r - Rキャレット/gbmコードは予測しません:dim(X)は正の長さでなければなりません

Question

キャレットを使用して、gbm モデルに最適なパラメーターを見つけようとしています。このコードは、他のデータ セットで使用したものと同じで、エラーを特定できません。

モデルを実行しているようですが、予測を作成できません。

predictions failed for Fold2: interaction.depth=4, shrinkage=0.005, n.trees=200 Error in apply(tmp, 2, function(x, nm = modelFit$obsLevels) ifelse(x >=  : 
  dim(X) must have a positive length

完全なコードは次のとおりです。

library(caret)
library(gbm)

myControl <- trainControl(method='cv', number=2, summaryFunction=twoClassSummary,
                          classProbs=TRUE, savePredictions=TRUE, verboseIter=TRUE)


df1 <- data.frame(Y = round(runif(1000), 0), x1=runif(1000), x2=runif(1000) )

X <- df1[,c('x1','x2')]
Y <- factor(paste('X', df1[,'Y']))


gbm_model <- train(X, Y, method='gbm', metric='ROC', trControl=myControl 
                   ,distribution='bernoulli', tuneGrid=expand.grid(.n.trees=seq(100, 200, by=100) 
                   ,.interaction.depth=seq(2, 4, by=2), .shrinkage=c(.005)))

助言がありますか？

編集：私は使用gbm 2.1していますcaret 5.16.24