使用不同训练集循环随机森林

Question

我尝试从RStoolbox循环随机森林以获取不同的训练集，而不是针对不同的图像。目标是了解培训数据的质量如何影响土地覆盖分类的结果。 ＆＃39; training_data＆＃39;是许多SpatialPolygonDataFrames的列表，我想为每个训练集运行随机森林。

 ###Loop for classification Random Forest

        model <- "rf" 

        for (i in training_data) {

          set.seed(10),
          RandomForest <- superClass(img=landsat_scene,
                        trainData = i, responseCol = "Classname",
                        model = 'rf', kfold=10, mode="classification",verbose = TRUE)
          saveRSTBX(RandomForest,filename=paste("04_analysis/",i,model,sep=""))
          writeRaster(RandomForest$map, filename=paste("04_analysis/",i,model,".tif",
                      sep=""), format='GTiff', datatype='INT1U', overwrite=TRUE)
          plot(RandomForest$map)
        }

不幸的是，它仅适用于第一套训练集。我究竟做错了什么？ ：/