R-随机森林预测失败，预测变量中有 NA

Question

文档（如果我没看错的话）说随机森林预测函数在遇到某些观察的 NA 预测变量时会产生 NA 预测。

注意：如果对象继承自 randomForest.formula，则任何数据 NA 从预测中默默地省略。返回值 将在聚合树和单个树中相应地包含 NA 预测（如果需要），但不在邻近矩阵或节点矩阵中

但是，如果我尝试在预测变量中有一些 NA [2688 中的 7 个观察结果中的 NA] 的数据集上使用 predict 函数，我会遇到以下错误情况，并且预测会失败。

predict.randomForest 中的错误（模型， new.ds) : newdata 中的缺失值

如果可能的话，我想避免一个稍微混乱的解决方法。

我做错/读错了吗？它与"inherits from randomForest.formula" 子句有什么关系吗？

Answer 1

使用文档中的一些示例：

set.seed(1)
x <- data.frame(x1=gl(32, 5), x2=runif(160), y=rnorm(160))
rf1 <- randomForest(x[-3], x[[3]], ntree=10)
> inherits(rf1,"randomForest.formula")
[1] FALSE

> iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE,
                         proximity=TRUE)
> inherits(iris.rf,"randomForest.formula")
[1] TRUE

所以您可能调用了randomForest 而不使用公式接口来拟合您的模型。