Windows 7，R 3.0.2，插入符号6.0-21上插入符号中的train（）出现致命错误

我试图在插入符号中使用

train（）

，以适应分类模型，但遇到某种未处理的异常，我的R会话在R控制台中输出任何错误信息之前崩溃。
Windows错误：

R for Windows终端前端已停止工作

我正在运行Windows7、R3.0.2、caret 6.0-21，并在R Studio和R控制台中尝试在32/64版本的R上运行此操作，每次都得到相同的结果

这是我对火车的呼唤：

library("AppliedPredictiveModeling")
library("caret")

data("AlzheimerDisease")
data <- data.frame(predictors, diagnosis)

tuneGrid <- expand.grid(interaction.depth = 1:2, n.trees = 100, shrinkage = 0.1)
trainControl <- trainControl(method = "cv", number = 5, verboseIter = TRUE)

gbmFit <- train(diagnosis ~ ., data = data, method = "gbm", trControl = trainControl, tuneGrid = tuneGrid)

同样，这在不指定cv.fold的情况下工作，但使用它会返回一个错误：

Error in checkForRemoteErrors(val) :  5 nodes produced errors; first error: incorrect number of dimensions

---

当

method='gbm'

与单个模型一起使用时（即

nrow（tuneGrid）==1

），会出现此错误。我即将发布一个新版本，因此我将在该版本中修复此问题

一个旁注。。。看起来你想做分类。在这种情况下，

y

应该是一个因子（不应该只使用整数作为类），否则它将进行回归。这些变化将暂时起作用：

 y <- factor(paste("Class", y, sep = ""))

---

y可能的调试路径：运行
train
，减少依赖项，即，而不是
Class~。
尝试
Class~一些数据帧名称
，如果这在您的模型中有意义的话。我刚刚尝试再次使用gbm，但仍然得到相同的结果。您能告诉我们有关数据的更多信息吗（可能是“
str（data）
”的结果）？我以前没有看到过这个问题，虽然我没有windows机器可以测试，但我需要重现这个问题。同时，尝试1）使用更少的树。我不认为这是问题所在，但我从来没有运行过那么多2）在
trainControl（）
中使用
verbositer=TRUE
，看看哪个模型失败，3）鉴于#2的结果，你能在没有训练的情况下运行gbm模型吗？我编辑了我的问题，用从已知分布中采样的数据替换了我的数据，减少了树木的数量，但我仍然看到同样的问题。验证偏差未被计算的事实是否为危险信号？如果我尝试使用带有一个预测器的直接
gbm（）
调用来拟合模型
rnorm（1000）
，我会在R中得到以下错误：
checkForRemoteErrors（val）中的错误：5个节点产生错误；第一个错误：维数不正确
。但是，如果我
cbind
另一个
rnorm（1000）
到数据帧并将其用作第二个预测器，则
gbm（）
调用将工作。
gbm
将与单个预测器一起工作。创建矩阵时，R很可能会删除维度。尝试使用`矩阵（rnorm（1000），ncol=1）`或
data.frame（x=rnorm（1000））
。你能给我们一个代码（创建数据和模型拟合）吗？你过去仅仅使用gbm就可以得到错误。我认为这个问题可能与n.trees有关-我在expand.grid（interaction.depth=1:2，n.trees=100，收缩率=0.1）上也遇到了同样的问题。

但是你给出的例子没有错误。

Error in checkForRemoteErrors(val) :  5 nodes produced errors; first error: incorrect number of dimensions

 y <- factor(paste("Class", y, sep = ""))

 tuneGrid <- expand.grid(interaction.depth = 1, 
                         n.trees = 100:101, 
                         shrinkage = 0.1)