隨機森林預測

Question

我有一個包含40,000行的訓練數據集，並且能夠為我的數據集成功生成randomForest 。

我現在嘗試使用它來預測我的測試集。 我的訓練和測試數據集是2個不同的數據框，兩個數據框之間的列名稱不匹配。 運行預測時出現錯誤。

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)

測試數據集預測：

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

eval（predvars，data，env）中的錯誤：找不到對象'Var57'

測試數據框中的列名稱：

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

Training Datafame中的列名稱：

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

請幫忙！ 我是R的新手，我一直在努力弄清楚為什么我的預測不起作用

Answer 1

我將測試和培訓數據分為2個不同的數據幀。 在將df（測試和培訓）中的列重命名以匹配之后，我能夠成功運行預測。