Error in { : task 1 failed - "At least one of the class levels is not a valid R variable name; This will cause errors when class probabilities are generated because the variables names will be converted to X0, X1 . Please use factor levels that can be used as valid R variable names (see ?make.names for help)."

这个错误提示表明，在训练模型时，您的数据集中的类别变量的水平值（level）不符合R变量名称的规范，导致在生成类别概率时出现错误。R要求变量名称必须符合命名规则，不能包含特殊字符（如空格、逗号、点等）或以数字开头。因此，您需要将类别变量的水平值进行修改，使它们符合R变量名称的规范。

您可以使用R中的make.names函数来将类别变量的水平值转换为符合R变量名称规范的字符串。以下是一个简单的代码示例：

# 载入所需包
library(caret)
library(xgboost)

# 载入数据
data(iris)
x <- iris[, 1:4]
y <- iris[, 5]

# 将类别变量的水平值转换为符合R变量名称规范的字符串
y <- factor(make.names(as.character(y)))

# 将数据划分为训练集和测试集
trainIndex <- createDataPartition(y, p = 0.7, list = FALSE, times = 1)
x_train <- x[trainIndex, ]
x_test <- x[-trainIndex, ]
y_train <- y[trainIndex]
y_test <- y[-trainIndex]

# 建立xgbtree模型
xgb_model <- train(x = x_train, y = y_train, method = "xgbTree", trControl = trainControl(method = "cv", number = 5))

# 输出模型结果
print(xgb_model)

# 调参
tune_grid <- expand.grid(nrounds = c(50, 100, 150),
                         max_depth = c(3, 4, 5),
                         eta = c(0.1, 0.01),
                         gamma = c(0, 0.1),
                         colsample_bytree = c(0.5, 0.6, 0.7),
                         min_child_weight = c(1, 2),
                         subsample = c(0.6, 0.7, 0.8))
xgb_model_tuned <- train(x = x_train, y = y_train, method = "xgbTree", trControl = trainControl(method = "cv", number = 5), tuneGrid = tune_grid)

# 输出调参后的模型结果
print(xgb_model_tuned)

在这个代码示例中，我们使用make.names函数将类别变量y的水平值转换为符合R变量名称规范的字符串，并将其转换为因子变量。然后，我们使用train函数建立xgbtree模型、进行调参，并输出结果。需要注意的是，在实际应用中，您需要根据具体数据和问题进行调整，以确保模型的可靠性和有效性。