x <- 1:20y <- 3x^2+ 30rnorm(20)plot(x,y)fit <- nls(y ~ a*x^b, start = list(a=2, b= 1.5))lines(seq(1, 20, by = 0.1), predict(fit, data.frame(x=seq(1, 20, by = 0.1))))fit以下为函数 output：Nonlinear

问题描述在做回归分析时，拟合出的模型警告如下用秩缺乏拟合来进行预测的结果很可能不可靠原因 &解决方法存在强相关的自变量，也就是X矩阵是 “非满秩”的。这时可以去掉这些强相关的自变量再做回归。如果是使用glm模型时有这种警告，也可能是 “target 完全线性可分”导致的。这时直接用简单线性回归就可以了，如果一定想使用glm的话，可以通过去掉使得target完全线性可分的变量，然后再用glm

问题描述在使用LDA/QDA模型做预测后，使用partimat 函数做LDA的决策边界可视化，结果报错如下Error in partimat.default(x, grouping, …) :at least two classes required原因在调用命令 partimat( formula(lda.fit), data = tmp, method=“lda”, plot.matrix =

问题描述在对dataframe中进行批量计算或者转换成matrix矩阵计算时报错如下：Error in FUN(left, right) : 二进列运算符中有非数值参数报错原因在进行数值运算时，涉及的字段数据格式不全是numeric数值型的数据解决办法用str() 检查一下用来运算的字段的数据格式，然后使用 as.numeric() / as.matrix() 转化数据格式后再计算...

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问题描述导入数据的时候，数据原本的格式是类似“888”的character字符串格式，希望转变成numeric数值型的格式方便计算，使用as.numeric() 时报错如下：header$event = as.numeric(header$event)强制改变过程中产生了NA解决方法报错的原因主要是因为原始数据中含有除了数字以外的字符，比如双引号（文本格式经常容易自带）或者逗号（科学计数法情况下容

SQL UNION 操作符UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。请注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。SQL UNION 语法SELECT column_name(s) FROM table_name1UNIONSELECT column_name(s) FRO

问题描述在使用随机森林算法建模时，R报错/警告如下：The response has five or fewer unique values. Are you sure you want to do regression原因这个提示主要是因为用来拟合模型的y值，或者说类别class值，unique 数量少于5个，比如当你想预测一家公司会不会破产时，Y值就是“yes” or “no”，用数值表示就是

举例A 表（1500行）是用户id和对应年龄，B 表（5000行）是用户id 和对应的爱好（如果有多个爱好就会出现多行数据），现在想通过用户id来链接这两张表，使用 left join（A，B）或者 inner join结果连完发现生成了一张 3000行的表C（但理论上行数应该小于等于表 A）问题原因在 R 中发生这种问题，很大原因是两张表拿来连接的字段（比如用户id），在第二张表里面出现了多次，

问题描述字符串转换为数值类型报错：强制改变过程中产生了NAa <- ‘1/3’as.numeric(as.character(a))[1] NAWarning message:强制改变过程中产生了NA但数值型转换为字符却可以b<-1/3class(b)[1] “numeric”c<-as.character(b)class©[1] “character”as.numeric(as