为什么 R 中的回归 model 无法在训练数据中已包含新水平的阶乘列中使用新值进行预测？

Question

在将训练数据拟合到线性 model 之前，我已将测试数据中存在的新级别因子列添加到我的训练数据因子列中。 仍然逻辑回归 model 在使用测试数据集进行预测时抛出以下错误：

model.frame.default 中的错误（术语，newdata，na.action = na.action，xlev = object$xlevels）：因子 Parch 有新的级别 9

> classifier1 <- glm(formula=Survived ~ . , family = binomial,data = train_final[-1])
> predicted.values1 <- predict(classifier1, newdata = test_final[-1], type='response')# for logistic regression
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) : 
  factor Parch has new levels 9
> levels(train_final$Parch)
[1] "0" "1" "2" "3" "4" "5" "6" "9"
> levels(test_final$Parch)
[1] "0" "1" "2" "3" "4" "5" "6" "9"
> unique(train_final$Parch)
[1] 0 1 2 5 3 4 6
Levels: 0 1 2 3 4 5 6 9
> unique(test_final$Parch)
[1] 0 1 3 2 4 6 5 9
Levels: 0 1 2 3 4 5 6 9
>