如何調試像錯誤：「暗淡（X）必須有一個積極的長度」與插入符號

我運行一個預測在合適類似於是尖指南中找到：如何調試像錯誤：「暗淡（X）必須有一個積極的長度」與插入符號

predictions <- predict(caretfit, testing, type = "prob")

但我得到的錯誤：

Error in apply(x, 1, paste, collapse = ",") : 
dim(X) must have a positive length

我想知道1）一般的方法來診斷這些錯誤是壞投入這樣或2）爲什麼我的代碼失敗函數的結果。

1）所以看錯誤這是'X'。哪個參數是x？顯然，第一個是「適用」的，但是預測中哪個論點最終通過了？縱觀回溯（）：

10: stop("dim(X) must have a positive length") 
9: apply(x, 1, paste, collapse = ",") 
8: paste(apply(x, 1, paste, collapse = ","), collapse = "\n") 
7: makeDataFile(x = newdata, y = NULL) 
6: predict.C5.0(modelFit, newdata, type = "prob") 
5: predict(modelFit, newdata, type = "prob") at C5.0.R#59 
4: method$prob(modelFit = modelFit, newdata = newdata, submodels = param) 
3: probFunction(method = object$modelInfo, modelFit = object$finalModel, 
    newdata = newdata, preProc = object$preProcess) 
2: predict.train(caretfit, testing, type = "prob") 
1: predict(caretfit, testing, type = "prob")

現在，這個問題很容易解決，如果我可以通過以下方式與代碼和理解的問題，而不是這些常規錯誤。我可以使用這個追溯到C5.0.R＃59的代碼追蹤代碼。（它看起來像有沒有辦法讓每一絲行號？）我可以儘量遵循這個代碼，因爲這59行，然後（我認爲）的預測功能上線44：

Github Caret C5.0 source

但在此之後，我不確定邏輯在哪裏流動。我沒有在插入符號源中的任何地方看到'makeDataFile'，或者如果它在另一個包中，它是如何到達那裏的。我也嘗試過Rstudio調試，調試（）和瀏覽器（）。沒有提供我期望的其他語言的堆棧跟蹤。任何有關如何在不知道msg錯誤意味着什麼時遵循代碼的建議？

2）作爲用於我的特定輸入，「caretfit」簡單地是一個符的擬合結果和測試數據是300萬行乘59列：

fitcontrol <- trainControl(method = "repeatedcv", 
         number = 10, 
         repeats = 1, 
         classProbs = TRUE, 
         summaryFunction = custom.summary, 
         allowParallel = TRUE) 


fml <- as.formula(paste("OUTVAR ~",paste(colnames(training[,1:(ncol(training)-2)]),collapse="+"))) 
caretfit <- train(fml, 
      data = training[1:200000,], 
      method = "C5.0", 
      trControl = fitcontrol, 
      verbose = FALSE, 
      na.action = na.pass)

來源

2016-12-19 Joe

你跟RStudio工作？ – Christoph

我正在使用nvim-r和vim。但我願意與RStudio一起用於調試目的。其實我一直在試圖與RStudio調試，問題是，當我試圖通過我的代碼步驟，要麼1）獲取似乎永遠不會完成2）不具備某些特定文件的源一步，我得到一個錯誤到這種效果（抱歉不記得錯誤） – Joe

如果你提供一個可重複的例子，我可以看看它... – Christoph

1調試運行過程

您可以使用一些功能來查明問題。

儘管在代碼中使用行號（Boo！）獲得完整的堆棧跟蹤似乎還沒有完成，但您可以使用從traceback獲得的函數並使用函數getAnywhere（）來搜索你正在尋找的功能。舉例來說，你可以這樣做：

getAnywhere(makeDataFile)

查看位置和來源。（當庫經常捆綁在二進制文件中時，這在windows中也很有用）。然後你必須使用source或者github來查找特定的行號或者追蹤代碼的邏輯。

在我的特殊問題，如果我跑：

newdata <- testing 
caseString <- C50:::makeDataFile(x = newdata, y = NULL)

（注三「：」）。我可以看到，這一步在這個水平上完成，所以看起來好像有什麼東西是發生在我的訓練數據集。

因此，通過我的回溯反覆使用gitAnywhere（）和github，我可以手動找到行號（Boo！）

/R/predict.train.R，predict.train（上線108定義的）上線調用probFunction 153插入符號
/R/probFunction，probFunction （第3行所定義）調用方法$概率函數，它是在配合對象caretfit存儲功能$ $ modelInfo概率能夠通過輸入到控制檯此被檢查。這是插入符號/模型/文件中找到/ C5.0.R上線58相同函數，它們調用「預測」上線59
東西插入符知道使用 C50/R/predict.C5.0 .R您可以通過與 getAnywhere（）搜索見
這個函數運行makeDataFile上線25（的部分C50包）
這就要求粘貼，這就要求應用，這與停止死亡

2的特殊與插入符號的問題預測

至於我的問題，我一直在檢查代碼，並在不同層次增加投入，它會成功完成。會發生什麼是一些修改發生在predict.train.R我的數據集導致它失敗。那麼事實證明，我不包括我的'na.action'參數，對於我的基於樹的數據，這個參數使用'na.pass'。如果我有這樣的說法：

prediction <- predict(caretfit, testing, type = "prob", na.action = na.pass)

它按預期工作。 predict.train的第126行利用這個參數來決定是否在預測中包含非完整情況。我的數據沒有完整的案例，因此它沒有抱怨需要一些長度正確的矩陣。

一會現在怎麼能夠知道這個問題的答案適用錯誤是由於缺少na.action說法並不明顯可言，因此需要一個很好的調試過程。如果有人知道其他調試方法（請記住，在Windows中，通過Rstudio中的庫源代碼不太好），請回答或評論。

來源

2016-12-21 21:09:19 Joe

如何調試像錯誤：「暗淡（X）必須有一個積極的長度」與插入符號

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