为什么预测函数在其响应中给出NA？

Question

我准备了一个内置glm的R模型。创建模型后，我将model和testData传递给predict函数。代码如下：

data = read.csv(file = "twitter-dataset.csv")
testData = read.csv(file = "twitter-test-dataset.csv")

model = glm(formula = viral ~ sentiment + postLength + hashTagCount + contentURLCount + likeCount + shareCount + followersCount + followingCount + tweetCount + gender + peakVelocity, data = data)


predict(model, testData)

预测功能的输出是我不明白的。它包括NA。控制台上predict的示例输出如下所示：

    1            2            3            4            5            6            7 
  -0.261160126 -0.475512528  0.248612361 -0.384309806 -0.023267727 -0.238602913           NA 
  8            9           10           11           12           13           14 
  NA           NA           NA -0.225554686           NA -0.477842906 -0.192178793 
  15           16           17           18           19           20           21 
  NA -0.207955059 -0.172670264           NA -0.123026836 -0.026680875  0.120059375 
  22           23           24           25           26           27           28 

这可能是什么原因？另外，我如何检查模型的准确性？

更新

数据集：input data set

测试数据集：test data set