我在node.default['hosts'] = ['a_node_name', 'b_node_name']
中使用rf模型来预测二进制结果0或1.我的输入数据中有分类变量（编码为数字），在训练时编码为因子。我在R中使用factor()函数将变量转换为因子。因此，对于每个分类变量R，我的代码都是这样的。
x在训练模型时，这完全正常。我们假设我的模型对象是feature_x1=factor(feature_x1) # Convert the variable into factor in training data.
#This variable takes 3 levels 0,1,2
。在新数据上运行模型时，这只是一个数字向量。我首先将数字转换为feature_x1
rf_model我收到以下错误
predict.randomForest（rf_model，newdata，type =“prob”）出错： 培训数据中没有新的因子水平
如何处理这个错误，因为实际上，在训练模型之后，我们将始终不得不处理结果未知的数据，这只是一条记录。
如果需要更清晰或代码，请告诉我
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尝试
newdata$feature_x1 <- factor(newdata$feature_x1, levels=levels(feature_x1))