Windows 7、R 3.0.2、插入符号 6.0-21 上插入符号中的 train() 出现致命错误

我正在尝试使用train()插入符号以适应分类模型，但我遇到了某种未处理的异常，并且在 R 控制台中输出任何错误信息之前我的 R 会话崩溃了。
Windows 错误：

R for Windows 终端前端已停止工作

我正在运行 Windows 7、R 3.0.2、插入符 6.0-21，并尝试在 R Studio 中以及直接在 R 控制台中的 32/64 版本的 R 上运行此程序，并且每次都得到相同的结果。

这是我的培训电话：

library("AppliedPredictiveModeling")
library("caret")

data("AlzheimerDisease")
data <- data.frame(predictors, diagnosis)

tuneGrid <- expand.grid(interaction.depth = 1:2, n.trees = 100, shrinkage = 0.1)
trainControl <- trainControl(method = "cv", number = 5, verboseIter = TRUE)

gbmFit <- train(diagnosis ~ ., data = data, method = "gbm", trControl = trainControl, tuneGrid = tuneGrid)

使用此参数网格不会再出现错误：

tuneGrid <- expand.grid(interaction.depth = 1, n.trees = 100:101, shrinkage = 0.1)

然而，我仍然得到了一切nan是在ValidDeviance柱子。这是正常的吗？

注意：我原来的问题已经解决，这是评论部分的延续。注释部分中的代码块格式不可读，因此我将其发布在这里。这不再是关于插入符号的问题，而是关于 GBM 的问题。

然而，我仍然遇到问题，使用指定 cv.folds 的单个预测器直接调用 gbm 。这是代码：

library("AppliedPredictiveModeling")
library("caret")

data("AlzheimerDisease")
diagnosis <- as.numeric(diagnosis)
diagnosis[diagnosis == 1] <- 0
diagnosis[diagnosis == 2] <- 1
data <- data.frame(diagnosis, predictors[, 1])
gbmFit <- gbm(diagnosis ~ ., data = data, cv.folds = 5)

同样，这可以在不指定 cv.folds 的情况下工作，但使用它会返回错误：

Error in checkForRemoteErrors(val) :  5 nodes produced errors; first error: incorrect number of dimensions

这是一个错误，发生在以下情况：method = 'gbm'与单个模型一起使用（即nrow(tuneGrid) == 1）。我即将发布新版本，因此我将在该版本中修复此问题。

旁注...看起来您想要进行分类。在这种情况下，y应该是一个因素（并且您不应该仅使用整数作为类），否则它将进行回归。这些更改目前将起作用：

 y <- factor(paste("Class", y, sep = ""))

and

 tuneGrid <- expand.grid(interaction.depth = 1, 
                         n.trees = 100:101, 
                         shrinkage = 0.1)

Thanks,

Max