Сеанс R прерван при попытке запустить coxph

Каждый раз, когда я запускаю model‹– coxph(enter,exit, event)~X1+X2+GDP, сеанс внезапно падает без сообщения об ошибке. Только когда я добавляю переменную gap, происходит сбой.

Интересно, связано ли это с переменной ВВП? Я пробовал разные источники, и сеанс снова разбился. Кажется, что проблема заключается в переменных, которые имеют более высокие значения, такие как «223945604003» или «39455684e-5»?

Я использую последнюю версию R-Studio MAX OS 10.6 (64-разрядная версия) на моем Mac Yosemite версии 10.10.3.

Спасибо за все виды комментариев.

24.06.2015

Ответы:

Я была такая же проблема. У меня не было времени на отладку исходного кода coxph, чтобы посмотреть, что происходит, но обходной путь, который сработал для меня, заключается в случайном уменьшении выборки данных. Я подогнал модель с 1 миллионом наблюдений и прервал сеанс, но, уменьшив его до 100 000, я смог заставить его соответствовать.

Очевидно, что это очень неоптимально, но, по крайней мере, это может помочь кому-то подогнать свои модели.

30.09.2020

Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…

Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей

В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning