在将stan_glmer()或stan_glm()函数与mcgv::betar作为一个家族进行匹配之后,当我试图调用posterior_predict时,会出现一个错误。R说:
library(rstanarm)library(mgcv)
b <- a+rnorm(100, 0.6, 0.01)
d &
由于一个错误,我想覆盖默认的predict.lm函数:# Just a regular linear regressiontermplot(fit, terms=2, se=T)Error in predict.lm(model, type = "terms",se.fit = se, terms =
我正在训练一个fit_generator (Tensorflow backend,Python,on MacBook),在Keras函数的早期停止回调中得到一个错误。错误如下: RuntimeWarning: Early stopping conditioned on metric `val_loss` which is not available.**kwargs)
File "[local-dir]/lib/python3.6/site-packages/keras
,需要为partial_fit函数提供额外的参数partial_fit,该参数包含数据中可能出现的类,例如classes=['class1', 'class2'],至少是第一次调用它。因此,上面的代码会导致一个错误:
ValueError: classes must be passed on the first call to partial_fit.对于其他fit_params,如sample_weight,也
使用我编写的R函数时出现错误:1: glm.fit: algorithm did not converge 我做了什么:
遍历functionAdding打印以找出错误发生的行,建议使用两个不应使用glm.fit的函数。我的一般方法包括添加print和stop命令,以及逐行遍历函数,直到找到异常为止。