评估其分类适用性。培训通过Caret的培训功能完成

最小的数据版本有35行和3列。分类目标变量 有三个应用程序类。40%/40%/20%分配

由于某些原因，C5.0导致R在1900-2800版本之间崩溃。每次使用R的培训/测试数据版本都不同。运行脚本 与所有其他分类器配合使用效果良好

用于C5.0的代码为：

C50_model <- function(train_x, test_x, train_y, test_y){
tryCatch({
C50_fit <- train(train_x, train_y, tuneLength=tuning,    
method="C5.0",trControl=bootControl)
C50_pred <- as.character(predict(C50_fit, newdata=test_x))
C50_error <- round(ce(test_y, C50_pred),2)
return(list(C50_pred, C50_error))
}, error= function(e) return(list(NA, NA)) ) # close tryCatch
}

C5.0是：

C50_0.1.0-15

是否存在导致R与C5.0碰撞的已知条件

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或者我可以做些什么来帮助R在不崩溃的情况下恢复到错误消息？

C5.0相对较新，所以如果有某种内存分配错误导致R崩溃，我也不会感到惊讶。如果没有数据集，很难确定原因，但至少可以通过写入日志信息来缩小错误发生的范围

将verbositer=TRUE添加到列车控制选项中，并在R GUI的Misc菜单中关闭缓冲输出

R version 3.0.2 (2013-09-25)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

C50_0.1.0-15