随机森林预测

Question

我有一个训练数据集，其中包含40,000行，并且能够为我的数据集成功生成randomForest。

我现在正尝试使用它来预测我的测试集。我的训练和测试数据集是2个不同的数据框，两个数据框之间的列名称不匹配。运行预测时出现错误。

library(randomForest)
set.seed(2018)
new_train_rf= randomForest(workdf.V1~.,data = new_train_df, mtry=6, ntree=25)
new_train_rf
summary(new_train_rf)

测试数据集预测：

test_pred = predict(new_train_rf, newdata=new_test_df)
test_pred
summary(test_pred)

  

eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象'Var57'

测试数据框中的列名称：

testdf.Var218_UYBR, testdf2.Var6, testdf2.Var13, testdf2.Var21

Training Datafame中的列名称：

workdf.Var218_UYBR, tempdf2.Var6, tempdf2.Var13, tempdf2.Var21

请帮助！我是R的新手，我一直在努力弄清为什么我的预测不起作用

Answer 1

我将测试和培训数据分为2个不同的数据帧。在将df（测试和培训）中的列重命名以匹配之后，我能够成功运行预测。