使用训练有素的模型预测具有相同属性的不同数据子集时，rxPredict错误

Question

我正在使用data1上的rxNaivebayes训练我的模型。

model <- rxNaiveBayes(formula = modelFormula, data = data1, covCoef = TRUE, importance = TRUE)

但是，当我尝试根据相同的训练模型对具有相同列名但不同行的不同数据进行预测时，会出现错误。

predict <- rxPredict(modelObject = model, data = data2)

当我尝试使用data1或data1的子集进行预测时，它工作正常。 但是，当我使用data2时，出现以下错误：

  

错误：用于分析的样本数据集没有变量。   在文件CxAnalysis.cpp中捕获异常，行：3848。线程ID：16156重新抛出。   在文件CxAnalysis.cpp中捕获异常，行：5375。线程ID：16156重新抛出。   doTryCatch（return（expr），name，parentenv，handler）中的错误：     错误：用于分析的样本数据集没有变量。

任何想法，是什么原因造成的？如果训练后的模型具有相同的属性，则应该能够在任何数据集中使用。 预先感谢。