Error in lims[[i]] : subscript out of bounds

这个错误通常是由于尝试访问列表中不存在的元素而引起的。这可能是由于指定的索引超出了列表的长度，或者由于列表中没有正确的元素名称。

通常，您可以通过检查您的代码来找出哪个列表的索引出现了问题。确保您使用的索引不超出列表的长度范围，并且正确地指定了列表元素的名称。

例如，如果您有一个名为`mylist`的列表，并且想要访问其中的第二个元素，您可以使用以下代码：

mylist[[2]]

如果`mylist`只包含一个元素，则尝试访问第二个元素将导致`subscript out of bounds`错误。同样，如果您尝试使用名称而不是索引来访问不存在的元素，则也会出现此错误。

如果您仍然无法解决问题，请考虑在R中使用`debug()`函数来调试代码并查找问题所在。

相关问题

nom <- nomogram(fit=svm) Error in lims[[i]] : subscript out of bounds

这个错误提示表明在运行 `nomogram` 函数时，出现了 `subscript out of bounds` 的错误，即下标超出了数组边界。这个错误通常是由于参数设置有误导致的。

在这个代码中，`fit` 参数应该传入已经训练好的 SVM 模型，而不是 SVM 模型的类型。因此，你需要将 `svm` 改为已经训练好的 SVM 模型对象，例如 `svm_model`。另外，由于 SVM 模型并不直接输出类别概率，因此可以不传入 `fun` 参数或者使用默认的转换函数。修改后的代码如下所示：

nom <- nomogram(fit = svm_model)

其中，`svm_model` 是已经训练好的 SVM 模型对象。

nom <- nomogram(fit=svm$call, fun=function(x) 1/(1+exp(-x))) Error in lims[[i]] : subscript out of bounds

这个错误提示表明在运行 `nomogram` 函数时，出现了 `subscript out of bounds` 的错误，即下标超出了数组边界。这个错误通常是由于参数设置有误导致的。

在这个代码中，`fit` 参数应该传入已经训练好的 SVM 模型，而不是 SVM 模型的调用语句。因此，你需要将 `svm$call` 改为已经训练好的 SVM 模型对象，例如 `svm_model`。另外，`fun` 参数是用于计算类别概率的转换函数，但是 SVM 模型并不直接输出类别概率，因此可以不传入 `fun` 参数或者使用默认的转换函数。修改后的代码如下所示：

nom <- nomogram(fit = svm_model)

其中，`svm_model` 是已经训练好的 SVM 模型对象。