我正在开发一个函数，该函数将数据帧列表和相应模型列表作为输入，并运行并总结每个模型的预测。我的麻烦来自于在特定模型上使用predict函数本身。因为我的模型的数量和名称都不变，所以我不能简单地调用
`predict(model_list$model1, df_list$df1)`
每个;相反，我希望循环遍历每个模型并预测每一个方向。但是，当我尝试运行时
`predict(model_list[1], df_list[1])`,
我遇到了错误：Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'campaign_type' not found（＆＃34; campaign_type＆＃34;是我df中的第一个变量）。
实际上，当summary(model_list$model1)输出所述模型的完整摘要时，summary(model_list[1])仅输出模型的名称，长度，类和模式。我使用caret来创建模型，如果这有所不同的话。这里有什么想法？同样，目标是在相应的数据框架上为每个模型创建投影，并在函数内对投影进行求和。
由于