случайный лес: ошибка при работе с уровнями факторов в R

Question

Я использую модель rf в R для прогнозирования двоичного результата 0 или 1. У меня есть категориальные переменные (закодированные как числа) в моих входных данных, которые кодируются как фактор во время обучения , Я использую функцию factor() в R, чтобы преобразовать переменную в качестве коэффициента. Поэтому для каждой категориальной переменной x мой код выглядит следующим образом.

feature_x1=factor(feature_x1) # Convert the variable into factor in training data. 
#This variable takes 3 levels 0,1,2 

Это прекрасно работает при обучении модели. Предположим, что мой объект модели - rf_model. При запуске модели на новые данные, которые являются всего лишь вектором чисел. Я сначала преобразовать число в факторы feature_x1

newdata=data.frame(1,2) 
colnames(newdata)=c("feature_x1","feature_x2") 
newdata$feature_x1=factor(newdata$feature_x1) 
score=pred(rf_model,newdata,type="prob") 

Я получаю следующую ошибку

Ошибка в predict.randomForest (rf_model, NewData, тип = "Prob"): Новые уровни факторов не присутствуют в данных обучения

Как справиться с этой ошибкой, поскольку на самом деле после обучения модели нам всегда придется иметь дело с данными, для которых результат неизвестен, что является единственной записью.

Пожалуйста, дайте мне знать, если больше ясности или код необходим

Answer 1

Попробуйте

newdata$feature_x1 <- factor(newdata$feature_x1, levels=levels(feature_x1))